최근 인터넷 트래픽의 급격한 증가로 다양한 트래픽 처리를 위한 대역폭 확보 및 효율적인 트래픽 처리가 요구되게 되었다. 이러한 요구에 광대역의 대역폭을 지원하는 파장단위의 전송이 소개 되었으며 다양한 트래픽 처리를 위한 레이블 처리 절차가 연구 되었다. 본 논문에서는 기존의 MPLS 레이블 스택 처리 단위의 복잡성을 해결하고 광 신호의 정형화된 레이블 스택구조를 소개하여 LSP 터널 내 외부에서 발생하는 레이블 머징의 상관관계를 분석하였다. 적응적인 레이블 구조 및 머징 포인트를 적용함으로써 GMPLS에서 발생하는 계층적인 레이블을 획일적으로 단순화 시킬 수 있고 백본 네트워크의 요구에 따른 선택적인 레이블 선정기준은 비용 및 처리시간 측면에서 보다 유리한 장점을 가질 수 있다.
Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.
본 논문에서는 인간 시각 체계에 기반하여 주관적 화질의 열화없이 전송 정보량을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 전송 정보량을 조절할 수 있는 영역기반 초적속 부호화에 적합한 새로운 계층적 영상 분할 알고리즘을 제한한다. 제안한 알고리즘은 각 단계에서 수리 형태학에 기반한 영상 분할과 인간 시각 체계를 고려한 영역 볍합 고조로 이루어져 있다. 영상분할은 3단계의 계층적 구조로 이루어져 있으며, 영역 병합은 각 단계에서 인간 시각 체계에 기반하여 인간 시각이 구분할 수 없는 두 인접 영역의 쌍들을 추출한 후 영역 병합을 수행한다. 이때 인간 시각 체계에 기반하여 병합할 영역을 추출하고 제안한 병합을 우선 순위 함수에 의한 병합 우선 순위에 따른 영역 볍합ㅇ르 차례로 수행하여 영역의 수를 효과적으로 줄임으로써 영역기반 초저속 부호화시 과다한 윤곽선 정보로 인한 병목현상을 개선할 수 있다. 그리고 각 단계에서의 영역 병합시 정보량 조절 요소 값에 따라 전송 정보량을 조절할 수 있어 기존의 방법보다 유연한 분할 구조를 나타낸다. 실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 방법보다 PSNR 및 주관적 화질은 유사하나, 전송할 윤곽선 정보는 상당히 줄일 수 있어 영역기반 초적속 부호화를 위한 효율적 영상 분할 알고리즘임을 알 수 있다.
도로용량편람(2004)에 제시된 합류부 분석 방법론은 수요가 용량을 초과할 경우 정체가 발생한다는 가정을 전제로 하고 있다. 그러나 많은 경우, 본선과 연결로 수요의 합이 용량을 초과하지 않은 상태에서도 합류부에서는 정체가 발생하고 있는 실정이며, 현재의 분석방법으로는 본선 및 연결로가 정체발생과 관련하여 어떠한 영향을 끼치는지에 대한 분석이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 합류부 본선 및 연결로 수요교통량의 조합에 따라 발생할 수 있는 합류부 교통상태를 추정할 수 있는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 모형의 가장 큰 특징은 가변용량 개념의 도입인데 즉, 합류부 본선 및 연결로 수요교통량의 조합에 따라 정체되지 않고 통과될 수 있는 최대통과가능교통량 및 정체발생시의 최대통과교통량 산정에 있다. 이를 통해 합류부의 교통상태가 정체될 것인지, 또한 정체시 최대통과교통량 및 정체규모는 얼마가 될 것인지 추정할 수 있었다. 한편, 현재 사용하고 있는 합류부 서비스수준 평가기법은 실제 교통상황을 반영하지 못함으로 인해 고속도로 현장에서는 정체상황이 발생되고 있으나 수요가 용량을 초과하지 않았다는 이유로 정상교통류 상태로 평가하는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 보다 현실적인 합류부 서비스수준 평가기법을 제시하기 위해 본 연구에서 개발한 합류부 분석방법론을 토대로 새로운 합류부 서비스수준 구분 기준을 제시하였다.
본 논문에서는 영역 인접성 그래프를 사용한 반복적 병합법으로 율왜곡 기반 영상 분할을 수행하는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 기법에서는, 인접한 두 영역간의 이질성을 율왜곡적 관접에서 고려한 Lagrange 비용함수로 표현하였다. 이 때 각 병합 단계에 맞는 Lagrange 상수를 추정하고 율왜곡 기반 비용이 최소가 되는 인접 영역 쌍을 탐색하여 이들을 새로운 영역으로 병합하였다. 이러한 병합과정은 어떤 정지조건에 이를때까지 반복한다. 제안된 분할법은 영역기반 부호화 혹은 분할기반 부호화 기법에 적합한 분할법이다. 실험 결과, 256x256 L둠 에 대해서 영역기반 부호화를 수행하였을 때, 제안한 기법은 평균밝기 차이, 왜곡의 변화량 및 JPEG에 비하여 각각 2.5~3.5dB, 0.8~1.0 dB, 0.3~0.6 dB 정도의 PSNR 성능 개선이 있는 것으로 나타났다.
오피스 및 과학 분야의 문서 작업 등에서 XML의 사용이 보편화되고 협업이 요구됨에 따라 효과적인 XML 문서 병합 방법이 필요하다. 이에 대한 해결 방안으로 본 논문에서는 동일 원본 문서에 대한 다수 사용자의 편집 작업들의 병합을 위한 이론적 틀을 제시한다. 문서들의 병합시 문서 자체를 병합하는 기존의 방법들과는 달리, 사용자의 편집 작업을 원본 문서에 적용되는 일련의 편집 연산들, 즉 편집 스크립트로 표현하고 다수 사용자의 편집 스크립트들을 병합하고 원본 문서에 적용하여 문서의 병합 효과를 이루고자 한다. 이를 위해 삽입과 삭제연산으로 구성된 편집스크립트를 전제로 정적 편집 스크립트, 편집 스크립트의 간섭 및 충돌 등의 개념들을 정의하고 편집 스크립트들의 충돌 조건과 병합시 편집 스크립트 조정기법을 제안한다. 이 방법은 분산 환경에서 네트워크 부하를 줄이며 각 편집 작업의 의미가 보존되어 버전관리에 효과적이다.
PURPOSES : Climbing lanes on expressways managed by the Korea Expressway Corporation (KEC) have been hot potatoes due to conflicts between slow-moving vehicles such as trucks and other vehicles at the merging section as well as the less popularity with the slow-moving vehicles. In order to resolve such problems, KEC has altered existing climbing lanes to passing-type climbing lanes in 1999. The new type of climbing lanes showed an apparent improvement in mobility. For example, the speeds of vehicles using both climbing lane and other lanes improved a lot. However, there has been no clear evidence about improved safety. METHODS : This research effort was initiated to evaluate the safety of the new passing-type climbing lanes using the comparison-group(CG) method based on three-year-long traffic accident data sets before and after the change, respectively. RESULTS : The passing-type climbing lanes showed twice increased traffic accidents even though the traffic accidents on old type climbing lanes increased 1.1% during the same periods. In addition, in-depth study, the merging area of the passing-type climbing lanes was found out to be the weakest section where 43.8% traffic accidents out of total traffic accidents happened. It is noted that the merging area of the old type climbing showed only 25.0% traffic accidents. CONCLUSIONS : The new passing-type climbing lanes were found to be weak in terms of safety when compared with the old type climbing lanes. Especially, the merging area should be improved to reduce the risk of traffic conflicts between slow-moving vehicles and other vehicles.
이 논문에서는 차량 운반선에서 선적 계획과 하적 계획에 따른 차량 선적을 효과적으로 진행하기 위하여, 선박 내 데크에 차량을 효율적으로 배치하는 최적화 기법을 제안하였다. 이를 위해, 선박의 공간 정보를 나타내는 XML 데이터의 변환, 병합 및 분할 알고리즘, 유전자 알고리즘을 활용하였으며, 또한 최적화된 차량 배치 결과를 시각화하는 기능까지 구현하였다. 기존의 전형적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 선택, 교차, 변이, 엘리트 보존 등의 기법들을 활용하였으며, 특히 차량의 선적을 위한 선박 공간을 병합 및 분할하는 기법을 함께 제안하여 차량 배치 최적화 기법을 제안하였다. 실험 결과, 기존의 유전자 알고리즘만으로 최적화하기 힘든 부분에 제안한 병합 및 분할 기법을 적용하는 것이 최적화 과정에 효과적이었음을 확인할 수 있었다. 또한, 시각화 기법을 통해 차량 배치 결과를 도면 형태로 보여줌으로써 배치 결과의 효율성을 전문가가 쉽게 판단할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 물체의 경계선을 고려한 칼라 영상 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 원영상을 벡터 양자화한 후 양자화된 영상의 인덱스 맵을 이용하여 초기 영역을 설정하였다. 그 후 HSI컬러 공간을 이용한 영역 병합에서 물체의 경계선을 고려하기 위해 경계선 제한 성분을 적용하여 영역들을 병합하였다. 또한 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 그리 고 영역병합 알고리즘을 통해 반복적인 처리를 감소시킴으로써 처리 시간을 줄였다. 실험 결과에서는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과 및 처리소요시간에서 우수한 성능을 보였다.
보행능력은 의학적으로 다양한 뇌신경계 질환에서 사용되는 평가 지표이다. 보행에 관련된 뇌 활성화를 측정하고 분석하는 방법으로 뇌파 데이터에 대해 독립성분을 추출한 뒤 신호원 추정 및 시간-주파수 분석이 주로 사용된다. 기존의 트레드밀 기반 보행 뇌파 분석은 분할 측정한 뒤, 데이터를 병합하여 신호 전처리, 독립성분분석 및 신호원 추정을 수행하고 피험자 간 군집화를 통하여 대표 성분 클러스터들을 추출한다. 본 연구에서는 보행 뇌파에 대하여 데이터 통합 없이 각각의 분할 측정된 데이터에 대하여 개별적으로 신호 전처리, 독립성분분석 및 신호원 추정을 수행하고 모든 피험자로부터 추정된 독립성분에 대하여 피험자 간 군집화를 수행하는 새로운 방법을 제안한다. 데이터 통합이 독립성분 군집화 및 시간-주파수 분석에 미치는 영향을 조사하기 위해 기존의 통합 데이터에 기반한 두 가지 분석 방법과 본 연구에서 제안하는 데이터 통합이 없는 분석 방법을 비교하였다. 그 결과, 통합 데이터 방법들에서는 각각 2개씩의 성분 클러스터를 도출하였으나 제안하는 방법을 통해 4개의 성분 클러스터를 도출, 적은 피험자 수에도 불구하고 세분화된 보행 뇌 신호 성분 클러스터를 도출할 수 있었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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