두경부 질환의 인터벤션 시술 시 시술자가 받는 피폭선량의 평가 및 감소연구를 위한 선행 연구로써, 이온 전리함을 이용하여 인터벤션 시술 시 시술자의 위치하는 공간선량 분포를 측정하였다. Bi-plane 인터벤션 시술 장비를 대상으로 4개 구역(45, 135, 225 그리고 315도)으로 나누어 가상의 시술자가 있다는 가정아래에 시술자의 결정장기위치에서 거리(80, 100, 120, 그리고 140 cm)에 따라 조사선량을 측정하였으며, 방사선발생장치의 위치를 변화시켜 선량변화를 분석하였다. 시술자의 대부분이 위치하는 225도의 구역의 조사선량은 가장 가까운 거리인 80 cm에서 시술자 눈의 높이에서 114.5 mR/h, 가슴의 높이는 143.1 mR/h, 그리고 생식기위치는 147 mR/h이었다. 그리고 방사선 발생장치의 위치를 시술자 가까이로 변화시켰을 경우, 평균적으로 $18.1{\pm}10.5%$의 선량이 증가하였다. 본 연구에서 인터벤션 시술 동안 시술자가 위치할 수 있는 곳의 공간선량분포를 확인하였으며, 본 연구 결과를 통하여 시술자의 방사선 방어에 대하여 구체적인 계획을 수립할 수 있을 것이라 사료된다.
As technologies related to sensor network are currently emerging and the use of GeoSensor is increasing along with the development of Internet of Things (IoT) technology, spatial query processing systems to efficiently process spatial sensor data are being actively studied. However, existing spatial query processing systems do not support a spatial-temporal data type and a spatial-temporal operator for processing spatialtemporal sensor data. Therefore, they are inadequate for processing spatial-temporal sensor data like GeoSensor. Accordingly, this paper developed a spatial-temporal query processing system, for efficient spatial-temporal query processing of spatial-temporal sensor data in a sensor network. Lastly, this paper verified the utility of System through a scenario, and proved that this system's performance is better than existing systems through performance assessment of performance time and memory usage.
유비쿼터스 환경에서 다양한 센서로부터 생성되는 데이터 스트림에 대해 사용자가 요구하는 위치 기반 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 연산자 네트워크와 공유 등을 통한 연속 질의 처리 기법이 활용되고 있다. 위치 정보 기반의 연속 질의 처리는 특정 영역을 중심으로 유사 질의가 집중적으로 발생할 수 있으므로, 본 논문에서는 유사한 조건을 갖는 공간 연산을 공유하기 위해 그리드 영역 분할을 이용한 공간 연산 공유 기법을 제안한다. 제안기법은 공간 연산을 직접 공유하지 않고 그리드 셀 별로 이동객체를 공유하기 때문에 유사한 조건을 갖는 공간 연산의 공유가 가능하여 공간 연산의 실행 빈도수를 크게 감소시켜 질의 처리 속도의 향상과 함께 메모리 이용률을 향상시킨다.
Genetic algorithm is one of the best ways to solve a discrete variable optimization problem. Genetic algorithm tends to thrive in an environment in which the search space is uneven and has many hills and valleys. In this study, genetic algorithm is used for solving the design problem of gable structure. The design problem of frame structure has some special features(complicate design space, many nonlinear constrants, integer design variables, termination conditions, special information for frame members, etc.), and these features must be considered in the formulation of optimization problem and the application of genetic algorithm. So, 'FRAME operator', a new genetic operator for solving the frame optimization problem effectively, is developed and applied to the design problem of gable structure. This example shows that the new opreator has the possibility to be an effective frame design operator and genetic algorithm is suitable for the frame optimization problem.
GIS을 활용하는 다양한 응용분야에서 공간데이터베이스의 상세한 정도(추상화 수준)는 그 목적에 따라 달라진다. 추상화 수준이 달라지면 공간자료의 기하학적인 단순화뿐 아니라, 객체(인스턴스), 공간 및 속성 자료, 위상관계, 의미관계 등이 변화되거나 유지되어야 한다. 이와 관련하여 본 연구에서는 원시 공간데이터베이스를 추상화하여 목표데이터베이스를 생성하는 방법을 제시하였다. 공간데이터베이스를 추상화하는 연산자를 재정의하고, 어떤 객체에 어떤 연산자들을 어떤 순서로 적용하여야 하는지에 대한 기준을 제시하고, 이 기준에 따라 워크플로우를 제시하였으며, 프로토타입시스템을 개발하여 타당성을 검토했다.
최근 IoT 기술의 발전과 더불어 센서 노드, RFID, CCTV, 스마트폰 등에서 다양한 데이터를 Sensing하는 기술과 무선 통신 기술이 급격히 발전하면서 여러 응용 분야에서 센서 네트워크 관련 기술을 활용하기 위한 다양한 연구가 활발히 추진되고 있다. 따라서, GeoSensor 활용이 증가함에 따라 공간 센서 데이터와 같은 2차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존 질의 처리 시스템들은 시공간 센서 데이터와 같은 다차원 데이터를 처리하기 위한 데이터 타입과 연산자를 지원하지 않기 때문에 이와 같은 다차원 데이터를 처리하기에 미흡하다. 따라서, 본 논문은 이러한 센서 네트워크에서 다차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 질의 처리 시스템을 연구 개발하였다.
The existence of solutions and the occurrence of a Hopf bifurcation for the free boundary problems with Pushchino dynamics was shown in [1]. In this paper, we shall show a Hopf bifurcation occurs for the free boundary for Pushchino dynamics with a spatial dependency.
Laplacian of Gaussian, ${\nabla}^2G$ operator proposed by Marr and Hildreth is known as a rough bandpass filter. This paper shows how to detect the change of intensity corresponding to an arbitrary spatial frequency in an image using ${\nabla}^2G$ operator.
최근 인터넷과 SNS의 발전으로 미디어 데이터가 늘어나고 있으며, 사진이나 동영상은 공간 태그를 가지고 있는 경우가 많으므로 이를 분석하기 위한 많은 기술이 발전하고 있다. SNS와 같은 자유도가 높은 데이터를 처리하기 위해서 NoSQL이 각곽을 받고 있으나 대부분의 NoSQL은 공간 데이터에 대한 연산 및 질의가 미비하다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 NoSQL 중 MongoDB를 이용하여 공간 연산자를 추가하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구를 통해 다양한 연산자를 사용할 수 있음을 확인하였으며 연산자를 이용하여 다양한 서비스를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 저품질 이미지에 적용된 미디언 필터링를 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 이러한 미디언 필터링검출은 이미지 포렌식 기법에 사용되고 있는 것으로 제안된 방법에서는 원본 이미지와 미디언 필터링된 이미지를 구분하기 위하여 공간 영역에서 통계적 특징 정보를 추출하고 확장시킨다. 확장된 특징 정보는 마르코프 모델을 사용하고 강인한 특징 집합을 생성하기 위하여 다중 방향 배열을 사용한다. 제안된 방법에서는 검출 정확도를 높이기 위하여 텍스처 연산자를 사용하고 SVM 분류기를 통하여 분류 모델을 훈련시킨다. 실험 결과에서는 JPEG 압축을 사용한 저품질 이미지에서 제안한 방법의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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