• 정보처리학회논문지A
• /
• 제18A권4호
• /
• pp.135-142
• /
• 2011

본 연구는 플래시 메모리 기반의 고성능 SSD (Solid State Disk) 구조를 위하여 디스크 참조 특성에 적응적으로 구동하는 효율적인 버퍼 구조와 구동 기법을 설계한다. 기존 SSD는 삭제동작 횟수의 제약은 물론 읽기와 쓰기 동작에 대하여 비대칭적인 성능을 보이는 특징을 갖고 있다. 이러한 삭제동작 횟수와 쓰기 동작의 지연시간을 최소화 하기 위해서는 다중 플래시 메모리 칩들에 대해 쓰기 동작은 병렬적으로 수행하는 정도를 최대화하여 운영하여야 한다. 따라서 플래시 메모리 칩들에 대한 인터리빙 레벨 (interleaving level)을 최대화 하기 위하여, 본 논문에서는 혼합 위치 사상 기법 (hybrid address mapping)과 슈퍼 블록 (super-block) 기반의 SSD 구조에 대하여 성능 증대와 증가된 장치 수명을 제공하기 위한 효율적 버퍼 구조를 제안한다. 제안한 버퍼구조는 응용 수행특성을 기반으로 최적의 임의/순차쓰기를 구분하며, 수행 성능에 중요한 순차쓰기 정도의 크기를 증대시키는 동적 융합 방법, 구동되는 버퍼구조와 사상 테이블의 효율적인 관리 구조를 설계하였으며, 이를 통해 기존의 단순한 버퍼 운영기법에 비하여 35%의 성능향상을 제공한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권6_1호
• /
• pp.1277-1290
• /
• 2020

지표수와 지하수로 이루어진 수자원은 세계적으로 가장 중요한 천연자원 중 하나로 여겨진다. 지난 세기 이후 급속한 산업화와 급증하는 인구로 인해, 생활용, 산업용, 농업용수 수요가 급증하고 있으며, 이에 대한 지하수 수요도 급증하고 있다. 따라서 지하수에 대한 지속 가능한 개발과 관리를 위해서는 정확한 위치기반의 지하수 가능성도 작성이 필수적이다. 최근에는 기계학습과 지리정보시스템 통합이 지하수 가능성도 작성에 효과적인 방법이 되고 있다. 이러한 통합접근법의 현황 파악을 위해 6년(2015~2020년) 동안 94편의 직접 관련 논문에 대한 체계적 검토를 실시했다. 문헌 검토에 따르면, 매년 발간되는 연구의 수는 시간이 지남에 따라 급격히 증가했다. 전체 연구 분야는 15개국에 걸쳐 있으며, 85%의 연구가 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크에 집중되었다. 지하수 산출 가능성 조사에는 20개의 변수가 자주 사용된 것으로 조사되었으며, 이 중 지형고도, 경사, 경사방향, 지형습도지수, 지질, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이 사용되었다. 이러한 문헌 연구는 최적의 결과를 위해 지하수 가능성도를 저비용 대체물이 아닌 현장 작업을 보완하는 도구로 사용해야 한다는 것을 보여준다. 마지막으로, 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국가축번식학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.303-311
• /
• 1999

본 연구는 정자세포로부터 분리된 genome 내 DNA를 PCR 기법으로 증폭시킨 후 random amplified polymorphic DNA(RAPD) 분석을 통해 무지개송어의 품종 내 유전적 특성과 변이성을 해석하고 품종의 특이 유전적 표지를 개발하기 위해서 수행되었다. 20 종류의 primer를 사용하여 RAPD 양상을 검색한 후 다형현상의 출현빈도와 band 수에 기초하여 이들 중 6개의 primer를 선정하여 이용하였다. 그 중에 4개의 primer는 17개의 RAPD marker를 나타내었고, 그중 primer 당 8개인 48개 (28%)의 band 가 다형성을 보여주었다. 6개의 primer 중 4개는 개체들 사이에 다형성을 나타내는 band를 나타내었다. Bandsharing 의 경우 연어와 비교될 만큼 무지개송어는 3개의 특이적인 DNA marker를 가지고 있었다 (2.3. 2.0 및 1.3kb). 같은 무작위 primer를 이용해서 나타난 개별적인 band는 단일 primer 가 무지개송어의 정자핵 DNA의 경우 적어도 3개의 독립적인 genome 내 다형성을 탐지해 낼 수 있다는 것을 제시하고 있다. 이러한 primer에 의해서 나타난 RAPD 다형성은 개체식별을 위한 유전적 표지인자로서 사용될 수 있는 가능성을 제시하였으며, RAPD-PCR은 많은 어종에서 다형현상을 밝혀내는 기술이라 할 수 있다. 본 연구는 RAPD marker가 풍부하고 재현성이 있으며 RAPD 다형성을 지닌 marker를 사용하여 이러한 중요한 양식대상어종에서 미래의 gene mapping과 MAS 를 위한 기초를 제공해 줄 수 있다. RAPD 다형성은 어류의 품종 분화를 위한 유전적 표지로서 유용한 것으로 결론지을 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
• /
• 제35권6호
• /
• pp.453-460
• /
• 2017

고압 송전선은 전선을 느슨하게 가선하여 약간의 이도를 유지하도록 되어있다. 현재 송전선의 이도를 측정하는 방법은 직접 측량에 의존하고 있고 비교적 정확한 값을 얻을 수 있지만, 송전탑에 직접 승탑하거나 가까이 접근해야하는 위험성 및 어려움이 있다. 본 연구에서는 대상체에 접근하지 않고 3차원 측정을 수행하기 위해 저가의 드론을 활용한 항공사진측량 기법을 사용하였다. 선형 구조물인 송전선은 매핑을 위한 특징점이 존재하지 않기 때문에, 송전선의 방향과 수직이 되도록 에피폴라 라인을 형성하여 입체 사진 처리기법을 통해 송전선의 3차원 매핑을 수행하고, 송전선의 처짐량을 도출하였다. 사진측량기법에 의한 측정 결과 무타겟 토탈스테이션을 사용하여 직접 측정한 두 지점의 송전선의 처짐량과 비교하였을 때 수직 정확도가 15~16cm로 파악되었고 이는 해당 지점 처짐량 대비 5% 이내 및 대상 송전선 이도량의 3% 이내에 해당하는 값이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제26권1호
• /
• pp.101-109
• /
• 2015

행정구역상 읍/면/동 단위의 소지역 (small area)별로 질병위험의 차이에 대한 분석을 위해, 2005년 기준 서울 행정동을 기준으로 2005년부터 2008년까지 질병, 사고, 암 사망자료에 대한 표준화 사망률 (SMR; standardized mortality rate)을 고려하였다. 소지역 단위로 질병사망률을 직접 추정하는 것은 소지역 내 표본수가 작아, 개발 소지역 단위에서의 직접 계산된 SMR은 그 추정치의 정도 (precision) 확보가 어려운 문제점이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 각 소지역간 효과 추정을 위해 공간적 상관성 (spatial correlation)을 가지는 다단계 일반화 선형모형 (HGLM; hierarchical generalized linear models)을 고려하였다. 이를 통해, 서울지역 동별 주요 사망원인에 따른 공변량의 효과 및 추정된 SMR을 근거로 질병지도 결과를 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권11호
• /
• pp.2492-2498
• /
• 2013

본 논문에서는 차선 이탈 경고 장치 시스템에서 사용될 수 있는 주행차선 추적 방법을 제안한다. 먼저 역투영 변환을 이용해 차량에 부착된 카메라로 입력 받은 영상의 원근 효과가 제거된 조감도 영상을 생성한다. 그다음 차선의 형태학적 사전 지식을 이용하여 차선 검출에 적합한 특징들을 추출한다. 이후 블록 단위의 관심영역에 해당하는 차선 특징을 클러스터링하고 차선 유사도 함수를 이용함으로써 잡음이 제거된 차선 특징들을 얻을 수 있다. 이후 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 알고리즘을 사용하여 차선 모델을 계산하고 칼만 필터를 이용하여 검출된 차선 모델을 추적한다. 제안하는 알고리즘은 고속도로 상의 다양한 환경에서 20ms 이내의 처리 속도와 90% 가량의 추적률을 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.40-44
• /
• 2002

Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.

• Composites Research
• /
• 제35권3호
• /
• pp.188-195
• /
• 2022

본 논문은 멀티스케일 공정-구조 해석의 방법론을 제안하고 단섬유층과 직물층으로 이루어진 배터리 하우징 파트에 적용한다. 특별히 마이크로스케일 대표체적요소(RVE: Representative Volume Element)안 기지의 불확정성을 고려하였다. 마이크로스케일의 RVE내 기지 물성의 랜덤한 공간내 분포는 KLE(Karhunen-Loeve Expansion)을 통해 구현하였다. 공간상 랜덤분포된 기지 물성을 갖는 RVE의 유효 물성을 전산균질화를 통해 얻어 매크로스케일 유한요소 모델에 매핑하였다. 또한 하이브리드 공정해석을 통해 압축 성형 해석으로부터 얻은 잔류응력과 섬유배향을 매핑한 유한요소 모델과 드레이핑 공정 해석결과로부터 얻어진 섬유배향을 매핑한 모델을 결합하였다. 본 연구에 제안된 방법은 배터리 하우징 뿐만 아니라 다양한 재료 구성을 갖는 복합재료의 공정-구조해석을 통해 설계요구도를 엄밀하게 평가할 수 있을 것이라 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권9호
• /
• pp.2991-3007
• /
• 2022

Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제57권5호
• /
• pp.321-332
• /
• 2024

하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.