해상탐사에서 얻어지는 현장자료는 바람, 파도, 조류, 배경매질의 유속 등 다양한 환경요소에 영향을 받는다. 배경매질의 유속을 제외한 대부분의 환경요소는 자료처리 단계에서 적절한 보정이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 배경매질의 유속정보가 파형역산에 미치는 영향을 분석하기 위해 배경매질의 유속정보를 고려하는 파동 방정식 모델링을 활용하여 관측자료를 생성하고, 생성된 자료를 통해 수치 실험을 진행하였다. 수치예제에는 다소 비현실적인 유속이 적용된 결과도 포함되어 있다. 이와 더불어, 탐사자료의 유속정보를 수치적 기법으로 도출하여 역산을 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 수정된 Marmousi2 모델에 적용하여 유속에 따른 결과를 얻고자 하였다. 기존의 유속을 고려하지 않은 역산 결과와 제안된 알고리즘으로 수행한 역산 결과 비교를 통해 유속의 세기가 갱신되는 물성정보에 미치는 영향을 확인하였다.
개미 시스템(Ant System)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 개미 시스템을 이용한 멀티캐스트 라우팅 방법을 제안한다. 멀티캐스트 라우팅은 하나의 송신자에서 다수의 수신자로 데이터를 전송하는 것으로 스타이너 트리(Steiner Tree)를 구성해 문제를 해결할 수 있다. 하지만, 멀티캐스트 라우팅 문제는 모든 노드를 방문하는 순회 판매원 문제와 접근법이 다르므로, 순회 판매원 문제를 해결하기 위한 개미 시스템의 전략을 수정한 엘리트 에이전트에 의한 개미 멀티캐스트 라우팅 모델을 제안한다. 이 모델은 이웃노드를 선택할 경우 해당 에지와 선택될 다음노드의 전체 비용까지 모두 고려해 이웃노드를 선택한다. 또한, 엘리트 에이전트에 의해 선택된 에지에 대해서는 추가 페로몬 갱신을 수행한다. 이러한 전략을 통해 제안한 모델의 성능을 평가한다.
본 연구에서는 패턴 분류문제를 위하여 가중치 개념을 갖는 퍼지 최대 최소 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 FMM 신경망 모델에 대하여 학습데이타에 포함되는 특징값의 빈도요소를 효과적으로 반영할 수 있도록 수정한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안된 모델에 대하여 하이퍼박스 소속함수로 정의되는 새로운 활성화 특성과 학습알고리즘을 정의한다. 학습알고리즘은 하이퍼박스 생성 및 확장, 중첩 테스트, 하이퍼박스 축소의 3 단계 과정으로 이루어지며, 각 과정에서 특정값의 빈도요소를 고려하여 가중치값을 갱신하는 규칙이 새롭게 정의된다. 본 연구에서는 또한 제안된 모텔의 응용으로서 특정분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 특정값, 특정유형, 하이퍼박스, 패턴클래스 상호간 연관도 요소를 4 가지 유형의 척도로 정의하여, 주어진 패턴분류 문제에서 각 특정의 상대적 중요도를 평가할 수 있도록 한다. 아이리스 데이타와 클리블랜드 의료데이타에 대한 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 방법의 타당성을 고찰하였다.
원격탐사 자료를 효율적으로 사용하기 위해서 위성영상의 기하학적인 왜곡을 제거하는 작업은 반드시 필요하다. 이러한 기하보정을 위해서는 기하보정 된 위성영상, 수치지도, GPS 측량 및 기타 방법에 의해 획득되어진 지상기준점을 필요로 한다. 지금까지의 지상기준점을 이용한 기하보정 방법은 수동적으로 이루어 졌으며, 많은 시간과 노력을 필요로 하였다. 본 논문에서는 GCP Chip 데이터베이스를 이용하여 온라인 상에서 자동으로 기하보정 하는 방법을 제안하였다. 제안된 온라인 자동기하보정 시스템은 영상을 입력하는 부분, 지상기준점 영상을 조정하는 부분, 선택된 지상기준점을 수정 및 갱신하는 부분, 그리고 기하보정 결과를 저장하는 네 가지 부분으로 이루어져 있다. 결론적으로 이러한 온라인 자동 기하보정 시스템을 이용하여 기존의 수동적인 기하보정방법 보다 시간 및 노력을 줄일 수 있으며, 랜셋 영상의 활용에 기여할 것이다.
NGIS 사업으로 구축된 1/1,000 수치지도의 활용이 급증하면서 이를 활용하기에 앞서 수치지도의 위치정확도 검증이라는 문제가 대두되고 있다. 본 연구에서는 학교 시설물관리시스템 구축에 기반이 되는 소규모 지역에 대한 1/1,000 수치지도의 위치 정확도를 평가하고, 위치오차가 발생한 지역에 대한 수치지도 수정/갱신 방안을 제시하였다. RTK방법으로 교내 주요건물에 대한 위치오차를 평가해 볼 때, 측량관계법령에서 규정하고 있는 0.5mm 보다 크게 나타났다. 이에 대한 위치정확도 확보방안으로 먼저, 교내에 Static 측량을 실시하여 측량기준점을 선정한 후 기준점으로부터 주요건물에 대한 좌표값을 평가하여 RTK 방법으로 측량한 좌표값과 비교하였다. 두 번째로는 지도를 변환하였으며 그 결과를 RTK 측량성과와 비교하였다. 첫 번째 방법과 두 번째 방법을 검토하여 소규모 적합한 수치지도 위치정확도 확보방안을 제시하였다.
최근 기존의 종이지도를 대신할 수치지형도와 같은 벡터데이터의 수요가 급증하고 있고, 더불어 항공기 및 인공위성의 광학센서 기술의 발달과 해상력이 높은 지구관측 다목적 상업위성들이 출현하면서 고해상 정사영상과 같은 래스터 데이터의 활용성도 크게 증가하고 있다. 비행선을 이용한 비디오 항공촬영기법은 실시간영상을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 항공기나 인공위성 관측에 비해 비용적인 측면에서 경제적이며 상대적으로 고해상의 컬러 영상을 제공할 수 있다. 또한, 영상 취득 및 처리 절차가 비교적 간단하며 인접 영상간 입체영상을 쉽게 취득할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, CCD 센서의 제한된 해상력으로 인하여 광범위한 지역의 토지이용현황 관측과 같은 정밀한 정확도를 요구하지 않는 소축척의 현황도 제작이나 주로 스트립(strip) 영상을 모자익하여 선형적인 지형요소의 관측이나 GIS 데이터 구축에 활용되어 왔다. 본 연구를 통하여 향후 소지역을 대상으로 한 1:5,000축척의 수치지도 제작뿐만 아니라 기제작된 수치지도의 검증, 수정과 갱신작업에도 활용될 수 있을 뿐만 아니라 아울러, 다양한 종류의 비디오영상자료를 제공할 수 있게 됨으로써 도시지역의 시설물 관리나 도시 경관관리, GIS자료 구축 등 광범위한 분야에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 신경망에 근거한 패턴매칭 방법을 사용하여 일시적 허혈 에피소드의 자동예측을 다루고 있다. 다층 신경망을 학습하기 위한 알고리즘은 수정된 역전파 알고리즘으로서 이 알고리즘은 학습속도를 향상시키기 위해 뉴런간의 연결계수 뿐만 아니라 뉴런내 비선형 함수의 변수들도 갱신한다. 제안된 방법의 성능은 MIT/BIH long-term 데이터베이스의 심전도(ECG) 신호를 사용하여 평가하였다. 총 15 레코드(237 허혈 에피소드)에 대한 실험결과에 의하면 허혈 에피소드 예측의 평균 sensitivity와 specificity 각각 85.71%와 71.11%이다. 또한 제안된 방법은 실제 허혈 에피소드로부터 평균 45.53초 이전에 예측하였다. 이러한 결과는 패턴매칭 분류기로서의 신경망 접근방법이 일시적 허혈 에피소드예측에 유용한 도구로 사용될 수 있음을 의미한다.
WebDAV는 웹통신 프로토콜인 HTTP/1.1의 확장으로서 인터넷을 통하여 다양한 자원의 비동기적인 협업을 지원하는 표준 프로토콜이다. CoSlide 시스템은 협업을 효과적으로 지원하기 위하여 WebDAV 프로토콜을 확장하여 개발된 협업시스템이다. CoSlide 협업시스템은 협업을 위한 가상공간을 제공하며 가상공간에 다양한 자원을 등록 및 관리할 수 있다. CoSlide 협업시스템을 활용하여 효과적인 협업을 수행하기 위한 사용자 중심의 클라이언트가 필요하다. 본 논문에서는 WebDAV 프로토콜을 이용한 협업시스템인 Coslide를 효과적으로 활용하기 위한 클라이언트 개발에 대하여 기술한다. 개발된 클라이언트는 사용자가 서버에 등록한 자원을 관리하는 기능과 팀원들 간의 상호 작용을 원활하게 지원하는 사용자 인터페이스를 제공한다. 또한 CoSlide 협업시스템을 사용하는 사용자는 새로운 작업장을 생성하고 다른 사용자를 초대할 수 있으며, 작업장에 파일을 등륵, 이동 그리고 삭제할 수 있다. 기존의 협업시스템에서 분산저작을 하는 경우 클라이언트에서 제공하는 특정 프로그램을 이용하거나, 파일을 서버로부터 내려받아 이를 수정하여 다시 등록하는 과정을 거친다. 본 클라이언트는 이러한 단점을 개선하여 CoSlide 협업시스템의 자원에 대하여 다양한 저작프로그램을 자동적으로 연결하여주며, 실시간으로 협업시스템의 자원을 갱신하여 준다. 또한 자원에 대한 일관성을 보장하기 위하여 자동 잠금기능을 제공한다. 추가적으로 사용자는 드래그앤드랍 기능을 이용하여 작업장간의 자원을 이동할 수 있다.
플래시 메모리는 기존 저장 매체와는 달리 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 수행비용이 매우 크고, 저장된 데이타에 대한 갱신이 제한적인 고유의 특성이 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 환경이 기존의 레코드 관리 방법에 미치는 영향을 분석하고, 기존의 레코드 관리 방법을 그대로 플래시 메모리에 적용하였을 때의 문제점을 지적한다. 이를 기반으로 플래시 메모리 환경을 위한 효율적인 레코드 관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 컨테이너 구조를 이용하여 레코드 삽입, 삭제, 수정 연산을 수행함으로써 덮어쓰기 연산을 효율적으로 수행할 수 있으며, 이로 인해 소거 연산을 크게 줄일 수 있다. 실험 결과에 의하면, 제안하는 방법은 기존 방법의 성능을 최대 34%까지 향상시키는 것으로 나타났다.
사회 전 분야에 걸쳐 다양하고 복잡한 공간의 현상을 모델링하여 컴퓨터를 통해 공간 데이터를 사용하고자 하는 요구가 급격하게 증가하면서 원격탐사와 GIS의 중요성과 활용도가 증대되고 있다. 원격탐사영상자료를 GIS의 분석기술과 연계하여 사용함으로써 높은 정확도와 가치를 지닌 수치자료의 생성이 가능하며, 토지피복 분류와 분석 등을 수행함으로써 다양한 주제도의 제공이 가능하다. 대상 지역에 대한 이러한 지도의 구축이 가능케 되면, 이 지도를 기초로 하여 모델링 및 지속적인 모니터링이 용이하며, 데이터베이스의 수정을 쉽게 함으로써 지형공간정보의 갱신이 효율적으로 수행되어 질 수 있다. 이 연구에서는 원격탐사 기술과 GIS의 통합을 통하여 도로변의 토지피복변화를 분석하기 위해 두시기의 영상에 대한 토지피복분류를 수행하고 6개의 분류항목별 10년간의 변화탐지를 수행하여 대상지역에 대한 정량적 변화면적 통계값을 추출함으로써 도시계획 수립 및 개발을 위한 기초 의사결정 자료를 획득하는 것이다. 도로주변의 이용형태분석을 통하여 주변 도심과의 상호 보완된 계획의 수립을 가능하게 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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