본 논문은 FEC (Fog Edge Computing) 환경의 모바일 장치에서 요구되는 서비스의 구현 모듈을 에지 서버에 부분 오프로딩하기 위하여, 서비스 구현 모듈의 DAG 토폴로지에 포함된 분기구조의 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 최소-컷 문제를 적용하여 분기구조들의 오프로딩 여부 결정, 부분 모듈들의 실행위치 결정 및 최적 실행경로 추출에 유용하게 사용된다.
등치선(wire-frame contour)으로 표현된 물체의 볼륨정보에서부터 3차원 표면을 재구성하는 방법을 제안한다. 등치선 삼각화법(contour triangulation)이라고도 하는 이 방법에서 가장 문제가 되는 것이 인접 단층사이에서 표면이 분기하는 경우에 발생하는데, 이것은 하나의 등치선이 인접한 층의 두 개이상의 등치선과 연결되는 형태로 나타나며, 표면 생성시의 많은 모호성을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 분기문제를 가장 일반적으로 발생하는 이중분기문제와 그 이상의 다중분기문제로 구분하고, 먼저 이중 분기 알고리즘을 제안하였으며, 다중분기문제를 다수의 이중분기문제로 단순화하는 다중분기 알고리즘을 제안하였다. 제안된 이중분기 알고리즘은 모 등치선을 분할하는 방법을 이용하였는데, 먼저 해협다각형을 정의하고 이를 삼각분할하여 분할선을 구하는 것에 바탕을 두고 있다. 이 방법은 이중분기가 매우 복잡하게 나타나는 경우에도 잘 적용이 되며, 분할선의 레벨을 조절함으로써 매우 사실적인 표면을 만들어 낼 수 있다는 장점이 있다. 또한 다중분기문제를 단층 간격의 문제로 규정하고, 인접한 두 층 사이에 가상의 등치선을 추가하여 가지 등치선을 연속적으로 병합하는 방법으로 해결하였다. 제안된 방법은 등치선 삼각화의 가장 큰 문제인 분기문제를 해결하기 위한 매우 구조적인 접근방법으로, 다양한 실제 등치선 데이타에 적용한 결과 좋은 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 다중 분기구조의 부분 오프로딩을 위해 모바일 장치와 에지서버로 구성된 2계층 협력 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 다중 분기구조에 대한 재구성 선형화 기법을 적용하여 응용 서비스 처리를 분할하는 알고리즘과 모바일 장치와 에지 서버 간의 부분 오프로딩을 통한 최적의 협업 알고리즘을 포함한다. 또한 계산 오프로딩 및 CNN 계층 스케줄링을 지연시간 최소화 문제로 공식화하고 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 효과를 분석한다. 실험 결과 제안 알고리즘은 DAG 및 체인 토폴로지 모두에 적합하고 다양한 네트워크 조건에 잘 적응할 수 있으며, 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 효율적인 작업 처리 전략 및 처리시간을 제공한다. 또한 제안 시스템은 모바일 장치에서의 응용 서비스 최적 실행을 위한 모델의 경량화 및 에지 리소스 워크로드의 효율적 분배 관련 연구에 적용 가능하다.
광섬유 브라그 격자와 광 분기 결합기로 구성된 새로운 구조의 파장 선택형 광신호 삽입/추출 모듈을 제안하였다. 제안된 광신호 삽입/추출 모듈은 동일한 동작을 수행하는 기존의 모듈에 비해 매우 단순한 구조를 가지고 있으며 초저가로 구현이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 제안한 모듈의 동작 특성을 실험적으로 측정 및 분석한 결과, 155Mbps급의 전송속도를 갖는 WDM 전송 시스템 내에서 nocrosstalk power penalty를 가짐을 확인하였다 출력 단에서 투과되는 채널의 삽입 손실은 3.5㏈ 이하이었고 추출 단으로 추출되는 신호의 삽입 손실은 21㏈ 이하로 비교적 높은 값을 가졌다. 반면에 추출된 신호의 채널 소광비는 15㏈ 이상이었고 투과되는 신호의 채널 소광비는 26㏈ 이상으로 상용화된 모듈과 비교해 거의 비슷한 수준의 값을 가짐을 확인하였다.
공초점 현미경(confocal microscopy) 기술의 적용은 살아있는 세포를 고배율로 관찰하는 것을 가능하게 하였다. 알츠하이머나 파킨슨 질환 같은 퇴행성 뇌질환의 경우 뇌세포의 수상돌기의 형태학적 변화가 연관되어 있음이 알려져 있다. 따라서 공초점 현미경 영상으로부터 이러한 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 공초점 현미경 영상은 명암도 분포가 고르지 않고, 구조의 경계 부분의 번짐 현상 등으로 인해 구조 추출에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 이러한 문제를 극복하고 관심 구조에 대한 특성을 추출할 수 있는 영상처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 뇌세포의 수상돌기 공초점 현미경 사진으로부터 구조정보를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 첫째, 미세 분기 구조의 경계를 향상시키는 비선형 확산 필터링을 적용한다. 둘째, 관심구조를 반복적 역치 선택 방법을 이용해 분할한다. 셋째, 분할된 구조의 분석을 위해 구조의 중심축과 경계선을 추출하기 위한 패스트 마칭 방법(Fast Marching Method)에 기반을 둔 골격화를 수행한다. 본 논문에서 제안된 방법은 기존의 방법들과는 달리 주변 잡음에 덜 민감하였으며 거친 경계선에 영향을 훨씬 적게 받음으로써 보다 정확하고 사실적인 중심축 추출 결과를 보였다.
본 논문에서는 흉부 CT 영상의 밝기값 정보를 사용하여 폐 구조물을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구성된다. 첫 번째, 영상의 밝기값 차이를 이용하여 폐 구조물을 분할하기 위해 최적 임계값 기법을 사용하여 임계값을 계산한다. 두 번째, 흉부 CT 영상에 2차원 영역성장법의 역 연산을 사용하여 배경으로부터 흉부를, 흉부로부터 기관지 및 폐를 단계적으로 분할한다. 이 때, 밝기값이 비슷한 다른 영역들을 3차원 연결화소군 레이블링을 통해 제거한다. 세 번째, 흉부 CT 영상에 3차원 분기 기반 영역성장법을 적용하여 기관과 좌우 기관지를 분할한다. 네 번째, 기관지 및 폐에서 기관지를 영상 감산함으로써 정확한 폐 영역을 얻는다. 마지막으로, 히스토그램 분석을 통해 임계값을 계산하고 기관지 및 폐에 밝기값 기반 임계값 기법을 적용하여 폐혈관을 분할한다. 제안방법의 정확성을 검증하기 위해 폐, 기관지, 폐혈관의 분할 결과에 대해 육안평가를 수행한다. 제안한 3차원 분기 기반 영역성장법을 통한 기관지 분할 결과를 평가하기 위해 기존 영역성장법으로 분할한 결과와 비교한다. 실험 결과는 제안 분할 방법이 폐, 기관지, 폐혈관을 자동으로 정확하게 추출함을 보여준다.
이 연구는 1995년 1분기부터 2019년 3분기까지의 북·중무역 자료를 사용하여 북한의 가장 중요한 외화획득 원천이었던 광물 수출과 품목별 수입 간의 관계를 공적분, 벡터자기회귀모형, 그리고 충격반응함수를 통하여 분석하였다. 연구 결과에 따르면 광물 수출은 수입품 중 식품, 연료, 자본재류 중간재와 공적분 관계를 가지는 것으로 추정되었다. 한편, 벡터자기회귀 분석 결과 광물 수출에 구조변화가 있었던 2010년 3분기 전후로 광물 수출과 품목별 수입의 단기적인 관계에서 상반된 결과를 발견할 수 있었다. 구조변화 이전에는 수입 충격이 광물 수출에 영향을 준 반면 구조변화 이후에는 광물 수출 충격이 차량, 섬유류 중간재, 기타 중간재, 사치재 수입을 증가시키는 것으로 추정되었다. 본 연구의 추정결과는 2010년 이후 급증한 북한의 광물 수출이 북한의 경제성장에 기여할 가능성과 한계를 동시에 보여준다. 광물 수출이 식품, 연료 등의 필수재와 더불어 자본재류 중간재와 공적분 관계를 가지며, 단기적으로는 자본재 수입과 각종 중간재 수입을 증가시킨다는 점은 광물 수출이 경제성장에 기여할 가능성을 보여준다. 그러나 기계설비자산 등 자본량 축적에 필요한 자본재 수입과의 장기균형관계는 발견되지 않았으며, 단기적 영향도 차량수입 증가에 국한된 것으로 추정되어 광물 수출에 의한 성장효과는 제한적이었을 것으로 평가된다.
전기 분 배전반의 내부 회로 인 부스 바는 충전부의 노출로 인해 전기 사고의 원인이 되며 이로 인한 감전 사고와 단락 사고가 발생된다. 또한 동물 및 이물질 침투로 인한 전기 화재 사고가 발생되는 원인이 되기도 한다. 또한 확장이 불가능한 구조로 무리하게 연결하여 사용하므로 접촉 저항 증가 발생으로 과열 사고를 유발시키기도 하며, 절단과 절곡 등의 제조 공정상의 어려움을 가지고 있기 때문에 주문생산방식을 택할 수밖에 없는 현실이며, 긴급전기 사고 발생시 복구하는데 지연되는 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 개선하기 위해서 분 배전반의 모선을 절단하여 개별 블록으로 절연 난연 케이스와 격벽 구조화로 안전성을 높여 모듈 블록화 하였으며, 확장성과 유연성을 구현하였으며, 쉽게 확장이 가능한 구조이며, 또한 쉽게 분 배전반을 조립할 수 있다는 것이며, 이와 같이 전기적 위험 요소를 제거한 전기 분 배전반의 내부 구조는 블록형 부스 바 구조를 가지고 메인차단기와 분기차단기간의 회로 형성 구현 방식의 분 배전반를 제안하고 공인시험기관의 시험을 통해 그 유용성을 입증 하였다.
본 논문은 관상동맥의 구조와 그 움직임을 사실적으로 표현하기 위한 매개변수적 모델링기법을 제안한다. 매개변수적 기법으로 생성된 모델은 메쉬 정점의 인덱스만으로 모델간 매칭을 위한 대응점을 찾을 수 있으므로, 시간대별로 달라지는 정점의 위치를 쉽게 추적함으로써 모델의 움직임을 표현할 수 있다. 그러나 이러한 기법으로 생성된 모델은 분리, 접합 등의 변형 조작이 어렵고, 트리형태 객체에 적용하기 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 분할된 혈관영역의 골격데이타에서 찾아낸 분기점을 중심으로 Generalized Cylinder를 이용하여 실린더 형태의 각 혈관세그먼트를 모델링 한 후, 분기영역을 3 개의 하프파이프(half pipe)와 2 개의 삼각형 패치로 연결하여 모델링하였다. 완성된 모델은 다시점 관상동맥데이터에 적용하였고, 각 시점에서 구해진 정점의 위치를 선형보간함으로써 부드러운 혈관의 움직임을 나타내었다.
빅데이터 시대에 이르러 다양한 데이터 마이닝 기법이 주요 분석 방법론으로 제안되었다. 복잡 다양한 데이터가 양산되면서 데이터 마이닝 기법은 데이터 과학의 토대를 이루는 방법으로 부각되었다. 본고에서는 해석의 유용성과 예측력 향상의 측면 모두에 초점을 맞추어 다양한 실험 연구를 시행하였다. 구체적인 모형으로는 의사결정나무를 선택하였는데, 이는 실무적 사용 빈도가 높은 방법으로서 활용 폭이 넓을 뿐만 아니라 이해가 쉽고 성능평가가 용이한 방법론이기 때문이다. 의사결정나무모형을 대상으로 이 모형의 구조를 크게 변형시키지 않으면서도 예측력 향상의 목적을 이룰 수 있는 방법을 살펴보았으며 분기변수의 선택 방법이 모형의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이 효과를 측정하기 위해서 다양한 모의실험 모델을 생성하고 분기법의 변화에 따른 예측력을 비교하였다. 비선형성을 지니면서 단일 분할을 통해서 하위 집합으로 명확하게 구분하기 어려운 복잡한 데이터의 경우에는 선형결합 분기방법이 예측력 제고에 도움을 주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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