• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.809-822
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• 2004

본 논문에서는 검색 위주의 공간 데이터베이스 시스템을 위한 R-tree 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다. 기존의 제안된 기법들은 검색연산이 갱신연산과 동시에 수행되는 것을 막기 위해 노드에 공유 락이나 래치를 획득함으로써 갱신연산으로 인한 검색연산의 블록킹을 막을 수 없다는 문제를 가지고 있으며, 또한 R-tree같은 다차원 색인의 경우 갱신연산의 락 획득은 여러 노드에 걸쳐 일어날 수 있으며, 노드 분할과 같은 경우 오랜 시간동안 락을 획득하고 있을 수도 있기 때문에 검색연산은 장시간 블록킹이 되어야 하는 문제를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 노드의 엔트리들을 링크드 리스트로 연결하는 방법을 사용하여 노드에 엔트리를 삽입하고 있는 중에도 락이나 래치를 획득하지 않고 검색연산을 할 수 있는 링크드 리스트 기반의 동시성 제어 기법과, 노드 분할이 진행 중에 있는 노드에도 검색연산이 락이나 래치를 획득하지 않고 노드를 탐색할 수 있는 버전 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제26권2호
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• pp.288-301
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• 2002

A vacuum freeze drying experiment of skim milk solution in a cylindrical container is conducted to investigate the multi-dimensional drying characteristics of the process during the primary drying stage. Temperature histories at several positions are measured under the same process condition that is carefully controlled. Then the measured temperature histories at different positions are combined to produce instantaneous temperature distribution fields inside the cylindrical container. Along with the temperature measurement, the mass reduction history of the skim milk solution is also measured. From the measured temperature distribution curved configurations of sublimation interfaces and 2-dimensional heat transfer is inferred. The freeze drying under the present experimental setup is simulated with a calculation program that is based on a finite volume method with a moving grid system. Good agreements between the numerical and experimental results are observed. The present experimental results and the numerical approaches can be useful information in developing the analysis tools for practical vacuum freeze drying processes.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.199-208
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• 2019

운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권1호
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• pp.19-24
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• 1996

이 논문의 목적은 Target field approach방법을 사용하여 2차원적인 공간선택을 할 수 있는 고차 평면 경사 자계코일(High-Order SGC: High-Order Surface Gradient Coil)을 설계하는 것이다. 지금까지 쓰이던 원통형의 고차경사자제코일을 이용한 2차원적 원형 선택방법은 한 개의 RF Pulse로 2차원적인 공간 선택을 할 수 있는 장점이 있었으나 선택되어지는 체적의 지름이 6 ~ 8cm로 너무 크다는 단점이 있었다. 이 논문에서는 이와 같은 단점을 극복하기 위해 영상을 얻고자하는 부분에 코일을 좀 더 가까이 붙일 수 있어서 적은 전력으로 선택되어지는 체적의 지름을 1 ~ 4cm까지 줄일 수 있는 표면 고차자계코일을 Target field approach방법을 이용하여 설계하였으며 Phantom과 인체영상을 통해 제작된 코일의 성능을 확인해 보았다. 이전의 Field component 방법을 이용하여 설계한 코일에 의해서 선택되어지는 체적은 타원에 가까운 모양이 되었으나, Target field approach 방법을 이용하여 설계한 코일에 의해서 선택되어지는 체적은 이상적인 원에 가까운 모양이 되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1475-1482
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• 2009

본 논문에서는 최적의 Lab-on-a-Chip을 설계하기 위해 나선형 마이크로 채널에서 등속영동 프로틴 분리를 수행하는 컴퓨터 시뮬레이션을 이차원 유한 요소법을 이용하여 개발하였다. 개발한 이차원 ITP 모델은 다섯 가지 요소로 구성되며 Leader로서 염산을, Terminator로서 카르로산, 두 개의 프로틴 중 프로틴 A는 아세트산, 프로틴 B는 벤조산, 그리고 BE(Background Electrolyte)로서 히스티딘을 사용하였다. 컴퓨터 모델은 다섯 가지 구성 요소들에 대한 질량 보존 방정식과 전위에 대한 전하 보존 방정식, 그리고 pH 계산은 전기적 중성 조건식에 기반하고 있다. 제안된 이차원 공간 ITP 모델의 검증을 위해 제안한 모델의 결과와 Bohuslav Gas 그룹에서 개발한 Simu 5의 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과 일차원 채널에서 두 모델이 매우 유사한 일치를 보임으로 제안한 모델의 정확성을 검증해 주었다. 이차원 프로틴 분리는 Lab-on-a-Chip 설계를 위한 이차원 곡선 채널에서 수행되어 채널 형상이 프로틴 포커싱분포(dispersions)의 변화를 초래함을 알 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.105-115
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• 2006

데이타 중심 저장(Data-Centric Storage: DCS) 방식의 센서 네트워크는 같은 값의 데이타를 같은 노드에 저장하기 때문에 센서 네트워크가 확장되거나 같은 값의 데이타가 빈번하게 발생하면 특정 센서 노드에 저장 부하가 집중되어 에너지 효율성이 나빠지는 문제가 발생한다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에 대한 연구들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장에 따른 에너지 효율성 문제를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 확장성(Scalability)을 지원하는 비균등 영역 분할(Non-Equal Region Spilt) 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖도록 서로 다른 크기의 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 또한 분할 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드 개수, 센서 데이타 발생량에 비례하게 증가시켜 센서 노드의 에너지 소모를 분산시킴으로써 센서 네트워크의 수명 연장과 확장성을 높였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.53-63
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• 1999

사진측량 과정은 단위연구를 중심으로 독립적으로 수행되고 있으나 종합적이고 체계적인 연계 및 이용을 위해서는 전체를 통합하는 기반환경의 조성이 필요하다. 기존의 절차형 방식의 처리과정을 통해서는 통합환경으로 구현하기가 어려우나, 객체지향기법으로 주제별로 클래스화 할 경운 통합환경의 구현 뿐만 아니라 새로운 변경요소나 연구성과의 갱신이 용이하다. 본 연구에서는 객체지향기법으로 근거리 수치사진측량 과정을 수행하기 위해 자료입력부분에서는 사진을 수치영상으로 그 개념과 특성을 확장하여 영상의 입출력에 대한 클래스를 제작하였고 자료처리부분에서는 3자원 렌즈김정모형식으로 검정을 거친 영상에 대해 자료 처리 각 부분에 대한 클래스를 제작하여 영상정합과 좌표변환을 실시하였다. 또한 대상물의 3차원 위치를 결정하기 위해 직접선형변환과 광속조정법을 클래스화하여 사진상의 대상물과 지상물체의 관계를 모형화하였다. 본 연구의 결과, 수치사진측량 과정의 각 주제에 대해 객체지향기법으로 다단계 처리를 할 수 있는 클래스를 설계하고, 클래스들의 계층도를 구축, 수치사진측량을 위한 단일 통합환경을 구현하였고, CCD 사진기에 대한 3차원 렌즈 검증 모형식의 개발을 통해 근거리 사진측량을 수행하여 단일 통합환경에서 각각의 방법으로 대상물의 3차원 좌표를 추출할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.189-203
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• 2013

본 연구는 수생태계 건강성 변화에 대한 다각적인 분석이 가능하도록 정보를 제공하는데 필요한 자료를 수집하고, 상호 연계 또는 중첩, 활용할 수 있는 데이터베이스를 구축하는 방안을 모색하는데 목적이 있다. 특히 수생태계 건강성 정보를 기반으로 생태계를 구성하고 있는 개체 또는 개체군들 간의 상호작용 및 생태계 차원에서 일어나는 여러 가지 생태현상들을 그 지역의 환경변화(오염발생원, 수변환경 변화 등)와 결부시킨 종합적인 분석이 가능한 DB를 구축하고자 하였다. 이를 위해 수생태계 건강성 조사 및 평가 결과자료와 한국형 Reach File(KRF), 하천자연도, 물환경정보시스템 자료 등을 수집하였다. 수집된 수생태계 건강성 조사 결과 및 한국형 Reach File, 하천자연도 등은 자료 DB 개별속성에 대해 상세 분석을 수행하였으며, 수집데이터의 형식이 다양하게 구성되어 있어 데이터형식별 구성현황 및 상세 데이터 내에 대해 조사 및 분류별 정리를 수행하였다. 본 연구에서는 개별데이터에 대한 핵심주제를 도출하였으며, 주제별 특성과 관련된 항목정보들을 추출하여 주제별로 분류 관련 엔터티를 도출하였다. 또한, 개별 주제별 엔터티간 연계를 위한 관계값을 가진 엔터티도 도출하였다. 본 연구에서는 수생태계 건강성 결과 자료의 효율적인 분석 및 보전, 복원을 위한 방안 제시를 위해 수생태계 건강성 조사 및 평가, 한국형 Reach File, 하천자연도 등의 자료를 이용하여 공간 속성 위상 데이터를 구축하였으며, 이를 기반으로 각 자료의 연계성을 분석하여 정확하고 과학적인 수생태계의 건강성 통합정보 분석방안을 개발하고자 하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.47-63
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• 2021

최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.132-140
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• 2007

본 논문에서는 디지털화된 형태로 취득 및 저장된 홀로그램 신호를 부호화하는 새로운 기술을 제안한다. 디지털 홀로그램의 독특한 특성을 파악하여 적절한 형태의 데이터로 변환한 후에 현재 널리 사용되고 있는 표준 압축 기술들에 적용하고자 한다. 전처리과정 이후에 부호화를 위해 추출된 홀로그램은 위치적인 다시점 특성을 이용하여 분할된다. 분할된 홀로그램은 2차원의 여러 시점에서 객체를 촬영한 것과 유사한 특성을 보인다. 시각적으로 잡음과 유사한 형태로 관찰되는 홀로그램의 회절 패턴은 그 자체로써 압축에 이용하기 어렵다. 따라서 홀로그램 생성 원리와 유사하면서 고속 변환이 가능한 2차원 DCT (Discrete Cosine Transform)를 이용하여 분할된 홀로그램을 주파수 변환한다. 주파수 변환된 분할 영역들은 시간적 및 공간적 상관도에 따라서 3차원 스캔 과정을 거치면서 하나의 비디오 스트림으로 구성된다. 비디오 스트림의 한 프레임에 해당하는 분할된 영역들은 다양한 범위를 가지는 계수들로 구성되는데 이를 재구성한 후에 부호화 알고리즘을 이용하여 압축한다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 16배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다.