프로젝트 관리 성숙도(Project Management Maturity Model)란 프로젝트 관리 관련 업무 성숙도를 측정하는 것으로, 프로젝트 성공을 위해 관련 있는 업무가 어느 정도 수준으로 진행되고 있는가를 평가하는 목적으로 주로 사용된다. 본 논문에서는 프로젝트 관리 성숙도를 활용하여 프로젝트 관리 성숙도가 범위, 일정, 그리고 원가에 미치는 영향을 연구 하였다. 연구 결과로 프로젝트 관리 성숙도가 낮으면 범위 변경률이 커지고, 일정이 지연되며, 비용 또한 초과되는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과를 토대로 기업이 프로젝트 관리 성숙도 향상을 위해 투자와 노력을 해야 한다는 것을 알 수 있다.
CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System) is the operational meteorological products extraction system for data observed from COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) meteorological imager. CMDPS baseline products consist of 16 parameters including cloud information, water vapor products, surface information, environmental products and atmospheric motion vector. Additionally, CMDPS includes the function of calibration monitoring, and validation mechanism of the baseline products. The main objective of CMDPS validation module development is near-real time monitoring for the accuracy and reliability of the whole CMDPS products. Also, its long time validation statistics are used for upgrade of CMDPS such as algorithm parameter tuning and retrieval algorithm modification. This paper introduces the preliminary design on CMDPS validation module.
본 논문에서는 최저 관측각을 변화시켜가면서 일반력, 정밀력을 이용하여 장기선 해석을 실시하고 이를 이용하여 ’96년 실시된 GPS 전국망을 조정하여 그 성과를 실용성과와 비교분석 하였다. 또한, 정밀 측지 기준점의 성과 획득과 합리적인 GPS작업을 위한 작업규정의 개정 및 작업과정, 데이터 처리, 품질관리 등에 관한 표준화의 필요성을 제기하였다.
멀티미디어 응용과 무선통신 네트워크의 발전 속도가 급속하게 빨라짐에 따라 고성능, 저전력 멀티미디어 처리기술에 대한 소비자의 요구가 급증하고 있다. 이에 본 논문은 고성능, 저전력 임베디드 비디오 프로세서를 위한 YUV (Y: 휘도신호, U, V: 색차신호) 인식 명령어를 제안하고자 한다. 기존의 멀티미디어 전용 명령어 (e.g., MMX, SSE, VIS, AltiVec)는 일반적인 서브워드 병렬 기법을 이용하여 적당한 성능향상을 꾀하는 반면, 제안하는 YUV 인식 명령어는 두 쌍의 16-bit YUV (6-bit Y, 5-bits U, V) 데이타를 32-bit 레지스터에 저장하여 동시에 처리함으로써 칼라 비디오 처리 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있다. 또한 데이타 포맷 사이즈를 줄임으로써 전체 시스템의 비용을 절감할 수 있다. 임베디드 슈퍼 스칼라 프로세서에서 모의 실험한 결과, YUV 인식 명령어 기반 프로그램은 baseline 프로그램에 비해 3.9배 성능 향상을 보인 반면, 동일한 프로세서 환경에서 Intel의 대표적인 멀티미디어 명령어인 MMX기반 프로그램은 baseline 프로그램보다 단지 2.1배의 성능 향상을 보인다. 또한 YUV 인식 명령어는 멀티미디어 애플리케이션에 대해 평균 75.8% 소모 에너지를 감소시킨 반면, MMX는 단지 54.8%의 소모 에너지를 감소시키는 결과를 보인다.
측량을 비롯한 다양한 응용분야에서의 GPS 사용이 증가함에 따라 신속하고 정밀한 위치정보 취득에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 함께 현재 미국, 캐나다, 호주 등의 해외 여러 나라에서 인터넷을 기반으로 이메일과 FTP를 이용하여 사용자의 관측파일을 처리하는 자동화된 GPS 데이터 분석 시스템을 구축, 운영 중에 있다. 우리나라도 GPS 시장 확대와 더불어 일반 사용자의 접근이 비교적 용이하고 신속한 위치정보 제공이 가능한 웹을 기반으로 하는 자동 GPS 기선해석 시스템 구축이 필요하다. 본 연구에서 구축한 시스템은 인터넷을 기반으로 하여 시간과 장소에 구애받지 않고, 일반 사용자의 접근이 용이하도록 하였다. 과학기술용 자료처리 엔진을 이용하여 3개의 상시관측소를 네트워크 방식으로 자료처리를 실행하며, 결과는 보고서 형식으로 작성되어 사용자의 이메일로 전송된다. 본 시스템은 일반 사용자의 간편한 고정밀 GPS 자료처리를 가능하게 하며, 향후 대형 구조물 모니터링, 민간분야 공간정보 서비스 등 다양한 분야에 GPS를 적용하기 위한 기반이 될 것으로 기대된다.
심전도 신호에 있는 저주파 잡음 성분은 기저선 변동을 일으킨다. 본 논문에서는 기저선 변동이 있는 심전도 신호에 대하여 형태학 연산과 평활화 스플라인 연산을 사용하여 기저선 변동 잡음을 제거하였다. 형태학 연산만 이용하여 기저선 변동 잡음을 제거하는 경우, 사용한 구조요소에 따라 원 신호의 특징점 정보를 손상시킬 수 있다. 형태학 연산의 단점을 해결하기 위하여, 형태학 연산 후 평활화 스플라인 연산을 적용하였다. ECG 신호 처리를 위한 기존의 형태학 연산을 이용한 방법과 본 논문에서 제안된 방식을 MIT/BIH 데이터베이스에서 제공하는 심전도 임상 데이터에 각각 적용하여 비교하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안된 방식이 기존 방식보다 원신호에 대한 데이터 왜곡도가 낮음을 확인하였다.
Digging historical and cultural information from seals in ancient books is of great significance. However, ancient Chinese seal samples are scarce and carving methods are diverse, and traditional digital image processing methods based on greyscale have difficulty achieving superior segmentation and recognition performance. Recently, some deep learning algorithms have been proposed to address this problem; however, current neural networks are difficult to train owing to the lack of datasets. To solve the afore-mentioned problems, we proposed an SEL-RefineMask which combines selector of feature pyramid network (SEL-FPN) with RefineMask to segment and recognize seals. We designed an SEL-FPN to intelligently select a specific layer which represents different scales in the FPN and reduces the number of anchor frames. We performed experiments on some instance segmentation networks as the baseline method, and the top-1 segmentation result of 64.93% is 5.73% higher than that of humans. The top-1 result of the SEL-RefineMask network reached 67.96% which surpassed the baseline results. After segmentation, a vision transformer was used to recognize the segmentation output, and the accuracy reached 91%. Furthermore, a dataset of seals in ancient Chinese books (SACB) for segmentation and small seal font (SSF) for recognition were established which are publicly available on the website.
2011년 3월 11일 일본 동북부 태평양 연안지역 해저를 진앙으로 하는 규모 9.0의 도호쿠 대지진이 발생하였다. 이 지진은 역사상 4번째 규모의 지진으로 대형 쓰나미를 동반하여 많은 인명 및 재산피해를 유발하였다. 또한 미국 지질조사국에 따르면 지진이후 일본 동북부 지역이 약 2.4m 가량 이동된 것으로 보이며, 이에 따라 한반도 역시 지진의 영향권에 들었을 가능성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국토지리정보원에서 운영중인 상시관측소 관측데이터를 이용하여 일본지진에 의한 우리나라 지각의 변위를 산출하고 결과를 분석하였다. Bernese V5.0을 사용하였으며, 지진 발생 전 후의 기선해석과 지진 발생 당시의 이동측위를 수행하였다. 기선해석을 통한 자료처리 시 효과적인 지각변동 확인을 위하여 두 가지 시나리오를 이용하였다. 첫 번째 시나리오로 진앙과 거리가 멀어 비교적 안정적이라고 판단되는 중국, 몽골, 러시아의 IGS 상시관측소를 고정하여 기선해석을 수행하였으며, 두 번째로는 우리나라 국가 기준점인 수원 관측소를 고정하여 기선해석을 실시하였다. 그 결과 일본 지진 이후, 한반도 지각이 대부분 동쪽방향으로 1.2cm에서 5.6cm 수준으로 이동한 것을 확인할 수 있었다. 특히 본 연구에서 대상으로 한 상시관측소 중 지진의 진앙과 가까운 독도, 울릉도 지역에서 가장 큰 변위가 나타났으며, 진앙으로부터 거리가 먼 제주의 지각이동이 가장 적은 것을 확인할 수 있었다. 또한 이동측위 결과 지진 발생으로부터 약간의 시간 경과 후 우리나라 상시관측소에 신호가 감지되었다.
GPS(Global Positioning System) 위성에서 수신된 L1(1575.42MHz) 반송파 위상자료를 이용하여 지표면의 두 지점의 기선 백터와 기선거리를 계산할 수 있는 S/W는 크게 네 부분으로 구성된다. 첫째는 위성의 위치를 계산하는 부분, 둘째는 단일 차분 방정식을 구성하는 부분 셋째는 이중 차분을 구성하는 부분, 그리고 마지막으로 상관관계를 계산하는 부분이다. 개발한 S/W의 정확도를 검증하기 위하여, 대전 천문대의 GPS 관측소($N37^{circ}.75,E127^{circ}.37,H77.61m$)를 중심으로 약 2.7, 42.1, 81.1, 146.6km 떨어진 네 지점에서 Trimble 수신기를 이용하여 동시에 GPS 위성으로부터 관측자료를 획득하였다. 획득한 관측자료를 이 연구에서 개발한 S/W로 처리하였고, 그 결과를 Trimble사의 자료처리 S/W인 GPS Survey에 GPS 위성의 방송 궤도력을 적용하여 L1/L2 ION-Free 기법으로 계산한 결과와 비교 하였다. 두 S/W 시스템으로 산출한 기선 백터의 각 성분은 약 50cm내외에서 잘 일치하였고 기선 거리는 약 10cm내외에서 서로 일치하였다.
Uninterrupted monitoring of multiple subjects is required for mass causality events, in hospital environment or for sports by medical technicians or physicians. Movement of subjects under monitoring requires such system to be wireless, sometimes demands multiple transmitters and a receiver as a base station and monitored parameter must not be corrupted by any noise before further diagnosis. A Bluetooth Piconet network is visualized, where each subject carries a Bluetooth transmitter module that acquires vital sign continuously and relays to Bluetooth enabled device where, further signal processing is done. In this paper, a wireless network is realized to capture ECG of two subjects performing different activities like cycling, jogging, staircase climbing at 100 Hz frequency using prototyped Bluetooth module. The paper demonstrates removal of baseline drift using Fast Fourier Transform and Inverse Fast Fourier Transform and removal of high frequency noise using moving average and S-Golay algorithm. Experimental results highlight the efficacy of the proposed work to monitor any vital sign parameters of multiple subjects simultaneously. The importance of removing baseline drift before high frequency noise removal is shown using experimental results. It is possible to use Bluetooth Piconet frame work to capture ECG simultaneously for more than two subjects. For the applications where there will be larger body movement, baseline drift removal is a major concern and hence along with wireless transmission issues, baseline drift removal before high frequency noise removal is necessary for further feature extraction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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