최근 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 검색 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 계층적 영상검색 시스템을 구현하였다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과. Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
교통사고를 조사하여 어떤 지역에 어떠한 문제가 있는지를 진단하고, 사고발생에 영향을 미치는 요인을 추출하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 사고지점의 파악 및 영향인자파악을 목적으로 수원시 2001년 사고다발지점을 대상으로 각 사고유형 및 위치별 $P_i$(각 사고가 발생할 때 특정의 사고와 관련된 특징이 나타날 확률)을 이항분포로 모형화하여 지점 (도로구간 및 교차로)별로 특성적 사고가 발생한 것으로 판단되는 지점과 그렇지 않은 지점으로 진단하였고, 또한 지점별 안전성능함수(Safety Performance Function)를 구한 후 허용 임계치인 5%를 적용하여 임계치안에 드는 지점들을 진단하고 파악하였다. 이후 진단된 지점과 그렇지 않은 지점을 종속변수로 하고 주요 도로 환경적조건 및 교통조건을 독립변수로 하여 로지스틱 판별분석을 실시하여 분석 결과로 유의하다고 판단된 사고요인들을 도출하였으며 이를 기반으로 각 지점별 개선방안에 대한 대책수립가능성을 또한 검토하였다. 본 연구에서 제시된 진단방법과 로지스틱판별분석을 통한 요인추출 방법은 향후 유사연구에 활용 가능할 것으로 사료된다.
새만금 농업단지가 조성됨에 따라 농업용수 공급이 요구되며, 농업적 측면에서 염분은 작물 재배시 생육에 영향을 미치는 항목으로 농업용수 공급시 철저한 관리가 요구된다. 따라서 농작물에 영향을 미치지 않는 농업용수 공급을 위해 염분계측을 통한 체계적인 농업용수 관리가 필요하다. 본 연구에서는 새만금호내에 관측되는 염분 시계열 자료를 모의하기 위해서 자기회귀모형을 기반으로 한 Two-Stage ARX 모형을 개발하였다. 층별로 나눠진 염분자료를 계층적 Bayesian기법을 활용하여 매개변수를 확률분포형으로 추정하였으며 염분모의의 불확실성을 제시하였다. 최적 모형을 선정하기 위해서 통계적 지표인 BIC값을 이용하였으며, 최종적으로 선정된 모형을 통해 양수장 인근 수역의 염분 모의 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 계층적 무선 센서 네트워크를 위한 그룹기반 보안 메커니즘을 제안한다. 이를 위해 세 가지 형태의 노드(베이스 스테이션 그룹 관리 노드 센서 노드)로 구성된 3계층 센서네트워크에서 안전한 라우팅을 위한 구조를 설계한다. 그룹기반 배치는 가우시안(Gaussian) 분산을 이용하여 수행되며, 제안된 모델을 사용해 85% 이상의 네트워크 연결이 가능하다. 이미 보안 기능을 공유하고 있는 작은 그룹들은 안전한 그룹을 형성하고, 그룹 관리 노드들은 전체 네트워크의 백본을 형성한다. 본 논문의 보안 메커니즘은 배치된 센서 그룹에서 수집된 데이터를 처리하기 위해 제안되었으며, 관리노드에 의해 수집된 센싱 데이터는 다른 관리노드를 거쳐 베이스 스테이션에 전달된다. 제안된 메커니즘은 경량화 되었고, 노드 캡쳐 공격에 강력하게 대응할 수 있으며 분석 자료와 시뮬레이션을 결과를 통해 이러한 특징을 확인할 수 있다. 또한, 분석 자료를 통해 그룹 관리노드와 센서 노드가 조밀하게 배치되었을 때 안전성이 크게 향상됨을 알 수 있다.
대용량 볼륨 데이타를 가시화하는 효과적인 방법인 후-정열 병렬 렌더링은 부하균형에 의해 성능이 결정된다. 기존의 정적 데이타 분할 방법은 태스크 병렬성만의 관점에서는 자기균형을 쉽게 얻을 수 있었지만, 데이타 내부의 빈 공간을 고려하지 않았기 때문에 데이타 병렬성의 관점에서는 심각한 불균형을 초래할 수 있었다. 본 논문은 태스크 병렬성과 데이타 병렬성이 함께 고려된, 적응적이며 확장적인 부하 균형 기법을 제안한다. 우리는 계층적 자료 구조인 옥트리와 BSP-트리를 효과적으로 결합하여 볼륨 데이타의 실제 영역만을 추출하여 렌더링 노드들로 균등하게 분산시켰으며, 각 렌더링 노드들에서는 3차원 클러스터링 알고리즘을 적용하여 렌더링 순서를 효과적으로 결정하였다. 제안하는 방법은 기존의 정적 데이타 분산 기법에 비해 최대 22배의 병렬성을 높였고 동기화 비용을 낮추어 렌더링 성능을 크게 향상시켰음을 실험을 통해 알 수 있었다.
고구려, 백제, 신라 왕조실록에 등장하는 인물 네트워크는 다른 사회 네트워크와는 달리 척도 없는 네트워크 (scale-free network)의 특성이 아닌 정보의 보급, 인터넷 연쇄 편지, 청원 편지 등에서 보여주는 유포 네트워크 (dissemination network) 의 특성을 보여주고 있다. 그러나 이들 세 왕조를 통합한 삼국왕조실록은 사회 네트워크와 마찬가지로 척도 없는 네트워크의 전형적인 특성을 보여주고 있었다. 일반적으로 생명체 네트워크는 척도 없는 네트워크와 계층적 네트워크 (hierarchical network)의 특성을 동시에 가지는데, 삼국왕조실록도 척도 없는 네트워크뿐만 아니라 계층적 네트워크의 특성을 동시에 보여주고 있었다. 네트워크를 기반으로 각 국가의 영토 변화 양상을 분석하였는데, 고구려나 백제와는 달리 신라만의 독특한 양상을 가지는데, 이 양상이 삼국 통일을 이루는 근간을 만든 것으로 분석하였다. 고구려, 백제, 신라의 전반적인 나라 경영, 발전 양상 및 이들 나라의 중심이 되는 왕의 인물 네트워크를 바탕으로 통치 양상을 분석하였다. 본 연구는 삼국 왕조실록에 등장하는 인물을 역사학적 관점이 아닌 실록에 등장하는 인물 네트워크를 기반으로 분석함으로서 새로운 각도에서 해석할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 연구는 대구시 상업지역의 공간분포 및 계층구조 변화를 분석한 것이다. 분석기법으로 집중지수, 집중화계수 및 특화계수를 이용하였으며, 1985년$\sim$2003년의 기간을 고찰했다. 도시인구의 성장과 함께 도시적 토지이용이 증가되었다. 인구 성장 118%에 비해 상업입지량 증가율은 330%에 달하였다. 주요 상업적 토지이용은 판매업이 가장 높고 그 다음이 업무, 식품 순이다. 업종별 공간 분포의 분석에서 숙박, 의료, 운수창고 및 위락 등이 집중도가 높으며, 도시 외곽으로 갈수록 특수상업지구를 형성하였다. 판매업의 분산화가 가장 높게 나타나고 있으며, 식품, 업무도 분산 성향이 높았다. 한편 분석기간 동안, 도심부의 상업 집중 성향이 나타나고 있다. 도심핵의 공간적 확장과 함께 도심 주변지역의 상업 집중 또한 증가하는 추세이다. 도시상업의 공간구조는 단핵도시의 성격이 강화되고 있다. 그러나 내부시가지의 결절에 2계층의 중심지들이 생성되면서 다핵화의 과정에 있고, 특히 동대구역 역세권 지역은 부도심으로 성장할 잠재력을 나타내고 있다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN)는 작고 값이 싸지만 매우 제한된 자원을 가진 많은 수의 센서로 구성된다. 이러한 자원의 부종으로 인하여 공개키 암호화방식은 WSN에 사용하기 적합하지 않으며, 비밀키 암호화방식을 적용시키기 위하여는 키 관리와 선분배 기법이 필요하다. 많은 키 선분배 기법이 제안되었지만 대부분의 이러한 기법은 실제 WSN의 환경을 충분히 고려하지 않고 있다. 이 논문에서는 적당한 통신량과 연결을 고려한 WSN을 위하여 계층적 그리드(Grid)를 기반으로 하는 보안 프레임워크를 제안한다. 프레임워크의 보안성을 검증하기 위하여 간단한 키 개체 분배 기법을 적용하였으며, WSN에서 가능한 보안 위협에 대하여 분석하였다.
능동적 학습(active learning)은 소수의 라벨 데이터로 구성된 훈련 집합이 주어진 경우에 분류기 학습에 가장 도움이 될 만한 언라벨드 데이터를 선택하여 전문가에 의한 라벨링을 통해 훈련 집합에 포함시키는 과정을 반복함으로써 분류기의 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 워드 연결(ward's linkage)을 이용한 계층적 군집화(hierarchical clustering)를 바탕으로 한 능동적 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 군집에서 적어도 하나의 샘플을 포함하도록 초기 훈련 집합을 능동적으로 구성하거나 또는 기존의 훈련 집합을 확장함으로써 전체 데이터 분포를 반영할 수 있게 한다. 기존의 능동적 학습 방법들 중 대부분은 초기 훈련 집합이 주어져 있을 경우를 가정하는 반면에 제안하는 방법은 초기 클래스 정보를 가진 훈련 데이터가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우에 모두 적용 가능하다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 비교 방법들에 비해 분류기 성능을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 데이터 선택을 수행함을 보인다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제4권3호
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pp.222-227
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2004
The sub-bitline (SBL) sensing voltage of a cell and total cell array can be measured by the method of SBL voltage evaluation method. The MOSAID tester can collect all SBL signals. The hierarchical bitline of unit cell array block is composed of the cell array of 2k rows and 128 columns, which is divided into 32 cell array sections. The unit cell array section is composed of the cell array of 64 rows and 128 columns. The average sensing voltage with 2Pr value of $5{\mu}C/cm^2$ and SBL capacitance of 40fF is about 700mV at 3.0V operation voltage. That is high compensation method for capacitor size degradation effect. Thus allowed minimum 2Pr value for high density Ferroelectric RAM (FeRAM) can move down to about less than $5{\mu}C/cm^2$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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