전 학문 분야를 포괄하는 광역 과학 지도는 학문 분야 사이의 구조적인 관계를 시각적으로 분석하는데 사용되고 있다. 이 연구에서는 광역 과학 지도에 대한 선행 연구를 개관한 후 새로운 방법으로 국내의 학술 활동을 반영하는 광역 과학 지도를 생성하였다. 광역 과학 지도에 대한 연구는 ISI사(현재 Thomson Scientific)의 Garfield와 Small에 의해서 촉발되었고 최근에는 스페인 그라나다 대학의 SCImago 연구팀과 미국 인디애나 대학의 Borner 교수팀이 활발히 연구 결과를 발표하고 있다. 이들은 자신들이 만들어 발표하고 있는 지도를 과학 지도 또는 사이언토그램이라고 부르며, 이에 관련된 활동을 과학지도학(scientography)이라고 하였다. 기존의 광역 과학 지도는 대부분 학술 논문 사이의 인용 분석에 근거하여 제작되었으나, 국내 학술 논문에 대한 인용 데이터베이스는 아직 미비한 상태이다. 따라서 이 연구에서는 국내의 광역 과학 지도를 만들기 위해서 학술진흥재단에 신청된 과제 제안서의 텍스트를 활용하였다. 학문 분야 사이의 연결 정보를 네트워크로 표현하는 수단으로 널리 사용되고 있는 패스파인더 네트워크(PFNet) 알고리즘으로 광역 과학 지도를 생성한 후, 이의 대안으로 개발된 클러스터링 기반 네트워크(CBNet) 알고리즘으로 다시 지도를 생성하였다. 최종적으로 두 지도에 나타난 상반된 관점을 통합하도록 CBNet 지도를 수정하여 국내 광역 과학 지도를 제시하였다.
현재 우리나라의 수치지도는 전통적인 항공사진측량 방법을 통해 제작되고 있다. 항공사진측량은 넓은 지역에 대한 지도를 제작하는데 가장 경제적인 방법이다. 그러나 기상 등의 영향으로 적기 측량이 어렵고 측량 면적이 좁은 경우에는 경제성 측면에서 비효율적이다. 따라서 전국에 산재된 소규모의 지형변화지역을 일일이 촬영하여 지도를 갱신하기에는 시간과 비용 면에서 어려움이 크다. 이에 반해 무인항공사진측량은 구름 아래의 저고도에서 촬영하므로 흐린 날씨에서도 작업이 가능하다. 또한 이동성이 우수하고 촬영이 신속하며 측량비가 저렴하여 여러 군데에 산재한 소규모 지도제작에 매우 적합하다. 따라서 본 연구에서는 SIFT와 SfM 기법을 사용한 무인항공사진측량 방법으로 소규모 지형에 대한 정사영상과 수치지도를 제작하고 그 정확도를 검증함으로써 향후 수치지도 갱신에의 적용 가능성을 실험하였다. 제작한 수치지도의 정확도는 검사점에 대한 지상측량 성과와 비교하여 검증하였다. 검증 결과, 수치지도의 좌표는 실측좌표와 비교하여 평균제곱근 오차가 X방향으로 ±2.6cm, Y방향으로 ±2.8cm, 수직방향으로 ±5.8cm의 범위에 들어 무인항공사진측량이 수치지도 갱신에 충분히 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
클러스터된 이기종 무선 센서 네트워크는 서로 다른 목적을 가지는 노드들이 계층적 구조를 이루어 링크를 구성하는 네트워크를 의미한다. 무선 센서 네트워크에서는 한정적인 메모리나 배터리 용량 내에서 운용되는 경우가 많기 때문에 이러한 자원을 효율적으로 관리해야만 네트워크의 수명, 커버리지, 연결성 등의 성능을 길게 유지할 수 있다. 예를 들어 특정 센서들의 부근에서 관심을 가지는 이벤트가 빈번하게 발생하여 계측되는 데이터가 증가하게 되면, 특정 클러스터 그룹의 클러스터 헤드로 전송되는 데이터의 양도 동시에 기하급수적으로 증가하게 된다. 특히 해당 클러스터 헤드에서 전송하는 데이터양보다 센서들로부터 수신하는 데이터양이 많을 경우나 링크가 끊어져 데이터 전송이 불가능한 경우 메모리 총 용량을 초과하는 데이터 혼잡 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 혼잡 문제를 해결하기 위해 모바일 싱크로서 드론을 이용한다. 네트워크, 센서 노드, 클러스터 헤드에 대한 모델링 후 데이터 혼잡도를 계산하기 위한 비용 함수와 혼잡 인디케이터를 정의한다. 이를 바탕으로 데이터 혼잡 지도 인덱스를 계산하여 데이터 혼잡 지도를 작성 후 지도를 기반으로 드론을 최적의 위치에 배치한다. 시뮬레이션을 통하여 드론의 배치에 따른 네트워크의 혼잡도가 감소하는 양상을 다양한 접근을 통해 보여준다. 제어 변수 α를 이용하여 배치되는 드론 수에 따른 데이터 혼잡도의 변화, 요구하는 데이터 혼잡도를 만족시키기 위한 통신 범위와 드론 수와의 관계를 알아본다. 또한 기존 연구와의 오버플로우 관점에서 비교를 통해 제안하는 알고리즘이 최소 20 %의 향상이 있음을 보여준다.
본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이간 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이간 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다.
최근 방대한 양의 음악데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있다. 현재 음악 데이타 검색에서 가장 일반적으로 쓰이는 방법은 텍스트 기반의 검색 방법이다. 그러나 이러한 방법은 사용자가 키워드를 기억하지 못할 경우 검색이 어려울 뿐만 아니라 키워드와 정확하게 일치하는 정보만 검색해 주기 때문에 유사한 내용을 가진 정보를 검색하기에 부적절하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 내용 기반 인덱싱 방법(Content-Based Indexing Method)을 사용하여 사용자가 부정확한 멜로디(Humming)로 질의하였을 경우라도 원하는 음악을 효율적으로 찾아주는 허밍 질의처리 시스템(Query-By-Humming System)을 설계한다. 이를 위해 방대한 음악 데이타베이스에서 한 음악을 대표하는 의미 있는 멜로디를 추출하여 인덱싱하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 의미 있는 멜로디를 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 멜로디로서 하나의 음악에서 여러 번 나타나는 반면 멜로디와 긴 쉼표 후에 시작되는 쉼표 단위 멜로디로 정의한다. 실험을 통해 사용자들이 이들 멜로디를 자주 질의한다는 가정을 증명하였다. 본 논문은 성능 향상을 위한 3가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 검색속도를 높이기 위해 인덱스에 저장할 멜로디를 문자열 형태로 변환한다. 이때 사용되는 문자 변환 방법은 허밍에 포함된 에러를 허용한 방법으로써 검색 결과의 정확도를 높일 수 있다. 두 번째는 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 의미 있는 멜로디를 인덱싱 하여 검색 속도를 높이고자 한다. 이를 위해 신뢰도가 높은 의미 있는 멜로디를 생성하는 빈번 멜로디 추출 알고리즘과 쉼표 단위 멜로디 추출 방법을 제안한다. 세 번째로는 정확도를 향상시키기 위한 3단계 검색 방법을 제안한다. 이는 데이타베이스 접근을 최소화하여 정확한 검색 결과를 얻기 위하여 제안되었다. 또한 기존 허밍 질의 처리 시스템의 대표적인 인덱싱 방법으로 제안되었던 N-gram 방법과의 성능 비교를 통해 본 논문이 제안하는 방법의 성능이 보다 더 향상되었음을 검증하였다.
본 논문에서는 ASIC 설계 회로를 빠른 시간 내에 구현 및 검증할 수 있는 에뮬레이션 시스템 ACE(ASIC Emulator)를 제안한다 ACE는 EDIF 번역기, 라이브러리 변환기, 기술 맵퍼, 회로 분할기, LDF 생성기를 포함하는 에뮬레이션 소프트웨어와 에뮬레이션 보드, 논리 분석기를 포함하는 에뮬레이션 하드웨어로 구성된다. 기술 맵퍼는 회로 분할과 논리 함수식 추출, 논리 함수의 최소화, 논리 함수식의 그룹핑의 세 과정으로 이루어지며, 같은 기본 논리 블록에 할당되는 출력의 적항과 변수들을 많이 공유하게 하여 기본 논리 블록 수와 최대 레벨 수를 최소화한다. 에뮬레이션 보드의 배선 구조와 FPGA 칩이 갖는 제한 조건들을 만족시키면서 서로 다른 칩 사이에 연결된 신호선 뿐만 아니라 서로 다른 그룹 사이에 연결된 신호선 수의 최소화를 목적 함수로 하는 새로운 회로 분할 알고리듬을 제안한다 여러 FPGA 칩으로 구성된 에뮬레이션 보드는 완전 그래프와 부분 그래프를 결합한 새로운 배선 구조로 회로의 크기에 관계없이 칩 사이의 지연 시간을 최소화하도록 설계하였다. 논리 분석기를 이용하여 구현된 회로에서 검증을 원하는 내부신호에 대한 파형을 PC의 모니터로부터 관측할 수 있다. 제안한 에뮬레이션 시스템의 성능을 평가하기 위하여 상용 회로중 하나인 화면4분할기 회로를 에뮬레이션 보드상에 설계하여 동작 시간과 기능을 확인한 결과, 14.3MHz의 실시간 동작과 함께 기능이 완전함을 확인할 수 있었다.
3차원 국토환경의 디지털기반의 가시화는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 건축, 입체적인 도시공간정보시스템 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 필요와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 국가지리정보 사업으로 완성된 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR Data의 획득으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 LiDAR 관련 연구가 활발한 해외 선진기술을 연구하고 우리 실정에 적합한 3차원 지형 및 철도시설의 분석이 가능하도록 데이터의 생성기법 및 알고리즘을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다.
To evaluate the accuracy and extent in the localization of cerebral motor coutex activation using a gradient- echo echo planar imaging(GE-EPI) compared to spin-echo echo planar iimaging(SE-EPI) on 3T MR imaging. Functional MR imaging of cerebral motor cortex activation was examined in GE-EPI and SE-EPI in five healthy male volunteers. A right finger movement was accomplished with a paradigm of 6 task and rest, periods and the cross-correlation was used for a statistical mapping algorithm. We evaluated any sorts of differenced of the time seried and the signal intensity changes between the rest and task periods obtained with two technoques. The qualitative analysis was distributed with activation sites of large veins and small veins by using two techniques and was found that both the techniques were clinically uesful for delineating large veins and small veins in fMRL Signal intensity charge of the rest and activation periods provided simmilar activations in both methods(GE-EPI : 0.93$\pm$0.11, SE-EPI : 0.80$\pm$.015) but the signal intensity in GE-EPI(133.95$\pm$15.76) was larger than in SE-EPI(74.5$\pm$18.90). The average SNRs of EPI raw data were higher at SMA in SE-EPI(48.54$\pm$12.37) than GE-EPI(41.4$\pm$12.54) and at M1 in SE-EPI(43.24$\pm$11.77) than GE-EPI(38.27$\pm$6.53). The localization of activation voxels of the GE-EPI showed a larger vein but the SE-EPI generally showed small vein. Then the analysis results of the two techniques were used for a statistacal paired student t-test. SE-EPI was found clinically useful for localizing the cerebral moter cortex cativation on 3.0T, but showed a little different activation patterns comparad to GE-EPI. In conclusion, SE-EPI may be feasible and can detect true cortical activation from capillaries and GE-EPI can obtain the large veins in the motor cortex activation on 3T MR imaging.
컨텐츠 기반 pub/sub(publish/subscribe)서비스를 피어투피어(peer-to-peer)네트워크에서 구성할 경우 사용자의 다양한 요구 컨텐츠 정보의 분산저장 및 발생될 이벤트의 효율적인 전송이 주요 요구사항이 된다. 이와 관련하여 DHT(Distributed Hash Table)기술을 기반으로 한 pub/sub 오버레이 네트워크 구성 방식 및 사용자 요구 컨텐츠를 이용한 필터기반 트리구조의 pub/sub 네트워크 구성방식 등이 연구되어 왔다. 그러나 DHT기반 방식의 경우 토픽기반 pub/sub서비스 제공에는 적합하나 다양한 요구 조건에 따른 컨텐츠 전송에는 효율적이지 못하다. 또한 필터기반 트리구조의 방식의 경우 컨텐츠에 대한 유사 요구를 가지는 사용자가 네트워크상에 분산되어 있을 경우 비효율적인 필터구성으로 이벤트 전송 시 많은 비용이 발생한다. 본 논문에서는 다양한 사용자 요구 수용 및 이에 따른 이벤트 전송비용을 최적화하기 위해 R-Tree알고리즘 기반 오버레이 네트워크 구성방식을 제안한다. 제안된 방식은 사용자 요구의 다차원공간으로의 매핑 및 유사 요구들 간 계층적 그룹화를 통해 트리를 구성하여 비용 효율적 이벤트 전송방법을 제공하였다. 제안된 방식은 사용자요구 및 이벤트의 다양한 분포 환경에 대한 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.
무인 운전 도시 철도시스템은 기관사 없이 열차를 운행 할 수 있는 장점을 갖지만, 이례상황 발생 시 유인운전의 기관사처럼 즉각적인 고장상태 파악, 관제보고, 수동조치가 어렵다. 따라서, 본선 운행 동안 차량 고장 / 상태 정보를 실시간으로 검지하여 차량기지 입고 시에 효율적으로 정비할 수 있는 유지보수 정보시스템의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 무선통신망을 활용한 열차제어시스템, 관제 - 열차제어 정보시스템 콘솔 및 차량기지 유지보수 정보시스템간의 인터페이스를 실시간으로 구현하는 개념설계 방안을 제안하였다. 우선적으로 운행 중 발생되는 800,000 건/일의 많은 열차 상태 정보를 전송하기 위하여 본 연구에서 제안한 데이터 처리 알고리즘을 이용하여 56byte의 데이터 테이블로 수집한다. 이러한 상태 정보를 4자리의 헥사 코드화하여 분류하고, 본선 운행 동안 실시간으로 전동차 상태와 고장정보를 맵핑함으로서, 차량기지 내에 차량 유지보수 정보시스템에 전송한다. 또한 열차제어 정보시스템과 차량기지 유지보수 정보시스템 간에 실시간으로 송 / 수신 데이터의 전송을 각각 확인하고, 이로부터 현장에서 사용하도록 고장정보 화면구현을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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