• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.167-169
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• 1998

지금까지의 지리정보시스템에서는 시스템 구축관점에서의 공간 객체의 모델링, 공간 객체의 효율적인 저장방법, 인덱싱 방법 등이 중요한 연구 과제였으나 지리정보 시스템 관련 기술의 발달과 활용분야가 다양해짐에 따라 공간 데이터의 정확성에 대한 연구가 더욱더 중요시되고 있다. 본 논문에서는 지리 정보 시스템에서 위상 객체들간에 만족해야 하는 위상적 무결성 제약조건의 정의 과정을 보이고, 이러한 위상적 무결성 제약조건을 관리하기 위한 시스템을 설계한다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.7
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• pp.812-819
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• 2016

This paper introduces and analyzes the theoretical basis and method of the conventional initial-value assignment problem and feasibility of image segmentation. The paper presents topological evidence and a method of appropriate initial-value assignment based on topology theory. Subsequently, the paper shows minimum conditions for feasibility of image segmentation based on separation axiom theory of topology and a validation method of effectiveness for image modeling. As a summary, this paper shows image segmentation with its mathematical validity based on topological analysis rather than statistical analysis. Finally, the paper applies the theory and methods to conventional Gaussian random field model and examines effectiveness of GRF modeling.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.4 no.1
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• pp.11-19
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• 1998

Non-manifold topological operations such as Euler and Boolean operations provide a versatile environment for modeling domains. The implementation of these operations raises geometrical issues that need to be addressed to ensure the topological validity of the underlying model, and they uses the glue operation which provides a basic method to modify the topology of non-manifold models when vertices, edges and faces are contacting each other. Topological information such as adjacency relationships should be inferred when gluing non-manifold models. Two methods of reasoning can be employed to find the topological information : topological reasoning and geometrical reasoning. The topological method can infer the adjacency relationships by using stored topological information. On the other hand, the geometrical method can find topological ambiguities by considering the geometrical shape at the local area of gluing when the topological relations were not stored. This paper describes the geometrical reasoning method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.201-203
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• 1999

지리정보시스템의 정보를 관리하는 공간데이터베이스 관리시스템에서는 위상정보에 대한 효율적인 저장과 관리가 필요하다. 이렇게 기하학적인 정보만을 가진 객체의 자료 구조에 위상정보를 추가하거나 또는 위상적인 정보만으로 이러한 지도를 만드는 작업을 위상정보 구축작업이라고 한다. 공간데이터베이스의 위상정보를 생성하는 작업은 많은 연산과 상당한 시간을 요구하므로 일종의 장기 트랜잭션이라 할 수 있다. 이런 위상정보 구축 트랜잭션은 위상적 데이터의 특성을 이용하면 기존에 제안된 방법보다 효과적으로 처리할 수 있다. 본 논문에서는 위상정보 생성시의 장기 트랜잭션을 위하여 정의한 위상구축 트랜잭션이 완전성을 유지하면서 하위 트랜잭션으로 나눌수 있도록 Plane-sweeping을 이용한 위상구축 알고리즘을 제안하였다. 이 방법을 이용하면 위상구축이 수행되는 동안에도 위상이 구축되어 있는 지역에 대한 질의의 결과를 보장할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.3001-3003
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• 2005

이 논문에서는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 통신 시스템에서 고려해야할 중요한 문제 중의 하나인 PAPR(peak to average power ratio) 문제를 다루었다. SLM(selected mapping) OFDM 시스템을 기반으로 구현하였고, PAPR을 줄이기 위한 방법으로 새로운 위상 가중치를 곱하는 방법을 제안하였다. 여기서는 여러 가지 방법들(PSK, QPSK, 랜덤)로 위상 가중치를 발생시켰고, 발생된 위상 가중치를 병렬 조합으로 적용하여, 최저의 PAPR을 가져오는 값을 선택했다. 실험결과에서, 단일의 위상 가중치만을 곱하여 사용할 때 보다 위상 가중치를 복합적으로 사용했을 때 큰 PAPR 감소를 보임으로서, 제안된 방법의 우수성을 보였다. 그러나 아직 해결해야할 것들 중에서, 여러가지 위상 가중치를 사용함에 따른 시스템 복잡도가 증가하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 비록 복잡도의 증가라는 단점을 가지고 있지만, 성능면에서의 향상은 커다란 장점이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.2039-2045
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• 2000

본 논문에서는 계산이 간단한 두 가지의 GMSK (Gaussian minimum shift-keying) 변조기들을 제안한다. 제안된 방법들에서는 필터링과 적분과정의 순차적인 처리 대신에, 필터링되는 데이터 계열들에 따른 적분기 출력에서의 위상 성분들을 미리 구하고, ROM (read only memory)에 저장함으로써 계산량을 크게 줄일 수 있다. 첫 번째 방법에서는 필터링되는 심벌들에 따른 각 샘플시점에서의 위상 변화량들이 미리 계산되며, 위상 샘플 값은 필터에 입력되는 데이터 계열에 의한 샘플시점에서의 총 위상 변화량을 구하여 누적함으로써 얻어진다. 두 번째 방법에서는 입력되는 모든 가능한 데이터 계열들에 따른 모든 샘플시점에서의 총 위상 변화량들을 미리 구하여 ROM에 저장하며, 위상 샘플 값은 입력되는 데이터 계열에 따라 샘플시점에 해당하는 총 위상 변화량을 선택하여 누적함으로써 얻어진다. 또한, 두 번째 방법에서는 데이터 계열의 패턴에 따른 총 위상 변화량들의 대칭적인 성질을 이용함으로써 필요한 메모리량을 줄일 수 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_2
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• pp.1589-1605
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• 2022

Phase unwrapping is an essential procedure for interferometric synthetic aperture radar techniques. Accordingly, a lot of phase unwrapping methods have been developed. Deep-learning-based unwrapping methods have recently been proposed. In this paper, we reviewed state-of-the-art deep-learning-based unwrapping approaches in terms of 1) the approaches to predicting unwrapped phases, 2) deep learning model structures for phase unwrapping, and 3) training data generation. The research trend of the approaches to predicting unwrapped phases was introduced by categorizing wrap count segmentation, phase jump classification, phase regression, and deep-learning-assisted method. We introduced the case studies of deep learning model structure for phase unwrapping, and model structure optimization to relate the overall phase information. In addition, we summarized the research trend of the training data generation approaches in the views of phase gradient and noise in the main. And the future direction in deep-learning-based phase unwrapping was presented. It is expected that this paper is used as guideline for exploring future direction of deep-learning-based phase unwrapping research in Korea.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.07a
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• pp.160-161
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• 2003

위상특이점이라고도 불리는 광 보텍스(optical vortex)를 포함한 빔은 파면의 특이성 때문에 많은 관심을 끌어왔다. 위상을 정의할 수 없는 위상특이점을 따라서는 빔의 동일위상파면이 소용돌이 형태를 가진다. 그 소용돌이 정도는 위상전하(topological charge) 라는 양으로 특징지을 수 있다. 광 보텍스는 선형 및 비선형적 특성에 대해 많은 연구가 이루어져왔다. 레이저 공진기를 변형하거나, 홀로그램이나 위상마스크에 레이저를 조사하여 보텍스를 발생시키는 방법 등의 여러 방법이 알려져 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.388-390
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• 2006

본 논문은 종합주가지수, 코스닥 지수의 시계열 일간 데이터의 위상분석을 통해 시계열간의 연관성을 분석하였다. 시계열의 데이터는 비선형, 비정상이다. 따라서 위상성분의 정확한 추출을 위해서 전통적인 수학적 방법이 아닌 순간 위상값을 이용한 새로운 신호분석 방법을 사용하여 두 시계열의 연도별 위상차의 왜도와 첨도값을 기준으로 시계열의 상관특성을 살펴보았다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.41 no.2 s.113
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• pp.188-194
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• 2006

Three-dimensional topological data is essential for 3D modeling and application such as emergency management and 3D network analysis. This paper reviewed current 3D topological data model and developed a method to construct 3D topological node-relation data structure from 2D computer aided design (CAD) data. The method needed two steps with medial axis-transformation and topological node-relation algorithms. Using a medial-axis transformation algorithm, the first step is to extract skeleton from wall data that was drawn polygon or double line in a CAD data. The second step is to build a topological node-relation structure by converting rooms to nodes and the relations between rooms to links. So, links represent adjacency and connectivity between nodes (rooms). As a result, with the conversion method 3D topological data for micro-level sub-unit of each building can be easily constructed from CAD data that are commonly used to design a building as a blueprint.