• 제목/요약/키워드: Hybrid Map

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부산 마린시티 해안의 복합재난 위험성 평가 (Coastal Complex Disaster Risk Assessment in Busan Marine City)

  • 황순미;오형민;남수용;강태순
    • 해양환경안전학회지
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    • 제26권5호
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    • pp.506-513
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    • 2020
  • 기후변화로 인해 해수면상승, 태풍, 집중강우 등 두 가지 이상의 복합적인 원인으로 발생하는 복합재난 위험이 증가하고 있는 실정이다. 본 연구의 대상지역인 부산 마린시티는 과거 수영만 매립지에 조성된 주거지 중심의 신도시로서, 최근 태풍과 해일 및 월파의 복합 원인으로 대규모 침수피해가 발생한 바 있다. 이와 같은 복합재난에 대비하기 위해서는 위험성 평가를 통해 재난 대비에 대한 우선 순위를 정하고 이에 따른 대비책을 세울 필요가 있다. 본 연구에서는 위험성 평가를 위해 평가프레임을 수립하고, 침수예측 자료와 국가공인 사회경제적 위험요소 자료를 수집하였다. 사회경제적 위험요소는 인구, 지하시설, 건물, 인도, 도로의 5가지로서, 최대 침수심에 대한 각 요소의 절대기준을 마련하여 평가하였다. 그리고 요소별 가중치 설정을 위하여 전문가 설문을 적용하였다. 평가결과는 관심, 주의, 경계, 위험 4단계로써, 2100년의 해수면상승과 재현주기 100년 빈도의 폭풍해일 및 확률강우를 가지는 시나리오에서 관심등급 43 %, 주의등급 24 %, 경계등급 21 %, 위험등급 11 %로 각각 나타났다. 각 등급은 색상별로 구분하여 복합재난 위험지도를 작성하였다.

좌심실 심근 모델을 이용한 게이트 심근 SPECT 영상의 운동성 분석 (Motility Analysis of Gate Myocardium SPECT Image Using Left Ventricle Myocardium Model)

  • 손병환;김재영;이병일;이동수;최흥국
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제6권3호
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    • pp.444-454
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    • 2003
  • 심장 운동의 분석은 인체에 혈액을 공급하는 역할에 대한 평가이다. 심근의 움직임을 평가하기 위해서 본 논문에서는 좌심실 심근 모델을 수학적으로 구축하였으며, 심장의 움직임에 대한 파라미터를 이용하여 운동성을 상세화 하였다. 구축한 모델을 심장의 생화학적 반응을 보이는 게이트 심근 SPECT 영상에 적용시켜서, 모델과 게이트 심근 SPECT 영상 사이의 운동성을 분석하였다. 심근 모델은 sinusoidal 함수를 이용한 3차원 super-ellipsoidal 모델을 기반으로 생성하였으며 움직임과 형태의 변화를 주기 위한 파라미터 함수를 이용하여 좌심실 심근의 형태와 움직임에 대한 유사성을 모델화 하였다. 이 모델과 심근 게이트 SPECT 영상 데이터와 LSF 알고리즘을 이용하여 fitting 시킨 후 생성된 모델을 토대로 하여 심근 게이트 SPECT 영상의 영역별 운동성 방향과 크기를 산출하여 분석하였으며, 지역적 운동성의 표현을 위해 심장기능 평가에 사용되는 Bull's Eye형식의 map을 만들었다. SPECT를 이용한 심장의 기능평가로 움직임과 수축능, 혈류 등을 이용해서 하고 있으나 운동량에 대한 평가는 없다. 본 논문에서 제안한 모델을 이용한 심근 SPECT의 운동성 분석은 심장 기능 평가에 유용한 지표가 될 것으로 기대한다.

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Network-on-Chip에서의 최적 통신구조 설계 (Optimal Design of Network-on-Chip Communication Sturcture)

  • 윤주형;황영시;정기석
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제44권8호
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    • pp.80-88
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    • 2007
  • 매우 복잡한 시스템의 보다 효율적인 설계를 위한 차세대 SoC를 위해 중요한 것은 시스템의 고적용성과 고확장성이다. 이를 위해 최근 들어 급속히 관심이 높아지는 것이 계산 모듈중심의 시스템 설계를 탈피하여 통신 중심으로 시스템 설계를 보는 communication-based 설계 방법론이며, 그 중 대표적으로 많은 관심을 모으고 있는 것이 Network-on-Chip (NoC)이다. 이는 모듈간의 직접적인 연결에 의한 데이터의 통신 구조를 가진 일반적인 SoC 설계에서의 취약한 확장성과 통신 구조의 고정성을 극복하기 위해, 데이터를 패킷화하고, 이를 네트워크 인터페이스 및 라우터에 의한 가변적인 구조에 의해 전송함으로써 통신 구조의 적용성과 확장성을 제공하려는 노력이다. 하지만 확장성과 적용성에 치중하다 보면 성능과 면적에 대한 비용이 너무 커져서 실제로 기존의 연결 방법과 비교하여 실용성이 없을 수 있다. 그래서 본 연구에서는 통신 패턴의 면밀한 분석을 통하여 매우 성능에 중요하고 또 빈번한 통신 패턴에 대해서는 기존의 연결 방식을 고수하면서, 전체적인 연결성 및 확장성을 유지하는 알고리즘을 제시한다. 이 방법을 통해서 최소 30%의 네트워크 인터페이스 및 라우터 구조가 훨씬 간단한 구조로 바뀔 수 있었으며, 이로 인한 연결성 (connectivity) 및 확장성에 대한 손실은 거의 없었다. 시뮬레이션 결과에 의하면 통신 구조의 최적화를 통해서 연결에 소요되는 시간적 성능은 49.19% 향상되었고 면적의 측면에서도 24.03% 향상되었음이 입증되었다.

소나무류 육종에 있어 임의 증폭 다형 디엔에이(RAPD)지표를 이용한 우량 임목의 조기 선발 (Application of RAPD Markers to Early Selection of Elite Individuals of Pinus Species for a Clonal Forest Tree Breeding Program)

  • 이재선;정은주;문홍규;글렌 데일;로버트 티즈데일
    • Journal of Forest and Environmental Science
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    • 제11권1호
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    • pp.81-101
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    • 1995
  • 지표-형질의 상관은 우량 개체 선발과 유전획득량의 증대를 위해 임목 육종에서 해결되어야 할 중요한 과제 중의 하나로 최근 분자유전학적 수준에서의 임의 증폭 다형 디엔에이 (RAPD) 기술의 발달로 이의 해결이 눈 앞에 다가왔다. 호주 퀸즈랜드산림청과 퀸즈랜드대 임목생물공학연구소가 공동 연구하고 있는 슬래쉬소나무, 카리비아소나무 및 그 교잡종에 있어 이 기술을 이용한 수피 두께에 대한 연구 및 육종 계획 전략을 소개한다. 1대 잡종에서 186개의 지표를 포함한 총 길이 1641cM의 16개 연관군의 유전적 지도가 작성되었고, 이 연관군 지도에 수피 두께를 지배하는 6개의 유전자좌가 추정되었다. 또한, 유전적 지표를 이용한 조기 선발을 위해 먼저 중요 형질을 지배하는 유전자들에 대한 종 특성 유전적 지표를 결정하고, 다음 여러가지 대립유전자형에 대한 지표-대립유전자 상관을 구명하는 2단계 전략이 제시되었다. 소나무류는 발아시 양료로 쓰이는 자성배우체는 모수에서 유래하나, 접합자인 배는 양친수로부터 유래하므로 이러한 이질적 유전 조성을 갖인 종자의 발달을 이용한 RAPD 지표와 형질의 상관 연구는 배 단계에서도 우량 개체의 선발을 가능하게 하여 소나무류 육종의 장래를 밝게 하고 있다.

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PRISM과 상세 지형정보에 근거한 북한지역 강수량 분포 추정 (Estimation of Monthly Precipitation in North Korea Using PRISM and Digital Elevation Model)

  • 김대준;윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제13권1호
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    • pp.35-40
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    • 2011
  • 현재 남한에서는 270m 해상도의 강수분포도가 제작되어 활용되고 있지만, 북한지역에는 강수관측점의 수가 남한에 비하여 매우 적어서 남한과 같은 방법으로 강수분포를 추정하기는 어렵다. 자료가 불충분한 북한지방의 강수추정을 위해 우선 낮은 해상도의 강수기후도를 PRISM을 이용하여 제작하고 격자 내 지형특성을 반영하기 위해 여기에 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 '지형-강수 관계'에 근거한 보정값을 더하는 방법을 모색하였다. 남한 지역 270m 해상도의 DEM에서 자동기상관측소와 표준기상관측소 위치의 격자값을 추출하고 이들을 이용하여 AWS+KMA 및 KMA에 해당하는 가상지형을 만든 다음, 둘 간의 편차를 얻었다. 강수량에 대해서도 동일한 작업을 하여 둘 간의 편차를 얻어 경사향별로 고도편차-강수편차 간 회귀식을 도출하였다. 북한 지역의 270m 해상도의 DEM과 27개 기상대 고도 값으로 IDW한 가상지형 간의 편차를 구한 다음, 남한에서 얻은 회귀식을 적용하여 보정값을 계산하였다. 북한지역에 대해 2,430m 해상도로 PRISM모형을 구동하고 보정값을 적용하여 최종강수량을 얻었다. 제작된 강수기후도에 따르면 북한지방의 연간 총 강수량은 지역평균이 1,196mm이며 표준편차는 298mm인 것으로 추정된다.

CA-Markov 모형을 이용한 대구시 녹지의 공간적 변화 모델링 (Modeling the Spatial Dynamics of Urban Green Spaces in Daegu with a CA-Markov Model)

  • 서현진;전병운
    • 대한지리학회지
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    • 제52권1호
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    • pp.123-141
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    • 2017
  • 본 연구는 대구시를 사례로 셀룰라 오토마타-마르코프(Cellular Automata: CA-Markov) 모형을 활용하여 개발제한구역 유지 및 해제 시나리오별 2020년의 녹지를 예측하고, 토지피복 변화탐지기법 및 공간메트릭스를 이용하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 먼저, 마르코프 체인(Markov chain) 모형을 이용하여 1998년과 2009년의 환경부 토지피복도에 기초한 토지피복변화의 전이확률을 도출하였다. 마르코프 전이확률을 보다 현실에 가깝게 보정하기 위하여 대구시 녹지의 공간적 변화에 영향을 주는 제약요인을 선정하여 다기준 평가(Multi-Criteria Evaluation: MCE)를 통해 적합성 지도(suitability map)를 제작하였다. 최종적으로 마르코프 전이확률과 적합성 지도를 셀룰라 오토마타 모형과 결합한 CA-Markov 모형을 적용하여 개발제한구역의 해제 유무에 따른 두 가지 시나리오에 기반을 두고 2020년의 토지피복을 예측하였다. 모형의 타당성은 2009년의 예측된 토지피복도와 2009년의 실제 토지피복도를 비교하여 산출된 Kappa 계수로 검증하였다. 예측된 토지피복 가운데 녹지만을 대상으로 녹지피복변화를 탐지하고 이동창 샘플링을 적용한 공간메트릭스를 산출하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 분석결과에 따르면, 현재의 도시화 추세가 지속되고 개발제한구역이 유지되는 경우, 달성군, 달서구의 성서, 동구의 안심, 북구의 칠곡 등과 같은 교외 지역에서 2020년에 녹지의 파편화(fragmentation) 현상이 뚜렷하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 개발제한구역이 해제되는 경우, 개발제한구역 경계 주변부에서 녹지의 파편화가 나타나는 것을 알 수 있었다. 따라서 미래 대구시의 지속가능한 녹지관리를 위해서는 이러한 공간적 변화 양상을 충분히 고려하여 체계적인 모니터링을 실시할 필요가 있다.

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빅데이터 처리율 향상을 위한 인-메모리 기반 하이브리드 빅데이터 처리 기법 연구 (Study of In-Memory based Hybrid Big Data Processing Scheme for Improve the Big Data Processing Rate)

  • 이협건;김영운;김기영
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.127-134
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    • 2019
  • IT기술의 발달로 인해 생성되는 데이터의 양은 매년 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 대한 대안으로 분산시스템과 인-메모리 기반 빅데이터 처리 기법의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 빅데이터 처리 기법들의 처리 성능은 노드의 수와 메모리 용량이 증가될수록 보다 빠르게 빅데이터 처리한다. 그러나 노드의 수의 증가는 빅데이터 인프라 환경에서 장애발생 빈도가 높아지며, 인프라 관리 포인트 및 인프라 운영비용도 증가된다. 또한 메모리 용량의 증가는 노드 구성에 대한 인프라 비용이 증가된다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 처리율 향상을 위한 인-메모리 기반 하이브리드 빅데이터 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산시스템 처리기법에 Combiner 단계를 추가하고, 그 단계에서 인-메모리 기반 처리 기술을 적용하여 기존 분산시스템 기반 빅데이터 처리기법에 비해 빅데이터 처리시간을 약 22% 감소시켰다. 향후, 제안하는 기법의 실질적인 검증을 위해 더 많은 노드로 구성된 빅데이터 인프라 환경에서의 현실적 성능평가가 필요하다.

디지털트윈 기반의 도시 공간정보 구축 및 관리에 관한 연구 (A Study on Construction & Management of Urban Spatial Information Based on Digital Twin)

  • 이봉주
    • 지적과 국토정보
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    • 제53권1호
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    • pp.47-63
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    • 2023
  • 서울시는 도시에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고 대시민 서비스 등을 위해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보를 구축 및 운영하고 있다. 이러한 디지털트윈 도시 구현을 위한 공간정보의 안정적인 활용을 보장하기 위한 필수요소 2가지는 자료의 최신성과 품질이다. 그러나 높은 품질의 도시 공간정보에 대해 지속적인 최신성을 유지하는 것은 많은 시간과 비용이 필요하다. 이를 극복하기 위하여 효율적인 도시 공간정보 구축 기술과 구축 데이터의 운영, 관리 및 갱신 절차를 연구하였다. 우선, 최신 하이브리드센서를 활용한 포인트 클라우드 중심의 자동 3차원 건물 제작 기술을 실증하여 적용하였고, 고점밀도 항공라이다 성과를 이용하여 수준 높은 건물 모델을 자동제작이 가능함을 확인하였으며, 효율적인 데이터 관리 방안을 수립하였다. 지역별 차별화된 제작 방법의 적용, 공간 객체 고유 관리번호를 통한 도시 변화지역 탐지 지원하고, 수준별 국제표준자료 제작으로 도시 공간정보의 활용성을 강화하였다. 본 연구를 통해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보 활성화를 고민하는 지방자치단체 및 관련 기관의 사업 추진에 좋은 선례가 될 수 있을 것으로 판단되며, 도시 단위 디지털트윈 구현의 인프라 정보로써 공간정보의 구축 및 관리에 대한 논의가 지속적으로 이루어 질 것을 기대한다.

대응분석을 이용한 은행 채널전략 수립연구 : 고객의 은행채널 선택요인을 바탕으로 (Establishment of Bank Channel Strategy using Correspondence Analysis : Based on the Customer's Choice Factors of Bank Channel)

  • 박운학;박영배
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제28권6호
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    • pp.151-171
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 은행의 효율적인 채널전략 수립을 위해 채널을 유형별로 분류하고, 분류된 유형에 따라 대응분석을 실시하여 채널모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 은행원 대상 설문조사를 실시하여 범주형 자료를 시각화하고 포지셔닝 맵을 작성하였다. 그 결과 첫째, 12개 은행채널을 업무처리 주체와 장소를 기준으로 4개 유형으로 분류하고, 이를 다시 풀뱅킹과 셀프뱅킹으로 그룹화 하였다. 둘째, 분류된 유형에 따라 대응분석을 실시하여 점포형은 상품설명과 고객관리에 적합하고, 뱅킹형은 시·공간 제약 없이 효율적인 업무처리에 적합하며, 기기형과 뱅킹형은 고객관리에 부적합하고, 이동형은 인식부족으로 운영효과가 낮은 상태라는 결과를 도출하였다. 이는 은행업무의 특성을 반영하고 채널간 부족한 부분을 보완하는 하이브리드형 융합채널이 필요함을 의미한다. 셋째, 업무처리주체와 장소로 구성된 2×2모형위에 공통분면이 추가된 채널모형을 도출하였다. 따라서 본 연구는 고객의 은행채널 선택요인을 바탕으로 채널 다각화와 채널유형 별 역할분담 요소를 고찰함에 기여하고, 미래채널 전략수립과 효율적인 채널운영을 위한 기초연구 결과를 제시하였다는 점에서 연구의 의의를 가진다.

신경회로망과 확률모델을 이용한 2차원운동의 외부좌표에 대한 EMG신호의 패턴인식에 관한 연구 (A study on the Pattern Recognition of the EMG signals using Neural Network and Probabilistic modal for the two dimensional Motions described by External Coordinate)

  • 장영건;권장우;홍승홍
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1991년도 춘계학술대회
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    • pp.65-70
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    • 1991
  • A hybrid model which uses a probabilistic model and a MLP(multi layer perceptron) model for pattern recognition of EMG(electromyogram) signals is proposed in this paper. MLP model has problems which do not guarantee global minima of error due to learning method and have different approximation grade to bayesian probabilities due to different amounts and quality of training data, the number of hidden layers and hidden nodes, etc. Especially in the case of new test data which exclude design samples, the latter problem produces quite different results. The error probability of probabilistic model is closely related to the estimation error of the parameters used in the model and fidelity of assumtion. Generally, it is impossible to introduce the bayesian classifier to the probabilistic model of EMG signals because of unknown priori probabilities and is estimated by MLE(maximum likelihood estimate). In this paper we propose the method which get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating the priori probability distribution which minimize the error probability using the MLP. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP is optimal and approximate the minimum of error probability of each class of both models selectively. Alocating the reference coordinate of EMG signal to the outside of the body make it easy to suit to the applications which it is difficult to define and seperate using internal body coordinate. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the MLP and the probabilistic model seperately.

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