• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.21 no.3
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• pp.171-182
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• 2018

We performed the seismic field data processing using an open-source software (Madagascar) to verify if it is applicable to processing of field data, which has low signal-to-noise ratio and high uncertainties in velocities. The Madagascar, based on Python, is usually supposed to be better in the development of processing technologies due to its capabilities of multidimensional data analysis and reproducibility. However, this open-source software has not been widely used so far for field data processing because of complicated interfaces and data structure system. To verify the effectiveness of the Madagascar software on field data, we applied it to a typical seismic data processing flow including data loading, geometry build-up, F-K filter, predictive deconvolution, velocity analysis, normal moveout correction, stack, and migration. The field data for the test were acquired in Gunsan Basin, Yellow Sea using a streamer consisting of 480 channels and 4 arrays of air-guns. The results at all processing step are compared with those processed with Landmark's ProMAX (SeisSpace R5000) which is a commercial processing software. Madagascar shows relatively high efficiencies in data IO and management as well as reproducibility. Additionally, it shows quick and exact calculations in some automated procedures such as stacking velocity analysis. There were no remarkable differences in the results after applying the signal enhancement flows of both software. For the deeper part of the substructure image, however, the commercial software shows better results than the open-source software. This is simply because the commercial software has various flows for de-multiple and provides interactive processing environments for delicate processing works compared to Madagascar. Considering that many researchers around the world are developing various data processing algorithms for Madagascar, we can expect that the open-source software such as Madagascar can be widely used for commercial-level processing with the strength of expandability, cost effectiveness and reproducibility.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.56 no.10
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• pp.538-547
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• 2018

ITK-SNAP (http://www.itksnap.org) and 3D Slicer (CMFreg extension module; www.slicer.org) are open-source softwares which can be used for superimposition of cone-beam CT images. For superimposition, segmentation of bone is done with ITK-SNAP, and then voxel based superimposition of CBCT images can be performed using 3D Slicer. 3D Slicer has various visualization modules which are not provided in common commercial programs. 'Models' module is used to visualize two overlapping three-dimensional images, and this allows various visualizations by changing view mode and color of the model. In addition, differences between two CBCT images can be represented in a color map using 'ShapePopulationViewer' module. This report introduces how to superimpose and visualize CBCT images using ITK-SNAP and 3D Slicer, and the usefulness and limitations of both softwares will be discussed in comparison with commercial softwares.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.7
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• pp.59-65
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• 2014

최근 사물 인터넷(Internet of Things)에 대한 관심은 가히 폭발적이라 할 수 있으며 주변의 모든 사물들이 연결되어 다양한 서비스를 제공하는 초연결 사회(Hyper Connected Society)에 대한 기대감이 어느 때보다 커지고 있다. 이러한 사물 인터넷을 활성화하기 위해서는 다양한 사물의 개발이 선행되어야 하는데 오픈소스 하드웨어를 이용하여 손쉽게 아이디어를 실현화할 수 있는 ICT DIY(Do It Yourself)는 중요한 역할을 할 것으로 판단된다. 그러나 ICT DIY로 개발된 디바이스가 인터넷이나 모바일 서비스와 연결되지 못하면 취미 이상으로 발전하기 어려우며, 이러한 상황을 극복하기 위해서는 다양한 IoT 플랫폼과의 연동이 필수적이다. 본 고에서는 현재까지 제안된 대표적인 IoT 플랫폼을 전용(proprietary) 플랫폼과 개방형(open) 플랫폼으로 구분하여 각각의 사례와 특장점을 분석하였다. 이를 통해 ICT DIY 개발이 단지 취미에 머물지 않고, 사물 인터넷의 중요한 접근 방안으로 인정받기 위해 IoT 플랫폼 기술을 어떻게 활용해야 하는지 살피고 향후 국내의 사물 인터넷 산업을 발전시켜 나갈 방안을 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.297-298
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• 2015

빅데이터 처리를 위한 소프트웨어 시스템을 구축하기 위하여 필요한 대표적인 기술 중 하나가 데이터의 수집 및 분석이다. 데이터 수집은 서비스를 제공하기 위한 분석의 기초 작업으로 분석 인프라를 구축하는 작업에 매우 중요하다. 본 논문은 한국어 기반 빅데이터 처리를 위하여 웹과 SNS상의 데이터 수집 어플리케이션 및 저장과 분석을 위한 플랫폼을 제공한다. 해당 플랫폼은 하둡(Hadoop) 기반으로 동작을 하며 비동기적으로 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 하둡에 저장하게 되며, 저장된 데이터를 분석한 후 분석결과에 대한 시각화 결과를 제공한다. 구현된 빅데이터 플랫폼 텍스톰은 데이터 수집 및 분석가를 위한 유용한 시스템이 될 것으로 기대가 된다. 특히 본 논문에서는 모든 구현을 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 수행했으며, 웹 환경에서 데이터 수집 및 분석이 가능하도록 구현하였다.

• Knowledge Management Research
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• v.19 no.1
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• pp.119-132
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• 2018

Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.148-150
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• 2006

본 논문은 임베디드 리눅스 (Embedded Linux)를 기반으로 하고 있다. 리눅스는 안정성, 유연성, 오픈소스, 다양한 하드웨어 플랫폼 지원, 검증된 네트워크 등을 장점으로 임베디드 시스템 (Embedded System)의 운영체제로 많이 사용되고 있다. 하지만 기존의 리눅스 시스템은 중대형 시스템을 기반으로 운용되었기 때문에 자원 제약이 많이 따르는 임베디드 환경에서 적합하지 않다. 그리고 수십초가 걸리는 부팅시간도 중요한 문제점으로 작용한다. 본 논문은 임베디드 시스템인 RFID 리더 (Radio Frequency IDentification Reader)에서 경량화 (light-weighted) 과정을 거친 임베디드 리눅스를 운용할 수 있도록 하였다. RFID 리더의 잉베디드 리눅스는 보다 적은 메모리를 사용하여 메모리 사용 효율성을 높였고 경량화전의 시스템에 비교하여 상당한 부팅시간 감소 효과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.260-261
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• 2012

본 논문에서는 Unified Speech and Audio Coding (USAC)에 적용된 Noise Filling의 부호화 과정에서 음질 왜곡 정도에 따라 Noise level을 설정하는 방법을 제안한다. USAC는 Moving Picture Experts Group (MPEG)에서 표준화한 최신의 음성/오디오 통합 코덱으로 현존하는 코덱 중에 최고의 성능을 가지고 있다. 하지만, 복호화기 기술만 표준화하여, 인코더를 설계하는 방법에 따라 음질의 차이가 존재한다 현재 오픈 소스 기반으로 진행되고 있는 프로젝트 JAME에서는 이러한 음질 차이를 극복하고, USAC에 적용된 핵섬 인코더 기술의 성능을 최대화 할 수 있는 여러 가지 방법을 포함하고 있다. 그 중 Noise Filling은 저 전송률 부호화 과정에서 양자화 되지 않는 스펙트럼에 대하여 일정한 noise level을 넣어 인지적으로 음질을 향상시키는 방법이다. 제안된 Noise Filling 부호화 방법은 현재 프레임의 음질 왜곡 정도를 반영하여, noise-like 신호 성분을 더욱 정교하게 부호화 할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.163-166
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• 2011

클라우드 컴퓨팅이란 인터넷 기술을 활용하여 모든 인프라 자원(소프트웨어, 서버, 스토리지, 네트워크 등)을 서비스화(as a Service)하여, 언제, 어디서든, 장치에 독립적으로 네트워크를 통해 사용하고, 사용한 만큼 비용을 지불하는 컴퓨팅으로써, 대표적인 서비스 업체로는 구글과 아마존이 있다. 최근 아파치 재단에서는 구글의 GFS와 동일 또는 유사한 시스템을 만들기 위해 HDFS 오픈소스 프로젝트를 진행하고 있다. HDFS는 빈번한 하드웨어 고장에도 원본 데이터를 복구할 수 있는 가용성을 보장하기 위해 파일 데이터를 블록 단위로 나누어, 다시 datanode에 복제하여 저장한다. 이 기법은 복제가 많아 질수록 가용성은 높아지나 스토리지가 증가한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 행렬의 특성을 이용한 새로운 분산 저장 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.63-64
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• 2012

본 논문은 보다 유연하고 추상적인 데이터를 사용자에게 전달하여 스스로가 물체를 인지하고 느낄 수 있도록 하는 공감각 현상에 대하여 연구하고 이 연구 결과를 응용하도록 한다. 오픈소스인 ReacTable을 이용하여 일종의 TAG 역할을 하는 특징적 그림을 명세코드화 한다. 그리고 이를 실제 숫자나 문자 혹은 객체 인식에 응용하도록 한다. 그리하여 시각적인 정보 없이 객체를 인식하고 사용할 수 있는 일상적인 생활이 가능하도록 하였다. 또한 가격이 이용가능성이 많으며 이동성과 휴대성을 동시에 고려한 ZigBee 무선 영상통신 기술을 통하여 영상을 서버나 휴대용단말기에 전송하는 방법을 사용하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.41 no.1
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• pp.78.1-78.1
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• 2016

상호작용 하는 쌍성계의 진화과정 중 질량이동에 의한 궤도 변화에는 아직 풀리지 않은 수수께끼가 남아있다. 예를 들면 바륨별 (Ba Star)의 경우, 관측된 궤도 이심률은 평균 0.2, 1000일 단위의 주기를 보여주고 있다. Population Synthesis시뮬레이션으로 이를 재현할 경우 관측된 궤도 성질을 맞추지 못하거나, 바륨별의 형성 개수를 맞추지 못하는 문제점이 있다. 비슷한 문제가 청색낙오성 (Blue Straggler Star)의 시뮬레이션 결과에서도 나타나고 있는데, 이 문제의 핵심은 Roche Lobe Over Flow (RLOF)를 통한 질량 이동이 결과적으로 Common Envelope (CE)으로 이어지기 때문에 각운동량을 크게 잃게 되어 궤도가 원형화 되기 때문인 것으로 판명이 되었다. 따라서 이번 연구에서는 RLOF를 통한 질량이동 중 CE 과정을 효과적으로 피해갈 수 있는 질량이동 과정을 제안하고, 이를 시뮬레이션에 적용하여 관측자료를 설명할 것이다. 최종적으로는, 위의 질량이동 과정을 오픈 소스 항성진화 프로그램인 MESA에 포함시켜, 쌍성계 궤도와 그 별들의 표면 원소 분포 사이의 상관관계를 정량적으로 설명하려고 한다.