• ETRI Journal
• /
• 제29권5호
• /
• pp.691-693
• /
• 2007

Existing methods to process continuous range queries are not scalable. In particular, as the number of continuous range queries on a large number of moving objects becomes larger, their performance degrades significantly. We propose a novel query indexing method called the projected attribute bit (PAB)-based query index. We project a two-dimensional continuous range query on each axis to get two one-dimensional bit lists. Since the queries are transformed to bit lists and query evaluation is performed by bit operations, the storage cost of indexing and query evaluation time are reduced significantly. Through various experiments, we show that our method outperforms the containment-encoded squares-based indexing method, which is one of the most recently proposed methods.

• 천문학회보
• /
• 제44권2호
• /
• pp.52.3-52.3
• /
• 2019

We present our first attempt at understanding the dual impact of the large-scale density and velocity environment on the formation of very first astrophysical objects in the Universe. Following the recently developed quasi-linear perturbation theory on this effect, we introduce the publicly available initial condition generator of ours, BCCOMICS (Baryon Cold dark matter COsMological Inital Condition generator for Small scales), which provides so far the most self-consistent treatment of this physics beyond the usual linear perturbation theory. From a suite of uniform-grid simulations of N-body+hydro+BCCOMICS, we find that the formation of first astrophysical objects is strongly affected by both the density and velocity environment. Overdensity and streming-velocity (of baryon against cold dark matter) are found to give positive and negative impact on the formation of astrophysical objects, which we quantify in terms of various physical variables.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제48권2호
• /
• pp.16-27
• /
• 2011

배아란 동물이나 식물과 같은 다세포 생물의 초기 단계를 의미한다. 배아의 단계에서 다세포 생물의 기초적인 체제가 결정되기 때문에 배아는 개체발생의 기구를 연구하는 중요한 연구대상이 된다. 생물학자들은 배아 연구를 위해 대용량의 배아 이미지 데이터를 소유하고 있으며, 이러한 대용량 데이터 중 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터 구조화가 필요하다. 데이터베이스 구조화를 위해 주로 사용되는 방법으로 계층적 클러스터링이 있다. 그러나 기존의 계층적 클러스터링 방법은 데이터베이스를 트리 형태로 구조화 하는 과정에서 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하지 못하기 때문에 결과 클러스터링 트리가 경사 트리일 가능성이 매우 높다. 경사 트리인 경우 사용자가 원하는 이미지를 검색하기 위해 트리를 순회할 때 많은 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 배아 이미지 데이터를 경사 되지 않으며 균형 상태에 가까운 트리 형태로 구조화하기 위한 방안을 제시한다. 제안하는 방안은 데이터베이스 내에 저장된 배아 이미지를 그래프로 변환하고 반복적으로 그래프 분할 알고리즘을 적용하여 클러스터를 생성한다. 이 때 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하여 특정 클러스터의 크기가 지나치게 커지거나 객체 수가 많아지는 것을 방지한다. 실험을 통해서 제안하는 방안의 우수성을 규명하고 시각화 툴을 제공하여 사용자가 원하는 배아 이미지를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
• /
• 제34권4호
• /
• pp.289-302
• /
• 2017

The key risk analysis technologies for the re-entry of space objects into Earth's atmosphere are divided into four categories: cataloguing and databases of the re-entry of space objects, lifetime and re-entry trajectory predictions, break-up models after re-entry and multiple debris distribution predictions, and ground impact probability models. In this study, we focused on reentry prediction, including orbital lifetime assessments, for space situational awareness systems. Re-entry predictions are very difficult and are affected by various sources of uncertainty. In particular, during uncontrolled re-entry, large spacecraft may break into several pieces of debris, and the surviving fragments can be a significant hazard for persons and properties on the ground. In recent years, specific methods and procedures have been developed to provide clear information for predicting and analyzing the re-entry of space objects and for ground-risk assessments. Representative tools include object reentry survival analysis tool (ORSAT) and debris assessment software (DAS) developed by National Aeronautics and Space Administration (NASA), spacecraft atmospheric re-entry and aerothermal break-up (SCARAB) and debris risk assessment and mitigation analysis (DRAMA) developed by European Space Agency (ESA), and semi-analytic tool for end of life analysis (STELA) developed by Centre National d'Etudes Spatiales (CNES). In this study, various surveys of existing re-entry space objects are reviewed, and an efficient re-entry prediction technique is suggested based on STELA, the life-cycle analysis tool for satellites, and DRAMA, a re-entry analysis tool. To verify the proposed method, the re-entry of the Tiangong-1 Space Lab, which is expected to re-enter Earth's atmosphere shortly, was simulated. Eventually, these results will provide a basis for space situational awareness risk analyses of the re-entry of space objects.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.415-424
• /
• 1999

다양한 통신장비로 구성된 대규모 종합 네트워크를 운용하기 위해서는 이들을 체계적으로 관리할 수 있는 통신망 관리 기술이 필수적이다. 통신망의 체계적인 관리를 위해 ISO 및 ITU-T에서는 CMIP기반의 TMN 권고안을 제정하고 있다. TMN에서는 관리객체를 정의하기 위해 GDMO(Guidelines for the Definition of Managed Objects)를 사용하며, 따라서 GDMO 에이젼트 플랫폼을 개발시 GDMO컴파일러가 필요하게 된다. 본 논문에서는 GUI 기반이 GDMO 관리객체 개발환경인 MODE를 제시한다. MODE는 관리객체 구현을 쉽게 하기 위해 관리객체 코드를 시스템에 독립적인 코드(SIC)와 시스템에 종속적인 코드(SDC)로 나누고 각 코드의 개발을 도와 준다. 실험결괄 MODE를 이용하여 ATM 스위치의 관리 객체를 구현해 보고 MODE의 효용성을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권8호
• /
• pp.591-595
• /
• 2009

센서 네트워크에서 개체 검출과 추적에 관한 기존 라우팅 프로토콜들은 사람, 동물, 차량 등과 같은 하나 또는 그 이상의 단일(individual) 개체들에 대한 검출과 추적을 하기 위한 방법에만 관심을 가질 뿐, 독가스, 생화학물질 등과 같은 연속적인 개체들을 검출하고 추적하는 프로토콜들은 많지 않다. 이러한 연속적인 개체들은 어느 지역에 계속적으로 분산되어 있고, 광범위한 지역을 차지한다는 점에서 단일 개체들과 차이가 있다. 따라서 많은 센서 노드들에 의해 검출되고 센싱되는 데이터들은 중복적이고 서로 깊이 관련되어 있다. 그러므로 지역적으로 센싱 데이터를 수집하고 통합하여 데이터를 보고하기 위한 효율적인 방안이 필요하다. 본 논문에서 우리는 연속적인 개체들을 검출, 추적하고 모니터링(monitoring)하기 위한 동적인 직사각형 영역에 기반한 연속적인 개체 추적 방안을 제안한다. 제안된 방안은 하나의 연속된 개체가 차지한 지역이 포함된 동적인 직사각형 영역을 구성하고, 영역에서 하나의 대표 노드가 연속된 개체를 검출하는 센서 노드들로부터 센싱 데이터를 수집하고 통합한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권8호
• /
• pp.2688-2703
• /
• 2022

Research on the advanced detection of harmful objects in airport cargo for passenger safety against terrorism has increased recently. However, because associated studies are primarily focused on the detection of relatively large objects, research on the detection of small objects is lacking, and the detection performance for small objects has remained considerably low. Here, we verified the limitations of existing research on object detection and developed a new model called the Small Hazardous Object detection enhanced and reconstructed Model based on the You Only Look Once version 5 (YOLOv5) algorithm to overcome these limitations. We also examined the performance of the proposed model through different experiments based on YOLOv5, a recently launched object detection model. The detection performance of our model was found to be enhanced by 0.3 in terms of the mean average precision (mAP) index and 1.1 in terms of mAP (.5:.95) with respect to the YOLOv5 model. The proposed model is especially useful for the detection of small objects of different types in overlapping environments where objects of different sizes are densely packed. The contributions of the study are reconstructed layers for the Small Hazardous Object detection enhanced and reconstructed Model based on YOLOv5 and the non-requirement of data preprocessing for immediate industrial application without any performance degradation.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제27권2호
• /
• pp.247-255
• /
• 2000

공간 객체를 분할하는 비용이 크기 때문에, 기존의 객체 분할 기법들은 공간 조인 도중에 동적으로 객체를 분할하지 않는다. 본 논문은 객체 분할을 고려하지 않은 기존의 PBSM(Partition Based Spatial Merge-Join)에 적용될 수 있는 수정된 객체 분할 기법을 제시한다. 실세계 데이타의 한가지 특성은 객체들의 크기가 큰 차이를 보인다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 특성을 바탕으로 전체 비용에 큰 영향을 미치는 적은 수의 큰 객체들만을 대상으로 분할을 적용한다. 이러한 수정된 객체 분할 기법은 공간 조인 도중에 큰 부담이 되었던 객체의 분할 비용을 크게 줄이면서 효율적인 여과 정제 단계를 수행한다. 여러 가지 실험 결과, 제안된 방법을 사용한 PBSM은 기존의 PBSM보다 월등히 향상된 성능을 보인다.

• Spatial Information Research
• /
• 제16권3호
• /
• pp.291-301
• /
• 2008

대부분의 지리정보 시스템들은 유클리디안 공간을 기반으로 하고 있지만, 셀룰러 공간 역시 많은 지리정보 시스템 응용을 위한 기반 공간으로 사용될 수 있다. 셀룰러 공간에 존재하는 이동객체의 이동 형태를 분석하기 위해서는, 유클리디안 공간과 분명히 다른 특징을 갖는 셀룰러 공간상에 존재하는 이동객체들의 유사도에 대한 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 셀룰러 공간에 존재하는 이동객체의 특성에 대해 살펴보았다. 이에 따라, 셀룰러 공간에 존재하는 궤적들 간의 유사도를 정의할 수 있는 2가지의 비교지수를 제시하고, 실험을 통해 제시한 비교 지수들 간의 차이를 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.69-74
• /
• 2009

공공장소에서의 유기물은 의도적 공공테러를 목적으로 폭발물이나 화학물질 등을 포함할 수 있기 때문에 일단 가능한 위험물로 반드시 다루어져야 한다. 공항이나 기차역과 같은 대형 공공장소에서는 전체 영역을 감시하는 모든 모니터를 점검할 보안 인력을 유지하는데 있어서 비용적 측면의 한계가 있게 마련이다. 이것이 비전 기술에 기반한 위험 유기물의 자동 검사 시스템을 개발하여야 하는 기본적 동기이다. 이 연구에서는 잘 알려진 DBE 기법을 적용하여 배경 이미지를 안정적으로 추출하는 것을 보이며, HOG 알고리즘을 적용하여 물체 분류에 있어서 사람과 물건을 구분하는 기능을 구현하였다. 제안된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 감시 지역의 한 실내 환경에 대해 금지구역 침범을 탐지하고 유기물에 대한 경보를 발생하는 실험을 수행하였다.