본 논문에서는 인공위성의 근접운용에서 발생할 수 있는 위치-자세 결합운동을 정의하고, 이를 듀얼 쿼터니언 기반의 운동방정식을 통해 접근한다. 인공위성의 위치-자세 결합운동은 두 위성의 상대운동에서 목표 지점이 무게 중심이 아닌 위성체 위의 임의의 점에 위치할 때 발생하며, 특히 근거리 운용에서 명확히 보여진다. 듀얼 쿼터니언 기반의 운동방정식은 각속도 상태를 직접 반영하여, 자세의 변화가 위치에 영향을 미치는 위치-자세 결합운동을 간결하게 정의할 수 있다. 여기에서는 위치-자세 결합운동의 해결을 위해 기존의 접근방법과 함께 듀얼 쿼터니언 기반의 운동방정식을 새롭게 제시한다. 수치 시뮬레이션에서는 두 위성의 상대운동에서 위치-자세 결합운동으로 목표 지점에 대한 위치 오차가 발생함을 보이고, 듀얼 쿼터니언 기반의 운동방정식이 이를 해결할 수 있음을 검증한다.
분산 가상 환경(DVE)의 사용자 수가 증대됨에 따라, 고려해야 할 사항 중 가장 중요한 것들 중 하나는 상호작용의 성능을 위한 확장성에 있다. DVE의 확장성을 지원하기 위한 방법들 중 하나는 사용자 인지도 관리 기법이다. 기존의 인지도 관리 기법은 사용자의 인지도를 일정한 공간으로 제한을 함으로써 사용자가 받는 메시지의 수를 줄이는 방법이다. 하지만 많은 사용자들이 근접한 곳에 운집한 경우, 사용자는 그 근접한 공간에서 발생하는 모든 메시지를 받아야 한다. 이것은 사용자들에게 통신에 따른 많은 부하가 걸리게 되며 따라서 시스템은 확장성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 각 사용자의 인지도 영역에 사용자가 관심 있는 사물의 타입을 표현하고 같은 관심을 가지고 있는 사용자들끼리 그룹을 생성하여 사용자의 관심도에 따른 선택적인 메시지를 받게 한다. 이를 통하여 각 사용자는 자신과 근접한 공간에 있는 모든 사용자로부터 생성되는 모든 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통하여 확장성 있는 방법으로 사용자간의 상호 작용을 지원할 수 있다.
깊이 영상은 가상 시점 영상을 합성할 때 사용되는 3차원 거리 정보로 깊이 영상 기반 렌더링에서 가상 시점을 합성할 때 사용한다. 따라서, 깊이 영상 부호화에서는 부호화 효율 못지않게 합성 영상의 화질이 중요하다. 깊이 영상의 화질은 합성된 가상 시점 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 따라서 고화질 깊이 영상이 필요한 경우, 부호화 손실이 적은 무손실 부호화를 사용한다. 하지만, 이와 같은 무손실 부호화 방법은 복호를 통해 원래의 깊이 영상을 그대로 복원할 수 있지만, 압축률이 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 복호된 영상의 화질과 부호화 비트의 균형을 모두 고려하기 위해 근접 무손실 HEVC(high efficiency video coding)와 향상된 CABAC(context-based adaptive bnary arithmetic coding)을 이용한 새로운 깊이 영상 부호화 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 합성된 가상 시점 영상의 화질 손실 없이, 기존의 무손실 및 근접 무손실 방법보다 더 나은 부호화 성능을 제공함을 알 수 있었다.
본 논문은 사용자가 관광지의 어떤 관심지점에 근접했는지 사용자에게 능동적으로 알려주는 안드로이드 앱을 소개한다. 안드로이드는 관심지점에 근접했을 경우에 알람메시지를 발생하는 개발자를 위한 함수를 제공한다. 또한 GPS(Global Positioning System) 신호나 네트워크 신호를 이용하여 현재 위치를 알려주는 함수도 제공한다. 본 논문은 안드로이드가 제공하는 개발자를 위한 함수들을 이용하여 여러 가지 방법으로 관심지점 근접 상황을 인지하는 프로그램을 구현하고 이들 간의 성능을 비교한다.
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 이런 병렬 처리 기법 중, 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB중 공간 좌표의 근접성만을 고려하여 하나의 SemiAllocation Disk 값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 할 수 있다. 또한 디스크별 Load Balancing을 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다.
최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 공간 데이터베이스의 아웃소싱(outsourcing)에 대한 관심이 급증하고 있다. 따라서 데이터베이스 아웃소싱에서의 위치 데이터 보호를 위한 공간 좌표 변환 기법이 활발히 연구되어 왔다. 그러나 기존 공간 좌표 변환 기법들은 근접(proximity) 공격에 취약하기 때문에, 데이터 베이스 아웃소싱을 통해 서비스를 제공받는 사용자의 프라이버시를 보호하지 못한다는 문제점이 존재한다. 따라서 사용자의 안전하고 편리한 서비스 사용을 위한 공간 좌표 변환 기법이 요구된다. 이를 위해, 본 논문에서는 선대칭 이동 기반 공간 좌표 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 위치 데이터 보호를 위해 데이터 분포 변환 및 에러 삽입을 수행하고 근접 공격의 효율적인 방지를 위해 선대칭 이동을 이용한 공간 좌표 변환을 수행한다. 또한, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 근접 공격에의 노출 확률을 크게 감소시키면서, 빠르게 공간 좌표 변환을 수행함을 검증한다.
목적 : 본 연구에서는 C-arm과 CT에 사용 가능한 자궁경부암용 팬톰을 개발하고 이를 이용하여 기존의 필름 방법에 기반한 위치 확인 방법과 CT 재구성 방법의 정확성을 비교 연구하고자 한다. 정확성이 검증된 후에는 두 방법의 장점을 이용하기 위해 CT로 재구성된 좌표를 필름의 좌표로 변환시켜 현재 사용되고 있는 필름에 기반한 근접 치료 계획 시행에 도움을 주고자 한다. 방법 : 자체 제작한 자궁경부암용 팬톰은 인체 등가 물질인 물과 아크릴을 사용하였고, 크게 localizer 부분과 팬톰 부분으로 구성되어 있다. 또한, 실제 자궁경부암 환자의 임상적인 구조를 모사하여 제작하였다. 자궁경부암 치료시 중요 장기인 방광과 직장을 구와 원기둥으로 설계하였고, 고선량율 applicator는 아크릴 판의 흠으로 고정시켜 제작하였기 때문에 CT 촬영시 applicator를 제거한 영상에서도 applicator의 구조가 정확하게 묘사될 수 있도록 제작하였다. 두 시스템에서 재구성된 좌표를 비교하기 위해 각각의 시스템에서의 얻은 재구성 좌표와 팬톰 자체의 localizer와 재구성 알고리즘을 바탕으로 개발된 프로그램을 이용하여 얻은 좌표로 두 재구성 좌표의 비교 연구를 수행하였다. 정확성이 검증되고 장기의 정보가 담긴 CT의 좌표는 자체 개발된 프로그램으로 2 차원의 필름 좌표로 변환되었다. 본 연구에 사용된 모든 프로그램은 ILD 5.5를 사용하여 개발되었다. 결과 : 두 시스템의 좌표 비교 결과 x, y 축은 차이가 2mm 이내로 비교적 정확한 실험 결과를 얻을 수 있었고, z 축의 경우 CT 슬라이드의 굵기에 따라 2mm-3mm 이내의 차이가 있음을 관찰할 수 있었다. z 축을 제외한 좌표의 차이는 획득한 영상에서 컴퓨터로 좌표를 옮기는 localizer 좌표 선택 과정에 발생했을 것으로 예상된다. 또한, 이 검증된 좌표와 개발된 프로그램을 이용하여 우리는 CT의 좌표를 2차원의 필름 좌표로 정확하게 변환할 수 있었다. 결론 : 이 연구로부터 기존의 C-arm 재구성 방법과 CT 재구성 방법의 비교를 통해 각 치료 기기의 신뢰성을 직접 확인할 수 있었으며, 비교를 통해 검증된 CT의 좌표를 필름 좌표로 변환시킴으로서, 각 시스템의 장점만을 결합한 효과적인 치료 계획을 세울 수 있는 가능성을 제시하였다. 또한 물과 아크릴을 사용한 비교적 간단하고 경제적인 방법으로 C-arm, CT 그리고 MRI에 모두 이용 가능한 팬톰을 제작하여 쉽고 정확하게 위치를 확인할 수 있었다. 더 나아가, 본 연구에서 제작된 자궁경부암 팬톰은 근접치료를 포함하여 관련 팬톰 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
다양한 네트워크로 구성된 인터넷 환경에서 오버레이 홉 수를 최소화하는 Chord를 비롯한 기존의 분산 해싱 테이블 기반의 피어-투-피어 시스템에서는 목적 노드까지의 실질적인 질의 라우팅 시간을 줄일 수 없다. 따라서 제안하는 적응적 근접경로 선택기법에서 각 노드는 라우팅테이블의 엔트리 노드 중 지연시간을 최소로 하는 노드를 선택하여 질의 메시지를 전달하도록 한다. 이를 위하여 각 엔트리의 목적지까지의 지연시간을 큐 라우팅 알고리듬과 지수적 최근-가중치 평균을 이용해 예측하여 검색 테이블로 저장하고, 노드들 간 메시지 전달 시 이 정보를 교환하여 추가 부하 없이 검색 테이블에 반영한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 전채 검색 시간과 흡 간 지연시간에 있어서 근접성을 고려하지 않은 Chord나 CFS의 서버 선택 알고리즘에 비해 월등히 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 가변 연속사격 시간을 고려한 근접 방어 시스템(Closed-In Weapon System, CIWS)의 최적 무장 할당 알고리듬에 대해 다룬다. 본 연구에서 근접 방어 시스템의 무장 할당 문제는 혼합정수계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)을 기반으로 정식화된다. 제안한 방법은 연속사격 시간을 교전 사거리와 관계없이 일정하다고 가정한 기존 연구와 달리 사거리에 따른 요격확률을 바탕으로 가변 연속사격 시간을 고려한다. 따라서 기존의 방법대비 보다 현실적인 교전상황을 반영할 수 있을 뿐만 아니라 표적 대응시간을 향상할 수 있다. 본 논문에서는 가변연속사격 시간이 반영되도록 기존의 혼합정수계획법 기반 무장 할당 문제를 변형시켰으며, 상용최적화 프로그램을 활용한 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 상위 검색결과 문서의 정확률을 향상시키기 위하여 핵심질의 클러스터와 단어 근접도를 이용해 재순위화하는 방법을 제안한 다. 언어모델에 의한 초기 검색결과를 상위 문서에 대해 발생한 질의어휘 조합을 기반으로 문서를 클러스터링한다. 질의어휘 조합 클러스터에 대해 질의어휘 사이의 근접도를 이용하여 핵심질의 클러스터를 선택한다. 질의의 문맥정보를 이용해 핵심질의 클러스터의 문서를 재순위화한다. 뉴스집합인 TREC AP 컬렉션에 대해 언어모델과 제안한 방법의 문서 정확률을 비교한 결과 제안방법이 언어모델에 비해 상위 100개 문서(P@100)에서 11.2% 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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