본 논문에서는 시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한 후 조합논리 부분을 DAG로 표현한다. DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 앙웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행 시간을 개선하기 위한 것이다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 OR 텀수를 비용으로 하는 초기비용과 노드 병합 후 생성될 OR 텀수인 전체비용을 게산하여 CPLD를 구성하고 있는 CLV의 OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 15.58% 감소되었고, TMCPLD에 비해 수행 시간이 감소되었다.
본 논문에서는 입력된 FISH 세포영상을 군집세포영역과 독립세포영역으로 분류하고, 군집세포영역에 대해서는 하나의 세포를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에 대해서 가우시안혼합모델과 세포의 명암도 값에 대한 최대 우도 함수를 사용하여 세포영역과 배경영역을 분할해줄 임계값을 정의하게 된다. 이렇게 얻어진 전경세포영역에 대해서 보다 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포와 독립세포를 분류하게 된다. 세포 영역의 분류과정을 위해서는 베이지안 네트워크와 확률밀도함수를 사용한다. 학습데이터로부터 밀집도(compactness), 평활도(smoothness), 후-모멘트(Hu-moment)에 대한 형태학적 특징값을 추출하여 확률밀도함수를 구성하고, 이를 기반으로 베이지안 네트워크를 사용하여 두 영역을 분류하게 된다. 군집세포로 분류된 영역에 대해서는 그 군집세포를 구성하고 있는 독립세포로 각각 분리한다. 먼저, 명암도 기울기 변환(intensity gradient transform) 영상과 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 군집세포 영역을 작은 영역으로 분할하게 된다. 작게 분할된 영역을 하나의 세포영역으로 병합시키기 위해서, 군집세포에 존재하는 독립세포의 수만큼의 마커를 결정 침식 연산을 사용하여 추출하고, 추출된 마커를 중심으로 단계적 병합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 166개의 FISH 세포를 사용하여 테스트한 결과 99.29%의 정확한 분리결과를 보여줬으며 기존의 다른 알고리즘보다도 뛰어난 성능과 빠른 실행시간을 보여주었다.
지속적으로 확장되는 데이터 스트림에 대한 데이터 마이닝 수행과정에서는 메모리 사용량을 가용한 범위 내로 제한하는 것이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 한정된 메모리 공간을 이용하여 빈발 항목집합을 탐색하는데 효과적인 프라임 패턴 트리(Prime pattern tree: PPT)구조를 제안한다. 프라임 패턴 트리는 기존의 전위 트리 구조와 비교하여 항목집합들을 하나의 노드로 관리함으로써 트리의 크기를 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 전지 임계값 $S_{\delta}$에 따라 노드를 병합하거나 분리하여 동적으로 트리의 크기와 결과 집합의 정확도를 마이닝 수행 중에 조절 할 수 있다. $S_{\delta}$값이 크면 한 노드에서 관리되는 항목집합의 수가 증가하게 되고, 출현 빈도수를 추정해야 하기 때문에, $S_{\delta}$값이 작을수록 결과집합의 정확도가 높다. 이처럼 PPT에는 트리의 크기와 정확도의 trade-off 가 존재한다. PPT의 이러한 특성에 기반하여, 데이터 스트림에서 갑자기 데이터 집합에 변화가 생겨 빈발항목이 될 가능성이 높은 항목들이 많이 출현하는 경우에도 마이닝을 지속적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 프라임 패턴 트리를 이전 연구에서 제안한 데이터 스트림에서 최근 빈발 항목 탐색 방법인 estDec 방법에 적용하여 한정된 작은 양의 메모리 공간을 이용하여 온라인 데이터 스트림에서 빈발항목을 탐색하는 방법을 제시한다. 또한, 가용 메모리 범위에서 최적의 메모리를 사용하여 최적의 마이닝 결과를 얻을 수 있도록 하는 메모리 사용량에 대한 적응적 방법을 제시한다. 끝으로, 여러 실험을 통한 효율성 검증을 통해 제안된 방법의 여러 특성을 확인한다.
본 연구의 목적은 고해상도 정량적강수추정치(QPE)를 이용하여 도시유출해석을 수행하고 소배수분구별 강우와 유출량의 공간 변동성을 분석하여 적용성을 평가하는 것이다. 대상유역은 강남역을 중심으로 하는5개 배수분구(서초3, 4, 5, 역삼, 논현)을 선정하였으며, 유역면적은 $7.4km^2$이다. QPE 생산을 위해 KMA AWS (34소), SKP AWS (156소), 광덕산 레이더 자료를 통해 서울지역의 강우자료를 구축하였으며 크리깅 기법과 조건부합성 방법을 적용하여 4가지 QPE(QPE1: KMA AWS, QPE2: KMA+SKP AWS, QPE3: 광덕산 레이더, QPE4: QPE2+QPE3)를 생산하였다. 시공간 해상도는 10분, 250 m이며, 2013년 7월에 발생한 6개 호우를 대상으로 하였다. 복잡한 실제 관망을 도시유출해석모형에 입력하기 위해 773개 맨홀과 772개 소배수분구, 1,059개 하수관거로 재구성하여 분석을 수행하였다. QPE2와 QPE4는 QPE1에 비해 소배수구역별 면적강우량의 변동폭이 최대 1.9배까지 차이가 나타나 작은 유역에서도 강우공간변동성이 있음을 확인하였다. 또한 소배수 구역별 첨두유량 분석결과에서도 강남과 서초 AWS에 비해 QPE2와 QPE4의 변동폭이 최대 6배 큰 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 대상지역과 같이 수 km2 이하의 도시유역에서도 강우와 첨두유량의 공간변동성이 발생함을 알 수 있었으며, 정확한 도시유출해석을 위해서는 고해상도 강우자료를 활용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.
본고는 1912년부터 부산에 존재했던 경남(구포)은행, 동래은행과 부산상업은행이 매수 합병된 1935년경까지 은행의 설립과 경영상의 특징, 합병과정과 이를 통해서 나타난 조선총독부의 은행합병 정책의 성격 등을 살펴보고자 했다. 이세 은행의 대주주나 경영자들은 자신들의 기업체 운영에 은행 자금을 이용하려 했다. 1919년대에 들어서 영업부진에 빠진 경남은행은 1928년에 대구은행과 합병하여 대구상공은행이 되었고, 1928년의 개정된 은행령에 규정된 자본금 200만 원을 채우지 못한 동래은행은 광주의 호남은행에, 부산상업은행은 부실대출이 화근이 되어 1935년에 일본인이 소유-지배하는 조선상업은행에 흡수되었다. 부산의 금융계는 경기변동에 효과적으로 대응하지 못했거나 총독부에 대해 자신의 이해를 대변해 줄 경제단체를 전혀 갖추지 못했고, 조선총독부는 은행 합병을 통해서 식민지 경제에 대한 통제력를 강화해갔다.
클러스터링 알고리즘은 영역들간의 공간정보를 고려하지 않고 사전에 정의된 수만큼의 군집들로 분할하기 때문에 영상의 과분할을 유발하며, 이에 실제적인 응용분야에 적용하기에는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 클러스터링 알고리즘에 의해 획득한 군집들을 대상으로 보다 나은 분할결과를 획득하기 위한 후처리 방안으로, 비동질적인 군집의 재분류와 베이시안 알고리즘에 의한 유사영역의 합병알고리즘을 제안한다. 먼저, 클러스터링 알고리즘에 의해 분할된 영상의 군집들에 대해서 가장 비동질적인 군집을 선택하여 이를 나머지 군집들 중 하나로 재분류하며, 최소평균내부거리값에 의해 결정된 군집수만큼 반복적으로 수행된다. 그리고 여전히 존재하는 유사한 인접영역들을 제거하기 위해서 영역간의 Kullbeck-Leibler 거리값을 기반으로 베이시안 알고리즘을 이용한 영역 합병을 수행한다. 마지막으로, 제안한 방법의 유효함을 검증하기 위한 목적으로, 분할된 영역들의 우세컬러와 텍스처 정보를 기반으로 하는 SVM(support vector machine) 기반 영역분류시스템을 설계한다. 실험결과, 제안한 방법은 다양한 실험영상들에 대해서 단계별 더 나은 성능을 보였으며, 분할된 영역들의 분류에서도 효과적인 결과를 보여 제안방법의 유효함을 확인하였다.
횡사구는 높이에 반비례하는 속도로 이동하므로 속도가 빠른 작은 사구가 속도가 느린 큰 사구에 계속 충돌한다. 충돌이 병합으로만 이어지면 일정한 규모의 사구열이 정상상태를 유지한 채 이동하는 현상은 설명할 수 없다. 최근 연구들은 사구의 충돌이 병합만을 유발하는 것이 아니라 모래의 재분배로 이어질 수 있다는 데 주목한다. 반면 사구 배후에 발달하는 바람그늘의 역할에 대해서는 아직 상세한 분석이 이루어지지 않았다. 이 연구는 기존 연구들을 토대로 횡사구 거동을 기술하는 지배 방정식을 유도하고, 횡사구의 지형발달을 '거동 공간' 상의 궤적으로 치환 분석하는 기법을 이용하여 바람그늘이 횡사구 지형발달에서 담당하는 역할을 규명하고자 한 것이다. 이를 위해 횡사구를 위치와 높이를 지닌 막대로 단순화하고, 사구의 형태 비율적 특징과 바람맞이 사면에 따른 풍속의 증가 현상, 사구의 모래포집 효율 등의 개념을 토대로 횡사구의 이동과 성장을 결정하는 관계식을 유도하였다. 유도된 관계식은 인접한 두 사구열 높이의 순서쌍으로 정의되는 평면(거동 공간) 상에서 사구의 거동 양상을 결정하는 영역과 사구의 진화 방향을 지시하는 벡터장으로 표현된다. 분석 결과 바람그늘의 기울기는 거동 공간에 수렴 영역을 생성하는 역할을 하지는 못하며, 다만 횡사구 지형발달의 경로에 영향을 미치는 요인으로 작용한다. 이 논문의 모형은 횡사구의 지형 안정성을 재현하지는 못했지만, 사구 간격-높이 관계의 지수를 관측값과 유사하게 제시한다는 점에서 주목할 만하다.
최근 경상분지 퇴적암 지대에서 절개사면 형성 시, 20$^{\circ}$ 저각 경사의 층리면을 따른 평면파괴 양상이 빈번하게 발생하고 있다. 부산시에서 1999년 발생한 황령산 산사태도 이 범부에 속한다. 현재 황령산사면은 사면구배가 1:2.0으로 재조정 되어 2000년도에 공사가 마무리되었다. 황령산 산사태의 사면파괴형태에 대한 분석을 하기위하여 현장 암반조사 및 시험, 시추, 실내 시험, 항공사진판독, X-선 회절분석, 평사투영법 및 한계평형법을 이용한 사면 안정성 분석등이 실시되었다. 그 결과, 산사태 발생 1년 전부터 인장균열들이 연장 발달하는 것이 확인 되었고, 인장균열은 여러방향의 절리들이 합쳐저 생성된 것으로 생각된다. 파괴암체도 각각 다른 층리면을 따라 붕괴된 것으로 분석되었다. 평사투영법 및 한계평형법을 이용한 안정성 검토결과 활동면으로 작용한 녹회색 응회질 셰일층이 풍화된 경우 평면파괴의 위험성이 있는 것이 확인되었다. 향후 이와 유사한 지역에서 절개사면 건설 시, 박층의 풍화에 약한 층에 대한 세밀한 조사가 필요하며 이에 대한 안정성 분석이 수행되어야 한다.
피부색 영역의 검출을 위한 기존 연구들은 영상의 각 픽셀을 피부에 속하는 픽셀(피부픽셀)과 속하지 않는 픽셀(비피부픽셀)로 나누게 된다. 이때 정확한 피부색 영역을 검출하는 작업은 영상의 조명효과 및 화장에 의한 피부색 변형 등으로 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 피부 영역 검출을 어렵게 하는 여러 가지 요인을 포함한 영상들로부터 효율적으로 피부영역을 검출하기 위해 계층화된 피부 모델과 컨텍스트 정보를 통합하여 피부 영역 검출의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저, 획득된 영상들로부터 뽑아낸 피부색 색깔 값들의 확률분포를 YCbCr칼라 공간에 만들고, 그 확률 값에 따라 피부(Skin), 피부후보(Skinness), 비피부(Non-skin)의 3계층으로 분류한 3차원 피부색 모델을 만든다. 계층화된 피부색 모델을 이용하여 각 픽셀의 피부색 여부를 결정하고, 피부후보(Skinness)색에 해당하는 경우에는 이웃 화소의 정보를 고려하여 피부색 또는 비 피부색으로 정하게 된다. 제안 방법의 사용으로 피부색이 왜곡 되었거나 피부색과 유사한 객체가 포함된 다양한 영상들에서도 효율적으로 피부 영역을 분할할 수 있었다.
$GF(2^{m})$ 상의 공개키 암호 시스템에서 나눗셈/역원은 기본이 되는 연산으로 내부적으로 $AB^{2}$ 연산을 반복적으로 수행함으로써 계산이 된다. 본 논문에서는 유한 필드 $GF(2^{m})$상에서 $AB^{2}$ 연산을 수행하는 디지트 시리얼(digit-serial) 시스톨릭 구조를 제안하였다. L(디지트 크기)×L 크기의 디지트 시리얼 구조로 유도하기 위하여 새로운 $AB^{2}$ 알고리즘을 제안하고, 그 알고리즘에서 유도된 구조의 각 셀을 분리, 인덱스 변환시킨 후 병합하는 방법을 사용하였다. 제안된 구조는 공간-시간 복잡도를 비교할 때, 디지트 크기가 m보다 적을 때 비트 패러럴 구조에 비해 효율적이고, $(1/5)log_{2}(m+1)$ 보다 적을 때 비트 시리얼(bit-serial) 구조에 비해 효율적이다. 또한, 제안된 디지트 시리얼 구조에 파이프라인 기법을 적용하면 그렇지 않은 구조에 비해 m=160, L=8 일 때 공간-시간 복잡도가 $10.9\%$ 적다. 제안된 구조는 암호 프로세서 칩 디자인의 기본 구조로 이용될 수 있고, 또한 단순성, 규칙성과 병렬성으로 인해 VLSI 구현에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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