최근 다양한 응용 분야에서 이동 객체의 현재 위치를 기반으로 미래 위치를 검색하기 위한 필요성이 증가되고 있다. 이와 함께, 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가되고 있다. 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 위치를 검색하는 과정에서 불필요한 노드의 확장을 유발시켜 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체의 이동성을 고려한 공간 분할 방식의 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 노드의 오버플로우를 처리하기 위해 형제 노드와 병합 분할을 수행하고 형제 노드와 병합을 수행하여 오버플로우를 처리할 수 없을 경우에는 이동성을 고려하여 분할을 수행한다. 제안하는 색인 구조는 분할된 영역들 사이에 겹침 영역이 발생하지 않으며 속도, 이동 객체가 노드의 영역을 벗어나는 시간, 노드의 갱신 시간과 같은 파라미터를 고려하여 분할 위치를 판별한다. 중간 노드에서는 공간 분할 방식의 색인 구조에서 발생하는 연속 분할을 방지하기 위한 분할 위치를 판별한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 이동 객체에 대한 검색 성능을 비교 분석한다. 성능 평가 결과 제안하는 색인 구조는 현재 위치 검색에 대해서는 $17%{\sim}264%$ 그리고 미래 위치 검색에 대해서는 $107%{\sim}19l%$ 성능 향상을 나타낸다.
최근 위치 기반 기술에 대한 활용이 증가하면서 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인구조의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 최소화하기 위한 새로운 시공간 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화하기 위해 이동 객체의 현재 위치를 직접 접근하기 위한 보조 색인 구조와 공간 분할 기반의 KDB-트리를 결합한 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조에서는 이동 객체의 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 줄이기 위해 KDB-트리의 중간 노드에 시간에 대한 파라미터를 유지한다. 또한 제안하는 색인 구조에서는 공간활용도 및 검색 효율을 극대화하기 위한 새로운 갱신 및 분할 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 성능 평가를 수행한다.
Future Combat System(FCS), such as unmanned systems that reduce the danger faced by soldiers in the field, are likely to be studied and developed. Soldiers when finding and disposing of mines risk injury and death. Several methods of safe mine retrieval are investigated. In this paper, a mine removal method, which uses a remote controlled robot to get rid of mines using a 4 channel architecture teleoperation method is used. The robot, when in contact with soil and mines, is controlled by a remote control. The feasibility of using teleoperation controlled system to remove mines is demonstrated in this paper. The Matlab-Simulink was used as a tool to simulate mine removal with robots. The force and position of the robot{slave system of 4 channel architecture) and controller(master system of 4 channel architecture) are analyzed when users handle the controller with sinusoidal force.
최근 위치기반 기술의 급속한 발전으로 인하여 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가하고있다. 하지만, 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 계속되는 위치 이동으로 인해 색인의 변경이 발생하고 색인의 빈번한 변경으로 전체적인 색인의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 KOB-트리를 기반으로 하는 시공간 색인 구조인 TPKDB-트리를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화하여 이동 객체 검색의 효율성을 증가시키고 이동 객체를 선형함수로 표현함으로서 불필요한 갱신을 줄이는 방법을 제안한다. 그리고 노드 내에 포함되어 있는 이동 객체의 변화를 시간에 대한 파라미터로 유지함으로서 효율적으로 이동 객체의 미래 위치 검색을 지원한다. 또한, 공간활용도를 최대화하기 위한 새로운 갱신 및 분할 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 성능 평가를 수행한다.
기존에 제안된 색인 구조는 연속적 이동 객체를 갱신하기 위해 이동 객체의 기존 위치를 삭제하고 새로운 위치를 삽입하는 과정을 반복하기 때문에 많은 갱신 비용을 소요한다. 본 논문에서는 연속적 이동 객체의 갱신 비용을 감소시키기 위한 새로운 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 이동 객체의 위치를 저장한 공간 분할 방식의 색인 구조와 이동 객체의 위치를 직접 접근하기 위한 보조 색인 구조로 구성된다. 노드의 팬아웃을 증가시키기 위해 자식 노드에 대한 정보는 실제 분할 영역을 저장하는 것이 아니라 kd-tree로 저장한다. 또한, 이동 객체의 위치 갱신을 빠르게 처리하기 위해 색인 구조 전체를 순회하지 않고 단말 노드를 직접 접근하여 상향식으로 갱신을 수행한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 분포 특성에 따라 이동 객체를 생성하고 이동 객체에 대한 삽입, 갱신, 검색 성능을 비교 분석한다.
한국은 세계 최초로 정지궤도 환경위성탑재체 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer(GEMS)를 발사하여, 동북아시아 지역 대기오염물질을 실시간으로 감시할 계획 중이다. 위성을 이용한 대기오염물질 관측은 불량조건문제(ill-posed problem)에서 역문제의 해를 찾는 과정이기 때문에, 위성 관측 값은 오차를 포함하고 있다. 따라서 GEMS 산출물이 신뢰성을 갖기 위해서는 지상관측 또는 다른 위성과의 상호 비교 검증 연구가 반드시 요구된다. 본 연구는 향후 GEMS의 오존 관측자료의 검증에 사용될 위성인 OMI, OMPS 그리고 서울과 부산에 설치된 지상 관측기기인 Pandora에서 측정된 total column ozone (TCO)를 상호 비교분석 함으로써 자료의 평가를 실시하였다. 이 연구에서는 위성이 전지구적으로 일관된 정확도의 오존 자료를 제공한다는 특성을 이용하여 지상 관측자료의 정확도를 평가하였다. 그 결과 서울 Pandora #29의 자료에서 심각한 기기오차를 발견하여, 위성자료를 이용한 지상자료의 역검증이 가능함을 보였다. 다음으로 지상 Pandora를 이용한 OMPS의 자료 비교 검증에서 OMPS TCO는 Pandora TCO 값에 대해 상관관계 0.97과 ~1.8 DU의 RMSE 그리고 4%의 양의 편차(bias)를 가졌으며, 이 편차는 SZA과 Cross track position, TCO 그리고 계절 변화에 대한 의존성을 갖지 않음을 보였다. 또한 Pandora TCO은 구름 필터링이 제대로 수행되어 있지 않기 때문에, Pandora 자료를 위성자료 검증에 활용하기 위해서는 각 위성 센서의 관측 공간 해상도에 따른 적절한 경계 조건이 사용되어야 함을 보였다.
영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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