• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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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.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.812-819
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• 2016

본 논문에서는 기존의 영상분할에서 발생하는 초기값 배정문제와 영상분할 가능여부를 확인할 수 있는 방법에 대한 이론적 근거를 분석하고 제시한다. 본 논문의 앞 부분에서는 위상수학의 이론에 근거한 수학적 논증을 바탕으로 적절한 초기값 배정의 대한 위상적 근거와 방법론을 제시한다. 이어서 위상수학의 분리공리 이론에 근거하여 영상이 영역 분할되기 위한 최소의 위상조건을 확인하고 해당 조건을 이용하여 영상분할을 위해 사용된 모델의 유효성을 검증하는 방법론을 제시한다. 즉, 본 논문은 기존의 통계적 분석과 달리, 위상적 분석을 통해 영상 영역 분할의 수학적 근거를 제시한 것에 그 특징이 있다. 마지막으로 기존의 가우시안 랜덤 필드 모델 기반 영상 분할에 본 논문에서 제시한 이론과 방법론을 적용하여 가우시안 랜덤 필드 모델의 유효성을 확인한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.11-19
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• 1998

오일러 연산과 집합 연산과 같은 비다양체 위상 연산은 모델링의 다양한 환경을 제공한다. 이들 연산들은 주어진 모델의 위상 정보를 적합하게 유지하도록 하기 위하여 기하학적인 문제를 발생시킨다. 꼭지점, 모서리와 면과 같은 요소들이 서로 접촉할 때 이들 연산의 내부에서 수행되는 접합 연산은 비다양체 모델의 위상을 수정하는 기본적인 방법이다. 비다양체 모델을 접합할 때는 위상 관계를 추론하여야 한다. 위상 관계의 추론 방법은 위상학적인 방법과 기하학적인 방법의 2 가지 경우로 분류할 수 있다. 위상학적인 방법은 저장되어 있는 위상 정보만을 이용하여 위상 관계를 추론한다. 반면에, 기하학적인 방법은 접합이 일어나는 부분적인 영역에서 기하학적인 형상을 고려하여 위상의 관계를 찾아내는 방법이다. 본 연구에서는 이들 중에서 기하학적인 방법에 관하여 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권12B호
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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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1589-1605
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• 2022

위상 언래핑은 위성레이더 간섭기법의 필수적인 자료처리 절차다. 이에 따라 비 딥러닝 기반 언래핑 기법이 다수 개발되었으며 최근에는 딥러닝 기반 언래핑 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 위성레이더 언래핑 기법을 1) 언래핑된 위상의 예측 방법, 2) 위상 언래핑을 위한 딥러닝 모델의 구조 그리고 3) 학습데이터 제작 방법의 측면에서 최근 연구 동향을 소개하였다. 언래핑된 위상을 예측하는 방법은 모호 정수 분류방법, 위상 단절 구간 탐지 방법, 위상 예측 방법, 딥러닝과 전통적인 언래핑 기법의 연계 방법에 따라 다시 세분화하여 연구 동향을 나타냈다. 일반적으로 활용되는 딥러닝 모델 구조의 특징과 전체 위상 정보를 파악하기 위한 모델 최적화 방법에 대한 연구 사례를 소개하였다. 또한 학습데이터 제작 방법은 주로 위상 변이 제작과 노이즈 시뮬레이션 방법으로 구분하여 연구 동향을 정리하였으며 추후 발전 방향을 제시하였다. 본 논문이 추후 국내의 딥러닝 기반 위상 언래핑 연구의 발전 방향을 모색하는 데에 필요한 기반 자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2003년도 하계학술발표회
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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)

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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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.

• 대한지리학회지
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• 제41권2호
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• pp.188-194
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• 2006

3차원 위상 자료는 응급상황 처리와 3차원 네트워크 분석 등의 3차원 공간분석에 필수적으로 요구된다. 이 연구에서는 현재까지의 3차원 위상 데이터 모델에 대해 살펴보고, 건물을 설계하기 위해 사용되는 2차원 CAD 도면 데이터로 부터 3차원 위상적 노드-관계 데이터를 추출하는 방법을 개발하였다. 이 방법은 중심축 변환과 위상적 노드-관계 알고리듬들을 이용한 두 단계로 이루어진다. 첫번째 단계는 중심축 변환 알고리듬을 이용하여 CAD 데이터에서 폴리곤이나 이중 선으로 표현되는 벽으로부터 그 중심선을 생성하여 벽의 골격을 추출하는 것이다. 두번째 단계는 추출된 벽의 골격 자료를 이용하여 방을 3차원 노드로하고 방들간의 연결을 관계로하는 위상적 노드-관계 구조를 생성하는 것이다. 따라서, 그러한 연결들은 노드들간의 이웃성 또는 연결성을 표현하게 된다. 결론적으로, 이러한 변환방법으로 미시적 수준의 개별 건물들의 내부구조를 표현하는 3차원 위상구조 데이터는 건물의 도면 작성에 자주 사용되는 CAD 데이터로 부터 쉽게 생성될 수 있을 것이다.