• Title/Summary/Keyword: Low Cost Evaluation Method

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도심소하천 식생조사에서 현장사진과 UAV 근적외선 영상의 비교평가 (Comparative Evaluation of UAV NIR Imagery versusin-situ Point Photo in Surveying Urban Tributary Vegetation)

  • 이정주;황영석;박성일;엄정섭
    • 환경영향평가
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    • 제27권5호
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    • pp.475-488
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    • 2018
  • 현재 도심 소하천의 식생조사는 주로 현장조사에 의존하여 이루어진다. UAV NIR(Unmanned Aerial Vehicle Near Infrared) 영상은 매우 낮은 고도에서 취득할 수 있어 도심 소하천과 같이 폭이 매우 좁은 표적(10m 내외)에 필요한 정보를 효율적으로 제공할 수 있다. 하지만 UAV NIR영상이 도심소하천의 식생 조사도구로서 검증되지 않아, UAV NIR 영상과 현장사진을 통합한 선행연구는 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 전통적인 원격탐사의 영역이 아니었던 국부적인 대상인 도심소하천 식생조사에서 UAV NIR 영상과 현장사진의 비교평가를 실시하였다. 하천 식생조사 결과를 실무에서 활용하는데 필요한 요구 사항을 고려하여 광역공간정보, 미시적인 정보 및 정량적인 데이터 확보 등 다양한 측면에서 분석이 수행되었다. UAV NIR 영상은 전통적인 현장조사에서 취득할 수 없었던 거시적인 주변 환경(예: 인공적인 토지 이용에 따른 영향)에 따른 식생군집패턴의 변화를 추적할 수 있었다. 현장조사는 전세계적으로 도심 소하천 식생 모니터링 방법으로 정착되었지만, 거시적인 정보의 취득에서 상당한 한계를 노출하였으며 정량적인 정보를 확보하는 과정에서도 신뢰성에 한계를 노출하였다. 본 연구가 도심 소하천의 식생조사에서 거시적이고 정량화되고 객관적인 데이터가 부재하여 직면하였던 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 UAV NIR 원격탐사에서 확보할 수 있는 정보의 수준을 파악할 수 있는 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

고성능 컴퓨팅 기반 디지털매뉴팩처링 교과목의 산·학·연 협력 운영에 관한 사례연구 (A Case Study on High-Performance-Computing-based Digital Manufacturing Course with Industry-University-Research Institute Collaboration)

  • 서영성;박문식;이상민
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.610-619
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    • 2016
  • 제품 및 설비의 3차원 디지털 모델을 기반으로 제품 생산 시 이루어지는 모든 공정 및 제품을 구성하는 재료의 기계적 거동 등을 초기 설계 과정에서 미리 시뮬레이션 해봄으로써 저비용으로 보다 신속하고 신뢰성 있는 설계를 할 수 있도록 돕는 일련의 기술들을 디지털매뉴팩처링 기술이라 부른다. 그러나 이 기술들을 수행할 수 있는 전산적 인프라스트럭처의 가격이 매우 높을 뿐만 아니라, 특히 중소 제조 기업규모에서는 그러한 시뮬레이션 결과를 정확하고도 효율적으로 설계에 적용할 수 있는 전문 인력이 절대적으로 부족한 실정이다. 이러한 점을 고려하여 한국과학기술정보연구원(KISTI), H대학교 그리고 지역 중소기업체 등이 협력하여 고성능 컴퓨팅 기반 디지털 제조 전문 인력 양성을 위한 산학연 협동 디지털매뉴팩처링(DM) 트랙을 H대학교에 설치하여 운영 중이다. 본 논문에서는 이 과정을 이수하는 학생들이 졸업 후에 산업체에서 디지털매뉴팩처링 실무에 바로 투입되어 일할 수 있는 일련의 교육 과정 사례를 보여준다. 2013년부터 2년간 진행했던 디지털매뉴팩처링 트랙 강의의 운영 사례를 수록하되, 설립 과정, 강의 내용, 실습 내용, 학생들의 평가 및 개선 방향 등을 정리하였다. 전반적으로 트랙 운영, 교과목 운영, 학생들의 학습 성취도 면에서는 성공적이었으며, 향후 보다 많은 학생들의 활발한 참여와 더불어 취업이나 인턴십 제공, 캡스톤디자인프로젝트의 협동 운영 등을 포함한 참여 기업의 보다 적극적인 관심을 촉진하여, 전국적인 디지털매뉴팩처링 인력 양성 네트워크로 확대해 나갈 수 있을 것으로 보인다.

대용량 파일시스템을 위한 선택적 압축을 지원하는 인-메모리 캐시의 설계와 구현 (Design and Implementation of an In-Memory File System Cache with Selective Compression)

  • 최형원;서의성
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권7호
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    • pp.658-667
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    • 2017
  • DRAM 기반의 인메모리 캐시는 고비용으로 인해 용량을 늘리는 데에는 한계가 있다. 이를 위해 압축을 이용하여 더 많은 데이터를 캐시하는 기법들이 연구되어 왔다. 그러나 압축은 높은 처리부하와 반응 지연을 야기한다. 본 논문에서는 섀넌 엔트로피를 통해 파일의 압축률을 낮은 오버헤드를 통해 고속으로 예측하여, 높은 압축률을 가진 파일만 압축하는 선택적 압축 기법을 제안하였다. 또한 이를 파일시스템 내에서 실제 사용이 가능하도록 커널 레벨에서 파일 시스템을 위한 인메모리 캐시를 제공하도록 구현하였다. 실험 결과 선택적 압축 기법은 비 압축에 비해 약 18%의 실행시간 감소를 보이며, 전체 캐시 데이터 압축 방법에 비해서도 캐시 히트율의 감소에 의한 성능하락을 최소화 시키고, 동시에 압축에 대한 오버헤드를 줄여, 7.5%의 실행시간을 감소시킬 수 있음을 보였다. 또한 압축에 사용되는 CPU사용시간을 모두 압축 했을 때와 비교하여 28%감소시킬 수 있음을 보여주었다.

캐쉬 구성에 따른 3차원 쿼드코어 프로세서의 성능 및 온도 분석 (Analysis on the Performance and Temperature of the 3D Quad-core Processor according to Cache Organization)

  • 손동오;안진우;최홍준;김종면;김철홍
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.1-11
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    • 2012
  • 공정기술이 지속적으로 발달함에 따라 멀티코어 프로세서는 성능 향상이라는 장점과 함께 내부 연결망의 긴 지연 시간, 높은 전력 소모, 그리고 발열 현상 등의 문제점들을 내포하고 있다. 이와 같은 2차원 멀티코어 프로세서의 문제점들을 해결하기 위한 방안 중 하나로 3차원 멀티코어 프로세서 구조가 주목을 받고 있다. 3차원 멀티코어 프로세서는 TSV를 이용하여 수직으로 쌓은 여러 개의 레이어들을 연결함으로써 2차원 멀티코어 프로세서와 비교하여 배선 길이를 크게 줄일 수 있다. 하지만, 3차원 멀티코어 프로세서에서는 여러 개의 코어들이 수직으로 적층되므로 전력밀도가 증가하고, 이로 인해 발열문제가 발생하여 높은 냉각 비용과 함께 신뢰성에 부정적인 영향을 유발한다. 따라서 3차원 멀티코어 프로세서를 설계할 때에는 성능과 함께 온도를 반드시 고려하여야 한다. 본 논문에서는 캐쉬 구성에 따른 3차원 쿼드코어 프로세서의 온도를 상세히 분석하고, 이를 기반으로 발열문제를 해결하기 위해저온도 캐쉬 구성 방식을 제안하고자 한다. 실험결과, 명령어 캐쉬는 최고온도가 임계값보다 낮고 데이터 캐쉬는 많은 웨이를 가지는 구성을 적용할 때 최고온도가 임계값보다 높아짐을 알 수 있다. 또한, 본 논문에서 제안하는 캐쉬구성은 쿼드코어 프로세서를 사용하는 3차원 구조에서 캐쉬의 온도 감소에 효과적일 뿐만 아니라 성능 저하 또한 거의 없음을 알 수 있다.

고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘 연구 (Study of Improved CNN Algorithm for Object Classification Machine Learning of Simple High Resolution Image)

  • 이협건;김영운
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.41-49
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    • 2023
  • CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.

인조혈관대를 이용한 허혈성 승모판막 폐쇄부전의 수술적 치료 (Simple and Effective Surgical Repair with Vascular Graft Strip for Ischemic MR)

  • 민호기;이승훈;이주현;성기익;박계현;전태국;박표원;이영탁
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제36권9호
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    • pp.646-650
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    • 2003
  • 허혈성 승모판막 폐쇄부전에 대한 수술적 교정은 그간 많은 수기들이 보고되어 왔다. 본원에서는 인조혈관편을 이용한 후판막륜 성형술을 통하여 좋은 조기성적을 얻었기에 보고하고자 한다. 대상 및 방법 : 2001년 12월부터 2003년 1월까지 본원에서 허혈성 승모판막 폐쇄부전으로 진단받고 수술을 시행한 환자에서 유두근 파열에 의한 치환술 환자를 제외한 22명을 대상으로 하였고 남자는 13명이었다. 술 전 위험인자로는 저좌심실구출률(<35%)이 9예, 당뇨가 7예, 고혈압이 13예, 신부전(Cr>2.5 mg/dl)이 4예였다. 수술 수기는 좌심방이 작은 경우가 많은 이유로 승모판막의 노출을 용이하게 하기 위하여 상대정맥과 하대정맥에 각각 정맥캐뉼라를 삽관하고 양대정맥 위아래로 충분히 박리를 시행하였다. 약 6mm 두께의 인조혈관편으로 8∼10개의 단절 수평봉합뜨기를 이용하여 후판막륜을 줄여주었다(비대칭술이 14예, 대칭술이 8예). 동반 술기로는 관상동맥 우회로숭리 21예, Dor 술식이 3예, 삼첨판막 성형술이 1예, 미로술식이 1예, 대동맥-쇄골하동맥간 우회술이 1예 있었다. 결과: 수술 관련되어 사망은 1예가 있었고 이를 제외한 나머지 환자의 평균 역류지수는 2.95에서 0.88로 감소하였다. 그러나 술 전후로 평균 심실구출률은 별다른 변화는 없었다. 퇴원 직전 시행한 심초음파상 승모판막 폐쇄부전이 없었던 경우가 8예, 경미한 경우가 11예, 경도가 2예, 경도에서 중등도 사이가 1예 있었다. 결론: 인조혈관편을 이용한 후판막륜 성형술은 허혈성 승모판막 폐쇄부전의 치료에 있어서 안전하고 경제적인 방법으로 생각되며 향후 승모판막의 기능 평가를 위하여 장기간 추적 관찰이 필요할 것으로 생각된다.