이 연구에서는 지진하중을 받는 빌딩구조물에 대한 복합구조제어시스템의 최적설계방법을 제시한다. 복합구조제어시스템의 설계는 구조물의 부재뿐만 아니라 수동제어시스템 및 능동제어시스템의 용량 및 위치 최적화 과정으로 정의된다. 최적설계는 이 연구에서 제안된 다단계 목표계획법(Multi-Stage Goal Programming)을 이용하여 최적화문제를 정식화하고 목표갱신 유전자알고리즘(Goal-Updating Genetic Algorithm을 적용하여 합리적인 최적화를 진행해가는 과정으로 구성된다. 다단계 목표계획법에서는 구조물의 층간 상대변위와 제어시스템의 용량에 대한 설계목표를 여러 단계로 선정하고, 각 물리량과 설계목표간의 정규화된 거리 합으로서 목적함수를 정의한다. 목표갱신 유전자알고리즘은 각 단계별 설계목표를 만족하는 최적해를 검색하고, 현 단계의 모든 설계목표를 만족하는 최적해가 존재할 경우 설계목표를 순차적으로 갱신함으로써 보다 상위수준의 설계목표로 접근해 나아간다. 지진하중을 받는 9층의 빌딩구조물에 대한 수치 예를 통하여 복합구조제어시스템의 통합최적설계 과정을 기술하였고, 구조부재, 수동 및 능동제어시스템이 균등분포된 구조물과 최적 설계결과를 비교하여 제시하는 방법의 효율성을 검증하였다.
Generalized Processor Sharing(GPS) 기반의 공정큐잉(Fair Queueing) 알고리즘들은 세션들에게 서비스율과 지연시간 보장 서비스를 제공할 뿐만 아니라, 순시적 공유(instantaneous sharing)를 통해 각 세션에게 공정서비스를 제공한다. 이 공정서비스는 현재 서버에 대기중인 세션들의 과거에 받은 서비스 양에 관계없이 그 세션의 가중치에 비례하여 서버 용량을 분배한다. 그러나 이 공정서비스는 장기적 측면에서 같은 가중치를 가지는 세션에게 세션의 트래픽 패턴에 따라 다른 지연시간과 대역폭 QoS(Quality of Service)를 제공한다. 이러한 장기적 측면의 불공정 서비스를 최소화하기 위해, 본 논문에서는 지연시간과 대역폭 관점에서 서비스 가치(Value of Service)를 정의한 지연시간-대역폭 정규화 모델을 제안한다. 이 정규화 모델에서 정의한 서비스 가치 개념을 사용하여 각 세션에게 지연시간-대역폭 관점의 공정한 서비스를 제공하는 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘과 기존의 공정큐잉 및 서비스 커브 기반의 알고리즘과 비교를 통해 제안된 알고리즘은 세션들에게 장기적 측면의 공정서비스를 제공하고, 다양한 트래픽 특성을 갖는 세션에 대해 서비스율과 지연시간 보장에 대한 재조정 없이 동적으로 트래픽 특성에 적응하여 서비스하는 것을 관찰할 수 있다.
MODIS 자료를 이용한 대규모 작물 분류에는 MODIS 자료의 상대적으로 낮은 공간해상도로 인한 분광학적 혼재 양상이 두드러지게 나타난다. 이러한 분광학적 혼재를 완화하기 위하여 이 연구에서는 작물의 분광특성을 이용하여 특정 작물의 계층을 선택적으로 구분하고 상세 분류를 수행하는 선택적 계층 분류 방법론을 제안하였다. 제안 방법론에서는 특정 작물에 대한 선택적 분류를 수행함으로써 작물간의 혼재를 완화하고 구분력을 향상시킬 수 있다. 제안 방법론의 적용성 평가에는 중국 길림성의 길림시를 대상으로 MODIS 정규식생지수 자료와 근적외선 자료를 이용한 작물 분류의 사례 연구를 수행하였다. 먼저 근적외선 자료의 무감독 분류를 수행하여 벼의 재배지역을 우선적으로 추출한 후에, 시계열 정규식생지수 자료를 이용하여 벼 재배지역이 아닌 영역을 대상으로 옥수수와 콩의 상세 분류를 수행하였다. 사례 연구 결과, 제안 방법론은 유사한 분광특성을 갖는 작물의 계층을 선택적으로 구분함으로써 기존 시계열 정규식생지수 자료와 근적외선 자료를 함께 이용하는 감독 분류 결과보다 향상된 분류 정확도를 나타내었다. 따라서 신뢰성 있는 작물 구분도 제작에 제안 방법론이 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 인구집중으로 인한 도시개발 및 사회기반 시설의 확충 등의 인위적 현상과 지구온난화 및 가뭄, 홍수, 산불 등 자연적 현상 등 다양한 요인으로 인해 토지피복 변화가 발생하고 있다. 이러한 토지피복변화의 원인과 영향, 그리고 탐지방법에 대한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 기존 연구들은 대부분 주어진 임계치를 기준으로 '변화' 또는 '무변화'의 양분된 결과를 도출한다. 따라서 본 연구에서는 확률에 기초하여 공간자기상관과 핫스팟 탐지를 결합한 변화탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 기존의 핫스팟 탐지 알고리즘인 AMOEBA(A Multidirectional Optimal Ecotope-Based Algorithm)에서 나타나는 과다탐지의 경향을 개선하여 핵심적인 토지피복 변화의 핫스팟을 탐지하는 AMOEBA-CH(core hotspot)를 개발 및 적용하였다. 본 연구에서는 토지피복 변화의 확률과 공간자기상관에 기초한 픽셀 간의 공간적 상호작용을 고려하였으며, AMOEBA-CH의 인접-우세 모형을 통해 토지피복 변화의 핵심적인 핫스팟을 탐지하고자 한다. 본 연구에서 제시한 방법의 가용성을 테스트하기 위해 남한지역의 2000년과 2008년의 NDVI자료를 이용하여 토지피복 변화의 핫스팟 탐지를 수행하였다.
클라우드 컴퓨팅의 IaaS 서비스는 유지비용 없이 원하는 만큼의 고성능 가상 머신을 사용할 수 있다는 장점 덕분에 대용량 병렬 프로그램을 실행하기 위한 고성능 컴퓨팅 환경으로 주목받고 있다. 이러한 고성능 컴퓨팅 환경에서 병렬 프로그램의 실행에 소요되는 시간은 태스크 스케줄링 알고리즘에 좌우된다. 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 태스크 스케줄링 알고리즘에 관한 연구는 사용자 부담 비용을 최소화하는 알고리즘이 주류를 이루었으며, 병렬 프로그램의 실행을 최대한 빨리 끝내기 위한 알고리즘에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 사용자 부담 비용 등의 제약 없이 병렬 프로그램을 최대한 빨리 끝내기 위한 알고리즘인 HAGD 알고리즘과, HAGD 알고리즘이 사용하는 새로운 성능 향상 기법인 묶음 태스크 복제 기법을 제안한다. 묶음 태스크 복제 기법은 기존 태스크 복제 기법을 단순화하였으며, HAGD 알고리즘은 고성능 컴퓨팅 환경과 병렬 프로그램의 특성에 맞추어 태스크 삽입 기법 혹은 묶음 태스크 복제 기법을 사용한다. 성능 평가 결과, 제안하는 알고리즘이 환경 특성과 관계없이 우수한 표준화한 전체 실행 시간을 제공하는 것을 확인하였다.
본 논문은 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행함으로써 우수한 분할 성능을 얻을 수 있는 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들의 절대값을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로, 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정규화된 색차합 영상의 상위 6비트를 비트연산하여 Y/C 비트 평면합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 Y/C 비트 평면합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 정교한 분할 결과를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있다. 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성을 갖는 영상들에 전역적인 파라미터를 사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, Y/C 비트 평면합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
그래프 컷(graph cuts) 방법은 주어진 사전정보와 각 픽셀간의 유사도를 나타내는 데이터 항(data term)과 이웃하는 픽셀간의 유사도를 나타내는 스무드 항(smoothness term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로, 최근 영상 분할에 많이 이용되고 있다. 기존 그래프 컷 기반의 영상 분할 방법에서 데이터 항을 설정하기 위해 GMM(Gaussian mixture model)을 주로 이용하였으며, 평균과 공분산을 각 클래스를 위한 사전정보로 이용하였다. 이 때문에 클래스의 모양이 초구(hyper-sphere) 또는 초타원(hyper-ellipsoid)일 때만 좋은 성능을 보이는 단점이 있다. 다양한 클래스의 모양에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 mean shift 분석 방법을 이용한 그래프 컷 기반의 자동 영상분할 방법을 제안한다. 데이터 항을 설정하기 위해 $L^*u^*{\upsilon}^*$ 색상공간에서 임의로 선택된 초기 mean으로부터 밀도가 높은 지역인 모드(mode)로 이동하는 mean의 집합들을 사전정보로 이용한다. Mean shift 분석 방법은 군집화에서 좋은 성능을 보이지만, 오랜 수행시간이 소요되는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 특징공간을 3차원 격자로 변형하였으며, mean의 이동은 격자에서 모든 픽셀이 아닌 3차원 윈도우내의 1차원 모멘트(moment)를 이용한다. 실험에서 GMM을 이용한 그래프 컷 기반의 영상분할 방법과 최근 많이 이용되고 있는 mean shift와 normalized cut기반의 영상분할 방법을 제안된 방법과 비교하였으며, Berkeley dataset을 기반으로 앞의 세 가지 방법보다 좋은 성능을 보였다.
본 연구의 목적(目的)은 현재 한국에서 자료획득이 비교적 용이한 AVHRR 위성자료(衛星資料)를 이용하여, 한반도 전지역(全地域)을 대상으로 식물(植物)의 시기별(時期別) 변화유형(變化類型)을 분석하고, 이를 응용하여 주요식생(主要植生)의 분포를 구분하고자 한다. 1991년 1년동안 NOAA-11 위성에서 수신(受信)된 AVHRR 자료중 비교적 운량(雲量)이 적은 날을 택하여 총 27일분의 일별영상자료(日別映像資料)를 추출하였다. 일별영상자료는 먼저 광학적(光學的) 보정(補正)을 마친 후, 적색(赤色)파장대 및 근적외선(近赤外線)파장대에서의 반사특성(反射特性)을 조합한 식생지수(植生指數)(NDVI-Normalized Difference Vegetation Index)로 변환되었다. 구름으로 덮혀있는 지역의 식생지수는 식물이 존재하는 지역보다 상대적으로 낮은 값을 나타내므로, 구름제거를 위하여 4-5개의 일별식생지수자료(日別植生指數資料)를 중첩한 뒤 각 화소(畵素)지점의 식생지수중 최대치를 선택함으로써 구름의 영향이 최소화된 월별식생지수자료(月別植生指數資料)가 산출되었다. 월별식생지수자료는 식물 생장의 연중변화(年中變化)를 비교 분석하기에 용이하도록 비생장기간(非生長期間)까지 포함하여 2월, 3월, 5월, 8월, 9월, 그리고 11월까지 6개가 산출되었다. 식생별로 상이(相異)한 계절별 잎의 발달상태에 따라, 6개의 월별식생지수자료(月別植生指數資料)에 나타나는 식생지수의 변화특성을 이용하여 식생분류(植生分類)를 실시하였다. 사용된 자료의 광학적 해상력(解像力)을 고려하여 분류집단은 침엽수림, 활엽수림, 침활혼효림, 농지, 초지관목림, 그리고 도시지역으로 구분하였다. 컴퓨터분류방식은 식생지수(植生指數)의 변화유형이 비슷한 집단끼리 스스로 규합(糾合)되게 하는 무감독류집분류법(無監督類集分類法)(unsupervised clustering)을 채택하였다. 컴퓨터분류 결과를 기존의 산림자원조사자료(山林資源調査資料)와 비교한 결과 상당히 근접한 통계치를 보여주었고, 산림지역내(內)에서도 침엽수림, 활엽수림, 혼효림의 구분 또한 만족할만한 결과를 나타내고 있다. 넓은 지역을 대상으로 필요한 영상자료(映像資料)를 비교적 신속하고 용이하게 수신(受信)할 수 있고, 타(他) 위성자료에 비교하여 자료의 양이나 가격 측면에서 유리한 AVHRR자료는 한반도 규모에 상응하는 넓은 지역의 식생현황을 주기적으로 모니터링하기에 적합한 위성자료로 판단된다.
The purpose of this study is to investigate climatological variations from the temporal and spatial surface particulate organic carbon (POC) estimates based on SeaWiFS spectral radiance, and to determine the physical mechanisms that affect the distribution of pac in the Gulf of Mexico. 7-year monthly mean values of surface pac concentration (Sept. 1997 - Dec. 2004) were estimated from Maximum Normalized Difference Carbon Index (MNDCI) algorithm using SeaWiFS data. Synchronous 7-year monthly mean values of remote sensing data (sea surface temperature (SST), sea surface wind (SSW), sea surface height anomaly (SSHA), precipitation rate (PR)) and recorded river discharge data were used to determine physical forcing factors. The spatial pattern of POC was related to one or more factors such as river runoff, wind-derived current, and stratification of the water column, the energetic Loop Current/Eddies, and buoyancy forcing. The observed seasonal change in the POC plume's response to wind speed in the western delta region resulted from seasonal changes in the upper ocean stratification. During late spring and summer, the low-density river water is heated rapidly at the surface by incoming solar radiation. This lowers the density of the fresh-water plume and increases the near-surface stratification of the water column. In the absence of significant wind forcing, the plume undergoes buoyant spreading and the sediment is maintained at the surface by the shallow pycnocline. However, when the wind speed increases substantially, wind-wave action increases vertical motion, reducing stratification, and the sediment were mixed downward rather than spreading laterally. Maximum particle concentrations over the outer shelf and the upper slope during lower runoff seasons were related to the Loop Current/eddies and buoyancy forcing. Inter-annual differences of POC concentration were related to ENSO cycles. During the El Nino events (1997-1998 and 2002-2004), the higher pac concentrations existed and were related to high runoffs in the eastern Gulf of Mexico, but the opposite conditions in the western Gulf of Mexico. During La Nina conditions (1999-2001), low Poe concentration was related to normal or low river discharge, and low PM/nutrient waters in the eastern Gulf of Mexico, but the opposite conditions in the western Gulf of Mexico.
칠레에 위치한 남부화산지역(SVZ, Southern Volcanic Zone)에는 화산활동이 매우 활발한 Mt. Villarrica와 Mt. Llaima 화산 있으며, 두 화산은Stratovolcano 형태이고 정상부에 만년설이 존재한다는 공통점이 있다. 본 연구에서는 시계열적으로 활용 가능한 위성영상자료를 활용하여 25년간 두 화산의 만년설의 변화와 화산활동과의 상관관계를 분석하고자 한다. 연구를 위해, 1986년 9월부터 2011년 2월까지 총 60장의 Landsat-5 TM 및 Landsat-7 ETM+자료를 사용하였으며, 위성영상 기반의 NDSI(Normalized Difference Snow Index) 알고리즘과 SRTM DEM을 활용하여 각 영상의 적설 면적 및 설선고도를 추출하였다. 최종적으로 화산활동에 직 간접적으로 영향을 받는 적설변화양상의 정량적 지표가 되는 적설면적, lower-snowline, upper-snowline을 위성영상으로부터 추출하여 각각의 비교 분석을 통해 화산활동 유추 가능성을 확인하였다. 분석 결과, Villarrica화산은 Llaima 화산에서 적설면적이 20 이하일 때, lower-snowline이 1,880m을 이상일 때 55%이상의 확률로 화산 활동이 있었음을 확인 가능하였다. 또한 두 화산의 upper-snowline이 -170m 이하 일 때, 90% 이상의 확률로 화산이 분화하였음을 확인 할 수 있다. 따라서 화산의 적설 변화는 화산활동과 밀접한 상관성이 있으며, 적설을 모니터링하는 것으로 화산활동을 간접적으로 유추하는 것이 가능하다는 것을 밝혀내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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