최근 시간적으로 변화된 데이터에서 유사한 값의 움직임 즉 유사 패턴을 검색하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 시간적으로 변화된 데이터는 시계열 데이터 (time series data) 또는 시퀀스 데이터(sequence data)로 분류되며 기존의 스칼라 값을 가지는 데이터와는 매우 다른 의미를 가진다. 본 논문에서 유사 시퀀스 검색은 시퀀스 데이터웨어하우스에서 값의 변화가 유사한 형태를 가지는 시퀀스들을 검색한다. 유사 시퀀스를 검색하기 위하여 본 논문에서는 먼저 시퀀스 원시 데이터에 이 산 푸리에 변환(DFT, Discrete Fourier Transform)을 적용하여 데이터를 변환한다. 변환된 데이터는 그 특성으로 인하여 유사 패턴의 검색에 적합하며 또 유사도를 비교할 때 일부분만 사용되므로 색인에 사용되는 속성의 개수를 줄이는 장점이 있다. 또 데이터웨어하우스 환경이므로 더 좋은 성능을 보일 수 있는 비트맵 색인 기법을 적용하였다. 시퀀스 데이터의 효율적인 검색을 위하여 영역 지정 검색 방법을 제안하고 효율적인 실행을 위한 비트맵을 활용한 다양한 조합의 색인을 생성하고, 질의 최적화기의 연산 비용을 비교하면서 효율적인 검색 연산을 위한 최저 비용의 색인을 선택하는 기법을 연구하였다.
양의 열광학 계수를 갖는 실리카를 하부클래드 및 코아에 그리고 음의 열광학 계수를 갖는 폴리머를 상부클래드에 적용한 AWG(Arrayed Waveguide Grating) 파장분할 다중화 소자에 대하여 이차원 스칼라 유한차분법(Scalar Finite Difference Method; SFDM)으로 온도의존 특성을 분석한 결과, 클래드의 굴절률을 변화시키거나 실리카 코어 상부에 실리카 박막이 존재하는 구조에서 박막의 두께를 변화시켜 온도의존 특성을 조절할 수 있음을 확인하였다. 이러한 해석결과에 근거하여 폴리머 상부클래드가 적용된 AWG 소자를 제작하였으며 기존의 실리카 AWG 소자와 특성을 비교분석하였다. 폴리머 상부클래드의 도입에 의해 삽입손실 및 크로스톡은 큰 변화가 없었으나 중심파장의 온도의존성은 0.0130 nm/$^{\circ}C$에서 0.0028 nm/$^{\circ}C$ 수준으로 감소하였다.
본 논문에서는 영상 입력 장치로 입력되는 영상 내의 수많은 정보 중에서 지각적으로 중요하다고 여겨지는 현저한(salient) 영역만을 탐지해내는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간이 가지고 있는 시각적 주의 기능에 기본 바탕을 두고 있으며, 영상을 구성하고 있는 정보의 특징에 기반을 두고 있다. 가장 먼저 인간의 시각적 주의 기능에 영향을 미친다고 알려져 있는 몇 가지 특징들이 입력되는 영상의 모든 영역에 걸쳐 추출되어 각각의 특징에 해당되는 특징지도들로 형성된다. 이렇게 형성된 각각의 특징지도들을 구성하고 있는 특징 값들은 이들 각각의 국부적인 경쟁력 특성에 의하여 영상의 각 영역에서의 중요도를 나타내는 값으로 변환되어 중요도지도를 형성하게 된다. 이러한 중요도지도들은 모두 통합되어 하나의 현저함지도를 생성하게 된다. 현저함지도는 영상 내 각 장소의 현저함 정도를 미리 계산된 특징들의 공간적 중요도 측정치에 따른 스칼라 값으로 표시함으로써 영상 내에서 가장 현저한 영역을 찾을 수 있도록 가이드 한다. 제안하는 방법에 의해 시스템을 구성하여 실험한 결과, 인간이 중요하다고 여겨지는 주요 영역을 만족스럽게 탐지해 냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서의 공간 영역 질의를 효과적으로 처리하는 공간 영역 집계 인덱스 기법을 제안한다. 새로운 정보화 패러다임인 네트워킹과 컨버전스 기반의 유비쿼터스 환경의 중요성이 부각되면서 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서의 에너지 효율적인 실시간 공간질의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 공간영역질의는 사용자가 지정한 일정한 시간 동안의 특정 지리적 영역의 온도, 습도 등 스칼라 데이터를 감지한다. 공간 질의를 효과적으로 수행하기 위하여 Rectangle 기반의 SPIX기법 등 공간 인덱스 기법들이 많이 진행되었지만 기존 연구에서는 공간 영역질의의 질의 결과 값 전달 경로를 질의 전달 경로의 역방향으로 지정하였다. 센서 네크워크의 공간 영역 질의에서 질의 영역 내의 센서들은 대부분이 인접되어 있지만 질의 전달 경로가 틀리면 질의 영역 내에서 집계되지 못하고 전달되므로 불필요한 에너지를 낭비하게 된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크에서 공간 영역 질의를 수행 할 때 질의 영역 내에서 센서 노드들 간의 통신거리를 고려하여 질의 결과 값 전달 경로를 재선정하고, 적응적으로 집계 영역 내에서 집계연산을 하여 질의 결과 값을 전달하는 인덱스 기법을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안 기법이 기존 기법보다 우월함을 보여주었다.
에디 공분산 방법(eddy covariance method)을 이용한 이산화탄소($CO_2$), 수증기($H_2O$), 현열(sensible heat)의 순생태계과환량[net ecosystem exchange (NEE)]은 에디 플럭스(eddy flux, $F_c$)와 저장 플럭스(storage flux, $F_s$)의 합으로 어림한다. 스칼라의 흡원과 발원의 세기와 분포, 연직 난류 혼합의 정도에 따라 스칼라의 변화율은 높이에 따라 다르게 나타난다. 따라서 정확한 $F_s$를 얻기 위해서는 프로파일 시스템을 운용하여 높이에 따라 달라지는 스칼라의 변화율을 고려하여야 한다. 하지만 아시아의 대부분의 농경지 관측지에서는 프로파일 시스템을 운용하지 않고, $F_c$ 관측 지점과 지면 사이에서 높이와 관계없이 스칼라 변화율이 동일하다는 가정하에 에디 공분산 시스템에서 관측되는 스칼라 변화율 만으로 $F_s$를 산정한다. 본 연구에서는 논에서 에디 공분산 관측 높이에서 측정된 $F_s$(프로파일 시스템에서 관측된 단일 높이의 스칼라만을 이용한 $F_s$, $F_s_{-single}$)와 프로파일 관측(에디 공분산 관측지점과 지면 사이의 여러 높이에서 스칼라 관측)을 이용한 FS와의 차이를 정량화하고, $F_s_{-single}$로 NEE를 산정할 때 발생하는 오차를 확인하기 위해, 경기도 여주에 위치한 청미천 농경지 플럭스 관측지(Chengmicheon Farmland Korea, CFK)에서 에디공분산 방법과 프로파일 시스템을 이용해 $CO_2$, $H_2O$, 기온($T_a$)의 $F_c$와 $F_s$를 측정하였다. $CO_2$, $H_2O$, $T_a$는 흡원과 발원의 강도와 분포, 대기 경계층의 안정도에 따라 높이별로 변화율이 달랐고, 그 결과 $F_s_{-single}$은 $F_s$를 과소 또는 과대 평가하였다[특히, 해질 녘과 해 뜰 녘(0430-0800h와 1630-2000h)에 $CO_2$의 $F_s$를 평균 21% 과소평가]. $F_s_{-single}$로 인해 발생하는 NEE 계산의 오차는 $F_{CO_2}$의 경우, 하루 중 시간에 따라 밤(2030-0400h), 해 질 녘과 해 뜰 녘에 각각 평균적으로 3%, 2%씩 $F_{CO_2}$를 과소평가했다. 이러한 차이는 $F_{CO_2}$의 야간 자료 보정과 분배의 과정에서 논의 탄소수지를 과소평가하게 할 수 있다. 이와는 다르게 LE, H의 경우 시간에 관계없이 거의 차이를 보이지 않았다.
본 논문은 심층 신경망을 이용한 화자 인증(Speaker Verification, SV) 시스템에서, 심층 신경망 내부에 존재하는 각 특징 지도(Feature Map)들의 분별력을 강화하기 위해 기존 특징 지도 스케일링(Feature Map Scaling, FMS) 기법을 확장한 α-FMS 기법을 제안한다. 기존의 FMS 기법은 특징 지도로부터 스케일 벡터를 구한 뒤, 이를 특징 지도에 더하거나 곱하거나 혹은 두 방식을 차례로 적용한다. 하지만 FMS 기법은 동일한 스케일 벡터를 덧셈과 곱셈 연산에 중복으로 사용할 뿐만 아니라, 스케일 벡터 자체도 sigmoid 비선형 활성 함수를 이용하여 계산되기 때문에 덧셈을 수행할 경우 그 값의 범위가 제한된다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 별도의 α라는 학습 파라미터를 특징 지도에 원소 단위로 더한 뒤, 스케일 벡터를 곱하는 방식으로 α-FMS 기법을 설계하였다. 이 때, 제안한 α-FMS 기법은 스칼라 α를 학습하여 특징 지도의 모든 필터에 동일 값을 적용하는 방식과 벡터 α를 학습하여 특징 지도의 각 필터에 서로 다른 값을 적용하는 방식을 각각 적용 후 그 성능을 비교하였다. 두 방식의 α-FMS 모두 심층 심경망 내부의 잔차 연결이 적용된 각 블록 뒤에 적용하였다. 제안한 기법들의 유효성을 검증하기 위해 RawNet2 학습세트를 이용하여 학습시킨 뒤, VoxCeleb1 평가세트를 이용하여 성능을 평가한 결과, 각각 동일 오류율 2.47 %, 2.31 %를 확인하였다.
성공회대 노동사연구소는 2001년 당시 전태일노동자료실의 소장 기록물이 성공회대에 기탁되는 것을 계기로 출범하게 되었다. 이후 문헌자료를 바탕으로 대규모 구술조사 연구사업을 진행하면서 노동아카이브와 노동연구의 바람직한 관계를 형성해 왔다. 하지만 노동기록이 축적되어감에 따라 새롭게 해결되어야 하는 문제들이 발생했다. 가장 중요한 것은 노동기록의 생산자(구술증언자)들의 불만족이었다. 기록의 이용자(연구자)들 측면에서도 연구자들이 기록을 고정된 해석의 프레임에 맞추거나, 자신의 해석에 따라 선별적으로 이용한다는 비판이 제기되어 왔다. 인천지역의 동일방직, 반도상사, 대한마이크로 등 노동조합 사례와 구로동맹파업의 사례 등을 통해 살펴보았을 때 기록의 생산과 활용 사이에서 발생하는 문제점은 분명하게 드러났다. 70년대 민주노조운동의 당사자들 사이에서도 역사적 기록에 '승리자'로 남는 그룹이 있는 반면에, 부당하게 '실패자'로 낙인찍히는 '중층적 주변화' 현상이 발생해 왔다. 연구자들의 적극적인 개입은 매우 제한적일 뿐이고, 시민과 노동자들 사이에서 이런 '기억투쟁'이 원활하게 해결되어 나갈 방법은 보이지 않는다. 이는 노동아카이브가 지역 속에 뿌리내리지 못하는 하나의 원인이 되고 있다. 본 논문은 참여형 노동아카이브의 구축을 통해서 기록 생산과 활용에 대한 대안적인 방법론을 제시하였다. 더 나아가 참여의 이론적인 부분을 보완하여 '로컬리티 기록화' 전략의 구체적 방향성을 모색하였다. 로컬과 로컬리티 연구는 비단 물리적 공간의 문제만이 아니다. 그것은 기억과 정체성, 그리고 사회적 관계를 구성해가는 과정에서 발생하는 '다중적 스케일'(multi-scalar) 접근 방법을 요청한다. 대안적인 '로컬리티 기록화' 전략은 기존의 노동아카이브가 해결해야 하는 기록 생산과 활용 사이의 문제점을 해소하는 데 기여할 것이다.
압축센싱은 신호의 성긴 (Sparse) 성질을 활용하여 Nyquist 표본화율 보다 낮은 측정 율만으로도 신호의 완벽 복원이 가능하다는 측면에서 새로운 샘플링 기술로 주목 받고 있다. 블록기반의 압축센싱 기술을 사용하여 영상을 샘플링 하는 경우, 측정신호 영역에서도 공간 영역의 유사도가 보존되므로, 본 논문에서는 블록기반 압축센싱 기술을 사용하여 획득한 자연영상의 측정 신호에 대한 새로운 부호화 기술을 제안한다. 측정신호 간 유사성을 제거하기 위해 이산 웨이블릿 변환(DWT)을 적용한 후, 각 DWT 계수에 적절한 양자화를 수행한다. 이를 통해, 측정 신호 내의 중복성을 제거하고, 측정 신호의 비트 율 또한 절약할 수 있었다. 실험 결과, 기존의 블록기반 평활 Projected Landweber 알고리즘에 스칼라 양자화를 적용한 방법, DPCM 방법을 적용한 방법, 그리고 Multihypothesis 기반 블록기반 평활알고리즘에 DPCM을 적용한 방법과 비교할 때, 제안방법의 PSNR이 각각 최대 4dB, 0.9dB, 그리고 2.5dB 더 높은 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.
캡슐형 잠열재를 이용한 열저장 시스템은 바닥 난방 및 건물 난방에서 매우 효과적인 시스템이다. 이러한 시스템 개발에 필수적인 요소가 열유동 매체가 순환하는 파이프 주변의 캡슐내 온도 분포와 열유동 매체의 유량 등이다. 그러므로 본 연구에서는 3차원 비정상 상태에서 Navier-Stokes 방정식, 난류모델을 비롯한 스칼라 보존 방정식을 적용하여 캡슐 블록의 온도 분포 및 파이프 내의 유동장 해석을 수행하였다. 또한 본 연구와 같이 계산 영역이 특별한 기하학적 현상을 형상(circle+square)인 문제 해결하는데 적용할 수 있는 새로운 격자 생성 기술(MBFGE/CCM)을 개발하였다. 격자계는 파이프에서 원형 격자를 이용하였고, 캡슐 블록에서 사각 격자를 이용하여 다중격자와 미세격자를 결합하여 사용하였다. 본 연구의 목적은 컴퓨터를 이용한 수치해석적 방법을 미세 캡슐을 이용한 축열보드에 적용하여 2종류의 열경계 상태에 대하여 속도와 온도분포를 계산하여 비교분석을 하는 것이다. 온도는 축열 보드의 한 쪽면은 대류면이고 다른 한쪽면은 단열면인 경우(Case 2)보다 양면 모두 단열인 경우(Case 1)일 때 더 높게 상승하였다. 온수 파이프 중심선인 Y=0 에 가까운 영역에서 Case 1과 Case 2사이에 축열 보드 내에서 온도 차이는 확연하게 나타났다. 향후 수치해석의 정확도를 높이고 축열 보드의 열전달 현상을 보다 정확히 계산하기 위해서는 위치 및 시간에 따른 정밀한 온도 측정값이 필요하고 특히 잠열재인 미세 캡슐이 상변화를 하므로 온도 변화에 따른 물질의 비열(C$_{p}$)과 열전달율(λ)을 고려한 방정식이 요구된다.
전자해도는 종이해도를 전자화한 공식 디지털 해도로서 선박의 안전항해를 위한 필수 데이터이나 전자해도의 특수한 엔코딩 포맷으로 접근이나 조작이 용이하지 못하다. 본 연구에서는 전자해도의 접근과 서비스를 보다 용이하게 하기 위한 전자해도 SVG(Scalar Vector Graphic) 변환 연구를 수행하였다. SVG는 인터넷 브라우징 환경에서 지도의 서비스를 위한 벡터 그래픽 포맷으로서 복잡한 GIS 매핑 시스템 및 클라이언트의 특별 시스템이 요구되지 않는다. 전자해도를 SVG를 변환함으로서 활용 방안은 다음과 같다. 첫째, SVG는 벡터 그래픽의 장점으로 인해 공간 검색이 용이하며, 둘째로 특정 GIS 시스템 없이 고 품질의 벡터 그래픽 및 주제도 작성이 가능하다. 셋째로 해상교통 정보와 연계된 SVG 정보 서비스는 템플릿으로 활용될 수 있으며 다양한 해상교통 정보와 결합된 새로운 정보 서비스가 가능해진다. 전자해도의 SVG 변환 기술 개발로 해양지리정보 표현에 많은 활용이 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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