• 제목/요약/키워드: 환경정보시스템

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서버 클러스터 환경에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법 (An Energy Efficient Cluster Management Method based on Autonomous Learning in a Server Cluster Environment)

  • 조성철;곽후근;정규식
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제4권6호
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    • pp.185-196
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    • 2015
  • 에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.

딥러닝 프레임워크의 비교: 티아노, 텐서플로, CNTK를 중심으로 (Comparison of Deep Learning Frameworks: About Theano, Tensorflow, and Cognitive Toolkit)

  • 정여진;안성만;양지헌;이재준
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.1-17
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    • 2017
  • 딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.

저전력 환경에서 멀티미디어 자료 재생을 위한 디스크 스케줄링 기법 (Power Conscious Disk Scheduling for Multimedia Data Retrieval)

  • 최정완;원유집;정원민
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제33권4호
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    • pp.242-255
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    • 2006
  • 최근에, 휴대용 컴퓨터와 모바일 장치(Smart Phone, PDA, MP3 Player 등)의 보급 증가로 인하여 모바일 환경에서의 전력 관리 기술의 필요성은 매우 증가하고 있다. 왜냐하면, 전력 관리 기술은 모바일 장치에서 가장 중요한 요소 중 하나이기 때문이다. 한편, 하드 디스크는 가격에 비하여 용량이 크고 속도가 빠르며 최근에는 모바일 장치에서 사용하기에 충분하게 작게 만들 수도 있으므로 모바일 기기에 사용하기 적당하나, 모바일 장치에 사용하기에는 소모 전력이 너무 크다는 단점이 있다. 이러한 이유들로 인하여 본 논문에서는 디스크에 저장된 연속적인 멀티미디어 자료를 실시간으로 재생하는데 소모되는 전력을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 평가하였다. 모바일 장치에서 소모되는 전력을 엄격히 제한하는 것은 모바일 장치들의 하드웨어와 소프트웨어 디자인에 지대한 영향을 준다. 실시간 멀티미디어 재생이 기존의 텍스트 서비스와 다른 점은 디스크가 저장된 데이타 블록을 연속적으로 공급한다는 것이다. 이것은 디스크 드라이브가 멀티미디어 데이타 전체를 재생할 동안 활성화 상태를 유지해야 하게 하므로, 전력 관리 측면에서는 매우 큰 부담으로 작용한다. 전형적인 모바일 디스크 드라이브의 전력 관리 기능은 디스크가 대기 상태에 있을 때의 과도한 입출력 요청으로 인하여 멀티미디어 재생의 품질 측면에서는 부정적인 영향을 준다. 따라서, 본 논문에서는 디스크 드라이브의 전력 소모 형태를 세밀히 분석하고, 저장된 멀티미디어 데이타를 보다 효율적으로 전력을 덜 사용해 재생할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 읽어야 할 데이타 블록의 수와 활성화/대기 상태의 길이를 계산한다. 이로써 본 논문에서 제안한 알고리즘은 모바일 디스크 드라이브에 저장된 데이타 블록의 연속적인 재생을 보장하는 최적의 스케줄링을 한다. 기존에 공개된 MPEG 재생기에 본 알고리즘을 적용한 멀티미디어 재생기를 만들었다. 이 재생기는 전체 재생동안 활성화 상태를 유지하는 경우와 비교하여 60%의 전력 소모량을 절약하였고, 전력 관리 모듈이 있는 디스크 드라이브에서 재생할 경우에 기존외 재생기와 비교하여 38%의 전력 소모량을 절약하였다.

MSC 명세를 기반으로 한 병렬 프로그램 테스팅 환경의 개발 (Development of a Testing Environment for Parallel Programs based on MSC Specifications)

  • 김현수;배현섭;정인상;권용래;정영식;이병선;이동길
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제6권2호
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    • pp.135-149
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    • 2000
  • 병렬 프로그램 테스팅을 위한 기존의 연구는 대부분 프로그램 수행 중에 얻어진 이벤트 트레이스를 바탕으로 재수행성을 보장하는데 중점을 두고 있다. 반면에 개발과정에서 만들어진 요구 명세로부터 테스트 케이스를 생성하는 방법에 대한 연구는 빈약한 실정이다. 본 연구에서는 통신 소프트웨어 개발분야에서 광범위하게 사용되는 메시지 순차도(MSC)로 작성된 명세로부터 병렬 프로그램의 모듈 테스팅을 위한 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 방법을 제안하고 생성된 테스트 케이스를 이용하여 실제 테스팅을 수행할 수 있는 환경을 개발하였다. 명세로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위해서는 명세 내에 묵시적으로 포함되어 있는 이벤트들과 그들 간의 선후 관계를 파악해야 하는데 이를 위해서 본 연구에서는 논리시간벡터를 MSC 명세에 적용하기 위한 방법을 제안하여 이벤트간의 선후 관계인 이벤트 시퀀스를 추출하고 이를 테스트 케이스로 사용한다. 생성된 테스트 케이스는 TTCN 형태로 기술되고 이는 다시 CHILL 소스 코드 형태로 변환되어 테스트 대상이 되는 모듈과 상호 동작하면서 테스팅 대상 모듈의 동작이 기술된 요구 명세의 내용과 합치하는 지를 검사한다. 본 연구에서 개발한 테스팅 방법은 통신소프트웨어 개발 과정에서 산출된 MSC 명세로부터 테스트 케이스를 추출함으로써 테스팅을 위해 별도의 명세를 작성할 필요가 없다. 또한, 논리 시간 벡터를 적용하여 이벤트 시퀀스를 자동 생성할 뿐만 아니라 생성된 이벤트 시퀀스는 시스템 전체의 이벤트 시퀀스로써 독자적인 테스팅 방법으로 사용될 수 있다. TNF-$\alpha$ and NO. These findings suggest that compounds 6 and 11 are modulating various elements of the host immune response.%로서, carbofuran 단독투여와 carbofuran과 PB 또는 3-MC 투여사이에 대사산물의 종류는 같았으나 생성율에는 큰 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 쥐에 carbofuran 투여 후 PB나 3-MC를 투여함으로써 carbofuran의 대사가 빠르게 이루어지고, 주 대사산물 중3-hydroxycarbofuran보다 독성 이 낮은 3-ketocarbofuran으로의 대사가 빠르게 이루어지기 때문에 carbofuran의 독성이 경감되어 쥐가 생존할 수 있는 것으로 판단된다.시장젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine, lysine의 4종류, ${\ulcorner}$반찬젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine의 3종류, ${\ulcorner}$일본병조림젓갈${\lrcorner}$은 글루타민산이 현저하게 많다.회하였다.ollowed fro all Sullungtang samples from Hanwoo. The results showed that the overall quality of Sullungtang significantly decreased

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온라인 지식공유의 참여정도: 위키피디아에 대한 행태적 접근 (Participation Level in Online Knowledge Sharing: Behavioral Approach on Wikipedia)

  • 박현정;이홍주;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.97-121
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    • 2013
  • 급변하는 환경 속에서 지속적인 경쟁우위와 혁신을 위한 지식의 중요성이 증대되면서, 그 동안 지식공유에 관한 많은 연구들이 있었다. 그런데, 이러한 연구들의 대부분이 응답자의 인지오차가 내재된 서베이에 의존해왔다. 본 연구는 대표적인 온라인 지식협업 커뮤니티인 위키피디아 유저들의 온라인 행위만을 토대로 지식공유 참여정도에 대한 행위 특성들간의 관계를 도출하였다. 그런데, 유저들의 편집 참여 패턴이 서로 다르기 때문에 편집횟수는 같아도 재방문기간은 달라질 수 있고 이에 따라 지식공유 결과가 달라질 수 있으므로, 지식공유 참여정도를 아티클 편집 참여횟수와 재방문기간의 두 가지 관점에서 접근하였다. 지식공유 참여정도에 영향을 미치는 행위특성으로는 위키 플랫폼에서 관찰이 가능한, 공적인 토론툴인 아티클 톡과 사적인 메시징 툴인 유저 톡 참여여부 및 정도, 그리고 커뮤니티 등록여부를 사용하였다. 행위 분석은 먼저, 행위특성 차원에 의한 유저 카테고리별 참여정도를 비교하였고, 행위 특성의 정도를 반영하는 독립변수들과 참여정도를 나타내는 종속변수간의 관계에 대한 로버스트 회귀분석을 수행하였다. 특히, 연구가설을 설정하는 단계에서 온라인 환경에 적합한 모티베이션 이론을 도입함으로써, 온라인 지식공유 참여정도에 관한 이론적인 설명 모델을 제시하였다. 결론적으로, 본 연구는 이론적인 시사점 외에 다음과 같은 실제적인 행위 결과를 얻었다. 첫째, 공적인 토론 및 사적인 메시징 참여와 지식공유 참여정도간에는 양의 관계가 성립한다. 둘째, 공적인 토론이 사적인 메시징 보다 지식공유 참여정도에 더 큰 영향력을 미친다. 셋째, 아티클 편집 참여횟수에 대해서는 공적인 토론과 사적인 메시징의 시너지 효과가 존재하는 반면에, 재방문기간에 대해서는 아주 약한 음의 상호작용효과를 나타낸다. 넷째, 커뮤니티 등록 여부는 재방문기간에 대해서는 절대적인 양의 영향력을 미치지만, 실질적인 편집 참여횟수에 대해서는 유의한 영향력을 나타내지 않는다. 다섯째, 사적인 메시징에 의한 관계성을 고려할 때, 관계의 범위보다는 빈도 또는 깊이가 더 중요한 것으로 보인다.

인공위성 영상레이더를 이용한 멕시코시티 시계열 지반침하 관측 (Monitoring of a Time-series of Land Subsidence in Mexico City Using Space-based Synthetic Aperture Radar Observations)

  • 주정헌;홍상훈
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1657-1667
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    • 2021
  • 지반침하는 인위적인 인간 활동 또는 자연적 현상에 의해 지표면이 가라앉는 현상이다. 멕시코시티는 전세계에서 가장 심각한 지반침하가 발생하는 지역 중 하나로 평가받고 있다. 멕시코시티 지반침하의 원인은 과도한 지하수 채취로서 해당 지역 전체의 물 사용량의 약 70%를 지하수가 차지하고 있다. 범 지구 위성 항법 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 또는 수준측량과 같은 전통적인 현장 관측 방법은 지반침하를 정확하게 측정하기 위해 선호되어 왔다. 하지만 GNSS 관측은 매우 높은 시간해상도를 가진 정확한 지표 변위량을 측정할 수 있음에도 불구하고, 넓은 지역에 대한 부분적인 관측 정보를 제공하고 많은 시간과 비용이 요구되는 한계점이 존재한다. 그러나, 인공위성 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 주야 조건과 기상상태에 관계없이 높은 공간 해상도의 지표변화 정보를 mm에서 cm 크기의 정밀도로 비교적 낮은 비용으로 관측할 수 있다는 점에서 효과적인 방법으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 2007년 2월 11일에서 2011년 2월 22일까지 획득된 ALOS PALSAR L-band 영상레이더를 이용하여 멕시코시티의 지반 침하 시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 분석 방법인 고정 산란체 위상간섭기법(persistent scatterer interferometry, PSI)과 small baseline subset (SBAS)을 적용하여 지표 변위의 시계열 결과를 획득하였으며 대기 효과 및 지형 오차를 제거하였다. PSI 및 SBAS 기법을 이용한 분석 결과 최대 지반침하 속도는 각각 -29.5 cm/year, -27.0 cm/year로 나타났다. 또한 연구지역을 지질 공학적 특성에 따라 세 가지 구역으로 분류하여 각 분류에서의 지반 침하속도를 비교한 결과, 단단한 기반암으로 구성된 지역에 비해 압축률이 큰 호수성 퇴적물로 구성된 지역에서 침하가 크게 발생하였다.

프로세스 거버넌스 메타모델과 프레임워크 (Process Governance Meta Model and Framework)

  • 이정규;정승렬
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.63-72
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    • 2019
  • 기업 혹은 조직 거버넌스의 하위개념인 비즈니스 거버넌스와 IT 거버넌스는 학계에서 주요 연구과제가 되어 왔다. 그러나 비즈니스와 IT 도메인의 매개적 구조체로서 프로세스의 중요성에도 불구하고, 프로세스 거버넌스(PG)의 연구는 상대적으로 미흡하였다. PG는 비즈니스 전략을 IT시스템 구현과 연계하는 활동에 집중하며, 기업의 본원적 가치 창조 활동을 설명한다. 본 논문은 정치학, 사회학, 행정학에서의 기본적인 거버넌스 개념을 연구하고, 거버넌스 유형을 6개의 카테고리로 분류했다. 그리고 PG에 대한 일련의 메타모델을 제안한다. 예를 들면 전통적인 핸더슨과 벤카트라만의 SAM모델을 수정한 neo-SAM 모델, 조직 거버넌스 네트워크 모델, 조직거버넌스 순차모델, 조직 거버넌스 메타모델, 프로세스 거버넌스 큐브 모델, COSO와 프로세스 거버넌스의 비교 모델, 마지막으로 프로세스 거버넌스 프레임워크 등이다. SAM모델과 neo-SAM 모델의 주요한 차이점은 비즈니스 거버넌스와 IT 거버넌스 사이에 프로세스 거버넌스 도메인을 포함한 것이다. 여러 개의 메타 모델 중에서, 프로세스 거버넌스 프레임워크가 핵심 개념 모델로서 이는 4개의 활동차원 - 전략연계, 권한강화, 직능향상, 자율조직 - 으로 구성된다. 연구자는 각 활동차원 별로 5개씩 총 20개의 변인을 설계했다. 4개의 활동차원 외에도 프로세스 거버넌스 사이클을 움직이는 6개의 순환 동력 - 탈규범력, 미시권력, 활력, 자기조직력, 규범력, 센스메이킹 - 이 있다. 4개의 활동차원과 6개의 동력으로 조직은 내외부의 환경 변화에 대한 프로세스 거버넌스의 융통성을 유지할 수 있다. 본 연구는 프로세스 거버넌스 역량 모델과 프로세스 거버넌스 변인을 제안하는 목적을 가진다. 업계환경은 기능 중심 조직관리에서 프로세스 중심 관점으로 변화하고 있다. 연구자가 제안하는 프로세스 거버넌스 프레임워크가 향후 프로세스 거버넌스 도메인의 연구 확산을 위한 맥락적 참조모델과 아울러 프로세스 거버넌스 측정도구의 개발을 위한 조작적 정의의 틀을 제공할 것이다.

산업별 지속가능경영 전략 고찰: ESG 보고서와 뉴스 기사를 중심으로 (A Study on Industry-specific Sustainability Strategy: Analyzing ESG Reports and News Articles)

  • 김원희;권영옥
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.287-316
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    • 2023
  • 최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.

저화질 안면 이미지의 화질 개선를 통한 안면 특징점 검출 모델의 성능 향상 (Enhancing the performance of the facial keypoint detection model by improving the quality of low-resolution facial images)

  • 이경욱;이예진;박종혁
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.171-187
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    • 2023
  • 저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

고해상도 다중빔음향측심 지형자료 분석을 통한 서필리핀분지의 진화 연구 (An Understanding the Opening Style of the West Philippine Basin Through Multibeam High-Resolution Bathymetry)

  • 최한진;신현욱
    • 한국지구과학회지
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    • 제44권6호
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    • pp.643-654
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    • 2023
  • 서필리핀분지는 필리핀해판 서쪽 그리고 유라시아판에 위치한 한반도의 남쪽에 위치하여 류큐해구를 경계로 두고 있는 해양 분지이다. 이 분지는 전체 필리핀 판의 절반정도의 크기이며 류큐해구, 필리핀해구를 경계로 유라시아판 하부로 섭입 중이다. 이 분지의 25-50%가 이미 섭입되었고, 분지 남쪽의 경우 연구가 거의 이루어지지 않아 현재까지 분지의 진화과정 해석에 대하여 크게 논란 중에 있다. 이러한 논란을 해소하기 위해 서필리핀분지의 진화과정을 고해상도 다중빔음향측심자료 분석을 통해 확인하였다. 판의 확장과정에서 생성되는 비변환불연속 구조(Non-Transform Discontinuity)는 일반적으로 중앙해령과 수직한 방향으로 생성되는 변환단층 경계와 유사하지만 지각아래 맨틀대류 변화에 의한 마그마공급 불균형으로 해령분절에 변위가 생기며 만들어진다. 고해상도 해저지형도를 제작하여 분석한 결과, 해령전파에 의한 비변환불연속 구조가 크게 발달한 것과 전반적인 심해언덕의 주향이 해령에서 멀어질수록 E-W방향에서 NNW-SSE방향으로 변화하는 것을 확인하였다. 분지 확장 초기에 아마미-산카쿠 분지가 현재의 위치에서 90도 시계 방향으로 회전된 상태로 팔라우분지와 인접해 있다가 분지의 확장이 시작되면서 민다나오 파쇄대를 경계로 팔라우분지와 분리되어 반시계 방향의 회전열개로 확장을 한 것으로 여겨진다. 또한 분지 내 비변환불연속 구조는 ENE-WSW 방향에서 N-S 방향으로 급격한 확장방향의 변화와 동시에 필리핀해판의 드리프트(drift)로 인한 갑작스러운 마그마 공급 변화로 형성될 수 있음을 지시한다. 팔라우분지는 WPB의 남쪽 일부로 간주되었으나, 최근의 연구에 따르면 독립적인 시스템으로 확장한 것으로 밝혀졌다. 퇴적층과 지각의 두께 등 여러 단서들이 팔라우분지가 WPB 확장 이전에 이미 존재했을 가능성을 시사하고 있으나 분지의 진화과정은 여전히 논란이 많다. 서필리핀분지와 필리핀해판의 정확한 진화과정을 이해하기 위해서 팔라우 분지의 연대와 확장 진화에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 고해상도 다중빔음향측심자료 분석을 통해 서필리핀분지의 진화과정에 대한 새로운 정보를 제공하였다. 이러한 정보는 서필리핀분지와 필리핀해판의 정확한 진화과정을 이해하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.