본 논문에서는 광 회절 단층 촬영 (Optical Diffraction Tomography, ODT) 기법을 사용해 얻어진 세포 영상을 3차원 가상 공간에 시각적으로 표현하고 기존의 세포 영상들과의 일치감을 주는 색상 매핑 기술을 포함한 가시화 프레임 워크를 소개한다. 전체 볼륨을 구성하는 내부 구조에 대한 정보가 잘 알려져 있거나 명확하게 구분 가능한 인체의 장기 또는 산업 기기와 같은 기존의 볼륨 데이터와는 달리 세포 영상 데이터는 세포소기관들 간의 경계가 모호하거나 상황에 따라 형상의 변화가 다양하다는 특징을 가지고 있어, 세포의 형상에 대한 일관적인 시각 표현이 상대적으로 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 세포의 3차원 형상을 실시간으로 렌더링 할 수 있는 가시화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 우선 세포의 3차원 형상을 나타내기 위해 볼륨 데이터의 가시화에서 널리 활용되고 있는 볼륨 렌더링 기법을 ODT 영상에 맞게 적용했으며, 빈 공간 교란 기법을 통한 렌더링 결과의 개선으로 세포내 구조의 연속성을 나타낼 수 있게 했다. 또한 다중 전이 함수에 대해 레이어 기반 독립 렌더링을 적용하는 것을 통해 다수의 세포내 구조를 하나의 화면에 표현하는 복합 가시화 기법을 제안했다. ODT 영상 및 염색 영상을 동시에 촬영 가능한 현미경으로부터 얻어진 세포 영상을 가시화 하는 것을 통해 제시된 가시화 기법의 유용성을 확인했다.
작동기억 및 얼굴 영상에 대한 정보 처리 과정의 장애는 정신분열병 환자에서 나타나는 광범위한 인지기능 장애 중의 하나이다. 본 연구는 기능적 자기공명영상기법을 이용하여 정신분열병 환자군과 정상 대조군 간의 얼굴 영상의 작동기억에 관여하는 뇌 활성의 차이를 분석하고자 하였다 10명의 정신분열병 환자와 10명의 정상 대조군을 대상으로 선정하였다. 얼굴영상 자극을 이용한 1-back 작동기억 파라다임을 수행하는 동안 뇌 피질의 활성을 측정하기 위해 기능적 자기공명영상으로 두 군간의 뇌 활성의 차이를 SPM을 사용하여 분석하였다. 정신분열병 환자군은 정상대조군에 비해 작동기억 수행 점수가 유의하게 저하되어 있었다 환자군에서 대뇌의 좌측 방추상 이랑, 우측 위 전두 이랑, 양측 중간 전두 이랑, 도, 좌측 중간 측두 이랑, 설전부 피질과 소뇌의 사각엽과 충부의 활성이 감소되어 있었다. 반면, 외측 전전두 피질과 두정엽의 활성이 증가되었고, 또한 두 군 모두에서 우측반구의 활성이 증가되어 있었다. 정신분열병 환자에서 좌측 방추상 이랑의 활성이 감소된 것은 얼굴 영상에 대한 정보 처리 과정의 장애를 의미하며 기능적 자기공명영상분석법으로 작동기억능력의 유용성을 평가하였다.
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인한 홍수재해의 시 공간적 패턴의 변화가 복잡해짐에 따라 홍수범람 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하고 대응하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 1차적으로 지형, 지질, 토지피복, 기상 등의 자료를 기반으로 강우-유출-범람해석을 통해 침수면적 및 침수깊이 등 범람 정보를 획득해야 되며, 2차적으로 피해액 산정을 위해 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 한다. 하지만 개발도상국에서는 이러한 자료가 부족하고, 일부지역에서는 자료자체를 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 지형자료로부터 주요 지형학적 인자를 선정하고, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 이를 기반으로 광역 홍수범람지도를 작성하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 정확도 검증을 위해 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람에 대해 적용하였다. 실제 홍수범람 영상정보에서 획득된 침수면적과의 공간적 비교 검토 결과, 최저(38%, 방글라데시), 최고(78%)으로 평균적으로 약 60%의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 지형학적 인자 기반의 홍수범람지도 작성방법은 미계측유역에 대해서도 DEM만을 사용하여 홍수위험 지역을 쉽게 구분할 수 있다는 장점을 가지고 있어 1 2차원 범람해석 모형의 적용이 어려운 대유역에 대해 홍수범람 우려지역에 대한 공간정보를 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다.
선형 무선 센서 네트워크는 일반적으로 순차적 1:1 매핑을 통해 토폴로지가 구성되므로 네트워크의 신뢰성이 우수하여 국경감시, 철도선로 감시 등의 국가 주요 기반 시설 감시에 사용되고 있다. 이러한 선형 무선 센서 네트워크의 구성 요소인 센서노드의 위치를 식별하기 위한 기술들은 주로 GPS 활용 기법과 AOA 및 RSSI 활용 기법들이 제안되었다. 그러나 GPS나 AOA를 이용하는 것은 노드 크기 및 제작비용에 영향을 미치므로 실용적인 센서 네트워크 구축이 쉽지 않고, RSSI 등은 전파환경과 장비의 특성에 따라 위치 식별도의 편차가 커지므로 오류 보정 알고리즘이 복잡해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 센서노드들의 메시지 송신 및 수신에 대한 시각소인에 기반한 계층적 거리측정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS, AOA, 그리고 RSSI 등을 활용하지 않고 노드간의 측정된 거리를 이용하여 그들의 위치를 식별할 수 있다. 노드간의 거리측정을 위해 수행되는 5개의 알고리즘은 300 MHz 이상의 수정 진동자인 경우에 최대 1m 이내의 오차 범위에서 거리측정이 가능할 것으로 기대된다.
일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.
RCS(Radar Cross Section)는 레이더 신호가 반사되어 수신되는 파장의 강도를 나타내는 가상의 영역이다. 함정의 RCS는 고유의 스텔스 성능을 나타내고 이 값이 곧 함정의 생존성을 나타내기 때문에 이를 감소시키기 위해 함정설계 단계부터 건조까지 다양한 분야에서 노력하고 있다. 함정의 RCS 값은 설계도면과 CAD 모델을 활용하여 예측할 수 있지만, 실제 운항 환경인 해상에서는 해수면 클러터(Clutter)와 다중경로 반사가 발생하므로 해상에서 RCS 값을 측정할 필요가 있다. 하지만 이러한 RCS 예측 값과 측정값은 사용자에게 단순한 상대적인 크기만 제공할 뿐 이를 활용할 방법에 대해서는 연구가 많이 진행되지 않았다. 본 논문에서는 함정의 실 운항환경에서 측정된 3차원 RCS 측정 데이터를 활용하여 함정에 다가오는 유도탄에 대응할 수 있는 기법을 연구하였다. 함정에서는 유도탄의 위치 정보를 추적하여 유도탄에서 바라보는 함정의 고각 및 방위각을 추정하게 되고, 이를 미리 측정된 3차원 RCS 측정값에 맵핑하여 RCS 값을 역산하게 된다. 또한, 유도탄의 이동 정보를 활용하여 유도탄이 바라보는 RCS를 미리 예측하고 이를 활용하여 함정의 기동 및 기만체계를 이용한 대응 계획을 제안하게 된다.
최근 부각되고 있는 도시지역의 환경문제 해결을 위해서는 다각적인 접근방법이 요구되는데, 도시지역에 산재해 있는 도시숲의 효율적 조성 및 관리는 그 방법 중 하나가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 도시숲의 경관생태학적 관리를 위한 평가지표를 설정하고, 대전광역시와 울산광역시 시가지에 분포하는 도시녹지를 대상으로 생물서식공간으로서의 비오톱 유형을 구분하였으며, 그 기능적 특성에 기초한 등급과 식생경관의 구성적 특성을 평가하였다. 평가지표 및 방법은 국내의 연구사례가 드물어 유럽에서 사용되고 있는 지표를 국내 실정에 맞게 수정 보완하였으며, 최종 결과는 합산평가 매트릭스법을 사용하여 분석하였다. 분석결과, 비오톱 유형은 기존 문헌의 조사결과와는 달리 면적이 다양성에 미치는 영향은 적은 것으로 분석되었으며, 중점 비오톱 등급은 공원의 면적 차이와 성립위치 및 인위적 간섭정도의 차이로 인해 남선공원과 함월산은 3등급, 보문산과 염포산은 4등급으로 나타났다. 생물서식공간으로서의 비오톱 기능평가 등급을 분석한 결과, 지역에 관계없이 3~5등급 즉 보통 이하로 나타나, 서식공간의 제공이라는 기능적 역할은 상대적으로 낮게 나타난 것으로 분석되었다.
항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
현재 남한에서는 270m 해상도의 강수분포도가 제작되어 활용되고 있지만, 북한지역에는 강수관측점의 수가 남한에 비하여 매우 적어서 남한과 같은 방법으로 강수분포를 추정하기는 어렵다. 자료가 불충분한 북한지방의 강수추정을 위해 우선 낮은 해상도의 강수기후도를 PRISM을 이용하여 제작하고 격자 내 지형특성을 반영하기 위해 여기에 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 '지형-강수 관계'에 근거한 보정값을 더하는 방법을 모색하였다. 남한 지역 270m 해상도의 DEM에서 자동기상관측소와 표준기상관측소 위치의 격자값을 추출하고 이들을 이용하여 AWS+KMA 및 KMA에 해당하는 가상지형을 만든 다음, 둘 간의 편차를 얻었다. 강수량에 대해서도 동일한 작업을 하여 둘 간의 편차를 얻어 경사향별로 고도편차-강수편차 간 회귀식을 도출하였다. 북한 지역의 270m 해상도의 DEM과 27개 기상대 고도 값으로 IDW한 가상지형 간의 편차를 구한 다음, 남한에서 얻은 회귀식을 적용하여 보정값을 계산하였다. 북한지역에 대해 2,430m 해상도로 PRISM모형을 구동하고 보정값을 적용하여 최종강수량을 얻었다. 제작된 강수기후도에 따르면 북한지방의 연간 총 강수량은 지역평균이 1,196mm이며 표준편차는 298mm인 것으로 추정된다.
본 논문은 고주파 해양레이더의 특징과 한국 연안해역에서 해양레이더망으로 생산된 주요 결과와 정보를 독자들에게 소개하고, 현존하는 레이더의 운영현황 목록을 만들며, 레이더 운영기술과 해류자료 활용에 관한 정보를 공유하고자 한다. 지난 20여년 동안 국내의 해양레이더 수는 현저히 증가하여 현재 44기 이상이 연안에 배치되어 있다. 대부분의 레이더는 주로 레이더 운영기관의 임무에 따라 해양안전, 조류예보 그리고 해류역학 이해를 목적으로 운영하고 있다. 논문 저자들은 본 논문이 해양레이더의 활용성을 조류와 해류역학 이해의 수준을 넘어서 어업, 해양레저활동, 해양자원 관리, 유류유출 대응, 연안환경 복원, 조난자 수색구조, 선박탐지 등으로 확장하는데 도움이 되기를 바란다. 이와 더불어 본 논문이 국가 해양레이더망 체계를 설립하여 해양영토 감시활동에 기여하고, 신호처리 기술을 포함한 국내 해양레이더 시스템을 개발하는데도 기여하기를 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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