현재 고속도로 설계지침에서는 단차로 하이패스차로의 용량을 본선형 영업소는 2,000대/시, 나들목 영업소는 1,700대/시로 제시하고 있다. 그리나 2010년도 초반에 수행되었던 연구에서는 본선형 영업소는 1,476대/시/차로~1,665대/시/차로, 나들목 영업소는 1,443대/시/차로 정도로 제시하였다. 이에 본 연구는 현재 제시되고 있는 고속도로 단차로 하이패스차로의 용량의 타당성을 검토하였다. 단차로 하이패스 갠트리에서 수집되는 2021년도 개별차량 통과 자료를 기반으로 속도-교통량 관계 그래프와 차두시간을 활용하여 용량을 산정하고 비교하였다. 또한 차 두시간 활용에 있어 부트스트랩 기법을 도입하여 수집데이터의 새로운 가공 방안에 대해 검토하였다. 분석 결과 단차로 하이패스 용량은 나들목 영업소는 1,700대/시/차로로 제시할 수 있었으며, 본선형 영업소는 적어도 1,700대/시/차로 이상으로 추정할 수 있었다. 또한 차두시간 자료 이용 시 부트스트랩 기법을 활용하면 관측용량과 유사한 추정용량을 제시할 수 있었다.
AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.
다양한 분산정보의 통합을 위하여 전역 사용자들이 요구하는 데이터들을 지역서버의 자치성을 유지하면서 효과적으로 제공하기 위한 미디 에이터 시스템의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 미디에이터에서의 전역질의를 효율적으로 처리하기 위한 방법의 연구는 상대적으로 매우 미흡한 실정이다. 미디에이터에서 전역질의는 원격지서버의 질의처리 단위인 부분질의의 집합으로 표현되어진다. 따라서, 미디에이터가 부분질의의 결과를 구체화방법으로 관리한다면 관련된 질의의 결과를 사용자에게 신속하게 제공할 수 있다. 그러나, 미디에이터에서는 통합 스키마의 변경이 자유롭고, 사용자의 질의가 자주 변할 수 있기 때문에 최적의 구체화부분질의를 결정하기 위해서 전역질의의 빈발정도를 지속적으로 파악해야 한다. 따라서, 부분질의의 수가 증가할수록 최적화의 수행시간이 매우 길어지기 때문에 부분질의 빈도의 최근의 변화를 적절하게 반영하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 미디에이터 시스템의 저장공간의 활용율을 극대화하는 최적의 구체화부분질의 군을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 과거와 최근의 부분질의의 활용형태가 다양하게 변할 수 있으므로 시간에 따른 감쇄율을 활용빈도에 적용하여 최근의 활용빈도의 변화에 민감하게 반응하고 활용형태의 변화에 따라 적응적으로 새로운 구체화부분질의 군을 선택할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문은 이동 컴퓨터 통신 환경에서 IP(Internet Protocol) 데이터그램을 전송하기 위한 가상 셀 시스템(virtual cell system0의 성능 분석을 다룬다. 하나의 가상 셀은 이웃한 다수의 물리적 셀(physical cell)들의 집합으로서, 원격브리지(remote bridge)로 구현된 기지국(base station)들을 멀티캐스트 기능을 갖는 고속 데이터그램 패킷 데이터망으로 연결하여 구성된다. 가상 셀 시스템에서의 호스트 이동성은 기지국들 사이에 분산되어 있는 계층적 위치정보를 기반으로 동작하는 데이터링크 계층의 가상 셀 프로토콜(Virtual Cell Protocol )을 통하여 지원된다〔1〕. 이러한 가상 셀 시스템은 물리적 셀들 사이에 임의의 호스트 이동성 패턴과 데이터전송 패턴이 주어진 경우에 전체 시스템의 통신 비용을 최소화할 수 있도록 논리적으로 유연한 가상 셀 시스템의 구축을 가능하게 한다〔2〕. 본 논문에서는 가사 dtpf 시스템의 성능 모델로서 BCMP 개방 복합 클래스 대기 행렬 네트워크(BCMP open multiple class queueing network)를 채택하고, 물리적 셀들 사이의 호스트 이동성 패턴과 데이터전송 패턴에 대하여 임의의 토폴지와 최적화된 토폴로지로 구축된 가상 셀 시스템의 성능을 비교 분석한다. 특히 이동 호스트 수, 이동 속도, 그리고 데이터전송 양과 같은 다양한 시스템 파라메타를 변화시키면서 이에 따라 생성되는 데이터 메시지, 핸드오프(handoff) 메시지, 그리고 주소 용해(address resolution) 메시지 각각에 대하여 망 구성요소의 이용도(utilization)와 시스템 처리 시간(system response time)을 비교 분석한다.
탄성 거꿀 참반사 보정(elastic reverse-time migration)을 통해 물리적으로 의미가 있는 영상을 얻기 위해서는 탄성 파동방정식(elastic wave equation)을 통해 재구성된 벡터 파동장(reconstructed vector wavefield)으로부터 P파와 S파를 분리하는 파분리 알고리듬이 필요하다. 그리고 이방성을 고려한 탄성 거꿀 참반사 보정으로의 확장을 위해서는 이방성을 고려한 탄성 모델링 알고리듬 뿐만 아니라 이방성을 고려한 파분리가 필요하다. 이방성 탄성매질에서의 파분리는 등방성 탄성매질에서 주로 이용하는 Helmholtz decomposition과는 달리 탄성매질의 수직 속도 및 이방성 계수에 따라 계산된 유사미분필터(pseudo-derivative filter)를 이용한다. 이 필터는 적용에 많은 계산이 필요하기 때문에 이 연구를 통해 많은 양의 병렬계산을 효율적으로 수행할 수 있는 GPU (Graphic Processing Unit)를 이용하여 이방성 파분리를 수행하는 알고리듬을 개발하였다. 또한 GPU를 이용해 파분리를 수행하는 알고리듬을 포함하고 MPI (Message-Passing Interface)를 이용하는 효율성 높은 이방성 탄성 거꿀 참반사 보정 알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬의 검증을 위해 Marmousi-II 탄성모델을 기초로 수직 횡등방성(vertically transversely isotropy; VTI) 탄성모델을 구축하여 수치모형 실험을 수행해 다성분 합성탄성파탐사자료를 생성하였다. 이 합성탄성파 자료에 개발된 이방성 탄성 거꿀 참반사 보정 알고리듬을 적용하여 GPU와 MPI를 효과적으로 이용한 계산속도 향상과 이방성 파분리에 의한 영상결과의 정확도 향상을 보여주었다.
본 연구는 Layer Importance Evaluation을 통해 도출된 화재 감지에 최적화된 딥러닝 아키텍처를 제안한다. 기존의 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 화재 감지 시스템의 불필요한 복잡성과 연산을 초래하는 문제점을 해결하기 위해, Layer Importance Evaluation 기법을 통해 가중치 및 활성화 값에 근거한 모델의 내부 레이어의 동작을 분석하고, 화재 감지에 기여도가 높은 레이어를 식별한 뒤, 식별한 레이어만으로 모델을 재구성하여, 기존 모델과의 성능 지표를 비교 분석하였다. Xception, VGG19, ResNet, EfficientNetB5 등 네 가지 전이 학습 모델을 사용하여 화재 데이터를 학습시킨 후, Layer Importance Evaluation기법을 적용하여 각 레이어의 가중치와 활성화 값을 분석한 뒤 기여도가 가장 높은 상위 랭크 레이어들을 선별하여 새로운 모델을 구축하였다. 연구 결과, 구현된 아키텍처는 기존 모델 대비 약 80% 가량 경량화 된 파라미터로도 동등한 성능을 유지하며, 약 3~5배가량 신속한 학습 속도를 가지면서도 기존의 복잡한 전이학습 모델에 비해 정확도, 손실, 혼동행렬 지표에서 동등한 성능을 출력함으로써, 화재 감시 장비의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있음을 확인하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
이 논문은 total flux leakage (TFL) 방법을 이용해 외부텐던을 비파괴검사 하는 솔레노이드 형태의 센서의 측정 신호를 후처리하는 방법을 소개한다. 기존에 개발된 TFL 솔레노이드 센서는 1차 코일과 2차 코일로 이루어져 1차 코일에 정현파 형태의 교류를 입력하면 2차 코일에 그 미분에 비례하는 신호가 측정된다. 이때 진폭은 텐던의 단면에 비례하므로 파단 및 부식 여부를 확인할 수 있다. 따라서 TFL센서의 측정신호에서 진폭정보를 추출 하는 것이 중요한데 기존에는 단순히 극댓값을 모아 진폭정보를 취득했다. 하지만 이 방법을 사용하면 측정빈도가 크게 낮아져 추가적인 신호처리 및 인공지능 적용에 많은 제약이 생긴다. 이 논문은 높은 측정빈도를 가진 진폭정보를 추출하기 위해 진폭복조를 응용해 진폭정보를 획득하는 방법을 제시한다. 진폭복조를 이용해 진폭정보를 취득하면 측정빈도를 원시신호와 동일한 수준으로 유지할 수 있다. 이 방법은 TFL센서의 1차 코일 입력 주파수 선택과 센서를 외부텐던에 적용하는 속도 등에 제약을 없애주어 개발 방향에 많은 자유도를 부여한다. 또한 높은 측정빈도를 유지하므로 추가적인 신호처리나 인공지능 등을 활용 하는데 유리함을 제공한다. 제안된 방법은 실내실험을 통해 검증 되었으며 기존 방법과 비교해 어떤 장점이 있는지 분석했다. 제시된 예제의 경우 진폭복조를 사용한 방법이 기존 방법에 비해 100배 높은 측정빈도를 제공 하는 것을 확인 할 수 있었다. 주어진 상황과 구체적인 장비 설정에 따라 차이가 있겠지만 대부분의 경우 진폭복조를 사용해 진폭정보를 추출하면 기존 방법 대비 만족할만한 결과를 얻을 수 있을 것이다.
한국 연근해에서 조업하고 있는 어선을 효율적으로 관리할 수 있는 어선관제시스템의 구축을 위한 기초 연구로서 제주도 성산포항을 거점으로 하여 조업중인 대형선망어선단의 어로과정의 ARPA 영상을 디지털신호로 변환시켜 분석하고 VTMS를 이용하여 모의실험을 행한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 대형선망어선단의 어로과정을 분석한 결과 투망소요시간은 16분, 양망소요시간은 35분이었고, 앞잡이 배가 끌어 주는 로프의 길이는 200m, 투망시 선회경은 340.8m, 선회속도는 약 6kts로써 조업 과정을 명확하게 파악할 수 있었다. (2) 실선실험에서 구한 투$.$양망과정에 유향$.$유속을 NE, 2kts와 SW, 2kts로 가상하여 시뮬레이션한 결과, 각각 SW, NE 방향으로 편위됨을 알 수가 있었다. 이와 같이 어장환경정보 또는 어업 정보나 조선정보를 관제시스템에 가미함으로써 실제조업과 같은 상황을 예측할 수 있었으며, 클로즈업시킨 화면을 통해 투 양망중 예상되는 상황과 문제점을 검토할 수 있었다. (3) 시뮬레이션에서 사용한 VTMS의 레이더 관제범위는 16mile이었고, 관제범위를 넘었더라도 타관제선으로의 이관이 가능하였다. 또한, 관제선과 집단선단들과의 거리와 방위를 측정하고 분석하면 관제선의 위치선정이 용이함을 알 수 있었다. (4) 조업선들이 어황정보와 안전항행정보를 제공받아 안전하고 효율적인 조업을 행할 수 있는 어선관제 시스템(FVTMS)의 예측모델을 제시하였다. 이와 같이 VTMS용 관제시스템을 이용하여 선단조업어선의 어로과정에 대한 시뮬레이션 한 결과, 근접조업에 따른 잦은 경보와 추적 상실 등 몇가지 기능상의 문제점이 발견되었으므로 어선관제시스템(FVTMS)에 적합한 프로그램이 시급히 개발되어야 할 것으로 사료된다. 대한 추종 성능이 현용 어로시스템에 비하여 매우 우수하기 때문에 해상에서 어로작업시 과부하에 대한 어구의 손상 방지 및 조업 효율의 향상에 크게 기여할 것으로 판단된다.Exp.2), 실험 수온 27$^{\circ}C$에서, Exp. 1에서와 동일한 3개의 수리학적 부하량에서 산소 전달률을 측정한 결과, Exp. 1에서와 같이 수리학적 부하량과 매질의 깊이의 증가에 따라 산소 전달률이 증가하였으며, 매질의 깊이가 가장 깊은 36 cm에 대해, 수리학적 부하량이 2 $m^3$/$m^2$/min 일때, 2 kg 02 kg $O_2$/kW-hr의 가장 높은 표준에어레이션효율을 나타내었다. 위의 두 실험 결과에 따라 packed column 에어레이터에서 발포스티로폼 입자를 산소전달 매질로 이용하여 산소 전달률을 증가시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.i, Cu, Y, Nb, La, Nd, Pb, Th in excess of 10 ppm. Relatively high amount of most trace elements were detected in the Hwangto. The major and minor chemical compositions of the Hwangto were different depending on the types of host rocks. However, their difference was in the similar range compared with the compositions of host rocks. electron acceptor triggers sensory transduction processes in B. japonicum.t the Christian rejection
고고 자료의 기록방식이 아날로그 기록에서 디지털로 전환되면서 3D 스캐닝 기술의 도입은 본격화되었다. 현재 3D스캔과 사진측량을 이용한 고고 자료의 디지털 기록에 대한 연구와 도입은 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 비용, 인력 문제 등으로 인해 대부분의 매장문화재 기관에서는 적극적인 디지털 기술의 도입을 주저하고 있다. 본고는 3D 스캔 방식 중 효율성이 가장 높다고 평가되는 사진측량 기술을 이용하여 오픈소스 소프트웨어를 활용한 유물의 디지털 실측 방법을 제시하고자 한다. 유물의 디지털 실측 절차는 크게 3D 모델 획득, 3D 모델 편집 및 입단면도 제작, 전자도면 작성의 세 단계로 이루어진다. 디지털 기술 적용의 접근성을 살펴보기 위해 전 과정은 오픈소스 소프트웨어만을 이용하였다. 연구 결과 정량적 평가에서 실제 유물과 3D 모델의 수치 데이터 간 계측의 편차가 크지 않았다. 또한, 오픈소스 소프트웨어와 상용 소프트웨어 간 정량적 품질 비교분석 결과 유사도가 높았다. 다만 데이터 처리시간은 상용 소프트웨어의 성능이 우위에 있었다. 이는 지속적인 알고리즘 개선으로 인한 연산속도 향상의 결과로 판단된다. 정성적 평가에서는 메시 및 텍스처 품질의 차이가 일부 발생하였다. 오픈소스 소프트웨어로 생성된 3D 모델은 메시표면에 노이즈가 다수 발생하거나 메시의 표면이 부드럽지 않고 유물의 제작흔, 문양의 표현을 확인하기 어려웠다. 하지만 일부 프로그램에서 정량적·정성적 평가에서 상용 소프트웨어에 견줄 만한 품질을 획득할 수 있었다. 3D 모델 편집을 위한 오픈소스 소프트웨어에서는 사진실측 결과물의 후처리, 정합, 병합뿐만 아니라 유물 실측에 필요한 스케일 조정, 입단면도 제작 및 이미지 렌더링까지 가능하였다. 이후 오픈소스 캐드 프로그램에서 트레이싱하여 최종 도면을 완성하였다. 고고학 연구에서 사진실측의 적용은 발굴과정부터 보고서 작성 그리고 3D 모델 데이터의 수치정보를 이용한 연구 등 활용 가능성이 매우 높다. 컴퓨터 비전의 획기적인 발전으로 오픈소스 소프트웨어의 종류도 다양해졌고 성능도 상당부분 개선된 것으로 확인되었다. 누구나 쉽게 디지털 기술의 적용이 가능한 현재 고고 자료의 3D 모델 데이터의 획득은 문화유산의 보존과 연구 활성화를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.