• 한국비블리아학회지
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• 제29권1호
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• pp.73-97
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• 2018

본 연구의 목적은 인문사회자산 원스톱 포털 서비스 제공을 위한 발전방안 및 중장기 로드맵 설정에 있다. 이를 위해 기초학문자료센터 SWOT 분석을 실시하였으며, 석 박사과정생 90명을 대상으로 사용성 테스트를 실시하였고, 전문가 8명과의 면담을 통하여 시사점을 도출하였다. 기초학문자료센터가 인문사회자산에 대한 원스톱 포털 서비스를 제공하기 위해서는 첫째, 자원의 통합적 제공에만 국한하는 것이 아니라 지속가능한 무한정보제공 측면에서의 접근이 필요하다. 둘째, 질적 검증을 거친 연구 성과물 수집 전략을 확립할 필요가 있다. 셋째, KRM은 인문사회자산 허브 및 인문사회 연구자 네트워크 플랫폼으로서 기능해야할 필요성이 요구된다. 넷째, 전문 연구 서비스 뿐 아니라 일반인들을 위한 교육의 측면까지 고려한 서비스 제공이 필요하다.

• 대한지리학회지
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• 제44권3호
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• pp.301-322
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• 2009

본 논문은 국지적 이동성의 도시 기계 공간인 지하철 공간의 기호적 재현을 공간, 시간, 장소의 의미에서 탐구한다. 제2절은 기존 연구에서 제시된 이동성의 도시 공간의 전반적 특징을 '기계 공간', '(비-)장소', '인지 지도'의 개념을 중심으로 검토한다. 제3절은 대구 지하철 공간에 대한 '공간적' 및 '시간적' 재현의 기호들을 해석하고, 그 기호적 재현의 의미를 제시한다. 이를 통해 지하철 공간에 상호 조화적으로 혹은 모순적으로 공존하는 기호 경관들이 그 공간을 다중적, 복합적인 기술-사회 공간으로 생산한다는 것을 밝힌다. 지하철 공간의 공간적-시간적 재현은 한편으로는 '(비-)장소', 다른 한편으로는 '장소'의 공간을 형성하며 또한 한편으로는 '기억', 다른 한편으로는 '망각'의 공간화를 수반한다. 지하철 공간은 사람들이 이동하는 '이동성' 의 공간만이 아니라 기계 및 도시 공간을 바라는 방식에 영향을 주는 '정체성'의 공간으로 생각되어야 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.429-436
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘의 일반적인 문제점인 과도한 저장공간의 소모와 탐색의 비효율성을 줄이기 위해 PBIL을 이용한 단순한 스테레오 정합 기법을 제안한다. PBIL은 확률벡터에 기반해서 통계적 탐색과 경쟁학습을 이용하는 변종 유전자 알고리즘이며 확률벡터의 사용으로 인해 직렬 및 병렬 유전자 알고리즘군에 비해 단순한 구조를 가진다. 본 논문에서는 이 PBIL을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형 및 단순화시켜 정합 알고리즘을 개발한다. 높은 적응성을 갖는 염색체는 생존 확률 또한 높다는 진화 법칙을 보존하면서 유전자 풀, 염색체 교차 및 유전자 돌연변이를 제거할 수 있으며 그 결과 저장공간을 줄이고 정합 규칙을 간소화하여 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 추가적으로 다해상도 정합 기법처럼 넓은 영역의 변이 일관성을 획득하기 위해 변이 연속성에 대한 이웃들의 거리를 제어하는 방식을 추가하여 고정된 작은 정합창을 사용하면서 안정된 결과를 얻을 수 있게 한다. 마지막으로 단순한 시스템에 적용될 수 있게 하기 위해서 확률벡터를 사용하지 않는 제안한 알고리즘의 소형 대안 기법을 제시한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.88-93
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• 2013

지구 관측 영상을 획득하는 합성개구레이더의 해상도를 향상시키기 위해서는 광대역 첩신호 발생이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 고해상도를 얻기 위한 저궤도 관측위성용 합성개구레이더의 광대역 신호 발생기를 설계하고 시험 모델 제작 및 기능 시험결과를 다루었다. 구현된 광대역 신호 발생기의 파형발생기는 위성에서 주로 적용되는 메모리맵 기반의 구조를 사용하였으며 내부는 파형 발생을 위한 디지털 모듈과 직교 변조를 위한 RF 모듈로 구성된다. 디지털 모듈의 메모리에 저장된 I/Q 신호는 D/A 변환기를 거쳐 RF 모듈로 전달되며 1275 MHz 기준 신호에 대해 직교 변조기를 거쳐 변조된다. 광대역 신호 발생기 검증을 위한 치구 및 GUI도 개발하였다. 시험 결과 대역폭 요구사항 144 MHz를 잘 만족하고 있음을 확인하였다. 또한 사전 왜곡 보상 기능을 구현하여 발생된 왜곡이 보상됨을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.417-424
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• 2019

AR/VR 디바이스에서 무손실 이미지 압축을 위한 JPEG-LS(: LosSless) 코덱에서 SBT 기반 프레임 압축기술로 메모리와 지연을 줄이는 설계를 제안하였다. 제안된 JPEG 무손실 코덱은 주로 콘텍스트 모형화 및 업데이트, 픽셀과 오류 예측 그리고 메모리 블록으로 구성된다. 모든 블록은 실시간 영상처리를 위해 파이프라인 구조를 가지며, LOCO-I 압축 알고리즘에 SBT 코딩기반의 개선된 2차원 접근방식을 사용한다. 제시한 STB-FLC기법을 통해 Block-RAM 사이즈를 기존 유사연구보다 1/3로 줄이고 예측(prediction) 블록의 병렬 설계는 처리속도에 향상을 가져올 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.29-36
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• 2021

IT기술의 발달로 인해 발생되는 데이터양은 기하급수적으로 급격하게 증가하고 있으며, 데이터 구조의 복잡성은 높아지고 있다. 빅데이터 분석가와 빅데이터 엔지니어들은 이러한 빅데이터들을 보다 빠르게 데이터 처리 및 데이터 분석을 수행을 목표로 분석 대상의 데이터양을 최소화하기 위한 연구가 기업 및 가관 등 활발하게 이뤄지고 있다. 빅데이터 플랫폼으로 많이 활용되는 하둡은 서브프로젝트인 Hive를 통해 분석 대상의 데이터 최소화 등 다양한 데이터 처리 및 데이터 분석 기능을 제공하고 있다. 그러나 Hive는 데이터의 복잡성을 고려하지 않고 구현되어 중복 제거에 방대한 양의 메모리를 사용한다. 이에 복잡한 구조의 데이터 중복제거를 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘은 Hive에 비해 메모리 사용량은 최대 79%, 데이터 중복제거 시간은 0.677% 감소한다. 향후, 제안하는 알고리즘의 현실적인 검증을 위해 다수의 데이터 노드 기반 성능 평가가 필요하다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.17-26
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• 2019

플래시 스토리지 장치의 신뢰성을 향상시키기 위해서 사용되는 기술 중의 하나가 RAID-5 기술이 있다. RAID-5에는 고유한 패리티 업데이트 오버헤드가 있는데, 특히 부분 스트라이프 쓰기에 대한 패리티 오버헤드는 플래시 기반 RAID-5 기술의 중요한 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 RAID-5에서 발생하는 런타임 부분 패리티 오버헤드를 제거하기 위해 효율적인 패리티 로그 아키텍처를 설계하였다. 런타임 동안, 전체 스트라이프 쓰기가 완료될 때까지 부분 패리티가 버퍼 메모리에 유지되며, 스트라이프 쓰기가 완료될 때 패리티는 전체 스트라이프 쓰기로 기록된다. 페리티 로그는 전체 스트라이프 그룹이 데이터 쓰기에 사용될 때까지 메모리에서 유지된다. 이 패리티 로그를 사용하면 갑작스러운 전력 손실로부터 부분 패리티를 복구할 수 있으므로 데이터 손실에도 문제가 발생하지 않는다. 패리티 로그 방법은 작은 패리티 로그 양으로 부분 패리티 쓰기 오버헤드를 제거할 수 있으므로, 같은 신뢰성 수준에서 쓰기 오버헤드를 줄일 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권2호
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• pp.119-125
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• 2022

본 논문에서는 500kg급 중형위성에 탑재를 목표로 개발한 C-밴드 영상 레이다용 파형발생수신모듈의 설계, 제작 및 시험 결과를 제시한다. 파형발생수신모듈은 약 500km의 고도에서 해상도 10m 기준 120km의 관측 폭을 만족할 수 있도록 50MHz 대역의 2개 주파수를 동시 운용하는 이중주파수 스캔 방식을 적용할 수 있도록 설계하였다. 제작된 파형발생수신모듈은 우주환경을 고려하여 방사성 내성이 고려된 RTG4 FPGA를 적용하였으며, 병렬 직접합성방식(PDDS)을 적용하여 메모리 맵 방식 대비 작은 메모리 용량으로 첩 신호를 생성할 수 있도록 구현하였다. 시험결과 주파수 순도가 높은 첩 파형을 안정적으로 생성하였으며, 수신 신호에 대해 디지털 하향 변환 후 확인 결과 목표한 IRF (Impulse Response Function) 성능을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.57-69
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• 2024

Crop classification plays a vitalrole in monitoring agricultural landscapes and enhancing food production. In this study, we explore the effectiveness of Long Short-Term Memory (LSTM) models for crop classification, focusing on distinguishing between apple and rice crops. The aim wasto overcome the challenges associatedwith finding phenology-based classification thresholds by utilizing LSTM to capture the entire Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)trend. Our methodology involvestraining the LSTM model using a reference site and applying it to three separate three test sites. Firstly, we generated 25 NDVI imagesfrom the Sentinel-2A data. Aftersegmenting study areas, we calculated the mean NDVI values for each segment. For the reference area, employed a training approach utilizing the NDVI trend line. This trend line served as the basis for training our crop classification model. Following the training phase, we applied the trained model to three separate test sites. The results demonstrated a high overall accuracy of 0.92 and a kappa coefficient of 0.85 for the reference site. The overall accuracies for the test sites were also favorable, ranging from 0.88 to 0.92, indicating successful classification outcomes. We also found that certain phenological metrics can be less effective in crop classification therefore limitations of relying solely on phenological map thresholds and emphasizes the challenges in detecting phenology in real-time, particularly in the early stages of crops. Our study demonstrates the potential of LSTM models in crop classification tasks, showcasing their ability to capture temporal dependencies and analyze timeseriesremote sensing data.While limitations exist in capturing specific phenological events, the integration of alternative approaches holds promise for enhancing classification accuracy. By leveraging advanced techniques and considering the specific challenges of agricultural landscapes, we can continue to refine crop classification models and support agricultural management practices.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제4권4호
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• pp.159-176
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• 2023

The conservation of the raccoon dog (Nyctereutes procyonoides) in South Korea requires the protection and preservation of natural habitats while additionally ensuring coexistence with human activities. Applying habitat map modeling techniques provides information regarding the distributional patterns of raccoon dogs and assists in the development of future conservation strategies. The purpose of this study is to generate potential habitat distribution maps for the raccoon dog in South Korea using geospatial technology-based models. These models include the frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach, the group method of data handling (GMDH) as a machine learning algorithm, and convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as deep learning algorithms. Moreover, the imperialist competitive algorithm (ICA) is used to fine-tune the hyperparameters of the machine learning and deep learning models. Moreover, there are 14 habitat characteristics used for developing the models: elevation, slope, valley depth, topographic wetness index, terrain roughness index, slope height, surface area, slope length and steepness factor (LS factor), normalized difference vegetation index, normalized difference water index, distance to drainage, distance to roads, drainage density, and morphometric features. The accuracy of prediction is evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve. The results indicate comparable performances of all models. However, the CNN demonstrates superior capacity for prediction, achieving accuracies of 76.3% and 75.7% for the training and validation processes, respectively. The maps of potential habitat distribution are generated for five different levels of potentiality: very low, low, moderate, high, and very high.