• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.260-262
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• 2004

Spatial database system provides many query types and most of them are required frequent disk I/O and much CPU time. k-NN search is to find k-th closest object from the query point and up to now, several k-NN search methods have been proposed. Among these, MINMAX distance method has an aim not to visit unnecessary node by applying pruning technique. But this method access more disk than necessary while pruning unnecessary node. In this paper, we propose new k-NN search algorithm based on density of object. With this method, we predict the radius to be expected to contain k-NN object using density of data set and search those objects within this radius and then adjust radius if failed. Experimental results show that this method outperforms the previous MINMAX distance method. This algorithm visit fewer disks than MINMAX method by the factor of maximum $22\%\;and\;average\;6\%.$

• 한국조경학회지
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• 제26권2호
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• pp.38-53
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• 1998

This study quantified annual net carbon uptake by urban landscape trees and provided equations to estimate it for Ginkgo biloba, platanus occidentalis, Zelkova serrata and Acer palmatum, based on measurement of exchange rate for two years growing seasons from Sep., 1995 to Aug., 1997. The carbon uptake was significantly influenced by photosynthetic capacity, photon flux density and pruning. Ginkgo biloba showed the highest rate of net CO\sub 2\ uptake per unit leaf area and Acer palmatum did the lowest rate among those species. A tree shaded by adjacent building over the growing seasons showed net CO\sub2\ uptake per unit leaf area much lower than another tree of the same species less shaded. Annual net carbon uptake per tree was 19kg for Zelkova serrata, but only 1 kg for Ginkgo biloba and Platanus occidentalis with crown volume dwarfed from pruning. One Zekoval serrata tree annually offset carbon emission from consumption of about 32 liter of gasoline or 83 kWh of electricity. Strategies to improve CO\sub 2\ uptake by urban landscape trees include planting of species with high potosynthetic capacity, sunlight-guaranteed road and building layout for street trees, planting of shade-tolerant species in the north of buildings, and relocation of utility lines to underground and minimized pruning.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권4호
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• pp.59-70
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• 2003

공간 데이터베이스 관리시스템에서 제공하는 공간 질의는 많은 디스크 참조와 CPU 처리시간을 필요로 한다. 이 중에서 k-최근접 질의는 많은 디스크 참조를 요구하는 질의로써 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 트리 구조의 색인을 사용하는 k-최근접 질의 처리방법은 조건을 만족하지 않는 노드를 가지치기 기법을 사용하여 노드 방문횟수를 줄인다. 그러나 이 방법은 가지치기 과정에서 불필요한 디스크 참고가 발생하여 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 가지치기 기법 대신 주어진 k개의 최근접 객체가 존재할 영역을 미리 예측함으로써 디스크 참조횟수를 줄이는 방법을 제시한다. 이 영역을 예측하기 위해서 본 연구에서는 데이터 분포에 대한 밀도를 이용하였다. 실험에 의하면 이러한 방법은 기존의 가지치기 기법을 이용한 방법에 비해서 최고 22%,평균 7% 정도의 디스크 참조횟수의 감소 효과가 있음을 알 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제46권3호
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• pp.485-500
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• 2024

A hardware architecture is presented to decode (N, K) polar codes based on a low-density parity-check code-like decoding method. By applying suitable pruning techniques to the dense graph of the polar code, the decoder architectures are optimized using fewer check nodes (CN) and variable nodes (VN). Pipelining is introduced in the CN and VN architectures, reducing the critical path delay. Latency is reduced further by a fully parallelized, single-stage architecture compared with the log N stages in the conventional belief propagation (BP) decoder. The designed decoder for short-to-intermediate code lengths was implemented using the Virtex-7 field-programmable gate array (FPGA). It achieved a throughput of 2.44 Gbps, which is four times and 1.4 times higher than those of the fast-simplified successive cancellation and combinational decoders, respectively. The proposed decoder for the (1024, 512) polar code yielded a negligible bit error rate of 10^-4 at 2.7 E_b/N_o (dB). It converged faster than the BP decoding scheme on a dense parity-check matrix. Moreover, the proposed decoder is also implemented using the Xilinx ultra-scale FPGA and verified with the fifth generation new radio physical downlink control channel specification. The superior error-correcting performance and better hardware efficiency makes our decoder a suitable alternative to the successive cancellation list decoders used in 5G wireless communication.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.326-338
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• 2003

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.

• 한국환경과학회지
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• 제32권4호
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• pp.233-242
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• 2023

The objective of this study was to develop a management strategy for the recovery of carbon storage capacity of abandoned coal mine forest rehabilitation area. For the purpose, the biomass and stand carbon storage over time after the forest rehabilitation by tree type for Betula platyphylla, Pinus densiflora, and Alnus hirsuta trees which are major tree species widely planted for the forest rehabilitation in the abandoned coal mine were calculated, and compared them with general forest. The carbon storage in abandoned coal mine forest rehabilitation areas was lower than that in general forests, and based on tree species, Pinus densiflora stored 48.9%, Alnus hirsuta 41.1%, and Betula platyphylla 27.0%. This low carbon storage is thought to be caused by poor growth because soil chemical properties, such as low TOC and total nitrogen content, in the soil of abandoned coal mine forest rehabilitation areas, were adverse to vegetation growth compared to those in general forests. DBH, stand biomass, and stand carbon storage tended to increase after forest rehabilitation over time, whereas stand density decreased. Stand' biomass and carbon storage increased as DBH and stand density increased, but there was a negative correlation between stand density and DBH. Therefore, after forest rehabilitation, growth status should be monitored, an appropriate growth space for trees should be maintained by thinning and pruning, and the soil chemical properties such as fertilization must be managed. It is expected that the carbon storage capacity the forest rehabilitation area could be restored to a level similar to that of general forests.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.367-380
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• 2002

최근 공간 데이타 분석, 영상 분석 등과 같은 대용량 데이타를 관리하는 다양한 응용 업무들이 증가함에 따라, 대용량의 데이타베이스를 위한 클러스터링 기법이 많이 연구되고 있다. 그 중에서도 계층 클러스터링 기법은 데이타베이스의 계층 분할을 표현하는 계층 트리를 생성하고 이를 이용하여 효율적인 클러스터링을 수행하는 방법으로서, 지금까지는 주로 트리를 하위 계층으로부터 상위 계층으로 생성해 가는 상향식(bottom-up) 계층 클러스터링 기법들이 연구되었다. 이러한 상향식 클러스터링 방법은 트리를 생성하기 위하여 전체 데이타베이스를 한 번 이상 액세스하여야 할 뿐만 아니라, 하위 계층에서부터 검색을 시작하기 때문에 트리의 많은 부분을 검색하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대부분의 데이타베이스 응용에서 이미 유지하고 있는 다차원 색인을 이용하여 클러스터링을 수행하는 새로운 하향식(top-down) 계층 클러스터링 기법을 제안한다. 일반적으로 다차원 색인에서는 가까운 객체들이 동일한 (혹은 인접한) 페이지에 저장될 가능성이 큰 클러스터링 성질을 가진다. 이러한 다차원 색인의 클러스터링 성질을 사용하면 각 객체들간의 거리를 일일이 계산하지 않고도 이웃한 객체들을 식별할 수 있다. 우선 객체들의 밀도에 기반하여 클러스터를 정형적으로 정의한다. 이를 위하여, 객체를 포함하는 영역의 밀도를 이용한 영역 대조 분할(region contrast partition) 개념을 사용한다. 또, 클러스터링 알고리즘에서의 빠른 검색을 위하여 분기 한정(branch-and-bound) 알고리즘을 사용하며, 여기서의 한계값(bound)을 제안하고 이의 정확성을 이론적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 방법은 상향식 계층 클러스터링 방법인 BIRCH와 비교하여, 정확성 측면에서 우수하거나 유사한 것으로 나타났으며, 데이타 페이지 액세스 횟수를 데이타베이스 크기에 따라 최고 26～187배까지 감소시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과로 볼 때, 제안한 방법은 대용량 데이타베이스에서의 클러스터링 성능을 크게 향상시키는 기법으로서, 일반 데이타베이스 응용에 실용적으로 적용 가능하다고 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제46권5호
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• pp.82-92
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• 2018

본 연구의 목적은 수목의 과밀생육으로 인한 수형 및 생육불량, 녹지의 기능 저하를 해결하기 위해 과밀식재지의 밀도관리 모델과 신규식재지의 배식설계 모델을 개발하는 것이다. 화성시 동탄신도시의 완충녹지는 도로와 아파트단지 사이에 8~15m 폭으로 조성되었다. 완충녹지에 38개의 조사구를 설정하여 조경수 식재패턴 및 생육밀도를 조사하였다. 완충녹지 가로변에는 산딸나무, 복자기, 왕벚나무 등 경관기능의 낙엽활엽수가 67.9% 식재되었다. 마운딩 중앙부에는 스트로브잣나무 71.3%, 상수리나무 9.5%, 아파트변에는 스트로브잣나무 65.9%, 메타세쿼이아 10.2% 등 완충기능의 수목이 주로 식재되었다. 수목의 과밀생육 수준을 효과적으로 평가하기 위해 수관중복률 지표를 개발하여 분석하였다. 과밀생육이 가장 심각한 수종은 스트로브잣나무로 평균 수목밀도 0.3주/$m^2$, 평균 수관중복률 35.6%로 매우 높았고, 45% 이상인 지역도 많았다. 수관중복률 지표를 45% 이상(Type A), 30~45%(Type B), 30% 이하(Type C) 등 3단계 척도로 표준화하여 밀도관리 기준을 설정하였다. 생장불량 수목을 우선적으로 관리하는 모델, 식재패턴을 고려하여 유사규격의 수목을 선택하여 관리하는 모델을 제시하였다. 밀도관리 대상수목에 대한 수형 경관성과 이식작업 용이성을 검토하여 이식, 간벌, 가지치기 방법으로 선택할 수 있는 관리방안 적용 체계를 작성하였다. 신규로 조성되는 완충녹지에는 스트로브잣나무의 식재밀도를 0.20~0.25주/$m^2$로 완화하는 대신에 관목의 식재밀도를 1.5~2.0주/$m^2$로 강화하여 하층을 최소한 30~40% 피복하는 배식설계 모델을 제안하였다.