• 충청수학회지
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• 제37권1호
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• pp.27-40
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• 2024

In this paper, we consider the higher-order HartreeFock equations. The higher-order linear Schrödinger equation was introduced in [5] as the formal finite Taylor expansion of the pseudorelativistic linear Schrödinger equation. In [13], the authors established global-in-time Strichartz estimates for the linear higher-order equations which hold uniformly in the speed of light c ≥ 1 and as their applications they proved the convergence of higher-order Hartree-Fock equations to the corresponding pseudo-relativistic equation on arbitrary time interval as c goes to infinity when the Taylor expansion order is odd. To achieve this, they not only showed the existence of solutions in L² space but also proved that the solutions stay bounded uniformly in c. We address the remaining question on the convergence of higherorder Hartree-Fock equations when the Taylor expansion order is even. The distinguished feature from the odd case is that the group velocity of phase function would be vanishing when the size of frequency is comparable to c. Owing to this property, the kinetic energy of solutions is not coercive and only weaker Strichartz estimates compared to the odd case were obtained in [13]. Thus, we only manage to establish the existence of local solutions in H^s space for s > $\frac{1}{3}$ on a finite time interval [-T, T], however, the time interval does not depend on c and the solutions are bounded uniformly in c. In addition, we provide the convergence result of higher-order Hartree-Fock equations to the pseudo-relativistic equation with the same convergence rate as the odd case, which holds on [-T, T].

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.144-159
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• 2014

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제28권4호
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• pp.305-310
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• 2011

The total electron content (TEC) using global positioning system (GPS) is analyzed to see the characteristics of ionosphere over King Sejong station (KSJ, geographic latitude $62^{\circ}13'S$, longitude $58^{\circ}47'W$, corrected geomagnetic latitude $48^{\circ}S$) in Antarctic. The GPS operational ratio during the observational period between 2005 and 2009 is 90.1%. The annual variation of the daily mean TEC decreases from January 2005 to February 2009, but increase from the June 2009. In summer (December-February), the seasonal mean TEC values have the maximum of 26.2 ${\pm}$ 2.4 TEC unit (TECU) in 2005 and the minimum of 16.5 ${\pm}$ 2.8 TECU in 2009, and the annual differences decrease from 3.0 TECU (2005-2006) to 1.4 TECU (2008-2009). However, on November 2010, it significantly increases to 22.3 ${\pm}$ 2.8 TECU which is up to 5.8 TECU compared with 2009 in summer. In winter (June-August), the seasonal mean TEC slightly decreases from 13.7 ${\pm}$ 4.5 TECU in 2005 to 8.9 ${\pm}$ 0.6 TECU in 2008, and the annual difference is constantly about 1.6 TECU, and increases to 10.3 ${\pm}$ 1.8 TECU in 2009. The annual variations of diurnal amplitude show the seasonal features that are scattered in summer and the enhancements near equinoxes are apparent in the whole years. In contrast, the semidiurnal amplitudes show the disturbed annual peaks in winter and its enhancements near equinoxes are unapparent. The diurnal phases are not constant in winter and show near 12 local time (LT). The semidiurnal phases have a seasonal pattern between 00 LT and 06 LT. Consequently, the KSJ GPS TEC variations show the significant semidiurnal variation in summer from December to February under the solar minimum between 2005 and 2009. The feature is considered as the Weddell Sea anomaly of larger nighttime electron density than a daytime electron density that has been observed around the Antarctica peninsula.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권12호
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• pp.1134-1149
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• 2013

Pub/sub 기술은 메시지 기반으로 데이터 생성자의 위치, 시간, 동기화 등에 대한 데이터에 제한 없이 접근할 수 있게 하는 특징을 가지므로, 데이터 중심 서비스를 위한 미들웨어 구축 기술로 널리 활용되고 있다. 국제 표준화 기구인 OMG (Object Management Group)에서 정의한 DDS (Data Distribution Service)는 pub/sub 기반의 미들웨어 기술로서, 미국 군용 장비의 표준 미들웨어로 채택되는 등 그 유용성이 높이 인정받고 있다. 그러나 publisher와 subscriber가 밀집된 환경에서는, 시스템 초기 부팅 시에 시스템 내 data 생산과 소비 주체가 되는 Participant와 Endpoint들을 탐색하는 과정에서의 지연 시간이 길다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 지역적으로는 넓지 않지만 시스템 내의 Participant와 Endpoint의 수가 밀집된 환경에서의 탐색 시간을 줄일 수 있는 방안을 제시한다. 기존의 DDS 표준에서 정의하고 있는 표준 탐색 단계인 Participant 탐색 단계와 Endpoint 탐색 단계를 통합하고 분산 해쉬 기법의 Successor 개념을 도입하여 각 Participant마다 메시지를 전달해야 하는 대상의 수를 줄였다. 메시지 전달대상의 수를 줄임으로써 전송 프로토콜로 TCP를 적용하는 것이 가능해져, 메시지 전달의 신뢰성을 높일 수 있었다. 네트워크 시뮬레이터를 통한 성능 평가에서 본 연구에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 10%의 탐색 시간으로 시스템 내 Participant와 Endpoint를 발견할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.39-47
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• 2010

영상 기반의 모션 캡처에 대한 연구는 인체의 특징 영역 검출, 정확한 자세 추정 및 실시간 성능 등의 문제를 풀기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 인체의 많은 관절 정보를 복원하기 위해 다양한 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수치적인 역운동학 방법의 단점을 개선한 실시간 모션 캡처 방법을 제안한다. 기존의 수치적인 역운동학 방법은 많은 반복 연산이 필요하며, 국부최소치 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 수치적인 역운동학 해법과 UKF를 결합하여 중간관절을 복원하는 방법을 제안한다. 수치적인 역운동학의 해와 UKF를 결합함으로써, 중간 관절 추정 시 최적값에 보다 안정적이고 빠른 수렴이 가능하다. 모션 캡처를 위해 먼저, 배경 차분과 피부색 검출 방법을 이용하여 인체의 특징 영역을 추출한다. 다수의 카메라로부터 추출된 2차원 인체 영역 정보로부터 3차원 정보를 복원하고, UKF와 결합된 수치적인 역운동학 해법을 통해 동작자의 중간 관절 정보를 추정한다. 수치적인 역운동학의 해는 UKF의 상태 추정 시 안정적인 방향을 제시하고, UKF는 다수의 샘플을 기반으로 최적 상태를 찾음으로써, 전역해에 보다 빠르게 수렴한다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제20권1호
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• pp.55-61
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• 2017

본 연구는 연안주민의 재해대응능력을 평가하기 위하여 설문조사를 실시하고, 그 특성을 분석하였다. 표본추출방법은 비확률표본추출법을 사용하였으며, 표본크기는 4,520명, 표본오차는 95% 신뢰수준에서 ${\pm}1.5%p$이다. 조사결과 10개 지문 중 비상연락망 파악이 72%, 재난방송청취가 68%로 비교적 높게 나타났으며, 지역자율방재단이 17%, 재난대비 훈련 참여가 18%로 낮게 나타났다. 또한 남성의 재해대응능력이 여성보다 높게 나타났으며, 응급처치요령과 재난대비 훈련 참여는 10대와 20대에서 높게 나타났다. 직업군별로는 공무원이 재해대응능력이 높게 나타났다. 지역적 분석결과 동해안에서 높게 나타났으며, 남해안지역에서 낮게 나타났다. 연안주민 재해대응능력을 배양하기 위한 국가적 차원의 재난대비교육 및 홍보 개선이 필요하다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권3호
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• pp.210-221
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• 2015

지형적인 형태와 지표면의 물리적인 특성은 기상장 뿐 만 아니라 대기질 수치 모델링에서도 가장 중요한 입력변수가 된다. 대부분 복잡지형에서 일어나는 국지적인 기상의 일변동들이 지형적인 불균일성에 의해 지배되기도 한다. 이러한 지형적인 특징들은 열적으로 유도된 대기흐름에 영향을 일으키며 직접적으로는 풍계의 변화를 가져오거나 지표면 가열 온도 자체에서의 중요한 변화를 가져와 간접적으로 영향을 주기도 한다. 복잡지형에서 이러한 변화양상들은 지형적인 특징 즉, 지형적 경사와 성질에 의한 태양복사 에너지의 불균등한 분배에 기인한다. 그러므로 기상장 묘사가 어려운 복잡지형에서는 관측값에 더 가까운 정확한 바람장을 예측하기 위해 상세한 지형 정보와 지표면 자료가 중요하게 된다. 본 연구에서는 상세한 지표면과 지형자료를 지표 경계자료로 활용한 MM5-A2C 모델을 이용하여 복잡한 지형적 조건을 가진 산지지역에서의 바람장 수치모의를 하고자 한다. MM5-A2C에 의해 유도된 기상장은 국지규모의 산지주변에서의 지형강제력에 의한 기상장 해석을 정밀하게 예측하여 모델 내의 지형적 조건이 미치는 영향에 대해 직접적인 영향을 주고 있음을 알 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제105권1호
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• pp.48-62
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• 2016

본 연구는 덕유산국립공원 향적봉 및 중봉 아고산대를 대상으로 총 48개소의 고정방형구를 설치하여 Z-M 식물사회학적 방법으로 군락유형분류와 임분 구조를 분석하였던 바, 신갈나무군락군에서 군락단위로 가문비나무군락, 까치박달군락, 피나무군락으로 분류되었으며 가문비나무군락은 물참대군, 백당나무군으로 세분되었다. 군단위로 물참대군은 복장나무소군과 까치밥나무소군으로 세분되었으며, 백당나무군은 각시원추리소군과 귀룽나무소군으로 세분되었다. 중요치를 분석한 결과, 교목층을 구성하는 주요 종으로는 신갈나무(23.9%), 구상나무(14.7%), 주목(10.2%), 가문나무(8.2%), 사스래나무(7.4%)로 나타났으며, 아교목층은 시닥나무(18.6%), 당단풍나무(18.4%), 신갈나무(8.9%)로 나타났으며, 관목층은 철쭉(20.7%), 당단풍나무(17.4%), 노린재나무(8.5%)로 나타났다. 식생단위 1의 지표종은 산수국, 들메나무, 물참대와 같은 아고산의 적습한 계곡부 또는 전석지 환경을 선호하는 종들이 나타났다. 종다양도는 식생단위 1, 4, 5는 생육환경이 이질적이고 복잡하거나 국소적인 교란이 있었을 것으로 사료된다. 가문비나무군락의 하위단위인 복장나무아군, 까치밥나무아군, 각시원추리아군, 귀룽나무아군의 식생단위 1, 2, 3, 4는 유사도 지수가 0.5 이상으로 식생단위 간 유사도가 높은 경향으로 나타나, 식생단위 간 구성종의 차이가 크지 않은 것으로 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제48권2호
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• pp.45-55
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• 2020

환경정의의 관점에서 도시공원은 시민들에게 신체활동 기회를 제공하는 중요한 어메니티 역할을 한다. 공정한 도시공원의 분배기준은 커뮤니티의 수요, 배경을 고려해 최대의 혜택을 나누는 것이다. 이에 본 연구는 사회경제적 지위에 따른 대구시 도시공원의 질적 공급 불균형을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 공원의 질적 수준 평가는 대구시 내 82개 근린생활권 및 도보권 근린공원을 대상으로 NGST(Neighborhood Green Space Tool)를 통해 진행하였다. 사회경제적 지위 변수(기초생활 수급자 비율, 한부모 가족 비율, 평균 주택매매가, 노후주택비율, 인구 당 공원 면적)는 그 형평성을 분석하였다. 조사를 통한 대구시 내 도시공원의 질적 형평성 특징은 다음과 같다. 첫째, 대구시 내 공원계획은 지자체 정책보다 주거단지와 병행해서 진행된다. 중심에서 외연부로 뻗어나가는 외곽주택지구 개발은 대구시 내 주민들의 사회 경제적 지위를 양분화 하였다. 구도심에 있는 행정동은 상대적으로 오래되고 제대로 관리 받지 못한 공원들이 많았다. 둘째, 대구시 내 근린공원은 전반적으로 레크레이션 시설 부족 문제를 겪고 있었으며, 이는 공원을 둘러싼 주거의 가치에 영향을 받았다. 레크레이션 시설 점수가 낮을수록 공원의 지형구배가 높았고 신체활동의 제약을 받았다. 셋째, 대구시 공원의 양적 공급은 공원의 질적 가치와 관련이 없었다. 일인당 공원면적은 충분했으나, 시민들이 생활권 내에서 실질적으로 사용하는 도시공원은 매우 적었기 때문에 질적 형평성을 나누는 기준이 될 수 없었다.