• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.9-20
• /
• 2010

3차원 공간에 존재하는 반투명 물질을 물리 기반으로 렌더링하기 위해서 빛의 진행 경로를 작은 구간으로 나눈 후, 각 구간에 대하여 빛의 직접적인 영향, 산란으로 인한 영향, 반투명 물질안에서의 소멸 및 물질의 발광으로 인한 영향 등을 고려한 빛의 에너지를 계산하여 누적하는 방식을 사용한다. 이중 빛의 산란은 연속 공간에서 매우 복잡한 방식으로 작용하기 때문에 이의 시뮬레이션을 위해서 상당한 노력이 필요하다. 빛의 산란을 효과적으로 계산하기 위해 여러근사 방법들이 고안되었는데, 그중 볼륨 포톤매핑 기법은 빛이 간섭매체 내부에서 산란되는 효과를 단순화된 시뮬레이션으로 미리 계산하여두고 이를 검색해 효율적으로 렌더링 하는 방법을 사용한다. 이 방법은 주변에서 검색한 시뮬레이션 정보를 이용하기 위해서 밀도추정방법을 적용하는데, 시뮬레이션자료의분포에 따라서 검색에 따른 편차가 있을 수 있게된다. 또한 시뮬레이션된 자료만을 이용하여 산란효과를 반영하기 때문에 고밀도이지만 시뮬레이션이 충분하지 못한 위치에 대해서 방향성 있는 위상함수에 대한 특징을 잘 표현하지 못한다는 문제가있다. 이러한 문제를해결하고자 하는 노력의 일환으로, 본 논문에서는 입자형태로 시뮬레이션된 볼륨데이터에 대해 밀도추정방법의 하나인 커널스무딩을 이용하여 표현한 산란효과를 반투명물질 자료구조에 저장하고 이를 복원하는 방법을 제안하고, 실험결과 분석을 통하여 장단점을 분석한다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
• /
• 제1권
• /
• pp.19-26
• /
• 1983

동할발생조건(胴割發生條件)에 대(對)한 미립(米粒)의 형태(形態)나 성분함량(成分含量)의 영향(影響)을 알고저 비료시용방법(肥料施用方法)을 달리하여 재배(裁培)한 벼의 동할립(桐割粒)과 건전립(健全粒)을 구분(區分)하여 분석(分析)해본 결과(結果) 동할발생(桐割發生)은 삼강(三剛)벼가 락동(洛東)벼보다, 만기수확구(晩期收穫區)가 적기수확구(適期收穫區)보다 많았으며 3요소외(三要素外)에 규산질비료(珪酸質肥料)를 병용함으로서 동할율(桐割率)이 감소(減少)되었다. 동할립(桐割粒)은 건전립(健全粒)에 비(比)하여 천립중(千粒重) 및 미립(米粒)의 체적(體積)(립장(粒長)${\times}$립폭(粒幅)${\times}$립후(粒厚)), 립장(粒長), 립장(粒長)/립폭(粒幅)이 컸으며 품종간(品種間)에는 미립(米粒)의 립장(粒長)/립폭비(粒幅比)가 큰 삼강(三剛)벼가 락동(洛東)벼보다 동할율(胴割率)이 높았다. 동할(胴割)이 비교적(比較的) 잘 되는 삼강(三剛)벼는 미립내(米粒內) 규산함량(珪酸含量)이 낮았고 인산함량(燐酸含量)이 높았으며 동할(胴割)이 잘 안되는 락동(洛東)벼는 그 반대(反對)이었다. 그래서 삼강(三剛)벼는 미립내(米粒內) 규인비(珪燐比)가 낮았고 락동(洛東)벼는 높았으며 비료삼요소(肥料三要素)에 규산(珪酸)을 시용(施用)함으로서 그 함량비(含量比)를 높일수 있었다.

• 한국작물학회지
• /
• 제40권2호
• /
• pp.167-174
• /
• 1995

튀김옥수수의 튀김부피에 영향을 미치는 주요특성을 조사하여 양질의 튀김옥수수 교잡종육성에 활용하고자 시험을 수행하여 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. SAS의 Stepwise/Maxr에 의하여 선정된 튀김부피에 영향을 미치는 최적독립변수는 수분함량, 종실경도, 과피두께, 배/배유 비율 및 연질/경질녹말 비율이었으며 이들 변수로 산출된 튀김옥수수 교잡종들의 예측 튀김부피의 평균은 29.2$cm^3$/g이었다. 2. 수분함량에 따는 튀김부피는 본 시험의 범위에서 (12.2-14.4%) 수분함량이 증가할수록 튀김부피도 증가하는 것으로 나타나 최대 튀김부피를 나타내는 종실의 최적 수분함량을 예측하기 어려웠다. 3. 종실의 경도는 55-60kg/kernel일 때 최대의 튀김부피를 나타냈으며 100립종과 정의 상관을 배/배유 비율과는 부의 상관을 나타냈다. 4. 과피의 두께는 80-9$\mu3$m일 때 최대의 튀김부피를 나타냈으며, 종실의 길이와 정의 상관관계를 나타냈고, 과피/종실중 비율은 종실경도와 정의 상관관계를 나타냈다. 5. 배/배아 비율은 낮은 것이 좋았으며 10-11%일 때튀김부피가 가장 낮고 100립종, 종실경도, 수분함량 및 튀김부피와 부의 상관이 인정되었으며 튀김옥수수의 튀김부피는 저하시키는 방향으로 작용하고 있는 것으로 나타났다. 6. 연질/경질녹말 비율은 45-50%일 때 최대의 튀김부피를 나타냈으며 튀김부피와는 유의한 부의 상관관계를 나타냈다.

• 한국작물학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.57-64
• /
• 1969

1. 단백질: 오페이크-2 옥수수에서 비록 적은 단백질함량이 분석되었지만 정상적인 옥수수와 오페이크-2 옥수수 사이에 있어서 유의적인 상관관계는 없었다. 2. 라이신: 라이신 함량역시 품종에 따라 다르며 오페이크-2 옥수수에 있어서의 라이신 함량은 품종간에 큰 차이가 없었다. 정상적인 옥수수와 오페이크-2 옥수수 사이에 있어서 라이신 함량간에는 유의적인 상관관계가 없었다. 3. 분리비율: 오페이크-2 옥수수는 열성단일 인자로서 대개 나타났다. 표현형에 있어서는 사용한 품종에 따라 다르게 나타났다. 오페이크-2 옥수수는 이병성이 약한 듯 하였으며 종실중이 가벼웠다. 4. 오페이크-2 인자와 후라워리-2 인자는 대립유전인자가 아니다. 5. 배우자적 불화합성과 웅성 불임이 오페이크 교배 조합에서 나타났다.

• 한국축산식품학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.132-139
• /
• 2009

본 연구에서는 1,300명의 소비자들이 직접 먹어보고 평가한 한우고기 데이터를 이용하여 쇠고기 맛 등급을 구분 해 내기 위한 판별분석 방법들을 비교하였다. 한우 관능평가의 주요 세 변수인 연도, 다즙성, 향미를 포함한 정준 판별분석과 대표적인 맛 변수로 여겨지는 전반적인 기호도 만을 이용하여 선형판별분석과 비모수 판별분석을 하였다. 전반적인 기호도와 같은 한 개의 변수만을 사용할 경우 두 가지 모두 비슷한 분류율을 나타내지만 선형판별 함수는 이해와 사용 측면에서 장점이 있었던 반면에 비모수적 방법은 커널함수와 띠폭에 대한 선택이 불편하지만 잘 선택하면 정확한 분류율을 높일 수 있는 장점이 있었다. 그러나 다른 정보를 가진 변수들이 있음에도 불구하고 한 개의 변수만을 이용한 판별 분석은 판별에 영향을 미치는 다른 중요한 변수들의 정보를 활용하지 못한다는 문제점이 있다. 한편, 정준판별분석의 경우 정준판별함수의 오분류율이 일변량 선형 판별함수와 비모수 판별함수의 오분류율에 비해 크게 떨어지지 않으면서 분포에 대한 특별한 가정이 필요하지 않아 통계적 가정이 까다롭지 않고 또한 맛에 중요한 요인인 연도, 다즙성, 향미의 세 개변수를 모두 사용하므로 맛 정보를 최대로 활용한다는 장점이 있었다. 따라서 본 연구결과 연도, 다즙성, 향미의 세가지 변수 정보를 모두 포함한 다변량 정준판별분석법을 이용하는 것이 맛 등급을 구분하는데 가장 적절할 것으로 판단되었다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.29-33
• /
• 2010

항공레이저측량을 통한 지형 분류작업은 분류 정확도의 확보와 세밀한 지형 표현의 두 목표를 동시에 만족해야 한다. 이 두 목표를 달성하기 위한 자동분류 처리에 연구로서 노이즈가 많은 지형분류 결과로부터 필터링을 통한 품질향상 연구가 다수 있었으나 한국과 같이 삼림이 울창하고 지표면 투과율이 낮은 환경에서의 항공레이저측량 결과 적용 시 관목 및 교목 하층이 지면으로 분류되는 오류가 많았다. 이에 본 연구는 정확도가 높고 점밀도가 낮은 1차 지형분류 결과를 기반으로 아직 지형으로 등록되지 않은 LiDAR 지형 분류 후보 점군들로부터 세밀 지형 표현에 필요한 점들을 추출하는 기법으로 점분류 처리절차를 개선하였다. 주변 지형 포인트의 가중치를 부여하여 경사 (gradient) 계산을 통해 미추출 LiDAR 점군들로부터 지형 표현 점들을 분류하는 본 알고리즘은 특히 능선부분의 사라진 특징을 찾아내거나 무너진 논둑을 복원하는 등 최소의 점들로 중요한 지형 요소점(terrain model key points)을 놓치지 않고 세밀하게 표현하는데 효과적이다. 이 알고리즘을 통해 추출한 점들과 1차 지형분류 결과를 결합하여 지형분류최적화 방법을 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제27권7A호
• /
• pp.683-694
• /
• 2002

본 논문에서는 2D DWT(Discrete Wavelet Transform)를 이용하여 디지털 영상압축기를 FPGA에서 실시간 동작이 가능하도록 설계하였다. 구현된 웨이블릿을 이용한 영상압축기는 필터링을 수행하는 커널부와 양자화 및 허프만 코딩을 수행하는 양자화/허프만 코더부, 외부 메모리와의 인터페이스를 위한 메모리 제어부, A/D 컨버터로부터 영상을 받아들이기 위한 입력 인터페이스부, 불규칙적인 길이의 허브만 코드값을 32비트의 일정길이로 구성하는 출력 인터페이스부, 메모리와 커널사이 데이터를 정렬하는 메모리 커널 버퍼부, PCI와의 연결을 위한 PCI 입/출력부 그리고 그 밖에 타이밍을 맞추기 위한 여러 작은 모듈들로 구성된다. 열방향 읽기 동작을 행방향 읽기 동작으로 수행하기 위한 메모리 사상방식을 사용하여 외부 메모리에 영상을 저장하고 열방향의 수직 필터링 시 효율적으로 데이터를 메모리로부터 읽을 수 있게 한다. 전체적인 동작은 A/D 컨버터의 필드 신호에 동기하여 전체 하드웨어는 필드 단위로 파이프라인 동작을 하고 필드 단위의 동작은 DWT의 웨이블릿 필터링 레벨에 따라서 동작이 구분된다. 구현된 하드웨어는 APEX2KC EP20K600CB652-7의 FPGA 디바이스에서 11119(45%)개의 LAB와 28352(9％)개의 ESB를 사용하여 하나의 FPGA내에 사상될 수 있었고 부가적인 외부 회로의 필요없이 단일 칩으로써 웨이블릿을 이용한 영상압축을 수행할 수 있었다. 또한 33MHz의 속도에서 초당 30 프레임의 영상을 압축할 수 있어 실시간 영상 압축이 가능하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제44권5호
• /
• pp.389-406
• /
• 2011

본 연구에서는 GCM 및 유출모형의 불확실성을 고려하여 기후변화에 따른 미래 한반도 수자원의 변화를 전망하고, 그 결과에서 나타나는 불확실성을 평가하고자 하였다. 온실가스 배출시나리오와 GCMs의 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4에 적용되었던 3개 시나리오(A2, A1B, B1)에 대한 13 GCMs 결과를 이용하였으며, 유출모형 구조 및 증발산량 산정방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS, SWAT, SLURP 모형을 선정하였고 각 모형별로 2～3개의 증발산량 방법을 고려하였다. 결과적으로 우리나라 109개 중권역 유역에 대해 312개의 결과가 제시되었으며, 이를 이용하여Gaussian kernel density function을 산정함으로써 평가결과의 앙상블 평균과 불확실성을 동시에 제시하였다. 분석 결과 여름철과 겨울철 유출량은 증가, 봄철은 감소할 것으로 전망되었다. 연평균유출량은 전체유역에서 증가할 것으로 전망되었으며, 공간적으로는 한강유역이 위치한 북쪽유역이 남쪽유역에 비해연 유출량이 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 연평균유출량의 증가는 여름철 유출량 증가에 따른 결과로, 기후변화의 영향은 한국에서 유출량의 계절편중을 심화시켜 수자원 관리를 더욱 어렵게 할 것으로 전망되었다. 평가결과에서 나타난 불확실성은 겨울철 유출량에서 가장 크고 여름철 유출량에서 가장 적은 것으로 나타났다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제50권1호
• /
• pp.75-85
• /
• 2020

본 연구는 토지피복 분류에 사용 가능한 ROI 생성 과정에서 기계학습 기반 교차검증을 활용하였다. 연구지역은 세종시를 포함한 2019년 10월 28일 단시기 KOMPSAT-3A 영상을 활용하였다. 연구 과정에서 4개의 밴드(Red, Green, Blue, Near Infra-red)를 독립변수로 교차검증 과정에서 학습시켰다. 또한 SVM의 4가지 기법(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid)을 활용하여 추출된 ROI를 기반으로 토지피복 분류를 실시하였다. 교차검증 과정에서 훈련된 3,500개의 데이터 중 1,813개의 데이터가 추출되었으며 건물, 도로, 그리고 초지에서 약 60%의 데이터가 제거되었다. 추출된 ROI를 기반으로 다른 SVM기법에 비해 SVM Linear 기법이 91.77%로 가장 높은 분류 정확도를 나타냈다. 분류 클래스 중 초지의 경우 산림과의 오분류가 가장 많이 발생하며 79.43%의 생산자 정확도로 가장 낮은 분류 정확도를 보여주었다. 연구 결과에 따라 교차검증에서 추출된 ROI는 산림, 수역, 그리고 농업지역에 대해서는 90%이상의 분류정확도를 보여주며 효과적인 분류결과를 도출할 수 있었으나, 80%의 분류정확도를 보여주는 건물, 도로, 나대지, 그리고 초지 지역을 분류하는 방법에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 할 필요성이 존재한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.701-713
• /
• 2021

Race Condition은 둘 이상의 프로세스가 하나의 공통 자원에 대해 입력이나 조작이 동시에 일어나 의도치 않은 결과를 가져오는 취약점이다. 해당 취약점은 서비스 거부 또는 권한 상승과 같은 문제를 초래할 수 있다. 소프트웨어에서 취약점이 발생하면 관련된 정보를 문서화하지만 종종 취약점의 발생 원인을 밝히지 않거나 소스코드를 공개하지 않는 경우가 있다. 이런 경우, 취약점을 탐지하기 위해서는 바이너리 레벨에서의 분석이 필요하다. 본 논문은 UNIX 커널기반 File System의 Time-Of-Check Time-Of-Use (TOCTOU) Race Condition 취약점을 바이너리 레벨에서 탐지하는 것을 목표로 한다. 지금까지 해당 취약점에 대해 정적/동적 분석 기법의 다양한 탐지 기법이 연구되었다. 기존의 정적 분석을 이용한 취약점 탐지 도구는 소스코드의 분석을 통해 탐지하며, 바이너리 레벨에서 수행한 연구는 현재 거의 전무하다. 본 논문은 바이너리 정적 분석 도구인 Binary Analysis Platform (BAP)를 통해 Control Flow Graph, Call Graph 기반의 File System의 TOCTOU Race Condition 탐지 방법을 제안한다.