기후변화가 가져올 벡터매개 질병(vector-borne diseases or VBDs)의 증가는 인구 집단의 건강에 대한 중요한 위협 요인이며, 앞으로 국제사회가 심각하게 대처해야 할 공중보건 문제로 부각되고 있다. 지구온난화로 대표되는 광범위한 기후변화로 한반도 기후 특성이 아열대화 되어가는 가운데, 토지이용, 인구분포, 생태환경 변화에 따른 영향으로 각종 질병의 발생과 확산 가능성이 유례없이 높아지고 있다. 특히, 모기, 진드기와 같은 매개체에 의해 전염되는 벡터매개 질병은 최근 20년 동안 이들 매개 곤충의 서식범위가 확대되어 질병 발생 빈도가 현격하게 증가했다. 보건지리학은 국지적인 환경과 보건 자료뿐 아니라 보다 광역적인 자료들을 통합하여 처리, 분석하고, 공간 및 비공간 자료간의 연관성 또는 상호관계를 파악하여 궁극적으로 질병의 시공간적 변화를 탐구하는 것에 초점을 두고 발전되어 왔다. 인문 및 자연환경 요인들을 GIS를 통해 다면적으로 분석하여, 개인의 건강관련 지표들과의 상관성을 기술하고 분석하는 공간역학(spatial epidemiology)은 보건지리학의 새로운 영역으로, 공간과학, 환경과학, 그리고 역학을 세 가지 주요 축으로 하여 급속히 성장하고 있다. 향후 보건지리학이 기여할 수 있는 주요 연구영역 중 하나로는, 보건 연구에서 주요 수단으로 사용되고 있는 보건 감시체계에 지리정보시스템을 기반으로 한 모니터링 시스템을 도입하는 것을 들 수 있다. 특히, 실시간 모니터링 방법론, 조기발생 감식 시스템의 구축, 그리고 관련 요인들의 공간변이를 예측하는 연구 등은 벡터매개 질병의 역학을 이해하는 데 필수적인 주요 연구 과제들이 될 것이다.
본 논문은 해상에서 발생될 수 있는 기름 유출 사고시 효과적 방제의 지원을 위한 오염원 확산 예측 시스템의 개발을 주목적으로 한다. 이를 위하여, 격자형 공간 DEVS 모델 링 방법론을 이용한 SOS(Save Our Sea) 시스템을 개발하였다. 기존의 해양오염 예측 시스 템들이 대부분 해석적 기법에 의존하는데 비해 제안된 시스템은 격자형 공간 모델링을 이용 한 시뮬레이션 기법으로서 전체 해양을 Cell 단위의 공간으로 분할하고, Cellrks의 결합관계 는 Name-Directed Coupling을 적용함으로서 시스템 설계상의 효율성과 유연성을 제공한 다. 제안된 시스템은 기름유출사고의 발생시 오염원 확산에 영향을 주는 각종 벡터 변수값 들에 따른 해양 오염 물질의 확산 분포를 예측함과 동시에 확산에 영향을 주는 많은 벡터 값들이 모니터링 정보를 함께 제공함으로서 해양 오염 방제 및 환경 보존에 효과적으로 적 용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 해양환경 인자의 오정합에 강인한 특성치 추출 기법에 의한 정합장 처리 방법 (FEM: Feature Extraction Method)을 요약하였다. FEM 기법을 이용하여 음원 위치를 추정하는데 선행되어 해결해야 할 두 가지 요소 즉, 제거해야 할 고유벡터의 수와 사용해야 할 환경 샘플 개수에 대하여 고찰해 보고 이에 대한 해결책을 제시하였다. 이 문제점들을 해결하기 위하여 주어진 해양환경에서 진행하는 모드들 중에서 지배적인 모드의 개수와 제거해야 할 고유벡터의 개수와의 관계를 살펴보았다. 그리고 신호벡터가 이루는 공간과 추출해야 할 고유벡터가 이루는 공간을 비교하고 두 공간의 유사성을 정량화하여 분석하였다. 정합장 처리 방법으로 추정한 음원의 위치와 실제 음원의 위치와의 상대적인 오차를 정의하고 분석결과를 보증하였다. 지배적인 모드의 개수만큼 가장 큰 고유벡터를 추출했을 경우 FEM 프로세서가 음원의 위치를 성공적으로 추정하였고, GBNLMIS 해양 환경에서 최소 30개 이상의 환경 샘플을 사용해야 FEM 프로세서의 안정된 성능을 보장할 수 있음을 확인하였다.
GIS에서 사용하는 공간자료모델에는 래스터자료모델과 벡터자료모델이 있다. 이 두 가지 자료모델은 그 구조와 특성의 차이로 인하여 통합처리가 어렵고, 현재 대부분의 GIS시스템이 한쪽 모델의 자료를 다른 모델로 변환하여 한가지 모델의 형태로만 처리하고 있다. 따라서 자료의 변환시에 발생하는 정보의 손실과 변형으로 인하여 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위의 두 가지 모델의 자료를 별도의 변환을 거치지 않고 통합처리 할 수 있는 방안을 연구하였다. 래스터자료는 사분트리구조를 이용하여 생성하고 벡터자료는 위상벡터모델을 사용하여 두 모델의 자료를 중첩 처리하여, 결과를 사분트리구조로 얻는다. 그 결과 정확한 중첩결과를 얻을 수 있으며, 복잡한 래스터자료 보다는 클래스의 분포변화가 적은 산림, 임야, 토지, 토양 등의 처리에 보다 적합하다.
이 논문은 고차원 이미지 데이타의 효율적인 색인을 위한 LCP+-file을 제시한다. 멀티미디어 데이타의 사용이 증가하면서 고차원 이미지 데이타의 색인과 검색의 지원에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근에 고차원 데이타의 색인을 위해 벡터 근사에 기반한 LPC-file (5)이 개발되었다. LPC-file은 특히, 데이터 집합이 균일하게 분포할 때는 좋은 성능을 나타내지만 클러스터(cluster)를 이를 때는 성능이 하락한다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이타 집합에 대해 LPC-file의 성능을 향상시킨 LCP+-file을 제시한다. 기본 아이디어는 고밀도 클러스터를 갖는 부분 공간을 찾기 위해 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 그 공간에 대해 벡터 근사의 식별 능력을 향상시키기 위해 더 많은 수의 비트를 할당한다. 그러나 분할된 공간이 비트들을 공유하기 때문에 사용되는 전체 비트 수는 오히려 줄어든다. 실험 결과에 따르면 LCP+-file은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이터 집합에 대해 LPC-file의 성능을 크게 향상시킨다.
최근 감시시스템 구축에서 디지털 비디오 레코더(DVR)를 이용하는 방식이 주를 이루고 있다. 영상압축 기술의 발전에 따라 디지털 비디오 레코더는 H.264/AVC 인코더를 기반으로 저장 공간 대비 고화질의 영상 저장이 가능해졌다. 또한, 다수 채널의 동시 처리가 가능해졌을 뿐만 아니라 영상 압축 및 저장 기능 외에 지능형 감시를 위한 기능이 요구되고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 압축 비트열에서 움직임 벡터 추출 및 분석을 통한 영상내 이동 물체 검출 방법을 제안한다. 압축 비트열에서 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터들의 크기와 각도를 비교하여 임계값 이하인 움직임 벡터들을 추출하여 이동 물체를 검출하였다. 이동 물체 검출 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 참조 프로그램인 JM 15.1을 사용하여 인코딩 및 비트열 분석을 수행 하였고, 움직임이 검출된 시간 구간만을 디코딩 후 저장하는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 방식은 디코딩 부분의 연산량 감소뿐만 아니라 저장소의 물리적 공간 절약이 가능하다.
최근, 대용량 영상 데이터베이스가 축적되면서 영상 인식과 영상 검색 분야가 주목받고 있으며, 다양한 디바이스에 따라 생성되는 영상의 해상도가 상이하게 나타나고 있다. 본 논문에서는 내용-기반 영상 검색을 위한 새로운 칼라 기술자를 제안한다. 제안 알고리즘에서는 공간 칼라 정보에 대한 웨이블릿 변환과 채널 및 변환 서브밴드에 따른 가중치를 적용하여 칼라 특징 벡터를 추출한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘의 검색 성능을 평가하였으며, 유사한 특징 벡터 크기를 기준으로, 기존의 MPEG-7 등의 칼라 검색 기술자보다 다중-해상도의 영상 데이터베이스에서 향상된 검색율을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 단일 특성의 특징 벡터를 추출하는 검색 기술자로써, 다중 특징으로 결합하기 위한 기본 기술자로 활용될 수 있다.
GTO 소자의 최소 턴온 시간(minimum turn-on time, Tmin)때문에 발생된 지령전압 오차를 보상하는 기법을 제안한다. 공간백터전압$(V_1)$의 턴온시간이 Tmin보다 작을 경우에는 전압오차를 PI 제어기로 보상한다. 또한, 지령전압벡터의 크기가 특정한 값(Vmin)보다 작은 경우, 영벡터(zero vector)가 PWM 추기에서 중간에 매치가 되도록 스위칭 순서를 바꿔준다. 시뮬레이션을 통해 이러한 지령전압 오차의 보상으로 펄스 누락(pulse dropping) 영역에서 출력전압의 대칭성이 향상되고 고조파 함유량이 감소한다는 사실을 보인다.
얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.
본 연구에서는 웹 환경에서 래스터 지도를 벡터 지도처럼 이용할 수 있는 방법을 제안하였으며, 웹 브라우저 내에서 실행되는 전용 래스터 지도 뷰어를 개발하였다. 전처리 과정을 통하여 래스터 지도의 객체에 부여된 좌표들은 벡터 정보로서 사용되며, 래스터 지도 뷰어에서는 각 객체의 좌표와 연결된 속성 데이터베이스를 이용하여 공간분석이 가능하도록 하였다. 개발한 지도 뷰어는 래스터 이미지의 특성을 이용하기 때문에 저렴한 비용으로 웹 GIS를 구축할 수 있고, 공간분석을 위한 컴포넌트의 개발이 훨씬 용이하게 이루어 질 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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