This paper proposes an algorithm for automatically converting and displaying rainfall radar data on a 3D GIS platform. The weather information displayed like rainfall radar data is updated frequently and large-scale. Thus, in order to efficiently display the data, an algorithm to convert and output the data automatically, rather than manually, is required. In addition, since rainfall data is extracted from the space, the use of the display image fused with the 3D GIS data representing the space enhances the visibility of the user. To meet these requirements, this study developed the Auto Data Converter application that analyzes the raw data of the rainfall radar and convert them into a universal format. In addition, Unity 3D, which has good development accessibility, was used for dynamic 3D implementation of the converted rainfall radar data. The software applications developed in this study could automatically convert a large volume of rainfall data into a universal format in a short time and perform 3D modeling effectively according to the data conversion on the 3D platform. Furthermore, the rainfall radar data could be merged with other GIS data for effective visualization.
본 논문은 통합 개발 환경에서 여러 관점으로 작성된 설계 내역들을 효과적으로 분석하기 위한 방법론을 제안한다. 이 방법론은 설계 정보의 역할과 기능을 잘 명세하는 고유의 세부 내역과 관계를 추출하고, 연관된 다른 내역들을 웹 위에서 쉽게 접근하고 파악하기 위한 수단을 제공한다. 이를 위해, 이 방법론은 세부내역을 구분하여 분석 관점의 관계를 정의하는 방법, 웹 객체로 변환하는 방법, 웹 상에서 관계 정보에 따라 관련 내역으로 항해하는 방법을 제시한다. 이 방법론은 다음과 같은 세 가지 장점을 가진다. 첫째, 고안된 설계내역을 다양한 관점에서 분석하는 방식을 제공하며, 둘째, 여러 형식의 연관된 설계정보들을 웹의 하이퍼텍스트 항해 방식에 따라 쉽게 접근할 수 있다. 마지막으로, 웹을 기반으로 각 개발 방법론 내 설계내역의 고유 표현 방식과 독립적인 표현 수단을 사용함으로써 원격지 설계내역에 대한 공유 및 접근이 용이하다.
전자상거래상에서 경매가 활발해짐에 따라 경매용 에이전트와 경매 에이전트의 비딩 스트레티지 개발에 관한 연구가 중요한 관심의 초점이 되고 있다. 특히, 우세한 스트레티지가 알려져 있지 않는 복잡한 경매 환경에서의 에이전트 스트레티지 개발은 실용적인 의미를 가지고 있다 이 논문은 최적의 스트레티지가 존재하지 않는 연속이중경매(Continuous Double Auction, CDA) 환경에서 사용할 수 있는 "적응성 스트레티지"를 소개한다. 적응성 스트레티지는 현재 알려져 있는 P-스트레티지에 실시간 적응력을 부가하는 것을 주 아이디어로 한다. 적응성 스트레티지는 여러 종류의 알려진 스트레티지들 중 이제까지 좋은 성능을 보여준 스트레티지를 계속 사용하려는 탐색(exploitation)과 바뀌어졌을지도 모르는 새로운 환경에 적합한 스트레티지를 찾아내려는 이용(exploration)간의 균형을 꾀하며, 이를 각 스트레티지의 기대이득과 실행횟수사이의 상반관계를 고려하는 휴리스틱 탐색 함수를 이용하여 결정한다. 실험분석의 결과, 적응성 스트레티지는 (1) P-스트레티지가 잘 작동하지 않는 환경에선 P-스트레티지보다 높은 이득을, (2) P-스트레티지가 다른 종류의 단순한 스트레티지를 앞서는 환경에서는 P-스트레티지와 비슷한 이득을 보인다.
다양한 의료 IoT 디바이스들이 등장함에 따라 개인의 의료 데이터를 수집하고, 수집된 개인 의료 데이터로부터 개인 건강 상태를 분석할 수 있게 되었다. 그러나, 건강 평가 항목에 따라 하드웨어 및 소프트웨어 설계가 결정되어 개발 난이도가 높다. 본 논문에서는 의료 데이터를 수집하고 수집한 의료 데이터를 분석하여 건강 평가를 하는 다양한 시스템들을 개발하는데, 범용적으로 활용될 수 있는 플랫폼 설계를 제안한다. 이를 위해, 먼저 범용 건강 평가 모델인 건강 인덱스 계산 메트릭을 정의한다. 그리고, 제시된 범용 건강 인덱스를 기반으로 다양한 측면에서 건강을 평가할 때 필요한 하드웨어 플랫폼 및 소프트웨어 플랫폼 설계 모델을 제안한다. 또한, 제안된 플랫폼을 이용하여 레인보우 변기 시스템을 개발한 사례를 통하여, 플랫폼의 실용적 적용성을 평가한다.
최근의 DNA 마이크로어레이 기술로 많은 양의 유전자 데이타를 얻을 수 있는데, 특히 암의 진단과 치료에 적용되어 암의 정확한 분류에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다. DNA로부터 얻어지는 유전자 데이타의 양은 매우 방대하므로 이를 효과적으로 분석하는 것은 매우 중요하다. 암의 분류는 진단과 치료에 있어 매우 중요하므로 하나의 분류기에 의존한 분류 결과보다는 다수의 전문화된 분류기 결과를 결합하여 결과를 도출하는 것이 바람직하다. 일반적으로 분류기를 결합함으로써 분류 성능 및 분류 결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 앙상블 분류기의 많은 장점에도 불구하고, 오류 의존적인 분류기의 결합은 성능 향상에 한계가 있다. 본 논문에서는 암을 정확하게 분류하기 위해서 음의 상관관계를 갖는 특징으로 학습한 신경망 분류기를 결합하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 유용성을 체계적으로 분석하고자 한다. 세 가지 벤치마크 암 데이타에 대하여 제안한 방법을 적용하여 실험한 결과, 음의 상관관계 특징을 이용한 앙상블 분류기가 다른 분류기보다 높은 성능을 내는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 인터넷 기반 공유가상공간에서 시스템의 확장성을 유지하기 위하여 이동객체를 대상으로 하는 이벤트 필터링 기법을 제안하고자 한다. 제안된 다중격자 모델 기법은 이동객체의 경로 상에서 대표적인 이벤트를 샘플링하는 방식을 사용한다. 이 방식은 메시지 트래픽의 양을 동적으로 조절하기 위하여 이동객체 간의 관심정도 정보를 수치적으로 변환하여 이벤트 갱신빈도에 반영한다. 대량의 이동객체를 생성하여 제안된 기법을 적용한 성능평가 실험에서 기존의 방식에 비하여 평균 메시지 전송량이 50%이상 감소하는 것으로 확인할 수 있었다. 다중격자 모델은 참여자의 수와 메시지 트래픽 상황에 따라 가상환경의 공유 QoS를 동적으로 조절할 수 있으며, 인터넷 상에서 다수 사용자를 위한 3차원 가상사회 구축 및 온라인 네트워크 게임 개발 등에 활용될 수 있을 것이다.Abstract This paper proposes an event filtering technique that can dynamically control a large amount of event messages produced by moving objects like avatars or autonomous objects in a distributed virtual environment. The proposed multi-level grid model technique uses the method that extracts the representative events from the paths of moving objects. For dynamic control of message traffics, this technique digitizes the DOIs of the avatars and reflects the interest information controlling the frequency of message transmission. For the performance evaluation, a large number of moving objects were created and the model was applied to these avatar groups. In the experiments, more than 50% of messages have been reduced in comparison with the existing AOI-based filtering techniques. The proposed technique can dynamically control the QoS in proportion to the number of users and the amount of messages where a large number of users share a virtual space. This model can be applied to the development of 3D collaborative virtual societies and multi-user online games in the Internet.
고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.
분자 다킹은 신약, 신소재, 고분자의 개발 과정에서 대규모의 화학분자 데이터베이스의 화학분자 데이터들을 실제 실험을 통하지 않고 시뮬레이션을 통해 한정된 화학 분자만을 스크링하는 과정이다. 분자 다킹은 대규모 컴퓨팅 파워와 데이터 저장 용량을 요구하는 대표적인 대규모의 과학 어플리케이션이다. 기존의 분자 다킹 어플리케이션들은 슈퍼컴퓨터, 클러스터, 워크스테이션 등을 이용하여 작업을 수행하도록 개발되었다. 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용한 분자 다킹은 너무 많은 비용이 든다는 문제점이 있고, 클러스터나 워크스테이션을 이용한 분자 다킹은 오랜 수행 시간이 요구된다는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 그리드 서비스 기반 분자 다킹 어플리케이션을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 효율적인 분자 다킹 서비스를 제공하기 위해 자원 브로커와 데이터 브로커를 설계하고, 분자 다킹을 위한 다양한 그리드 서비스들을 개발하였다.
그래픽스 하드웨어가 급속도로 발전해왔음에도 불구하고, 복잡한 전경을 실시간으로 렌더링하는 것은 중요한 문제로 남아 있다. 최근 이미지 기반 렌더링에 대한 연구가 활발히 진행되면서 렌더링 후 3차원 와핑에 기반을 둔 렌더링 기법들이 제시되었다. 이러한 방법들은 좋은 결과를 산출하지만, 적지 않은 계산량을 요구하며, 또한 3차원 그래픽스 가속기 상에서 구현하기가 어렵기 때문에, 실시간 문맥에 사용하기가 용이하지가 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 투영 텍스춰 기법에 기반을 둔 3차원 와핑을 통한 실시간 렌더링 기법을 제시한다 이 방법에서는 복잡한 물체를 약간의 시간 차이를 두고 렌더링한 두 장의 참조 영상을 원래의 모델을 단순화시킨 물체에 각각 투영하여, 그 결과 영상을 혼합함으로써, 중간 시간에 대하여 원래의 물체를 렌더링한 것과 같은 우수한 화질의 영상을 빠르게 생성할 수 있다. 이 기법은 3차원 게임이나 가상 현실과 같은 실시간 그래픽스 응용 소프트웨어를 개발하는데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
최근 내장형 시스템이 점점 많은 분야에 사용되며, 시스템에 특화된 운영체제 커널에 대한 필요성이 커지고 있다. 하지만, 커널 개발은 코드의 복잡성 등의 이유로 말미암아 테스팅에 큰 비용이 소요됨에도 불구하고, 높은 신뢰성을 달성하기가 어려운 실정이다. 이러한 커널 개발 및 테스팅의 어려움을 극복하기 위해, 운영체제 커널의 동시성 오류 검출을 지원하는 모델 기반의 커널 테스팅 (MOKERT) 프레임워크를 제안한다. MOKERT 프레임워크는 주어진 C 프로그램을 Promela 정형 명세 모델로 변환하고 나서 Spin 모델검증기를 사용하여 검증하고, 검증반례가 생성된 경우, 이 검증반례를 실제 커널 코드에서 실행을 시켜서 진위를 확인한다. 본 연구에서는 MOKERT 프레임워크를 리눅스 proc파일시스템에 적용하여, ChangeLog에 보고된 오류가 실제로 자원경쟁문제를 일으킴을 확인하였을 뿐만 아니라, 커널 패닉을 일으키는 새로운 오류도 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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