상용 ORDBMS 개발사들은 자신의 DBMS에 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수를 추가하는 확장 방법을 제공하고 있다. 이러한 확장은 상위 레벨 인터페이스를 사용하여 이루어진다. 이러한 기법을 소결합(loose-coupling)이라 부른다. 소결합의 장점은 구현하기 쉽다는 것이나, 높은 성능이 요구되는 대용량 데이타베이스에서 새로운 데이타 타입과 연산을 추가하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는, 이러한 요구 조건.을 충족하기 위해 밀결합(tight-coupling)이라는 개념을 사용하는 것을 제안한다. 밀결합에서 새로운 데이타 타입과 연산은 DBMS의 엔진 내부에 통합된다. 따라서, 새로운 데이타 타입과 연산이 높은 성능으로 일관성 있게 제공된다. 이 밀결합 아키텍처는 정보 검색 기능과 공간 데이타베이스 기능을 한국과학기술원/첨단정보기술연구센터에서 개발 중인 객체 관계형 DBMS 오디세우스/IR에 통합하기 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는, 오디세우스/1R을 소개하고 오디세우스/IR과 밀결합된 정보 검색 기능(미국 특허 등록)을 설명한다. 다음으로, 오디세우스/1R을 사용한 단일 시스템(non-parallel) 설정에서 2,000만건의 웹 페이지를 관리할 수 있는 웹 검색 엔진을 보인다.
본 연구에서는 국민정부에서 실용정부에 이르기까지 정권 교체에 따라 신문사 조직과 방송사 조직을 이사진과 실무진으로 구분, 조직 내, 조직 간의 특성을 밀도 분석과 분포 분석, 대응 일치 분석 등을 통해 분석함으로써 한국의 언론 환경에서 형성되어 온 사회적 네트워크 특성과 그 변화 경향이 정권 교체에 따라 어떠한 특성과 변화 경향을 보이고 있는지를 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 앞서 설정한 시점에서 과연 연고 조직의 영향력이 여전히 지속될 수 있는 여건을 유지하고 있는지를 살펴봄으로써 국내 언론사가 내집단 중심의 폐쇄적인 특징으로부터 벗어나 공동체 중심의 사회적 자본으로 전환될 수 있는 환경 변화 가능성을 모색하는데 집중하고자 하였다. 분석 대상으로 설정한 정권에서, 밀도와 분포 분석을 통한 집중 경향과 대응일치분석 방법을 통해 위치 분석 등 다각도의 방법론을 토대로 분석한 결과, 참여정부에서는 국민정부에서와는 달리 변화 경향을 엿볼 수 있었지만, 실용정부에서는 참여정부 이전 정권에서의 사회적 네트워크 특성과 유사한 형태로 회귀하는 경향을 보이고 있다는 점이 특징적으로 분석되었다.
단층촬영 영상으로부터 임의의 등밀도 표면을 재구성하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 이 분야의 가장 대표적인 알고리즘인 마칭큐브에서와는 달리 단층영상에서 직접 등밀도 표면을 생성하지 않고 등밀도점을 먼저 추출하며, 셀경계 알고리즘을 이용하여 구한 초기메쉬의 각 정점들을 이들 등밀도점 방향으로 표면축소포장(Shrink-wrapping)하는 과정을 반복적으로 적용하여 등밀도 표면을 추출한다. 이렇게 함으로써 마칭큐브에서 나타나는 크랙이나 표면결정의 모호성이 발생하지 않고 안정적인 표면을 재구성 할 수 있다. 또한, 마칭큐브에서 O(1)-인접한 등밀도점만을 사용할 수 있는데 비해, 제안된 방법은 O(2) 및 O(3)-인접한 등밀도점을 표면재구성에 활용할 수 있게 함으로써 이론적으로 마칭큐브 알고리즘보다 더 정밀한 표면을 추출할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 단층영상에서부터 등밀도면을 재구성하는데 매우 안정적이고 정확하며 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 이용하여 엘리베이터 내 군집 밀도를 추정하는 방법을 제안한다. SOM을 사용하는 기존의 방법은 재현성이 떨어지며 충분한 성능을 내지 못한다. 제안한 방법은 GLDM(Grey-Level Dependency Matrix)과 GGDM(Grey-Gradient Dependency Matrix)의 텍스처 특징과 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 통해 실내 군집 밀도를 추정한다. 다중 클래스를 분류하기 위해 기존의 아다부스트 알고리즘에서 웨이트 업데이트 식을 변형하여 더 높은 성능의 약한 분류기를 생성하도록 하였다. 군집 밀도는 인원수에 따라 0명, 1~2명, 3~4명, 5명 이상 등 네 가지 클래스로 구분하였다. 엘리베이터 내 영상을 이용한 모의 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법보다 약 20% 정도의 검출률 향상을 나타내었다.
본 논문은 절차적함수를 이용하여 실시간으로 3차원 구름을 모델링하고 렌더링하는 알고리즘을 제안한다. 구름 모델링은 절차적 노이즈 함수인 fbm(Fractional Brownian Motion)을 변형하여 사용하며, 이 값을 대기의 수증기 밀도 값으로 이용한다. 이 밀도 값은 파라미터로 주어진 3가지 구름의 형태를 위해 변형되며 렌더링단계의 입력 값으로 들어간다. 레이마칭(ray marching)기법을 이용한 렌더링 단계에서는 이 밀도 값을 이용하여 구름의 색상을 결정하며 이때 밀도에 따른 빛의 감소 및 산란현상은 물리적으로 계산된다. 대기모델로 렌더링 된 하늘 위에 제안한 알고리즘에 의해 구현된 구름들이 블랜딩되며, 이 때 바람의 방향에 따라 구름이 움직이도록 한다. 제안된 구름 생성 및 렌더링은 GLSL언어를 이용해서 GPU상에서 구현되었다.
본 논문에서는 가공되지 않은 축적된 교통 정보를 이용하여 교통 전문가와 교통공학 분야의 학생들이 손쉽게 교통 정보를 분석할 수 있는 통합 교통 정보 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도시 고속도로 내의 구간과 시간, 일자를 선택하고, 선택한 영역의 교통 수집 정보를 분석하여, 교통 흐름 제어나 교통 정보 분석에 필요한 다양한 정보와 함께 속도 및 밀도, 통행량을 이용한 등고선 그래프를 제공한다.
선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.
스마트폰의 폭넓은 보급으로 LBS(위치기반서비스)에 대한 관심이 늘고 있다. 하지만 최근의 세월호 최초 신고자에게 위도와 경도를 해경이 문의할 정도로 LBS의 공공서비스 제공을 위한 시스템이 미비되어 있다. 특히 현재의 국내 LBS는 위치측위 오차범위의 한계가 커서 200M에서 1KM까지 오차가 발생하여 정밀한 위치 추적이 필요한 경우에는 위치정보의 실효성을 확보하기가 어렵다. 이에 5M 이내의 고정밀 위치측위 기술이 개발될 필요가 있다. 이를 기반으로 LBS의 공공서비스를 활성화할 필요가 있다. 본 연구에서는 개방형 고정밀 LBS 플랫폼 구축을 위한 방안을 다양한 방법으로 연구하여 개방형 고정밀 LBS 플랫폼의 구축 목적과 비전 그리고 개방형 고정밀 LBS 플랫폼의 구성체계와 구축방안 그리고 개방형 고정밀 LBS 플랫폼의 운영 방안에 대해 살펴보았다. 그리고 개방형 고정밀 LBS 플랫폼의 공공부문 활용 방안과 중요도에 대해서 연구하였다.
착의행동을 일으키는 전단계의 감각으로서 국소의 냉감각과 체표 각 부위에 있어서의 냉점분포에 대하여 측정을 하였다. 피험자는, 냉점분포 측정에 한국인 여자 대학생 30명, 냉감각측정에는 한국인과 일본인 여자 대학생 8명을 대상으로 하였으며, 환경조건은 실온 $29^{\circ}C{\pm}1^{\circ}C$, 상대습도 $55{\pm}5\%$의 인공기후실로 하였다. 냉자격으로서는 $0^{\circ}C$의 냉각이 사용되었으며, 측정부위는 냉점분포 측정의 경우 체표 20부위, 냉감각 측정의 경우 체표 13부위로 하였고 측정결과는 다음과 같다. (1) 체표면의 냉점분포 밀도는 부위에 따라서 다르며, 체간부와 두부는 냉점분포 밀도가 높고 말단부에 갈수록 그 분포가 낮아졌다. 특히 가장 민감한 부위는 복부였다. 즉 체간부와 두부는 중핵온을 일정하게 보지하므로서 중핵부 체내온의 변화를 방어하기 위한 온도 수용 부위로서의 역할을 하고 있으며, 말초부는 냉점분포가 낮아서 기온에 따라 체표온(외각온)을 광범위하게 변화시키는 사지부의 온도정보입력의 역할을 담당하고 있다고 하겠다. (2) 각 부위에 있어서의 냉감각 순위는 일본인과 한국인 피험자간에 고도의 상관(r=0.93)이 보여져, 양 피험자군간에 차이는 볼 수 없었다. 3) 냉점분포 밀도가 높은 부위인 복부는 냉감각도 가장 민감하였으며, 냉점분포 밀도가 낮은 하퇴부는 냉감각 감수성도 낮게 나타났다. (4) 발바닥과 손바닥은 냉감각을 민감하게 느끼는 부위임에도 불구하고 냉점분포 밀도가 낮게 나타났으며, 이는 특수성이 있는 부위로서 주목되어지는 결과라고 하겠다.
기존의 고도계는 레이더 특성에 의해 직하부의 높이 값을 정밀하게 관측할 수 없었다. 그러나 레이더 간섭 고도계는 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 칩 펄스(Chirp Pulse)를 이용한 고정밀 경사거리(Slant Range Distance)관측, 도플러 효과를 이용한 고정밀 경사각(Squint Angle)의 관측 및 레이더 간섭기법(SAR Interferometry)을 이용한 고정밀 관측각(Look Angle)의 관측을 가능하게 하였다. 이 연구의 목적은 레이더 간섭 고도계의 효율적인 신호처리 기법의 개발에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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