중생대 시기의 조구조 운동은 중국 동부 서태평양지역의 구조 발달사에 중요한 역할을 한 운동이다. 연산지역은 중생대의 전형적인 구조가 형성, 노출된 곳이며 쥬라기-백악기에 발생한 연산운동의 명명지이다. 과거에는 이 지역 대부분의 구조들은 연산운동에 의해 형성된 것으로 일반적으로 인정되어 왔지만, 다수의 습곡들은 삼첩기 후반에 발생한 인지운동에 의해 형성되었고 동시에 많은 대다수 단층들을 형성한 강렬한 활동이 있었음이 최근의 종합적 연구에 의해 밝혀졌다. 인지 운동이 발생한 조구조의 동역학적 환경은, 중·한지괴(Sino-Korean Massif)가 북쪽으로 이동하면서 대체로 E-W방향인 흥안-몽골 습곡대에 부딛쳐 생성된 N-S 방향의 압축응력 체제하에서 닫침 습곡(그 중 일부는 역전 습곡)이 형성되었으며, 연산운동의 몇차례 변형이 비공축(non-coaxial)으로 중첩(surperposed)되었다. 연산지역에서 중생대의 단층활동의 주요한 특성으로 인지운동시기에는 압축응력 작용에 의한 드러스트(thrust)가 주로 형성되었고, 연산운동시기에는 압축전단응력에 의한 사교 드러스트(oblique-thrust)가 주로 형성되었다.
LiDAR의 표고점 데이터에서 건물, 수목 등과 같이 주위보다 높은 고도 값을 가지는 대상물을 제거하여 DEM을 생성하기 위한 여러 가지 필터링 기법들이 개발되고 있으며 대표적인 필터링 방법으로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, dual rank 필터 등이 있다. 이러한 기법들은 커널(kernel)의 크기를 대상 지역에 맞도록 사용자가 직접 지정해주어야 하고, 건물의 크기가 다양한 지역에 적용하기 위해서는 가변 크기(variable size)의 커널을 필요로 한다. 본 연구에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 커널의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행하는 새로운 커널 연산 기법을 제안하였다. 또한 기존 필터링 기법에서는 커널에 의해 갱신된 연산값이 다음 연산에 반영되지 않으나 본 연구에서는 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영되도록 하였다. 건물과 수목 등을 제거하기 위하여 주변 화소와의 높이 차를 이용하였으며 대상물이 제거된 부분은 주변 화소를 이용하여 보간하였다.
최근 NAND 플래시메모리를 모바일시스템의 파일저장용 뿐 아니라 가상메모리의 스왑장치용으로 사용하려는 시도가 늘고 있다. 가상메모리의 페이지 참조는 시간지역성이 지배적이어서 LRU 및 이를 근사시킨 CLOCK 알고리즘이 널리 사용된다. 한편, NAND 플래시메모리는 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 비용이 높아 이를 고려한 페이지 교체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 가살메모리의 읽기/쓰기 참조 패턴을 독립적으로 분석하여 시간지역성이 강한 읽기 참조와 달리 쓰기 참조의 경우 시간지역성의 순위 역전 현상이 발생함을 발견하였다. 이에 근거하여 본 논문은 쓰기의 재참조 성향 예측을 위해 시간지역성뿐 아니라 쓰기 연산의 빈도를 함께 고려하는 페이지 교체 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 연산별 I/O 비용을 고려해서 메모리 공간을 읽기 연산과 쓰기 연산에 독립적으로 할당하고 참조 패턴의 변화에 적응해 할당 공간을 동적으로 변화시킨다. 알고리즘의 시간 오버헤드가 매우 적어 가상메모리 시스템에서 사용될 최적의 조건을 갖추고 있으며 파라미터 설정이 필요 없음에도 CLOCK, CAR, CFLRU 알고리즘에 비해 20-66% 정도의 I/O 성능을 향상시킴을 보였다.
이 논문은 특징 선택을 위한 새로운 혼합형 유전 알고리즘을 제안한다. 탐색을 미세 조정하기 위한 지역 연산을 고안하였고, 이들 연산을 유전 알고리즘에 삽입하였다. 연산의 미세 조정 강도를 조절할 수 있는 매개 변수를 설정하였으며, 이 변수에 따른 효과를 측정하였다. 다양한 표준 데이타 집합에 대해 실험한 결과, 제안한 혼합형 유전 알고리즘이 단순 유전 알고리즘과 순차 탐색 알고리즘에 비해 우수함을 확인하였다.
다중 지역 이동 에이전트 컴퓨팅 시스템에서는 단일 지역으로 구성된 시스템에 비해서 호스트의 결함이나 호스트 사이의 통신 결함 발생 확률이 높아, 안정된 시스템 설계에 있어서 이동 에이전트의 결함을 검출하고 이를 복구하는 결함 포용 기법은 매우 중요한 고려 사항이다. 이동 에이전트의 안정적인 연산 수행을 보장하기 위한 기존의 결함 포용 기법들은 크게 시간적 복제 기반 기법(Temporal Replication Based Approach: TRBA)와 공간적 복제 기반 기법(Spatial Replication Based Approach: SRBA)으로 구분 지을 수 있으나, 다중 지역으로 구성된 이동 에이전트 시스템과 같은 복잡한 시스템에서는 낮은 결함 포용 비용이 요구되는 TRBA가 보다 적합하다. 그러나 기존의 TRBA에서는 이동 에이전트의 비멱등(non-idempotent) 연산 수행을 지원하기 위해 단일 수행 (exactly-once execution) 특성을 보장했지만, 이동 에이전트가 순환적 작업 경로를 가지는 연산 수행 시에는 작업을 완결하지 못하는 복귀월산 문제(comeback-skip problem)가 발생한다. 본 논문에서는 플래그와, 히스토리 필드, 파손 길드를 도입하여 복귀월산 문제를 해결하는 시간적 복제 기반 결함 포용 기법을 제안한다. 이 기법은 이동 에이전트의 다양한 작업 수행을 지원함으로써 이동 에이전트의 작업 수행 영역을 확대한다.
본 연구에서는 두 가지의 다른 센서에 의하여 획득된 다시기 항공사진과 KOMPSAT-1 EOC 위성영상을 이용하여 급속하게 변화하는 도시지역의 변화를 검출하고자 하였다. 모든 영상에 대한 1, 2차 기하보정을 통하여 좌표계와 축척을 일치시킨 다음, 동일한 조건 하에서 변화를 검출하기 위하여 7m의 공간해상도로 영상을 재배열하였다. 팬크로매틱 항공사진과 KOMPSAT-1 EOC 영상에 대하여 영상의 차연산 기법과 비연산 기법을 각각 적용하여 건물, 구조물, 도로, 기타 인공지물 등 변화를 검출할 수 있었으며, 다른 유형의 센서 영상을 이용한 시계열적 변화탐지의 잠재성을 확인할 수 있었다. 또한 영상의 차연산과 비연산 기법에 의한 변화탐지에 있어서 최적의 임계값을 제시하였다.
LiDAR 데이터의 필터링은 원 데이터로부터 건물, 수목 등과 같은 비지면점을 제거하는 과정이며, 이러한 필터링을 통해 DEM을 생성할 수 있다. 대표적인 필터링 방법들로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, local maxima 필터 등이 있으며 이러한 기존의 기법들의 단점을 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 필터링 기법들은 필터의 크기(윈도우의 크기)와 같은 인자를 대상 지역에 적합하게 사용자가 직접 설정해주어야 한다. 더욱이 복잡한 지형, 지물이 존재하는 지역에 적용하기 위해서는 인자를 변형시켜줘야 하며 특히, 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 적용하기 위해서는 가변적인 크기의 필터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 필터의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행할 수 있는 연산기법을 제안하였다. 본 연구에서는 수목이나 자동차 등과 같은 작은 개체의 제거를 위해 고정된 작은 크기의 윈도우를 가지는 모폴로지 필터를 우선 적용한다. 그 후 건물과 같은 큰 개체의 포인트는 이웃 포인트와의 고도차이를 이용하여 인식하고 이웃에 위치하는 지면 포인트로 대체하며, 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영 되도록 한다. 또한 상, 하, 좌, 우 네 방향에 대하여 라인별로 독립된 연산을 수행한 후에 이들을 비교함으로써 오차를 보정한다.
진화연산에는 교배, 돌연변이, 경쟁, 선택이 있다. 이러한 과정 중에서 선택은 새로운 개체를 생산하지는 않지만, 모든 해중에서 최적의 해가 될만한 해는 선택하고, 그러지 않은 해는 버리는 판단의 역할을 한다. 따라서 아무리 좋은 해를 만들었다고 해도, 취사 선택을 잘못하면, 최적의 해를 찾지 못하거나, 또 많은 시간이 소요되게 된다. 따라서 본 논문에서는 stochastic한 성질을 갖고 있는 Tournament selection에 Local selection개념을 도입하여, 지역 해에서 벗어나 전역 해를 찾는데, 개선이 될 수 있도록 하였고 Fast Evolutionary Programming의 mutation과정을 개선하고, Genetic Algorithm의 연산자인 crossover와 mutation을 도입하여 Parallel search로 지역 해에서 벗어나 전역 해를 찾는 하이브리드 알고리즘을 제안하고자 한다.
산호충류는 한국을 포함한 전 세계적으로 보호종으로 지정되어 있다. 특히 제주도 해역의 서귀포 문섬, 숲섬 및 범섬 일대가 쿠로시오 난류의 영향으로 조하대 암반기질에 다양한 부착생물이 서식하며, 특히 연산호, 돌산호 등이 군집을 이루고 있어 UNEP의 ICRI(International Coral Reef Initiative)에 이미 보고되었을 뿐만 아니라, 세계 해양보존 지역 위원회에서도 해양보호지역 (Marine Protected Area, MPA)으로 선포하여 보호하려는 계획을 세우고 있다. (중략)
연산과 회덕 지방에 있어서 16~17세기의 시기는 경판 생산과 사회적 관계망 확장단계(landscape phase)로 대변된다. 그 만큼 사회적으로 의도된 다양한 상징경관이 생산되던 시기로서, 혈연관계를 중심 매개로 했던 이전의 생태적 정착 단계와는 다른 지역 정체성을 구성해갔다. 15세기를 지나면서 이들 지역에서 수위 종족집단으로 부상한 광산김씨와 은진송씨는 "권력 과시형 경관"을 지역에 이식하면서 중앙에서 획득한 자신들의 권력을 지방에 과시하였고, 16세기부터는 지방민들을 포섭하기 위한 '시혜$.$교화형 경관"을 생산하면서 지역사회에 완전히 착근할 수 있었다. 광산김씨의 경우 후자에 해당하는 첫 번째 경관이 정회당이었고, 다음으로 양성당, 임리정이 생산되었다. 이러한 경관 창출은 순차적인 영역성 확대를 유도하였고, 영역성에 내포된 초기의 (pseudo-spatial) 성격은 보다 분명한 공간적 정초를 확립하면서 내실을 기해갔다. 이러한 경관 생산을 통해서 학문적 계보의식이 탄생하였고 그 계보의식은 일정한 지역적 범위를 향해서 확대, 심화될 수 있었다. 또 한가지 이 시기의 중요한 특징은 '시혜$.$교화형 경관'이 매개가 되어 연산의 광산 김씨와 회덕의 은진송씨가 사회$.$공간적으로 결합될 수 있었다는 점이다. 이들의 사회적 결합은 곧 공간적 영역의 통합을 의미하는 것이었다. '국지적'(local)규모의 수위 종족집단이 서로 결합함으로써 '지역적(regional)규모의 지역사회가 형성되었음을 말한다. 이와 같은 연산과 회덕의 공간적 통합과 확장된 영역성은 광산김씨와 은진송씨가 주체가 된 지역화과정의 산물이었다. 사회적으로 생산된 이 공간성(spatiality)의 탄생과정에는 학연 관계가 중요한 요인으로 작용하고 있지만, 통혼을 통한 혈연관계, 근거지의 지리적 인접성이라는 지연 관계가 복합적으로 작용하면서 연산$.$회덕권을 하나의 동일한 지역사회(community)로 만들어낸 것이다. 이렇게 출현한 공간적 영역과 지역 정체성은 오늘날가지 이 지방의 사회$.$공간적 의미를 구성하면서 중요한 층위로 존속하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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