최근 무선 통신과 모바일 측위 기술의 발전으로 위치 기반 서비스(Location-Based Service)의 이용이 확산되었다. 그러나 위치 기반 서비스에서 사용자는 사용자의 정확한 위치를 가지고 데이터베이스 서버에 질의를 요청하기 때문에, 사용자의 위치 정보가 상대방에게 노출될 수 있다. 따라서 모바일 사용자에 의한 안전한 위치기반 서비스의 사용을 위해서는 사용자의 개인 정보 보호 방법이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 위치기반 서비스에서 사용자의 위치정보를 보호하기 위하여, 분산 그리드 환경에서 힐버트 커브를 이용한 효율적인 cloaking 영역 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 K-anonymity를 만족하는 cloaking 영역을 생성하기 위해 힐버트 커브의 특성을 분석하고 이를 통해 이웃 셀의 힐버트 커브값을 계산하여 최소화된 cloaking 영역을 설정한다. 아울러, 네트워크 통신비용을 줄이기 위해 분산 해쉬 테이블 구조인 Chord를 사용한다. 마지막으로 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 기존의 그리드 기반 cloaking 기법보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 커브형 집적영상 시스템에서 부분적으로 가려진 먼 거리 3차원 물체의 인식 향상을 위한 새로운 direct pixel-mapping (DPM)방법을 제안한다. 제안 방법은 커브형 집적영상 시스템에서 DPM 방법에 의해 먼 거리에 위치한 3차원 물체로부터 픽업된 요소영상배열 (elemental image array, EIA)은 가시적으로 가까운 거리에서 픽업한 것과 같은 새로운 요소영상배열을 생성한다. 이러한 특성은 재생한 3차원 물체 영상의 해상도를 향상 시킬 수 있고, 이로 인하여 먼 거리에 위치한 3차원 물체에 대한 인식 성능을 향상 시킬 수 있다. 컴퓨터적 실험결과와 기존 방법과의 비교를 통하여 제안방법으로 재생한 물체의 PSNR과 NCC의 값이 평균 1.75dB와 4.56% 향상됨을 확인할 수 있었다.
최근 큰 관심을 받는 빅데이터는 분산처리를 통해서만 효과적으로 처리할 수 있다. 분산처리란 주어진 쿼리를 여러 대의 컴퓨터로 분할하고 각 분할된 데이터의 계산 결과를 취합하는 과정으로, 주어진 하드웨어 리소스를 효과적으로 최대한 사용하는 것이 중요하다. 하둡은 이러한 분산처리를 가능하게 하는 플랫폼 중의 하나로 분산처리에 사용된 컴퓨터의 개수만큼 성능 향상을 기대할 수 있는 확장성을 최대한 보장하는 매우 성공적인 플랫폼이다. 이 논문에서는 하둡 플랫폼이 얼마나 최적화 되어있는지에 대한 객관적이고 계량적인 지수를 제공함으로써 주어진 하둡 플랫폼의 효율성을 측정한다. 방법론적으로는 로렌츠 커브를 이용하여 하드웨어 리소스들이 얼마나 잘 균등히 배분되어 있는지 살펴보고 CPU, 디스크 일기/쓰기 및 네트워크 병목현상에 따른 비용을 감안한 최적화된 로렌츠 커브를 찾음으로써 최적화 지수를 산출한다. 바꾸어 말하면, 이러한 최적화 지수는 주어진 하둡 플랫폼이 얼마만큼의 성능 향상이 가능한지 알려주는 척도로 오랜 시간을 필요로 하는 빅테이터의 처리 속도 개선을 위한 중요한 정보를 제공한다. 실험 자료 및 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방법을 검증하였다.
질량 스펙트럼 분석 시스템을 위한 부가 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 측정된 이온 신호로부터 먼저 백색 가우시안 특성을 갖는 바닥 잡음의 제거를 위해 측정된 신호의 최빈값으로부터 추정된 임계값을 사용하였다. 또한 각각의 질량 지수에 해당하는 신호 블록을 구성하여 이 신호 블록에 대한 2차 커브 피팅 및 선형 근사를 수행한다. 이 과정에서 임펄스성 잡음과 정상적인 이온 신호로 보기에 불충분한 샘플 신호들을 제거함으로써 이온 신호만으로 구성된 유효 신호 블록을 재 구성할 수 있다. 이 유효 신호 블록에 대한 커브 피팅 곡선으로부터 잡음이 제거된 질량 스펙트럼을 얻을 수 있다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 개발장비로부터 취득된 신호를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 최빈값으로부터 추정된 임계값 설정의 타당함과 제안한 커브 피팅 및 선형 근사기반 잡음제거 알고리즘의 우수성을 보였다.
무선 센서 네트워크에 활용되는 센서 노드는 제한된 전력, 메모리 동의 한정된 자원을 지니기 때문에, 제한된 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 데이터 집계 기법의 연구가 활발히 진행되어 왔다. 한편, 센서 네트워크는 무선통신을 수행하기 때문에 공격자에게 쉽게 데이터 노출될 수 있다. 따라서, 센서 네트워크에서 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법에 관한 연구가 필수적이다. 그러나, 기존 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법은 네트워크 구성 및 데이터 집계 처리 시, 다수의 연산과 데이터 전송이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 데이터 집계를 위한 힐버트 커브(hilbert curve) 기반 데이터 보호 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트리 기반의 라우팅을 구성하여 이웃노드와의 통신을 최소화한다. 또한 seed에 기반한 힐버트 커브 기법을 통해 데이터를 암호화함으로써, 센서 노드간의 통신 시 공격자로부터 데이터를 보호할 수 있다. 마지막으로, 제안하는 기법이 메시지 전송량 및 센서노드 평균 수명 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
연구 목적은 virtual digital test pattern method을 이용하여 REGIUS 150 CR 시스템의 각 LUT별 프로세싱 커브를 도출하고, Dry Imager의 특성을 파악하여 CR의 영상처리 방법을 분석하는 것이다. 실험은 먼저, CR의 화상데이터에 맞게 virtual digital test pattern 파일을 만들고, 인위적으로 입력하여 virtual digital test pattern step의 변화를 통해 각 LUT(THX, ST, STM, LUM, BONE, LIN)별 프로세싱 커브를 구한다. 그리고 하드카피 이미지를 통해 Dry Imager의 프로세싱 커브도 도출한다. 마지막으로, CR 본체의 영상처리 파라미터들을 변화시켜 각각의 특성을 알아낸다. 실험 결과를 살펴보면, 입 출력 값을 통해 CR 시스템의 입력 다이나믹 레인지의 LUT별 프로세싱 커브를 구하였다. 프로세싱 커브는 모두 곡선으로 이어져 있었으며(LIN mode 제외), 각 커브마다 조금씩 차이를 보였다. 또한 Dry Imager의 프로세싱 커브는 중간부분에만 선형성이 나타났다. 그리고 프로세싱 파라미터의 G value는 기울기와, S value는 감도의 shift량과 관련된다는 것을 알 수 있었고, 선량에 따라 S value가 비례하여 변화한다는 것 또한 유추해 낼 수 있었다. 결론적으로 CR 시스템은 각 회사별로 내부 처리가 다르고, 구조 또한 복잡하기 때문에 내부 영상처리의 파악이 어렵다. 하지만 본 연구에서 사용한 virtual digital test pattern method는 CR 시스템의 내부처리 구조와 영상 파라미터의 변화에 따른 특성을 추정할 수 있으므로, 이 방법을 통해 타 장비의 CR 시스템과 Dry Imager의 전체적인 영상처리 특성을 비교, 분석 가능할 것이다.
본 논문은 maximum likelihood(ML) 기반의 모노 펄스 monopulse ratio(MR) 커브에 대한 수학식 유도 과정을 보인다. 이를 위해 선형 배열 안테나를 가정하고 얻어진 수학식이 배열 소자의 수, 배열 간격의 함수가 됨을 보인다. 시뮬레이션을 통해서 얻어진 수학식이 MR 커브와 동일함을 보이고, 얻어진 복잡한 수학식을 하나의 tangent 함수로 근사화할 수 있음을 보인다.
정확한 토크 체결력을 제공하기 위하여 토크 측정기는 최소자승이 적용된 커브피팅 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 보정 최소자승 커브피팅 알고리즘은 토크 정밀 측정을 사용하는 다양한 산업분야에서 볼트와 너트에 향상된 체결력을 제공할 수 있다. 먼저, 제안한 알고리즘에 대한 수학적 모델을 소개하고, 제안한 알고리즘을 시뮬레이션하여 기존 알고리즘과 그 결과를 비교하였다. 보정된 최소자승 알고리즘은 기존의 토크 측정에 사용되었던 알고리즘보다 낮은 표준 오차 값을 보임으로써 제안한 보정된 최소자승 알고리즘의 성능의 정확성을 증명한다. 따라서, 본 알고리즘을 토크 계측에 적용함으로써 정밀 산업기계 및 전자부품 그리고 기타 항공기, 우주선등 나사의 조임 체결력이 적용되는 산업분야에 적용함으로써 비용 및 안전성 향상에 기여될 것을 예상한다.
목적 : 소프트 콘택트렌즈 착용자를 대상으로 착용실태 및 구입현황, 피팅 상태 확인 유무에 따른 자각적 증상, 그리고 베이스커브에 대한 소비자 인식도를 알아보고자 하였다. 방법 : 2018년 6월부터 8월까지 소프트 콘택트렌즈를 구매하기 위하여 서울소재의 안경원 및 렌즈샵에 방문한 사람들을 대상으로 설문조사를 시행하였으며, 총 98부를 분석에 이용하였다. 카이제곱 검정과 Fisher의 정확 검정을 이용하여 피팅 상태 확인(착용감과 관련된 문진, 푸시업 테스트 등) 유무에 따른 자각적 증상(건조함, 빛 번짐, 착용감 불편, 시력저하)을 비교하였으며, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 오즈비를 구하였다. 결과 : 소프트 콘택트렌즈를 구입 시 시력검사를 받고 구입한 경우는 안경원은 86.6%, 렌즈샵은 64.7%이었다. 콘택트렌즈를 구입할 때 피팅 상태의 확인을 받지 않은 경우에는 피팅 상태의 확인을 받은 경우에 비해 건조함(오즈비 4.41, 95% 신뢰구간 1.25-15.62)과 착용감 불편(오즈비 2.68, 95% 신뢰구간 1.08-6.64)을 더 많이 경험하는 것으로 나타났다. 또한 콘택트렌즈 착용자의 87.8%가 베이스커브라는 용어를 알지 못하고 있었으며, 콘택트렌즈 구매 시 92.9%가 베이스커브와 관련된 설명을 듣지 못한 것으로 나타났고, 96.9%가 베이스커브 검사를 받은 경험이 없는 것으로 조사되었다. 결론 : 소프트 콘택트렌즈 처방 시 피팅 상태의 확인을 통한 적절한 베이스커브의 변경을 통해 기존 소비자들의 콘택트렌즈의 착용 시 만족도를 향상시켜야 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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