지표에서의 토양수분은 수문학적, 생태학적 과정에서 지표면과 대기 사이의 물과 에너지의 교환을 조절하는 매우 중요한 인자로써 최근 이의 시공간적 변동성에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 2004년 6~9월에 걸쳐 추진되었던 Soil Moisture Experiment 2004(SMEX04) 프로젝트를 통하여 측정된 미국 Arizona 주의 Walnut Gulch Experimental Watershed 유역에 대한 토양수분 데이터를 이용하여 건조 지역에서의 토양수분의 시공간적 변동성을 통계적 방법으로 해석하였다. 시간 안정도를 분석하여 각 지점의 강우사상에 대한 민감도를 분석하였고 공간 변동성 분석을 통해 유역 내 강우관측소 주변 5개 지점을 대상으로 각 지점의 평균토양수분과 이의 표준편차 및 변동계수와의 관계를 파악하였다. 연구 결과, 대상지역에서 토양수분의 공간적인 분포는 대수정규분포가 적합하다는 것과 건조지역에서 보이는 공통된 특징인 높은 공간적 변동성을 확인할 수 있었다. 또한 시간 안정도 분석을 통해 지점별로 시간과 강우 발생에 대해 민감한 정도를 분석하였으며, 강우사상이 토양수분에 큰 영향을 주는 인자인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 토양수분의 시공간적 변동 특성은 차후 인공위성 토양수분 데이터의 retrieval algorithm을 개선하는데 도움이 될 것이다.
램버시안 구름 모델(Lambertian Cloud Model)은 구름이 존재하는 대기의 연직 오존 분포를 효과적으로 산출하기 위해 사용되는 단순화된 구름 모델이다. 램버시안 구름 모델을 사용함으로써 복사 전달 모의에 필요한 구름의 광학적 특징들은 Optical Centroid Cloud Pressure(OCCP)와 Effective Cloud Fraction(ECF)으로 모수화되며, 각 모수의 정확도는 복사 모의 정확도에 큰 영향을 미친다. 하지만 OCCP 오차에 따라 발생하는 연직 오존 산출 오차는 복사 환경과 알고리듬 설정에 따라 다르게 나타나기 때문에 일반화가 매우 어렵다. 또한, OCCP 오차의 영향은 연직 오존 산출 과정에서 발생하는 다른 오차들과 혼재하기 때문에 이를 분석하는 것 또한 어렵다. 본 연구는 두 가지 방법을 사용하여 OCCP 오차로 인한 오존 산출 오차를 분석하였다. 첫 번째로, OCCP 오차가 최적 추정법(Optimal Estimation)에서 오존 산출에 미치는 영향을 모의하였다. 이를 위해 OCCP 오차에 따른 복사량 오차를 LIDORT 복사 모델로 산출하였다. 복사량 오차를 오존 산출 오차로 변환하기 위해 최적 추정법의 변환식에 복사량 오차를 대입하였고, 그 결과 OCCP를 100 hPa 높게 입력했을 때 전체 오존량이 약 2.7% 과대산출되는 것으로 나타났다. 두 번째로, 사례 분석을 통해 OCCP 오차로 인한 오존 오차를 확인하였다. 사례 분석을 위해 OCCP 오차를 가정하여 오존 산출 오차를 모의하였고, 이를 OMI 오존 프로파일 산출물인 PROFOZ 2005-2006의 사례에서 나타난 오존 오차와 비교하였다. 사례에서 나타난 오존 오차를 정의하기 위해서 이상적인 가정을 전제하였으며, 가정을 전제할 수 있도록 지표 반사도, 오존의 수평 변화율 등을 고려하여 비교적 안정적으로 오존 오차를 근사할 수 있는 49개의 사례를 선정하였다. 사례 분석 결과, 49개의 사례 중 27개(약 55%)의 사례에서 0.5 이상의 상관관계가 나타났다. 오존 프로파일 산출 특성을 고려하였을 때, 이러한 결과는 OCCP의 오차가 오존 프로파일 산출 정확도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 판명되었다.
탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
동해에서 CDOM의 광학적 특성과 순환을 이해하기 위하여 MODIS의 원격탐사반사도($R_{rs}$)를 이용한 기존의 CDOM 흡광계수 추정 알고리즘들(Semi-Algorithms (3개), Empirical-Algorithms (3개))을 현장관측 자료와 비교 평가하였다. 2009년부터 2011년까지 총 7번의 현장 관측 자료는 연안 해역에서부터 외양의 다양한 해양환경을 포함하고 있다. 본 연구 결과, 동해에서 Quasi-Analytical Algorithm (QAA_v5) 이 현장 $a_{CDOM}$(412) 값을 가장 유사하게 추정하였다. Quasi-Analytical Algorithm (QAA_v5) 알고리즘을 기준으로 Semi-analytical 알고리즘은 과소추정하는 경향을 보였다. 그러나 Empirical 알고리즘은 과대추정하는 경향을 보였다. $a_{CDOM}$(412)의 값이 높은 곳에서 위성관측 엽록소-a (Chlorophyll-a)의 값도 높았다. 이 결과는 CDOM이 엽록소-a의 함량 추정에 영향을 줄 수 있다는 가능성을 제시한다. 본 연구 결과는 세계최초 정지궤도 해색위성인 GOCI의 CDOM 알고리즘을 개선하는데 기초자료로 활용될 것이다.
본 논문에서는 기존의 무선 PKI(Public Key Infrastructure)에서 개선되어야 할 여러 가지 사항 중에서 핸드오버시 인증서 획득시간을 단축하기 위한 새로운 인증구조에서의 블러킹 확률 분석을 알아보고자 한다. 기존의 키 교환방식에서 키 교환 설정단계가 단순히 이산대수문제에 근거하여 수행되었지만 인증서 시간단축을 위한 무선 PKI 인증구조의 상호인증과정에서는 키 교환 설정단계에서 타원곡선을 적용하였다. 제안한 무선 PKI 구조 안에서의 핸드오버 방법과 블러킹 확률 분석에 대하여 알아보았다. 핸드오버 방법은 CRL(Certification Revocation List) 검색시간을 단축시킬 수 있으므로 기존의 방법에 비하여 단축된 핸드오버 처리시간을 보여준다. 기존 알고리즘과 제안한 인증구조를 비교하여 실험해 보았을 때 호 도착율, 큐의 서비스율, 큐 사이즈 변화에 관계없이 제안한 인증 기법이 모든 환경에서 기존 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다.
연관규칙(asscociation rule) 탐사(mining)는 대용량 데이타베이스로부터 사건간의 동시 발생 경향을 발견하는 작업이다. 기존의 연관규칙은 전체 트랜잭션에 대하여 성립하는 사건 간의 연관 관계만을 고려하고 있다. 그러나 어떤 연관규칙은 비록 전체 시간구간에 대해서는 신뢰도가 그리 높지 않더라도 특징 기간에서 특별히 강한 신뢰도로 성립할 수 있고, 이러한 정보를 알 수 있다면 의사 결정에 매우 유용하리라고 생각한다. 본 논문 에서는 임의의 부분 시간구간에서 특별히 높은 신뢰도를 갖는 연관성을 한시적 연관규칙(transient assosiation rule)이라 정의하고, 대용량의 데이타베이스로부터 한시적 연관규칙이 성립하는 시간구간을 탐사하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 불필요한 구간 검색을 배제할 수 있는 데이타 주도(data-driven) 검색 기법을 제시하고, 한 번의 데이타베이스 스캐닝(scaning)으로 다음 단계의 검색에 필요한 정보를 획득하여 주기억장치 상에 관리할 수 있도록 하는 효과적인 자료구조를 설계한다. 아울러 실험을 통해, 제안 알고리즘이 현장에 적용할 만한 시간 비용으로 수행됨을 보인다.
본 논문에서는 지문의 방향분포를 기반으로 하여 전처리과정을 최소화하고 특징벡터의 크기를 축소하여 개인의 인증 및 인식 시스템에서의 시스템 처리속도와 검색속도 향상을 주된 연구목적으로 하였다. 지문의 방향분포는 지문의 융선과 골이 이루는 부분적인 방향성분의 집합으로서 가버필터 뱅크를 통해 8-방향 성분들로 추출된다. 이렇게 생성된 방향분포는 불연속적인 특성을 갖게 되는데 이를 연속적인 방향성분으로 근사화하여 방향영상으로 시각화한다. 이 후 지문의 중심 이 되는 기준점을 설정하고 기준점으로부터 32-방향, 6-단계 거리에 미리 정해진 192개 지점에서의 방향성분값들을 추출하여 특징벡터를 생성한다. 그 결과 기존의 다른 알고리즘보다 작은 크기의 특징벡터를 사용함으로써 전체 처리속도는 훨씬 증가하면서도 같은 수준의 인식률을 얻을 수 있었다.
문서 범주화는 정보검색 시스템의 중요한 기능중의 하나로 문서들을 어떤 기준에 의해 그룹화를 하는 것을 말한다. 범주화의 일반적인 방법은 대상 문서에서 중요한 단어들을 추출하고 가중치를 부여한 후에 분류 알고리즘에 따라 문서를 분류한다. 따라서 성능과 정확성은 분류 알고리즘에 의해 결정됨으로 알고리즘의 효율성이 중요하다. 본 논문에서는 단어 가중치 계산 방법을 개선하여 문서분류 성능을 향상시키는 것을 소개하였다. Okapi BM25 단어 가중치법은 일반적인 정보검색분야에서 사용되어 검색 결과에 좋은 결과를 보여주고 있다. 이를 적용하여 문서 범주화에서도 좋은 성능을 보이는지를 실험하였다. 비교한 단어 가중치법에는 가장 일반적인 TF-IDF법와 문서분류에 최적화된 가중치법 TF-ICF법, 그리고 문서요약에서 많이 사용되는 TF-ISF법을 이용하여 4가지 가중치법에 따라 결과를 측정하였다. 실험에 사용한 문서로는 Reuter-21578 문서를 사용하였으며 분류기 알고리즘으로는 Support Vector Machine(SVM)와 K-Nearest Neighbor(KNN)알고리즘을 사용하여 실험하였다. 사용된 가중치법 중 Okapi BM25 법이 가장 좋은 성능을 보였다.
구조적 문서가 가지는 구조 정보는 문서로의 다양한 접근경로를 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 구조적 문서가 가지는 구조 정보를 활용하기 위해서는 문서의 구조에 대해서 색인을 해야 한다. 이때 내용색인뿐만 아니라 문서마다 구조정보를 저장하므로 색인에 필요한 공간이 커진다. 그러므로, 색인공간 오버헤드를 최소화시키면서도 엘리먼트간의 포함관계나 순서 등 문서의 순수 구조에 바탕을 둔 순수 구조 질의를 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 색인공간 오버헤드를 최소화하면서도 여러 유형의 구조 관련 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 구조 색인 구조와 GDIT자료구조를 제시한다. 제안하는 구조 색인 구조는 문서에 존재하는 가장 하위 엘리먼트만을 색인대상으로 하며, 검색엘리먼트가 존재하는 문서개수에 영향을 받지 않는다. 그리고 이 색인구조를 바탕으로 순수 구조에 대한 질의 처리과정을 보이고 색인공간에 대해 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 구조는 GDIT개념[2]에 바탕을 두고, GDIT기반의 색인기법을 사용한다.
물류의 증가로 생산된 제품이 소비자에게 전달되기 전 저장하는 제품 창고의 운영과 유지는 제품원가의 큰 부분을 차지하게 되었다. 취급작업 횟수의 감소, 신속한 출고 작업, 제품의 효율적 관리를 위해 저장설비의 설치, 저장 공간의 추가 확보 등의 시설 투자 방법으로도 이런 문제를 해결 할 수 있지만 기존 저장 공간을 최대한 활용함으로써 취급작업 수를 줄일 수 있다. 저장시설 내에서의 운영방법에는 여러 가지가 있겠지만 저장 공간의 제약이 있기 때문에 제품을 겹쳐 쌓아야 하고 그 경우 반드시 재취급을 고려해야 한다. 재취급 문제는 창고의 취급 효율을 결정짓는 가장 중요한 문제이다. 따라서 창고의 운영 효율을 높이기 위해서는 재취급을 최소화할 수 있는 방법을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 기대 재취급을 최소화하는 혼적결정 문제를 다루고자 한다. 혼적결정을 위한 최적화 모형을 제시하였고 해를 구하기 위한 유전자 알고리즘을 제시하였다. 이 연구결과는 컨테이너 터미널을 포함하여 재취급이 발생할 수 있는 창고의 운영에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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