버스정보 시스템을 이용하는 시민들은 더 정확한 예측 정보를 원한다. 하지만 평균 기반 단기간 예측 알고리즘을 사용하는 대부분의 버스정보시스템에서는 교통흐름, 신호주기, 정차시간 등의 영향이 고려되지 않기 때문에 많은 오차를 포함하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 오차의 영향요인 분석을 통해 예측정보의 정밀도를 향상시켜 시민들의 편의를 도모하고자 한다. 이에 현재 운영되고 있는 버스정보 시스템의 자료를 토대로 오차의 영향요인을 분석했다. 분석 데이터에서 시간대별 특성과 지리적 여건에 의한 영향이 복합적으로 나타나고, 정차시간과 단위구간속도에 미치는 영향도가 다름을 보였다. 이에 따라 정차시간은 일반화 가법 모형을 사용하여 시간, GPS 좌표, 통과 노선수의 설명변수로 패턴을 구축하고, 단위구간에 대해 은닉 마르코프 모델을 사용하여 교통흐름에 따른 영향도를 고려한 패턴을 구축했다. 패턴 구축의 결과로 정밀한 실시간예측이 가능하고, 노선 통행속도의 장기간 예측이 가능했다. 마지막으로 관측 데이터와 예측 데이터의 통계적 검정 과정을 통해 전구간 예측에 적합한 모델임을 보였다. 본 논문의 결과로 시민들에게 더 정확한 예측 정보를 제공하고, 장기간 예측은 배차시간 등의 의사결정에 중요한 역할을 수행할 수 있으리라 생각한다.
최근 ITU-T/VCEG과 ISO/IEC MPEG은 공동으로 차세대 비디오 압축 표준 기술인 High efficient video coding (HEVC)를 제정하고 있다. HEVC는 H.264/AVC 표준 기술과 비교해 보면 매우 향상된 압축 효율을 보여 주고 있으며, 특히 Full HD 이상의 매우 큰 사이즈의 동영상 및 그에 따른 고화질 비디오 서비스를 주요 목표로 하고 있다. 그러나 품질과 압축 효율 향상을 위해 새로운 구조와 압축 도구들이 추가됨으로써 인코더의 연산 복잡도가 매우 증가되어 있으며, 이에 화질의 열화를 최소한으로 유지하면서 계산량을 감소시키는 연구가 필요해 지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 화면 간 예측 시에 부호화 단위의 분할을 효율적으로 조기 종료하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 현재 코딩 단위 (Coding unit)의 움직임 벡터 정보, 율-왜곡 비용, 그리고 상위 코딩 단위에서의 개별 사이즈에 대한 평균 율-왜곡 비용값을 활용하여 분할을 조기에 중단한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 기존의 ECU 방법보다 약 10% 정도로 속도 향상이 있으며, HM 참조 소프트웨어와 비교 시 BD-rate 증가는 1.975% 정도로 매우 적게 나타남을 보인다.
전통적인 교통계획 모형의 취약점으로서는 모형자체가 가지는 이론적 한계외에 이용자의 불편성(User-Unfriendness) 및 노동집약도(tabor-Intensiveness)를 들 수 있다. 본고의 핵심은 현재 정보 및 컴퓨터 분야에서 각광을 받고있는 지리정보체계(GIS)를 이용하여 기존 교통계획 모형이 가지는 몇 가지의 단점을 극복함과 동시에 모형사용의 효율화를 증진 해 보자는 데 있다. GIS의 교통계획에의 응용은 크게 두 가지로 대별되어질 수 있는 바, 첫 번째는 GIS 자료구조의 변형을 통한 응용이고 두 번째는 GIS가 지니는 그래픽 기능의 직접적 사용이다. 교통계획 및 공학의 직접적인 대상인 교통망은 교통연구의 시발이 되는 기본 자료로서 수정 및 조정이 필수불가결 한데도 기존의 계획모형에서는 교통망의 준비부터 그 수정까지는 많은 시간과 노력이 소모되었고 그에 따른 계획전반의 경직성이 나타난 것이 사실이다. 본고에서는 벡터방식의 GIS 자료가 가지는 특성의 하나인 위상관계로부터 교통망 자료를 도출하는 알고리즘이 FORTRAN을 기본으로 하여 개발되었고 이는 교통망의 수정 및 조정을 용이하게 할 뿐만 아니라 보다 정확한 교통망상의 교통량을 산출하기 위해 교통죤과 교통망간의 적합성(Zone-Network Compatibility)을 검증하는데도 매우 편리한 도구가 된다. 또한 GIS 자료구조 중 하나의 특성인 인접성(Adjacency) 정보는 지역적으로 동일한 특성을 갖는 지역의 통계적 분석을 통한 추출과 함께 교통죤(Traffic Analysis Zone:TAZ)의 공간적 재구성을 통한 모형의 적합도를 검증할 수 있는 좋은 도구가 될 수 있다고 볼 수 있다. 또한, 이미 기존의 교통계획 모형 중 그래픽을 제공하는 것들이 있지만 그래픽은 GIS 자체가 가지는 고유한 기능중 하나인 만큼 교통계획 패키지가 제공하는 것보다 더욱 생생한 교통망 묘사(Network descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
항만 성능에 대한 정확한 평가는 컨테이너 물동량은 매우 중요한 요소이며, 효과적인 항만 개발 및 운영 전략에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 하지만 해양 산업의 급격한 변화로 인해 컨테이너 물동량 예측의 정확성이 향상되기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 사물인터넷(IoT)을 이용한 항만 성능에 미치는 영향을 분석하여 부산항의 경쟁력과 효율성을 향상시키기 위해 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산항의 미래 컨테이너 물동량을 예측하기 위한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 이를 통해 항만 관리 기관의 개선된 의사 결정과 항만 생산성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 항만 컨테이너 물동량을 예측하기 위해 본 연구에서는 기계 학습 모델의 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 기법을 도입하였다. XGBoost는 다른 알고리즘에 비해 높은 정확도, 빠른 학습 및 예측 속도,과적합을 방지하고 Feature Importance 제공하는 장점이 돋보인다. 특히 XGBoost는 회귀 예측 모델링에 직접 사용할 수 있어 기존 연구에서 제시된 물동량 예측 모델의 정확도 향상에 도움이 된다. 이를 통해 본 연구는 4.3% MAPE (Mean absolute percenture error) 값으로 제안된 방법이 컨테이너 물동량을 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해서 부산 컨테이너물동량의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
차량 운행 시 주의분산으로 인한 자동차 사고가 증가 하고 있는데, 주의분산 행동은 전방 주시율, 차로유지능력, 위험상황별 반응시간의 세 가지 항목에 대해 영향을 미친다. 많은 운전자들이 운행 중 라디오를 청취하게 되는데, 지역의 경계를 넘어가는 경우 특정 방송국의 라디오를 계속 청취하기 위해 라디오의 주파수를 변경하여야 한다. 이 과정에서 운전자의 주의분산이 발생하여 교통사고 발생 가능성이 높아지게 된다. 특히 고속도로에서는 빠른 속도로 차량이 주행하므로 사고의 위험이 더욱 높아지게 된다. 차량 운행 시 라디오 조작으로 인한 사고의 위험성을 줄이기 위해 본 논문에서는 각 방송국의 표준 라디오 주파수를 데이터베이스(D/B : date base)에 저장하고, 특정 지역의 경계에서 내비게이션으로부터 얻은 차량의 위치정보를 이용하여 변경된 지역의 라디오 주파수를 결정한 후, 기존의 주파수와 새로운 주파수를 이용하는 신호 중 수신율이 양호한 주파수를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 양호한 수신율을 가지는 주파수를 선택하기 위해 두 주파수에 대한 신호의 신호-대-잡음비(SNR : signal-to-noise ratio)를 기준으로 사용한다.
본 논문에서는 기존의 conting 구성 프로그램의 단점인 단편들 간의 결합 실패를 보완하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 매우 긴 DNA의 염기 서열을 자동 서열 분석기로 한번에 분석 가능한 약 700개의 단편들을 한 주형으로 만들어 PCR 방법으로 클론 3을 생성 후, $600\sim700$개의 길이로 단편화하여 기준 주형과 비교하여 일치율을 계산한다. 이때 Compute Agreement 알고리즘을 이용하여 일치율을 계산하는 시간을 단축시킨다. 계산된 단편 쌍들의 중첩 정도를 기준으로 주형마다 2개의 결합 후보 단편을 추출하여 추출된 각 단편들의 일치율과 각 DNA 염기의 A,G,C,T 소속도 및 각 A,G,C,T 이 전 빈도수를 퍼지 추론 규칙을 이용하여 결합 여부를 판단한다. 본 논문에서는 결정된 최 적의 비교 단편을 결합하고, 더 이상 단편이 없을 때까지 반복하여 서열 결합을 완성한다. 실험을 위해 완성된 단백질 지놈인 'Synechocystis PCC6803'을 각각 1만개, 10만개씩 추출하여 $600{\sim}700$개의 길이를 가진 단편을 생성하였으며, 이 단편을 임 의의 mutation을 유발하여 실험한 결과, FAP 프로그램보다 속도가 줄어들었으며, conting 구성 프로그램의 단점 인 결합 실패가 발생하지 않았다.
지도일반화는 간결한 지도 표현과 지리적 의미의 효과적 전달을 목적으로 하는 지도제작 방법이다. 컴퓨터 지도학의 발달로 인하여 새로운 알고리즘들이 디지털 환경에서 적용할 수 있도록 연구되어 왔다. 본 연구는 인터넷 환경에서 좌표변형과 Lod(level of detail)기법에 의한 일반화를 적용하여 다축척지도의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. WebGIS에 있어서 좌표변형 방법은 데이터 용량을 감소시켜 공간정보의 전송속도를 향상시키기 위해 적용할 수 있는 방법이다. Lod 기법은 사용자의 줌레벨에 따라 공간정보를 선택하여 웹지도를 제직하는 방법이다. 연구의 진행은 등고선, 하계망, 지명, 행정구역, 산정, 행정관청에 대한 레이어를 구축하여, 선과 면사장에 대해 줌레벨에 따라 XML 기반의 SVG를 이용하여 일반화를 적용하였다. 적용결과, 모니터 해상도 1024${\ast}$768를 기준으로 지리좌표계로 작성된 SVG 문서는 9.76Mb, 좌표변형 문서는 4.08Mb로 41% 감소하였다. 지리정보 해상도를 결정하는 LoD에 따른 렌더링 일반화는 줌레벨 1, 2, 3단계 별로 실시하였다. 1단계에서는 주요 지명 및 행정관청, 고차수 하계망, 산정 등 소축척 지도에 표현되는 요소들이 나타낼 수 있도록 하였다. 고차 레벨로 갈수록 지도요소의 수와 양은 많아진다. 본 연구결과는 인터넷환경에서 다량의 공간정보와 속성정보 전송에 필요한 WebGIS의 자료전송효과 및 다축척의 지도학적 표현에 기여할 것으로 본다. 또한, 공간데이터베이스 및 전송환경에서 일반화를 위한 알고리즘 개발에 보다 많은 연구가 있어야 할 것으로 판단된다.
최근 ATM스위치를 위한 대부분의 연구는 병렬 하드웨어 자체에 규칙성과 자체 라우팅 특성을 가지는 다단계 상호연결 네트워크에 근거하여왔다. 그러나 네트워크는 동시에 또는 병렬로 전송되지만 서로 충돌을 피찰 수 없다는 측면에서는 블러킹 네트워크라고 할 수 있는데, 주로 밴얀 네트워크가 그 구조에 사용되어왔다. 밴얀 형태의 스위치에 있어서 처리율을 증가시키고, 블러킹을 제거하기 위해서 즉 내부링크의 속도를 증가시키고, 모든 스위치 노드에 버퍼를 두고, 병렬로 다중 연결링크를 두고, 그 네트워크 전에 부하를 균등하게 하는 통 여러 가지 방법들이 사용되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 모든 블러킹이 제거되고 하드웨어 복잡도를 향상시키기 위하여 재순환 선플?스체인지 네트워크의 사용을 제안하였다. 이 구성은 하드웨어 복잡도 면에서 한층 단순하여진 구조인 재순환 셔플?스체인지 네트워크와, 동일한 목적지로 전달되는 패킷들에 있어서 우선순위가 결정된 후 순위가 높은 패킷은 다음 네트워크로 보내고, 순위가 낮은 패킷들을 재순환하는 트리구조의 순위 네트워크로 구성된다. 전송된 패킷은 밴얀 네트워크에서 분할 및 합성 알고리즘을 통하여 자체 라우팅 방식으로 최종 목적지에 전송되도록 구성된다. 처리율과 대기 시간 및 버퍼 크기에 따른 패킷의 손실율은 통일한 부하에 따라 각 포트에 도달한 패킷들의 확률을 이항분포로서 적용된다. 이때, $50\%$의 부하 정도면 버퍼 사이즈 $B_{size}=15$이상 즉, 16이면 허용 가능한 손실윤을 나타낸다. 그러므로 본 논문은 하드웨어의 복잡도 측면에서 기존의 바이토닉 정렬기를 재순환 셔플잌스체인지 네트워크로 구성하여 단순화 시켰다.
사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.
GSC(generalized sidelobe conceller)들은 어레이 레이다에서 간섭신호를 제거하기 위하여 이용된다. GSC들 중에서 주파수영역 GSC들은 주파수영역 LMS(least mean square) 알고리즘으로 간섭신호간 상관성을 제거함으로써 시간영역 GSC들보다 빠른 수렴특성을 가진다. 그러나 기존의 주파수영역 GSC의 장점을 충분히 이용하지 못했다. 본 논문은 일정오경보율(constant false-alarm rate: CFAR) 검출기에 근거하여 가중치를 갱신할 빈을 결정하는 새로운 주파수영역 GSC를 제안한다. 본 방법은 간섭신호가 존재해서 전력이 큰 주파수 빈에 대해서만 가중치를 갱신한다. 새로운 GSC는 컴퓨터 모의실험에서 기존의 GSC를 보다 100 반복주기 이상 수렴속도와 5 dB 이상의 출력 신호대 잡음비(singnal-to-noise ratio; SNR)를 개선하였고, 갱신 가중치의 수도 현저히 줄어듬을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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