오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하는 이 점차 중요해 지고 있다. 이러한 관리를 위해 어플리케이션의 내부 구조를 드러내지 않은 상태에서 환경에 적응하는 자가치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 우리의 이전 연구에서는 자가 적응 모듈의 성능 향상을 위해 스위치를 사용하여 컴포넌트의 동작 유무를 결정하였다. 그러나 바이러스와 같은 외부 상황에 의해 자가 적응 모듈이 정상적으로 동작하지 않을 수 있으며 다수의 파일을 전송할 때 스위치가 꺼진 컴포넌트들은 메모리와 같은 리소스를 낭비한다. 본 연구에서는 이전 연구인 성능 개선 자가 적응 모듈에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 1) 컴포넌트의 동작 여부를 결정하는 스위치를 확인하여 비정상 상태인 컴포넌트를 찾아 치유를 하고, 2) 현재 단계에서 사용하지 않는 컴포넌트를 다른 작업에서 재사용한다. 이러한 제안 방법론을 통해 파일 전송이 않은 상황에서도 전체 컴포넌트의 수를 줄일 수 있으며 자가 적응 제어 모듈을 안정적으로 작동할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 명가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하여 이전 연구의 모듈과 제안 방법론을 적용한 모듈이 미리 정한 상황들에서 정상적으로 적응할 수 있는지를 비교한다. 또한 파일 전송이 많은 상황에서 제안 방법론을 적용하였을 때 이전 연구 방법론과의 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 이전 연구의 자가 적응 모듈의 비정상 상태를 찾아낼 수 있었고, 둘 이상의 파일 전송이 이루어 질 때 컴포넌트의 재사용을 통해 리소스의 사용을 줄일 수 있었다.위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.능적으로 우수한 기호성, 즉석에서 먹을 수 있는 간편성, 장기저장에 의한 식품 산패, 오염 및 변패 미생물의 생육 등이 발생하지 않는 우수한 생선가공, 저장방법, 저가 생선류의 부가가치 상승 등 여러 유익한 결과를 얻을 수 있는 효과적인 가공방법을 증명하였다.의 평균섭취량에도 미치지 못하는 매우 저조한 영양상태를 보여 경제력, 육체적 활동 및 건강상태 등이 매우 열악한 이들 집단에 대한 질 좋은 영양서비스의 제공이 국가적 차원에서 시급히 재고되어야 할 것이다. 연구대상자 특히 배달급식 대상자의 경우 모집의 어려움으로 인해 적은 수의 연구대상자의 결과를 보고한 것은 본 연구의 제한점이라 할 수 있다 따라서 본 연구결과를 바탕으로 좀 더 많은 대상자를 대상으로 한 조사 연구가 계속 이루어져 가정배달급식 프로그램의 개선을 위한 유용한 자료로 축적되어야 할 것이다.상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되
본 연구에서는 안면도의 토지피복변화 분석을 위해 원격탐사 및 GIS 기법을 이용하여 지표경관의 변화를 탐지하였다. 변화지역 추출은 위성영상과 현장답사를 통하여 확인하였고, 지표경관변화와 관련된 GIS 기반의 다양한 공간정보를 구축하였다. 공간통합 방법으로 퍼지논리연산을 사용하였다. 분석결과 자연 및 인문·사회에 관한 주제도들 중 토지피복 변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 표고분석도, 인구밀도도, 국토이용계획도 등이다. 퍼지논리연산을 이용하여 토지피복 변화를 통합 분석한 결과 정확한 변화를 예측할 수 있었다. 즉, 안면도 지역에서 대규모 토지피복 변화가 일어날 가능성이 높은 지역들은 해안과 가까운 평지에 위치한 지역이 높은 확률로 변화하였다. 특히 경사도 5%이하, 표고 15m 이하의 구릉지로 해양과 인접해 있는 지역은 현재 진행 중인 대규모 개발에 따른 연안환경 악화의 위험성이 높으므로 이에 대한 대책강구가 시급하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화로 인해 가뭄의 발생 빈도가 증가함에 따라 광범위하게 발생하는 가뭄의 상황을 정확하게 판단할 수 있는 모니터링 체계를 갖추는 것이 매우 중요하다. 그러나 지상 관측 기상자료만으로는 한국의 전 지역에 대한 복잡한 가뭄을 모두 파악하기에는 한계가 존재하는 반면, 인공위성 원격탐사자료는 광범위한 지역에서의 가뭄의 공간적 특성을 파악하고 가뭄을 탐지하는 데 효과적으로 이용될 수 있다. 본 연구에서는 남한의 가뭄 식별을 위한 원격탐사자료의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 다양한 측면의 가뭄을 모니터링하기 위해 가뭄에 영향을 미치는 주요 변수인 강수량과 잠재증발산량의 원격탐사 및 지상 관측자료를 수집하였다. 원격탐사자료의 적용성 평가는 관측자료와의 비교를 중심으로 수행하였다. 먼저 원격탐사자료의 적용성과 정확성을 평가하기 위하여 관측자료와의 상관관계를 분석하고, 기상학적 가뭄 모니터링을 위해 강수량과 잠재증발산량을 이용하여 다양한 측면의 가뭄지수들을 산정하였다. 이후 원격탐사자료의 가뭄 모니터링 능력을 평가하기 위해 가뭄지수에 대한 ROC 분석을 적용하여 과거 가뭄 재현성을 확인하였다. 마지막으로 원격탐사자료를 이용한 고해상도의 가뭄 지도를 작성하여 남한의 실제 가뭄에 대한 원격탐사자료의 모니터링 활용 가능성을 평가하였다. 원격탐사자료의 적용을 통해 향후 미 계측 유역을 포함한 남한 전 지역에서 다양하게 발생하는 가뭄 상황을 파악하고 이해할 수 있을 것으로 판단되었다.
딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있는 대표적인 딥러닝모델 중에 하나이다. 하지만 이러한 딥뉴럴네트워크는 적대적 샘플을 오인식하는 취약점이 있다. 적대적 샘플은 원본 데이터에 최소한의 노이즈를 추가하여 사람이 보기에는 이상이 없지만 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식 하게 하는 샘플을 의미한다. 이러한 적대적 샘플은 딥뉴럴네트워크를 활용하는 자율주행차량이나 의료사업에서 차량 표지판 오인식이나 환자 진단의 오인식을 일으키면 큰 사고가 일어나기 때문에 적대적 샘플 공격에 대한 방어연구가 요구된다. 본 논문에서는 여러 가지 파라미터를 조절하여 적대적 샘플에 대한 앙상블 방어방법을 실험적으로 분석하였다. 적대적 샘플의 생성방법으로 fast gradient sign method, DeepFool method, Carlini & Wanger method을 이용하여 앙상블 방어방법의 성능을 분석하였다. 실험 데이터로 MNIST 데이터셋을 사용하였으며, 머신러닝 라이브러리로는 텐서플로우를 사용하였다. 실험방법의 각 파라미터들로 3가지 적대적 샘플 공격방법, 적정기준선, 모델 수, 랜덤노이즈에 따른 성능을 분석하였다. 실험결과로 앙상블 방어방법은 모델수가 7이고 적정기준선이 1일 때, 적대적 샘플에 대한 탐지 성공률 98.3%이고 원본샘플의 99.2% 정확도를 유지하는 성능을 보였다.
최근 북극항로와 온난화 등의 영향으로 인해 북극해에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 기존에 수동 마이크로파 복사계를 이용하여 북극해 해빙의 정량적 면적을 산출하는 연구는 진행되어 왔으나, 보다 고해상도로 해빙의 가장자리에서 발생하는 융해 및 표면 거칠기 변화에 대한 연구는 잘 이루어지지 않았다. 또한, 최근 Sentinel1-A/B자료가 무료로 배포되고, 특히 북극해 영역에 대한 수많은 자료들이 짧은 기간 동안 생산 및 제공되고 있기에, 이러한 대용량 자료들을 모자익(mosaic)하여 북극해 전체에 대한 고해상도 해빙정보 이용이 가능하게 되었다. 그러나 Sentienl-1A/B의 광역관측(Extended Wide, EW)모드 자료를 효과적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 방사보정이 수행되어야 한다. 이를 위해 이중편파 Sentinel-1A/B 자료에 나타나는 thermal noise와 scalloping 효과를 자동적으로 보정할 수 있는 방사보정 기법을 개발하였으며, 나아가 방사보정 된 이중편파 SAR자료를 이용할 경우 해빙과 open-water를 보다 더 잘 구분할 수 있음을 확인하였다.
다중 센서 영상을 영상 융합, 변화 탐지, 시계열 분석에 활용하기 위해서는 두 영상 간의 영상 등록 과정이 필수적이다. 영상 등록을 위해서는 서로 다른 공간 해상도를 가지는 다중 센서 영상 사이의 스케일과 회전각도 차이를 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 다중 해상도 영상 간의 영상 등록을 위하여 가변 원형 템플릿을 이용한 새로운 특징 정합 기법을 제안한다. 제안하는 정합 기법은 스케일이 작은 영상의 특징점을 중심으로 원형 템플릿을 설정하고 스케일이 큰 영상에서는 가변 원형 템플릿을 생성한다. 가변 원형 템플릿의 스케일을 일정한 스케일 단위로 변경한 후에 가변 원형 템플릿을 일정 각도 단위로 회전시키면서 두 원형 템플릿 사이의 상호 정보량이 최대가 될 때의 가변 원형 템플릿의 스케일, 회전 각도 그리고 중심 위치를 각각 검출한다. 제안한 방법을 서로 다른 공간 해상도를 가지는 Kompsat(Korea Multi-Purpose Satellite) 2호, 3호, 3A호 영상 조합에 적용한 결과, 스케일 팩터 오차는 0.004 이하, 회전 각도 오차는 $0.3^{\circ}$ 이하, 제어점의 위치 오차는 1 화소 이하의 정합 성능을 보였다.
전기비저항 탐사법은 저수지 누수 구간의 탐지를 위한 효과적인 물리탐사법으로 저수지 안전진단을 위해 널리 사용되어 왔다. 저수지에서 수행되는 대부분의 전기비저항 탐사는 현장자료획득의 편의성을 고려하여 제체에 평행한 측선에 대한 2차원 탐사가 주로 적용되고 있다. 그러나 저수지는 3차원 구조를 갖기 때문에 2차원 가정에 위배되며, 2차원 해석 결과는 3차원 효과에 의한 왜곡을 피할 수 없다. 또한 2차원 탐사는 전기비저항의 2차원 단면만을 제공하므로 저수지의 3차원 구조에 대한 해석이 어려우며, 3차원적 누수 경로의 파악이 불가능하다. 이 연구에서는 저수지에서 3차원 전기비저항 탐사를 실시하고, 그 해석 결과를 2차원 탐사와 비교 분석하여 2차원 탐사의 한계 및 3차원 탐사의 장점을 제시하였다. 3차원 탐사는 2차원 탐사에 비하여 보다 정밀하게 저수지 상태 및 누수 경로에 대한 3차원적 정보를 제공해 주는 것으로 확인되었다. 따라서 3차원 탐사는 보다 정확한 저수지 안전진단을 위하여 적극 확대되어야 할 것으로 판단된다.
이분형 자료의 분류에서 자료의 불균형 정도가 심한 경우 분류 결과가 좋지 않을 수 있다. 이런 문제 해결을 위해 학습 자료를 변형시키는 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 이분형 자료의 분류문제에서 불균형을 다루기 위한 방법들 중 표본재추출 방법들을 비교하였다. 이를 통해 자료에서 희소계급의 탐지를 보다 효과적으로 하는 방법을 찾고자 하였다. 모의실험을 통하여 여러 오버샘플링, 언더샘플링, 오버샘플링과 언더샘플링 혼합방법의 총 20가지를 비교하였다. 분류문제에서 대표적으로 쓰이는 로지스틱 회귀분석, support vector machine, 랜덤포레스트 모형을 분류기로 사용하였다. 모의실험 결과, 정확도가 0.5 이상이면서 민감도가 높았던 표본재추출 방법은 random under sampling (RUS)였다. 그 다음으로 민감도가 높았던 방법은 오버샘플링 ADASYN (adaptive synthetic sampling approach)이었다. 이를 통해 RUS 방법이 희소계급값을 찾기 위한 방안으로는 적합했다는 것을 알 수 있었다. 몇 가지 실제 자료에 적용한 결과도 모의실험의 결과와 비슷한 양상을 보였다.
본 연구는 땅밀림과 같이 예측할 수 없는 재해가 발생했을 때 신속 합리 효과적인 복구계획 수립에 기초자료를 제공하고자 수치지형도와 항공 LiDAR 자료를 이용하여 땅밀림 발생지역에서 변위 특성을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 항공 LiDAR 자료를 통하여 땅밀림 발생지점을 탐지하고 지형변화와 발생규모를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 본 연구대상지는 국내 땅밀림 발생의 일반적 형태인 말굽형태로 나타났고, 붕괴방향은 북쪽이었다. 땅밀림 발생의 전체 면적은 약 2.5ha, 활락애는 길이 약 327.3m, 평균 폭 19.3m, 평균 깊이 8.6m로 분석되었다. 땅밀림이 대규모로 발생한 것은 아니지만, 도로가 위치한 인접사면에서 발생하여 옹벽 도로가 파손되는 등 큰 피해가 발생하였다. 땅밀림 발생지의 현장조사는 접근성, 안전성 등의 문제로 제한사항이 있지만 항공 LiDAR를 통하여 정확한 분석이 가능한 장점이 있었다. 그러나 항공 LiDAR는 비용이 많이 드는 단점이 있기 때문에 신속 지속 장기적인 모니터링에는 무인기에 LiDAR를 탑재하는 기술을 개발하여 이를 활용하는 것이 효율적이다. 이러한 땅밀림 발생지에서는 땅밀림의 이동방향, 규모 변화와 같은 정보를 지속적으로 획득해서 복구계획 수립 및 피해를 예방하는데 있어 활용해야한다.
이 연구에서는 2019년 4월 4일 발생한 고성-속초 산불과 강릉-동해 산불의 피해지를 신뢰할 만한 수준으로 신속하게 파악하기 위하여, 고해상도 영상 기반의 산림고사지수를 개발하고 이를 Sentinel-2 영상에 적용한 결과를 소개하고자 한다. 고사한 산림과 건강한 산림은 매우 다른 분광특성을 보이는데, 특히 R-NIR-G 위색조합(false color composite)에서 그 차이가 뚜렷이 나타난다. 이러한 특성에 기초하여 개발된 산림고사지수를 적용한 결과, 고성-속초 산불의 피해면적은 약 701.16 ha, 강릉-동해 산불의 피해면적은 약 710.60 ha로 추정된다. 정확한 피해면적은 현장조사 등의 과정을 거쳐 추후에 공식적으로 확정되겠지만, 이러한 위성영상 분석은 신속한 피해현황 파악을 가능하게 하는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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