Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.558-561
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2016
선로전환기는 분기기에서 철도의 궤도를 변경하는 핵심장치 중 하나로서, 해당 부품의 고장은 열차사고에 직접적인 영향을 미친다. 현재 철도 현장에서는 관리자가 모니터링 시스템을 통해 선로전환기의 장애 및 이상상황을 감시하고 지침서에 따라 관리를 수행한다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 대규모의 선로전환기 이상상황 데이터를 대상으로 빅 데이터 해석학적 입장에서 심층 분석이 가능한 새로운 철도 유지보수 분석 시스템의 프로토타입을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 유지관리시스템에 저장된 선로전환기 데이터와 이상상황 데이터를 정규화하고 추출하여 베이스 테이블을 생성한다. 둘째, 베이스 테이블 상의 속성들을 스타 스키마로 설계하여 철도 유지보수 큐브로 구축한다. 마지막으로, 매핑된 철도 유지보수 큐브와 오라클에서 제공하는 AWM을 활용해 다차원적이고 심층적인 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석이 가능하다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.18
no.4
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pp.405-414
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2000
A new generation of commercial satellites like IKONOS, SPOT-5 and OrbView-3,4 will have improved features, especially an higher geometric resolution with a better dynamic radiometric range. In addition high precision orbital position and attitude data will be provided by the on-board GPS receivers, IMU(Inertial Measurement Units) and star trackers. This additional information allows for reducing the number of ground control points. Furthermore this information enables direct georeferencing of imagery without ground control points. In our work mathematical models for calculating the satellite orbital parameters of SPOT-3 and KOMPSAT-1 were developed and can be easily extended to process images from other high resolution imaging systems as they become available.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.530-533
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2018
클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 클라우드 자원의 구성과 설정을 자동화하는 클라우드 오케스트레이션 기술 역시 각광받고 있다. 클라우드 오케스트레이션 기술을 활용하면 다수의 클라우드 자원을 수동적으로 생성하고 설정할 필요 없이 스트립트를 실행함으로써 자동화할 수 있어 많은 클라우드 이용자에게 확산되고 있다. 그러나 현재 클라우드 플랫폼에서 제공하는 클라우드 오케스트레이션 서비스들은 템플릿 스트립트를 수동적으로 작성해야 하며, 가상 머신의 성능이나 배포해야 할 어플리케이션 등 스크립트의 구성 요소들을 사용자가 직접 매핑하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자가 원하는 기능 및 비기능 요구사항을 반영하여 YAML 스크립트 파일을 자동으로 생성하고 이를 통해 클라우드 환경을 자동적으로 구축할 수 있는 오케스트레이션 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 아키텍처와 프로세스를 제시하며, 본 방법을 클라우드 기반 스마트 빌딩 환경 구축에 적용하는 사례 연구를 진행하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.444-444
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2023
하천 및 저수지와 같은 공간의 수체 탐지는 수자원 관리에서 매우 중요하며, 유역의 수문학적 과정을 이해하는데 도움을 준다. 수문학적 데이터 수집은 우량계, 수위계와 같은 물리적 인프라의 배치가 필요하다. 그러나 상대적으로 저개발된 국가는 수문학적 측정을 위한 인프라가 매우 미흡한 것이 현실이며, 북한과 같은 비접근 지역에 대한 수문학적 과정을 분석하는데는 한계가 있다. 인공위성 원격탐사 센서 중 SAR영상은 지표면에 직접 전파를 방사하고 산란되어 돌아오는 신호를 수신하여 영상을 만들기 때문에 일반적인 광학영상과는 달리 햇빛의 유무와 강우, 구름여부 등의 기상 조건의 영향을 거의 받지 않는 장점이 있다. 또한 국내와 같이 계절적인 요인과 인간활동에 의해 변화되는 물 순환을 SAR 영상은 지표수의 계절적 및 연간 변동성을 모니터링하는데 매우 유용한 자료로 평가되고 있다. 본 연구는 SAR영상을 이용하여 국내의 검증 가능한 지역의 저수지 수면적 변화를 모니터링하고 저수지 수면적과 저수량 분석을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 분석자료인 SAR영상은 ESA의 Sentinel-1영상을 2022년 4월부터 2022년 11월의 자료를 수집하여 소양강댐 저수지 수면적과 저수량과의 관계식을 도출하였다. 수체 추출을 위한 SAR 영상은 특히 수로의 일부 가장자리와 홍수터의 식물 존재로 인한 제외지의 매핑에 부정확성을 포함하여 처리에 몇 가지 단점을 갖는 한계도 존재하지만 악천후의 기상 조건에서도 작동할 수 있는 SAR 영상의 능력 덕분에 규칙적인 시간 간격으로 수체면적의 변화에 대한 정보를 제공할 수 있다. 향후 북한 지역의 주요 댐 저수지 수면적에 대한 연간변화와 장기간의 추세를 분석하는 연구를 진행할 계획이다.
Kim, Deok-Keun;Lee, Deok-Hae;Kong, Jin-Hwa;Lee, Un-Joo;Yoon, Jee-Hee
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1260-1263
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2011
최근 차세대 시퀀싱 (Next Generation Sequencing, NGS) 기술이 발전하면서 DNA, RNA 등의 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 차세대 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식은 마이크로어레이 혹은 EST/cDNA 데이터를 이용한 기존의 분석 방식에 비하여 비용이 적게 들고 정확한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이 들 DNA, RNA 시퀀싱 데이터는 각 시퀀스의 길이가 짧고 전체 용량은 매우 커서 이 들 데이터로부터 정확한 분석 결과를 추출하는 데에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 대용량의 RNA 시퀀싱 데이터를 고속으로 처리하는 병렬 SNP 추출 알고리즘을 제안한다. 전체 게놈 데이터 중 유전자 영역만을 high coverage로 시퀀싱하여 얻어지는 RNA 시퀀싱 데이터는 유전자 변이 추출을 목적으로 분석되며, SNP(Single Nucleotide Polymorphism)와 같은 유전자 변이는 질병의 원인 규명 및 치료법 개발에 직접 이용된다. 제안된 알고리즘은 동시에 실행되는 다수의 Map/Reduce 함수에 의해서 대규모 RNA 시퀀스를 병렬로 처리하며, 레퍼런스 시퀀스에 매핑된 각 염기의 출현 빈도와 품질점수를 이용하여 SNP를 추출한다. 또한 이 들 SNP 추출 결과에 대한 시각적 분석 도구를 제공하여 SNP 추출 과정 및 근거를 시각적으로 확인/검증할 수 있도록 지원한다.
It is highly useful in an actual clinical setting to apply appropriate medical terms to every area of electronic medical record (EMR) and link them effectively, as a single medical terminology system cannot cover all medical concepts. In order to use standardized terms conveniently and efficiently, it is required to categorize them depending on the purpose of individual departments or physicians and thereby develop organized subsets of extracted terms highly likely to be used. In addition, it is important to such a subset to make it possible to change or correct standardized terminology system and continue to develop and upgrade to meet renewed demands of users. In this paper, data including chief compliant, symptoms, diagnosis, operation, and history of previous treatments were collected from discharge summary of patients with Department of Neurosurgery at Busan National University Hospital for analysis. In addition, subset database was created, and for terms needed to be added, the physician directly performed mapping through connection with reference terminology server and developed subset editor for the purpose of creating new subset database. Therefore, it is expected that this can serve as a practical and effective management method to reduce problems and inefficiency caused by existing vast terminology system.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.116-116
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2021
자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.6
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pp.66-77
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2009
In this paper, we propose a CORBA middleware extension which is suitable to SCA based communication environment. The extensions guarantee the components to interconnect others without consideration about its implementation way and enables the developers to easily achieve the performance improvements in comparison to the existing methodology. This extension includes the HAO, the IDL2VHDL compiler, and the improvement of ORBit. The HAO is ORB implemented in logic level and is limited the some function according to the characteristic of FPGA. In addition, the IDL2VHDL compiler provides the mapping from CORBA IDL to VHDL, the VHSIC hardware description language, and the additional procedures for processing the component. Finally, the improved ORBit, CORBA ORB on GPP, can be direct connecting with the HAO on FPGA.
Kim, Haeng-Gon;Choe, Ha-Jeong;Byeon, Sang-Yong;Jeong, Yeon-Gi
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.7
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pp.1739-1752
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1996
Software reengineering involves improving the software maintenance process and improving existing systems by applying new technologies and software tools. Software reengineering can help us understand existing systems and discover software components that are common across systems. In the paper, we discuss the program analysis and environment to assist reengineering. Program analysis takesan existing program as input and generates information about structured part and object-oriented part. It is used to restructure the information by extracting code through reengineering methodology. These restructuring informations with object-oriented archilccture are mapping prolog form to query by using direct reation and summary relation.
This study is about the design of teaching assistant robots that helps elementary school teachers while giving lectures. It focuses on finding images which fits the role of teaching assistant robots, not merely suggesting several designs of robots that are just preferred by children. For this study, the qualities that satisfy the role of teaching assistant were studied by literature reviewing. These qualities were grouped and prioritized to arrange them as role images of teaching assistant robot, through questionnaire to teachers and student teachers. Using the role images and basic adjectives as standards, children performed the image mapping with the pictures of existing robots. This allowed us to find out how children accept the external features of each robot, and which external feature has to be used in order to reveal the role images. And taking form of workshop, children expressed their own images of a teaching assistant robot, a robot's height and location in classroom was surveyed. Based on these studies', three design guidelines of teaching assistant robot have been suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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