본 논문에서는 2상 인버터용 공간전압벡터 PW 방식을 제안하였다. 제안된 2상 공간전압벡터 PWM 방식은 2상 유도전동기에 적용할 수 있다. 2상 공간전압벡터 방식을 사용하는 2상 인버터는 4개의 공간 전압벡터를 발생하나 영 전압 벡터는 만들 수 없다. 2상 인버터에서는 4개의 공간 전압벡터를 조정하여 기본 전압벡터를 실현한다. 또한, 2상 공간전압벡터방식에 의해 최적의 PWM 전압파형을 만들기 위한 대칭변조방식이 제안되었다. 제안된 2상 공간 전압벡터방식에 대한 타당성을 확인하기 위해 시뮬레이션과 실험이 실행되었다.
본 연구의 목적은 공간적 또는 지리적 데이터인 도시구조특성 요소의 공간자기상관성을 최소화 시킬 수 있는 공간샘플링 기법에 대해 제시하고자 한다. 연구의 주요결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 공간적 또는 지리적 자료가 지니고 있는 공간자기상관성을 제거하기 위해서는 적절한 공간샘플링 방법을 사용하여야 한다는 점이다. 서울시 전체 행정구역별 대중교통 분담률에 관한 공간자기상관성을 측정한 결과 간 의존성이 상당히 높은 것으로 분석되었다. 하지만 적정한 거리(400m)이상을 이격 시켜 공간샘플링을 실시한 후 공간자기상관성이 제거됨을 확인하였다. 공간샘플링을 실시하지 않으면, 공간적 자료의 왜곡으로 인한 잘못된 결과가 도출되며, 이를 해결하기 위해서는 공간샘플링을 하여 표본을 추출하는 과정이 필수불가결 하다는 점이다. 둘째, 공간샘플링 전후의 대중교통 분담률에 영향을 미치는 도시공간구조 특성 요인이 달라진다는 점이다. 그러나 이는 공간적 자료에 존재하는 공간자기상관성을 통제하지 못한 왜곡된 결과이다.
최근 들어 WWW의 등장과 함께 인터넷 사용자가 폭발적으로 증가하는 가운데 많은 사람들이 인터넷을 통하여 쉽게 원하는 정보를 얻을 수 있게 되었다. 또한, 기존의 지리정보시스템(GIS)도 WWW과 연동되면서 사용자들이 좀 더 쉽게 인터넷을 통하여 지형공간 데이터에 접근할 수 있게 되었다. 지형공간 데이터를 인터넷상에서 접근하기 위해서는 각 기관이나 단체에서 이미 구축해놓은 지형공간 데이터가 인터넷상에 등록 및 공개되어 있어야 한다. 그러나, 지적 재산인 지형공간데이타를 인터넷상에 전적으로 공개하고 있는 사례는 그다지 많지 않다. 만약, 이미 구축되어 있는 지형공간 데이터를 무조건 공개하는 것이 아니라 정당한 대가로 판매할 수 있다면 다양한 양질의 지형공간 데이터의 유통이 가능할 것이다. 그러므로, WWW상에서 지형공간 데이터를 등록하고 필요로 하는 사람에게 판매할 수 있는 전자상거래 시스템이 필요하다. 본 논문에서 설계 및 구현하는 WWW과 연동하는 지형공간 데이터 전자상거래 시스템에서는 지도 공급자가 가지고 있는 지형공간 데이터를 전자상거래 서버에 등록하고, 지도 구매자들은 지도 공급자가 등록해 놓은 지도에 대해 다양한 정보와 미리 보기 등을 통하여 구입 의사를 결정하여 구매할 수 있다. 본 시스템은 온라인상에서의 파일전송을 지원하기 때문에 지형공간 데이터를 신뢰성있게 전송하는 기능을 제공하고, 다른 일반적인 Web 기반 GIS 시스템과 달리 지불 결과에 대하여 충분한 신뢰성을 제공하며, 또한 다양한 지형공간 데이터를 지원할 수 있는 확장성도 지원한다.
고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.
실제 공간에서 네트워크를 통해 지역적으로 산재해 있는 통신 노드들에 관한 최단거리 문제 등을 위시한 각종 지리적 요소를 지니고 있는 문제들을 다루는 것은 복잡할 뿐만 아니라, 환경 및 상태 의존적이라 용이하지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 통해 존재하는 실제 공간상에서의 지리적 성격의 문제를 특정 공간상의 문제로 매핑하여, 형식화(formalization)함으로써, 그 공간상에서의 수학적 문제로 변환하여 접근할 수 있는 효율적이고 간단한 방법을 제안한다. 그리하여 인터넷상에서의 2 노드 간의 최단 거리 문제를 위한 접근으로서, 본 논문에서 제안된 공간상에서의 두 노드 간의 수학적 거리를 정의하여 정형화된 수학적 최단거리를 구하도록 한다.
공간 조인이란 주어진 공간 관계를 만족하는 공간 객채의 쌍들을 찾는 질의이다. 본 논문에서는 원공간상의 데이타를 이용하여 색인을 사용하지 않고 변환 공간(transform space) 상에서 공간 조인을 수행하는 새로운 알고리즘인 변환기반 공간 파티션 조인(transformation-based spatial partition join)을 제안한다. 기존 알고리즘들은 원공간(original space) 상에서 크기를 가지는 공간 객체를 다루기 때문에 공간 객체들의 복제를 필요로 하거나 상대적으로 공간 파티션이 복잡하여 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이에 반해 제안하는 알고리즘은 원공간 상의 크기를 가지는 공간 객체를 변환공간 상의 크기를 가지지 않는 점 객체로 별도의 추가비용 없이 변환 해석한 후에 공간 조인을 수행하기 때문에 공간 객체들의 복제가 필요 없고, 공간 파티션이 단순하여 성능이 향상되는 장점을 가진다. 다양한 실험을 수행한 결과, 제안하는 변환기반 파티션 조인은 기존 조인 알고리즘들과 비교하여 수행 시간 측면에서 20.5∼38.0% 더 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 소규모 공간을 규정하였다. 광의의 소규모 공간이란 바닥 면적이 $300m^2$ 미만으로서 소방관련법 상 소화설비 설치대상에서 제외되는 공간에 해당한다. 또한 협의의 개념으로 소방관련법 상 소화설비 설치대상에 해당하나 바닥 면적이 $300m^2$ 미만 중에 소화설비 설치가 제외되는 공간과 피트공간과 그 밖의 소방관련법 상 소화설비 설치대상에 포함되지 아니하는 주방을 의미한다. 소규모 공간이지만 사용 용도가 창고 등과 겸용으로 사용되어 화재하중을 예상하기 어려우며 소화설비가 요구되는 공간이다. 본 연구는 다양한 화재원인 중에 전기화재에 관한 것으로 전기설비의 안전성능 기준이 강화되고 제품의 질적 수준이 향상됨에 따라 발화요인별 화재 발생률이 다소 둔화되고 있으나 전기화재는 여전히 화재사고의 상당한 부분을 차지하고 있는 실정으로 소규모에서 발생할 수 있는 화재를 대상으로 하여 구획된 소공간유형의 EPS실에서 케이블 등의 가연성물질에 대한 화재위험성을 시뮬레이션 분석을 통하여 산정하였다.
고해상도 영상은 원격탐사, 의료영상 등 다양한 분야에서 사용되며, 향후에 많은 수요가 예상된다. 초해상도 영상복원은 동일한 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상으로 복원하는 소프트웨어적인 영상 해상도 향상 방법이며, 공간 영역과 주파수 영역의 초해상도 영상복원으로 구분된다. 본 연구에서는 공간 영역에서 확률적 접근법을 이용하여 CCD 영상의 초해상도 영상복원을 수행하였다.
기존의 공간 관계 추출은 관계 속성 추출 후 적합한 개체와의 관계 형성이 불명확한 점과 한 개체가 다중관계에 속할 때 관계 형성이 불확실한 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문은 최근 개체명 관계 추출에서 사용하는 표 방법을 공간 관계 추출에 적용하였다. 기존 모델과 제안 모델을 비교하기 위하여 상한 성능을 측정하였으며, 그 결과 제안 모델이 더 우수함을 보였다.
공간 마이닝에서 클러스터링은 오브젝트간의 거리나 연결 상태, 또는 공간상에서의 상대적인 밀도를 기반으로 서로 비슷한 오브젝트들을 하나의 그룹으로 묶는 과정이다. 실세계에서 공간 상에 분포하는 강이나 호수, 고속도로와 같은 장애물들은 클러스터링의 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 장애물을 고려한 오브젝트 사이의 거리를 정의하고, 이를 이용하여 공간 오브젝트들을 밀도를 기반으로 클러스터링 하면서 동시에 공간상에 존재하는 장애물을 고려하는 새로운 공간 클러스터링 알고리즘(DBSCAN-O)을 제안한다. 또한 실험을 통해 DBSCAN-O가 기존의 밀도 기반 알고리즘인 DBSCAN에서 찾아내지 못한 새로운 형태의 클러스터링 결과를 도출하는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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