보통으로 다져진(Dr=50%)실트질 모래의 액상화 후의 비배수정적거동과 이에 대한 압밀응력비의 영향에 관해서 연구하기 위하여 4가지 압밀응력비(σhc'/σVC'=1.0,0.7,0.55,K0)로서 압밀시킨 공시체를 액상화 전후상태에서 비배수 삼축시험을 수행하였다. 연구결과 액상화를 경험하지 않은 실트질 모래의 p'-q좌표상의 상전이선과 파괴선은 모두 구속압밀응력과 압밀응력비의 크기에 관계없이 각각 원점을 지나는 하나의 직선으로 나타난다. 또한 상정이전단저항은 구속응력이 클수록 증가하난 동일한 구속응력하에서는 압밀응력비와는 관계없이 거의 동일한 값을 갖는 경향을 나타낸다.
센서 네트워크 환경에서 스트림 데이터를 모니터링 하기 위해서는 스트림 데이터에 대한 연속적인 질의들을 효과적으로 처리하는 것이 필요하다. 이러한 연속적인 질의를 빠르게 검색하고 처리하기 위하여 낮은 저장 비용과 빠른 탐색 성능을 가진 질의 색인 기법이 많이 활용되고 있다. 기존 연구들은 사전에 삽입될 Interval 을 알고 트리를 구성하므로 동적인 삽입, 삭제가 불가능하거나 삽입된 Interval 수와 Interval 의 범위에 따라 높은 저장 비용이나 상대적으로 느린 탐색 속도를 보인다. 따라서 이 논문에서는 연속적인 질의 처리를 효율적으로 하기 위하여 Hashed Multiple Lists 를 제안한다. 제안된 기법은 빠른 선형 탐색 성능과 낮은 저장 비용을 요구하며 삽입, 삭제가 용이하고 다양한 범위를 표현할 수 있는 장점이 있다. 제안된 색인 기법은 센서 네트워크를 응용한 시스템과 상황 인식 시스템 등에서 연속적인 질의를 처리하는데 활용할 수 있다.
최근에 제한된 데이터 셋보다 센서 데이터 처리, 웹 서버 로그나 전화 기록과 같은 다양한 트랜잭션 로그 분석 등과 관련된 데이터 스트림 처리에 더 많은 관심이 집중되고 있으며, 특히 데이터 스트림의 질의 처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 질의 중에서 2 개 이상의 스트림을 조인하는 조인 연속 질의를 처리하는 방법과 성능에 대해서 연구한다. 각 조인의 비용을 스트림의 입력 속도와 조인 선택도를 이용한 조인 비용 모델로 정의하고 그리디 알고리즘을 이용하여 최적화하는 기법을 제안하고 실험을 통해 다양한 스트림 환경에서 최적화 알고리즘이 어떤 성능을 보이는 지를 알아본다.
본 논문은 시맨틱 웹에서 사용 할 수 있는 질의를 간략히 소개하고, 질의를 이용한 데이터 검색을 간단히 보여준다. 시맨틱 웹에서는 데이터에 대한 의미적 정의를 표현하기 위해서 RDF와 RDF, DAML+OIL, OWL을 사용한다. 그리고, 작성된 데이터를 검색하기 위해서 기존의 질의 문보다 표현을 풍부히 할 수 있는 DQL, OWQL, RDQL, 등을 사용하고 있다. 질의 사용자는 텍스트 형태의 질의를 컴퓨터 시스템에 사용하기 위해 N3모델을 이용해야 한다. GUI를 이용한 질의시스템의 예를 보여주고, 각 질의를 비교 하였다.
지난 20년 동안 공간 데이터베이스에서 유클리디언(Euclidean) 공간 기반의 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 최근에는 실제 응용에 적용하기 위해 도로 네트워크 기반의 질의 처리 알고리즘의 연구가 활발히 수행중이다. 본 논문에서는 도로 네트워크에서 제시된 기존 범위 질의처리 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, Materialization 기법을 이용한 효율적인 범위 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 성능 평가를 통하여 Materialization 기법을 이용한 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 검색 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 GPU를 이용하여 x-ray영상의 질을 개선시키기 위해 라플라시안 피라미드 방법을 제시한다. 의료영상에서 중요시하는 특징의 추출을 위해 원영상을 다중레벨의 부영상으로 신호를 분해하며, 각 레벨에서 가우시안 스무딩 함수를 사용하여 영상의 대비를 확장시킨다. 분해된 영상을 기반으로 전체영상을 재구성하여 영상의 질을 향상시키게 된다. 이러한 과정은 많은 계산을 필요로하며, 효과적이고 바른 처리를 위해 GPU를 사용한다., 결과에서 GPU를 이용한 cuda 프로그램이 효과적으로 동작하며, 영상의 질을 향상시킴을 보인다.
OLTP(online transaction processing) 환경은 다수의 사용자의 질의 및 요청을 처리하기 위한 데이터베이스 환경으로서 신속하고 정확한 질의 처리가 요구된다. 조인 연산은 이러한 데이터베이스 관리 시스템에서 자주 처리하게 되는 질의 가운데 하나이며, 그 중에서도 해시 조인은 현재 가장 좋은 성능을 보인다고 알려진 조인 알고리즘이다. 이 논문에서는 직접 해시 조인을 구현하여 읽기 및 쓰기 버퍼의 크기가 제한되었을 때 SSD와 하드디스크에서 해시 조인의 성능을 비교하고, 나아가 다수의 사용자가 동시에 여러 개의 조인 연산을 요청했을 때의 상황을 시뮬레이션 하여 SSD에서의 최적화 방안을 생각해본다.
X-ray 영상 검사·검출 문제에 기존 딥러닝 모델을 사용하려는 시도들이 존재해왔고, 합성곱 신경망의 강력한 표현력 덕분에 대체로 준수한 성능이 보장되었다. 그러나 문제의 특성에 따라 기대한 만큼의 분류 및 검출 성능이 나오지 않는 경우가 존재한다. 이는 1) 검출 대상의 스케일이 다양하거나, 2) X-ray 영상은 흑백 영상으로 미세한 특징을 학습하기 어렵거나, 3) 지도학습을 하기에는 학습 데이터의 양이 부족하기 때문인 것이 주요 원인들이다. 본 논문에서는 다양한 스케일의 특징맵을 추출하여 종합적으로 학습하는 신경망을 통해, '생선살 X-ray 영상' 데이터셋에서 '생선 가시' 이물질 class가 모델 내에서 어떻게 학습되는지를 살펴본다. 그리고 X-ray 영상의 경우, 이물질 class를 크기별로 새롭게 labeling하여 성능 개선이 일어날 수 있음을 보인다. 또한 Multi-scale CAM을 통해 class에 따른 활성화 정도를 시각화하여 모델을 직관적으로 분석할 수 있음을 보일 것이다.
위치기반 서비스는 모바일 기기와 무선 통신 기술의 발달로 인해 유비쿼터스 정보 접근의 요구에 따라 많은 관심을 받고 있다. 위치기반서비스 중에서 제한된 지역의 NN 질의는 무선 통신을 통해 그 수요가 급격히 증가하고 있는 절의 중 하나이다. 무선 방송 채널의 효율적 사용과 제한된 자원을 가진 무선 기기에서 제한된 지역의 NN 질의를 효율적으로 수행하기 위해 무선 방송환경에서 적합한 질의 처리 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 무선방송환경에서 적합한 기법인 분산 공간 색인 기법 기반한 제한된 지역의 NN 질의 방법을 제안하였으며 본 기법은 다른 기법에 비해 접근 시간과 튜닝시간에 대하여 좋은 성능을 보인다.
폰카메라는 1998년 일본을 시작으로 지금까지 발전하여 왔다. 초기에는 화상통신용 개념으로 시작했지만 디지털카메라가 부각되면서 디지털카메라 대체용으로 폰카메라가 대량생산 되었고 경쟁적인 고화소 경쟁으로 최고 1,400만 화소까지 기획되고 있다. 현재 자동초점 카메라모듈에서 300만 화소 이상이 주류를 이루고 있어 자동초점은 기본 사양이 될 것으로 보인다. 따라서 폰카메라에서의 렌즈도 필름 카메라나 디지털 카메라처럼 actuator가 기본적으로 장착된 제품으로 인식되어 질 것으로 확신한다. 또한 모바일폰의 동영상 기능 강화로 줌 렌즈의 요구는 커질 것으로 보여 2011년 쯤에 보편화가 되지 않을까 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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