일관적인 해안선의 사용은 지자체간의 이해관계와 해상경계를 일관적으로 체계적으로 관리하기 위한 중요한 요소가 된다. 국립해양조사원에서는 일관된 해안선 생산을 위해 2001년 이후 전 국토를 대상으로 전수조사를 시행하였다. 그 결과 체계적인 관리의 미비, 부정확한 자료 등으로 연도별 해안선의 길이는 상이하였다. 또한 지형 표현 방법의 현실화를 위해 해도에 있는 해안선을 수치지형도에 표시하도록 개정[국토지리정보원 수치지형도 작업규정-제19조 제3항]하였으나 다양한 측량기술과 해안선 추출방법에 따른 해안선 길이의 편차(불일치)가 발생하였다. 본 연구에서는 자기유사성의 특성을 가지고 있는 프랙탈 기법인 수정 분할자법(modified divider method)를 사용하여 제주도 해안선 길이 특성을 분석하였다. 적절한 분할자 사용을 위해 수치지형도 작업규정 공공측량 개정안에 있는 벡터화의 정확도를 실제거리로 환산하여 결정하였다. 수행 결과 1:5,000 자료에서 제주시는 1.14, 서귀포시는 1.12이며, 1:25,000 자료에서 제주시는 1.13, 서귀포시는 1.10로 제주시가 복잡한 것을 확인할 수 있었다. 해안선의 길이가 복잡도와 축척에 따라 전체 해안선 대비 산출길이의 비율이 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 향후 일관된 해안선 길이 산출을 위해 실제 해안선을 표현할 수 있는 최소 정점 간격에 대한 연구 및 최소 해안선 길이 비율에 대한 기준 제시도 필요할 것으로 판단된다.
대용량 지형 데이터는 최신 그래픽 하드웨어를 사용해도 실시간으로 표현하기가 어렵다. 일반적으로 이런 대용량 지형 데이터를 실시간에 처리하기 위해 연속 상세 단계 기법 같은 메쉬 간략화 기법이 사용된다. 하지만 기하 분할(geometry splitting)과 같이 기존의 GPU기반 사진트리를 사용하는 기법은 트리의 깊이가 깊어질수록 많은 정점을 사용하고 이를 다시 재전송하기 때문에 성능이 저하되며 텍스처를 이용해 트리를 구성하기 때문에 트리의 용량이 커지는 단점이 있다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사진트리 기반의 묶음(chunk)으로 구성된 상세 단계 선별 기법을 GPU에서 처리하는 실시간 지형 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 기하 분할 기법의 단점을 해결하기 위해 트리 탐색을 제한하고 테셀레이터(tessellator)에서 묶음을 생성한 후 렌더링함으로써 트리 탐색을 줄이고 묶음을 GPU에서 바로 생성할 수 있어 효율적으로 지형을 렌더링할 수 있다.
얼굴의 윤곽선을 검출하기 위해서는 일반적으로 입력 영상에 직접 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 적용하는 방법을 많이 사용한다. 그러나 동적 윤곽선 모델은 초기의 위치 설정과 사용되는 에너지 함수의 계수 값에 따라 성능에 영향을 받기 때문에, 다양한 조명조건과 환경조건에 따라 최적화된 파라미터들을 설정해야 하는 번거로움이 있다. 또한 섬세한 윤곽선의 검출을 위해서는 모델에서 사용되는 정점의 수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력영상의 분할된 영역에서의 히스토그램 분석을 통하여, 얼굴 영역과 배경 영역의 픽셀 값을 구분할 수 있는 임계값을 자동으로 찾아, 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하는 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 분석을 통하여 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 때문에 다양한 조명과 배경 조건하에서도 높은 성능으로 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하였다.
본 논문에서는 퍼지 뉴럴네트워크의 새로운 구조인 Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks(FSPNN)을 소개한다. 제안된 모델은 일반적인 최적화 방법과 정보 입자를 이용하여 네트워크를 설계한다. 최종 구조는 Fuzzy Set-based Polynomial Neuron(FSPN)을 기반으로 설계한 FPNN과 동일하다. 첫째로 FSPNS의 종합적인 설계방법(유전자 알고리즘을 이용한 최적 구조 탐색)에 대해 소개한다. FSPNN에 관계되는 입력변수의 개수, 후반부 다항식의 차수, 멤버쉽 함수의 수 그리고 입력변수 개수에 따른 입력변수를 유전자 알고리즘을 통하여 동조한다. 두 번째로, 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙 형성과 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 HCM 클러스터링을 통한 Information Granules로 정의한다. 또한 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 이 네트워크의 성능은 기존에 퍼지 또는 뉴로퍼지 모델링에서 실험된 모델링 표준치를 이용하여 평가한다.
필드 기반 영상 모핑은 제어선을 지정하는 과정의 대부분을 사용자의 수작업에 의존하기 때문에 작업 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 양질의 결과를 얻기 위해서는 숙련을 요하는 불편함이 있다. 본 논문은 소스 영상과 목표 영상에서 모핑 대상체 쌍의 형상 정보를 획득한 상태에서 사용자가 수동으로 최소한의 특징점 쌍만을 지정하면 이렇게 지정된 특징점 쌍을 기준 삼아 다각형 기반 정점 탐색에 의해 소스 영상과 목표 영상에 상호 대응되는 제어선들을 자동적으로 설정한 후, 제어선 길이의 비율과 제어선으로부터의 이격 거리를 이용하여 영상 모핑을 수행함으로써 영상 모핑의 반자동화를 실현할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 따르면, 사용자가 제어선을 설정하는 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 최소의 제어선만을 지정하여 자연스러운 모핑 결과를 획득할 수 있는 이점이 있다.
기존의 종이지도를 수치지도 처리과정으로 얻어진 등고선(contour line) 데이터는 원격탐사(Remote Sensing)와 지리정보시스템(GIS)의 응용분야에서 주로 사용되어지는 데이터이다. 이러한 등고선은 해당 지역의 DTM(Digital Terrain Model) 데이터 생성을 위해 보간(interpolation)하여 생성하는 데 연구가 집중되어 왔다. 본 논문에서는 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 얻어진 등고선 데이터를 이용하여 사용자에게 3 차원으로 가시화 해 줄 수 있는 기법을 소개한다. 등고선 추출을 위한 방법으로는 기존의 소개되어진 Marching Square 알고리즘을 적용하였고, 지역적인 최고점(local minimum)과 최소점(maximum)을 구하기 위해 등고선을 열린 등고선(open contour)과 닫힌 등고선(closed contour)으로 분류하게 된다. 지역적 최고, 최소점을 찾기 위한 탐색공간을 줄이기 위해 닫힌 등고선만을 대상으로 등고선 트리를 생성하였으며, 생성된 트리의 리프노드에 대해서 최고, 최소점에 대한 근사(approximation)를 수행하게 된다. 이렇게 구해진 근사된 정점들과 등고선 데이터를 입력으로 하여 제한된 딜로니 삼각분할(Constrained Delaunay Triangulation)을 수행함으로써, 3 차원 지형을 재구성할 수 있다. 실험에서 USGS 로부터 획득한 지형 데이터를 이용하여 속도 측정을 하였다. 결과적으로 저장공간 측면에서 적은 량의 데이터를 가지면서 등고선을 표현할 수 있는 3 차원 지형을 렌더링 할 수 있음을 알 수 있다.
시설채소 무경운 유기재배와 분할관수 효과를 구명하고자 시험을 수행한 결과 1회 전량 관수한 경운재배 토양의 수분함량은 30 cm 깊이까지 관수개시 후 급격하게 증가 후 다음 관수 직전까지 계속하여 감소되었다. 경운 토양의 수분함량 편차는 토양이 깊어질수록 감소되었다. 1회 전량 관수한 무경운 토양 표토와 지하 20 cm 깊이의 수분함량은 해가 뜨기 시작하면 증가되고 야간에는 감소되는 증발산에 의한 주기적인 일변화를 보였다. 그리고 2회 분할 관수한 경운 표토와 무경운 표토와 지하 20 cm 깊이까지의 수분함량은 증발산에 의한 주기적인 일변화를 나타내었다. 토양의 염류농도는 관수 후 증가되기 시작하여 다음 관수 직전까지 계속하여 감소되었으며, 토양이 깊어질수록 염류농도 증가 시간은 지연되었다. 무경운 표토의 염류농도 오전 11시부터 정오 12시 사이에 증가되기 시작하여 오후 2~6시경을 정점으로 1일 1회 증가와 감소되는 증발산작용에 의한 일변화를 보였다. 30 cm 깊이의 무경운 토양에서는 염류농도의 일변화가 측정되지 않았다. 토양수분 함량과 염류농도는 경운방법에 관계없이 정(+)의 상관관계를 나타내었다. 무경운 토양에서 재배된 고추의 생육은 경운 토양에서 재배된 고추에 비하여 생육이 억제되는 경향을 보였다. 경운방법에 관계없이 50%씩 2회 분할 관수한 토양에서 재배된 고추는 1회 전량관수에 비하여 주지의 길이와 경경 등 생육이 증가되는 경향을 보였다. 고추의 수확과수는 1회 전량관수에 비하여 2회 분할 관수가 경운과 무경운 처리에서 각각 49%와 47% 정도 현저하게 증가되었다. 고추 수량은 무경운 재배가 관행 경운재배에 비하여 8% 정도 증수되었다. 2회 분할관수의 고추 수량이 1회 전량관수에 비하여 수확과수의 증가로 경운 재배에서는 36%, 무경운 재배에서는 39% 정도 현저하게 증수되었다.
고명암 대비 영상은 일반적인 영상가는 달리 장면의 휘도를 그대로 지니고 있기 때문에 많은 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 고명암 대비 영상은 영상 출력 장치가 표현 가능한 명암 대비의 범위를 벗어 나기 때문에 고명암 대비를 압축해야만 영상 출력 장치에 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 고명암 대비 영상을 점진적 영상으로 변환하여 명암 대비를 압축하는 방법을 제시한다. 점진적 영상은 점진적 메쉬에 기반한 영상 표현 방법으로 하나의 영상을 기반 영상과 정점 분할 및 세부 정보의 나열로 표현한다. 점진적 영상으로 표현된 고명암 대비 영상은 기반 영상과 세부 정보의 크기를 스케일링하여 명암 대비를 압축한다. 스케일링에 사용되는 가중치는 세부 정보의 크기에 대한 함수로 구할 수 있으며 세부 정보가 클수록 작은 가중치를 사용하여 그 크기를 많이 줄여 주고 세부 정보가 작을 수록 원래 세부 정보와 비슷하게 만든다. 이 알고리즘을 사용하면 영상의 무늬는 남기면서 명암 대비를 압축시킬 수 있다.
본 연구는 우리나라와 중국 간의 황해 환경에 대한 조사 필요성에 의하여 공동으로 수행한 결과 중 일부이다. 계절에 따른 황해 동물플랑크톤 군집의 변동을 보기 위하여 1998년부터 2003년까지 6년에 걸쳐 매년 1회 3개 선 24개 정점에서 동물플랑크톤을 채집하였다. 채집된 동물플랑크톤 시료는 일정 비율로 분할 후 생물량을 측정하였으며, 1998, 2000, 2002년 등 3개년에 걸쳐 주요 분류군의 경우 종수준까지 동정하였고, 1999, 2001, 2003년 등 3개년은 주요 분류군 수준까지 동정하였다. 이러한 결과에서 황해 동물플랑크톤 군집의 계절적 분포 변동에 따른 특성을 파악하였다. 조사시기에 따른 공간적 분포 양상에 있어 반복성은 나타나지 않았다. 가장 중요 분류군인 요각류의 경우 한국측 해역에서 높은 분포를 보였으며, 모악류의 경우 중국측 해역에서 높았다. 현 결과에서 조사시기 동안 황해를 대표하는 요각류는 Calanus sinicus, Paracalanus parvus s.l., Oithona atlantica, Corycaeus affinis 등 4종으로 이들 종의 밀도 변화가 수산자원의 양에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인으로 생각할 수 있다.
주어진 숫자 쌍 간에 빈 셀을 경유하는 선을 연결함에 있어 다른 숫자의 연결선과 교차가 발생하지 않도록 하는 숫자 연결 퍼즐은 다항시간으로 퍼즐을 풀 수 있는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전 문제이다. 지금까지는 임의의 숫자를 선정하여 시행착오 법으로 퍼즐을 풀고 있다. 본 논문은 주어진 문제에 대해 빈 셀을 정점으로, 인접 셀들 간에 간선으로 연결한 격자 그래프로 변환하였다. 다음으로 숫자 쌍 들 간에 직선을 긋고, 교차가 발생한 숫자 그룹으로 분할하였다. 교차 숫자 그룹에서 교차를 회피하는 우회 경로를 설정하였다. 제안된 알고리즘을 18개의 벤치마킹 데이터들에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 퍼즐을 O(n)의 선형시간 복잡도로 풀 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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