KVN(Korean VLBI Network)에서는 VLBI(Very Long Baseline Interferometry) 관측을 위해 최대 32Gbps 데이터 기록을 위한 기록기로 MIT Haystack 천문대의 Mark6 시스템을 도입하였다. Mark6 기록기는 시스템 2대와 HDD가 총 64개 장착된 경우 최대 32Gbps로 데이터를 기록할 수 있다. 하지만 Mark6의 특징인 독자적인 기록방식을 사용하고 있기 때문에 대용량의 데이터를 가상 파일 시스템을 도입하거나 일반적인 RAID 방식을 사용하고 있는데, 최고 기록속도나 파일 시스템에서 파일을 읽어서 전송할 때 데이터 손실이 발생하는 문제가 있다. JIVE에서 개발한 소프트웨어 기록기인 Flexbuff 시스템은 RAID 구성과 네트워크 업그레이드를 통하여 데이터 기록기로서 동작할 수 있도록 구성할 수 있다. 특히 Mark6 시스템에 설치할 경우 Mark6의 리소스를 잘 활용하여 기존의 Mark6와 비교하여 데이터 손실이 적으면서 안정적으로 최대 32Gbps 속도로 VLBI 관측 데이터를 기록할 수 있다. 본 논문에서는 기존 Mark6 시스템에 jive5ab 소프트웨어를 설치하여 Mark6-Flexbuff로 동작할 수 있음을 제안하고, 데이터 기록시험을 통하여 VLBI 관측 운영에 효율적으로 활용할 수 있음을 시험을 통하여 확인하였다.
컴퓨터 산업의 진보는 우리사회에 많은 발전을 가져왔다. 교육매체의 변화도 그 중의 하나라고 할 수 있다. WWW를 이용한 교육은 강력한 원격교육의 형태로 인식되고 있으며. 다른 교육방법에 비하여 그 활용형태도 다양화 될 수 있다. 또한 컴퓨터는 교육매체 외에도 정확성과 신속성으로 인하여 디자인작업에도 유용하게 사용된다. 네트워크 기술과 결합된 컴퓨터 그래픽스는 창의력 작업에 사용될 수 있으며, 자원의 공유와 협동작업이 용이하게 이루어질 수 있으며, 자원의 공유와 협동작업이 용이하게 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 컴퓨터그래픽스 교과와 타 교과간의 상호보완 관계를 갖을 수 있도록 하는데 초점을 맞추고 있다. 우선 기초디자인교육에서의 컴퓨터 그래픽스활용을 중심으로 WWW을 통한 사례연구를 실시하여 다음의 4가지 결과를 얻었다. WWW의 가상전시공간을 활용하여 이루어진 컴퓨터그래픽스 활용 기초디자인교육은 아이디어의 변형이 용이하며, 학습자중심의 진행이 이루어졌으며, 학습자들간의 상호작용이 활성화되었고, 결과물에 치우치지 않고 중간단계의 직업을 평가에 이용할 수 있다는 장점이 있었다. 이 방법 역시 기존의 교육방법과 같이 단점을 가지고 있다. 그러나, WWW를 활용한 교육은 기존의 교육의 결함을 보완해주는 도구로 사용될 수 있을 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 GeoSensor와 같이 GPS 기능을 보유한 센서로부터 생성된 시공간 센서 데이터 활용이 증가하고 있으며, 시공간 센서 데이터를 사용해 사용자에게 다양한 서비스를 효율적으로 제공해주기 위한 시맨틱 센서 웹이 연구되고 있다. 특히, W3C에서는 OGC의 SWE(Sensor Web Enablement)와 같은 센서 관련 표준들을 활용하고, 센서 데이터를 온톨로지로 표현할 수 있는 SSNO(Semantic Sensor Network Ontology)를 개발하였다. 그러나 이러한 연구들은 비시공간 센서 데이터에 대한 질의 처리는 가능하지만 시간과 공간 정보를 포함하는 시공간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 OGC의 "OpenGIS Simple Feature Specification for SQL"에서 제시한 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이터 타입과 시공간 연산자를 지원하는 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 개발하였다. SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹은 시공간 센서 데이터인 SensorML(Sensor Model Language)과 O&M(Observations and Measurements) 스키마를 분석하여 SSNO 문서로 변환 및 저장하고, 시공간 연산자와 시공간 추론 규칙을 적용하여 효율적인 질의 처리를 수행한다. 마지막으로, 이러한 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.
실시간 정밀 위치결정을 위해서 N-RTK (Network Real-Time Kinematic) 기술이 많이 사용되고 있다. 하지만 기존의 N-RTK 시스템은 사용자 수 제한으로 인해 지속해서 늘어나는 무인 이동체의 위치결정을 하는 데 한계가 있다. 따라서 사용자 수 제한 없이 보정 신호를 생성하는 시스템이 있다면 어느 정도의 간격으로 있어야 전국어디에서든 위치결정을 할 수 있을지에 대한 연구가 필요할 것으로 판단하여 기선 거리에 따른 N-RTK 시스템의 정확도를 분석하였다. 다양한 장비를 사용하는 사용자들이 있을 것으로 예상하여 서로 다른 성능의 수신기로 로버 위치를 추정하였으며, 자료처리는 오픈소스 소프트웨어인 RTKLIB을 활용하였다. 실험 결과, 로버와 가장 가까운 기준국에서는 수신기의 종류와 관계없이 높은 비율로 고정해가 산출되었으며, 추정 좌표의 정확도 역시 비슷한 수준으로 결정되었다. 로버에서 약 40km 떨어져 있는 기준국 보정 신호를 활용하는 경우, 고정해 산출 비율은 평균 약 50% 정도 감소하였으나 수직 RMSE (Root Mean Squared Error)는 약 2.5-4.7cm로 단기선 결과(1.0-1.5cm)와 크게 다르지 않았다. 고가형 수신기는 장기선에서도 이상값(outlier) 크게 나타나지 않았으며, 향후 과학기술용 정밀 자료 처리 소프트웨어를 활용한 고정해 산출과 좌표 추정 정확도에 대한 분석을 수행할 예정이다.
센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 저장하고, 효율적으로 질의를 처리하는 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로 데이터 중심 저장 기법이 있다, 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를 수집한다. 하지만 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장되어 있는 전체 데이터가 소설 됨에 따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 노드 결함에 따른 데이터 소실이 발생하여도 높은 정확도를 보이는 인 네트워크 병합 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소설 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 소설 데이터 보정 기법을 적용한 KDDCS(E-KDDCS) 기법과 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 결과 정확도가 향상되었고, 질의 처리 시 에너지 소모를 감소시켰다.
지도 학습 기반의 신경 망을 활용한 공학적 자료의 분석은 화학공학 공정 최적화, 미세 먼지 농도 추정, 열역학적 상평형 예측, 이동 현상 계의 물성 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 신경 망의 지도 학습은 학습 자료를 요구하며, 주어진 학습 자료의 구성에 따라 학습 성능이 영향을 받는다. 빈번히 관찰되는 공학적 자료 중에는 DNA의 길이, 분석 물질의 농도 등과 같이 로그 간격으로 주어지는 자료들이 존재한다. 본 연구에서는 넓은 범위에 분포된 로그 간격의 학습 자료를 기계 학습으로 처리하는 경우, 사용 가능한 손실 함수들의 학습 성능을 정량적으로 평가하였으며, 적합한 학습 자료 구성 방식을 연구하였다. 이를 수행하고자, 100×100의 가상 이미지를 활용하여 기계 학습의 회귀 과업을 구성하였다. 4개의 손실 함수들에 대하여 (i) 오차 행렬, (ii) 최대 상대 오차, (iii) 평균 상대 오차로 정량적 평가하여, mape 혹은 msle가 본 연구에서 다룬 과업에 대해 최적의 손실 함수가 됨을 알아내었다. 또한, 학습 자료의 값이 넓은 범위에 걸쳐 분포하는 경우, 학습 자료의 구성을 로그 간격 등을 고려하여 균등 선별하는 방식이 높은 학습 성능을 보임을 밝혀내었다. 본 연구에서 다룬 회귀 과업은 DNA의 길이 예측, 생체 유래 분자 분석, 콜로이드 용액의 농도 추정 등의 공학적 과업에 적용 가능하며, 본 결과를 활용하여 기계 학습의 성능과 학습 효율의 증대를 기대할 수 있을 것이다.
3차원 지리정보시스템(GIS: Geographical Information System)은 실세계의 다양한 3차원 현상을 처리, 분석, 표현하는 기술을 적용한 지리정보시스템으로써, 지형, 시설물 등을 3차원 지리정보 데이터로 구축하고 가상현실(VR: Virtual Reality) 등의 시각화 기술과 연동하여 도시, 교통, 환경, 재해, 해양 등의 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 하는 시스템이다. 본 논문에서는 3차원 지리정보시스템의 실시간 정보 제공을 극대화하기 위한 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술 및 이를 위한 3차원 건물정보 데이터 구축 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술은 네트워크 비디오 카메라의 실시간 비디오 스트림을 3차원 지리정보에 투영(Projection)하여 지형, 시설물 등에 텍스처 매핑하는 기술로써 3차원 지리정보에 기반한 실시간 비디오 정보를 제공할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 3차원 투영 텍스처 매핑(3D Projective Texture Mapping)을 위해 항공영상과 LiDAR 데이터를 융합하여 반자동으로 수치건물모형(DBM: Digital Building Model)을 추출할 수 있는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 기술은 기존의 3차원 지리정보시스템이 제공하는 정적인 시각정보를 실시간 비디오 정보로 대체함으로써 위치에 기반한 현재의 시각적 정보를 의사결정에 즉시 반영할 수 있고 더 나아가서는 지리정보 기반 지능형 상황인지 서비스를 제공할 수 있는 기반이 될 수 있다.
1960년대 GPS가 개발되어 2000년도 미국에서 SA(Selective Availability)를 해제함에 따라 본격적인 상용화가 시작되며 현재에 이르렀다. 개발을 거듭해온 GPS의 관측 방식 중 실시간 이동측량방식은 항상 2대의 수신기가 필요하며 기준국과 이동국의 거리가 멀어짐에 따라 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이러한 개선방안으로 가상기지국 방식이 도입되었다. 가상기지국은 여러 개의 GPS상의 관측소 자료로부터 이동국 인근에 가상점을 생성시켜 이동국의 정밀한 위치를 결정하는 방식이므로 신뢰성과 이동성이 높다. 또한 현재의 지적기준점은 방위각법, 배각법, 다각망도선법 등의 방법으로 관측하여 사용하고 있으며, 측량성과가 서로 다른 기지점의 성과차, 도선의 길이에 대한 제약, 관측시의 여러 오차들로 인하여 문제점들이 많이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 상시관측소 데이터를 이용하여 지적기준점에 대하여 가상기지국 방식을 통한 데이터를 비교 분석하였다. 관측결과, 지적기준점을 관측한 토털스테이션을 사용하여 배각법으로 관측한 성과와 VRS-RTK로 관측한 성과를 비교한 결과 X축 평균오차 -0.08m, Y축 평균오차 +0.07m, 평균거리오차 0.11m로 나타났다.
농촌장수지역인 강원 제주를 대상으로 제조업체의 생산 및 혁신네트워크를 분석하여 지식정보화 시대의 이상적인 고령사회에 대비한 새로운 농촌지역 발전모델을 모색하고자 하였다. 이를 위해 강원 제주 장수지역은 호남농촌의 장수지역 및 호남도시중 광주 전주 지역과 비교하였다. 연구 결과, 제조업은 생산연계에 있어 원료구입의 지역내 공간적 산업적 연계 성향이 강할수록, 노동력이용의 지역내 연계 성향이 강할수록 활성화되는 것으로 나타났다. 한편 혁신네트워크는 공간적 측면에서 제조업체 입지 지역 및 지방과 국가간 네트워크가 원활하고 지속적으로 이루어질 때, 협력주체의 측면에서 기업 및 연구기관뿐만 아니라 지자체와 국가지원등의 다양한 네트워크가 지속적으로 이루어질 때 보다 강화되는 것으로 나타났다. 따라서 미래 농촌의 새로운 지역발전모델은 지역 자체의 자원을 이용하여 지역 내부의 혁신 역량을 키우는 측면에서 접근해야 하고, 이를 위해 지역내부연계와 더불어 가상혁신클러스터라 할 수 있는 지역외부연계가 종합적으로 구축되어야 함을 알 수 있다.
응용 계층 멀티캐스트에서 일반적으로 트리를 구성하여 데이타를 전송하는데, 이 경우 트리 상에서 하위 (descendants) 노드들이 체감하는 처리율 (throughput)은 상위 (ancestor) 노드들의 성능에 의해 좌우된다. 그리고, 상위 노드에서 오류가 하위 노드 전체에 영향을 끼친다는 단점을 갖는다. 본 문서에서는 이러한 트리 구조의 약점들을 보완하는 방법을 제안한다. 전송 트리 상의 부모 노드 외의 다수의 가상 소스를 설정하고, 이들로부터 데이타를 수신함으로써 단위 시간 수신량을 늘리며 부모 노드의 오류를 피해갈 수 있는 방안을 마련한다. 그리고, 다수의 가상 소스를 이용할 경우 발생할 수 있는 통일 데이타의 중복 수신 문제를 피할 수 있도록 가상 소스 선택 알고리즘을 제시한다. 응용 계층 멀티캐스트 시험 개발 환경인 MACEDON을 이용하여 시험 구현하였고, 이를 전세계적인 오버레이 네트워크 PlanetLab에 적용하여 성능 평가를 시행하였다. 성능 평가 결과, 기존의 다수 전달자를 제안하는 기법인 Bullet에 비하여 20% 성능을 향상시키면서 동시에 중복 수신되는 데이타 및 제어에 필요한 메시지 비용을 90% 이상 감소시키는 효과를 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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