• 한국전통조경학회지
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• 제38권2호
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• pp.108-117
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• 2020

본 연구는 경주시 역사유적지구 대릉원지구를 대상으로 Virtual Walkthrough 기법을 이용하여 가상체험한 후 평가를 통해 경관 시각적 특성을 분석하고 이미지 요인과 시각적 선호도 간의 관계를 파악하기 위해 분산분석 및 다중회귀분석을 실시하였다. 연구의 결과, 대릉원지구에 대한 선호도 분석으로 노서리 고분군 서쪽 경계에 위치하는 경관3이 선호도가 가장 높게 나타났으며, 대릉원 서쪽 경계에 위치하는 경관5는 3점 미만의 낮은 점수로 분석되었다. 시각적 특성에 관한 요인분석 결과로 특이성, 공간성, 역사성 3가지의 요인을 도출하였으며, 요인점수와 시각적 선호도에 대한 분산분석 및 다중회귀분석을 실시한 결과는 특이성이 역사문화경관 대릉원지구의 시각적 선호도에 영향을 미치는 가장 큰 요인으로 분석되었다. 또한 Virtual Walkthrough 기법은 입체성이 강하고 실재 경관에 대한 재현 정도가 높으며, 경관분석에 효율적인 기법으로 분석되었다. 연구를 통하여 도출된 결과로 역사문화경관 시각적 질의 향상에 자료 및 정보를 제공하고 앞으로 경관계획에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권7호
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• pp.349-358
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• 2005

거짓 공유는 공유 메모리 다중 처리기 시스템에서 여러 처리기들이 일관성 유지의 단위 메모리 영역을 공유함으로 인해 발생하는 현상으로써, 메모리 일관성 유지의 정확성에는 아무런 도움을 주지 못하면서 그 비용만 증가시키는 주요 요인이다. 특히 메모리 일관성 유지의 단위가 커질수록 그 피해가 더 커진다고 할 수 있다. 페이지-기반 분산 공유 메모리 시스템에서 거짓 공유를 줄이기 위해서는 공유 페이지에 할당되는 객체들의 특성을 미리 예측하여 참조 패턴이 상이한 객체들이 하나의 공유 페이지에 섞이는 것을 방지하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬 응용 프로그램의 코드 내에서 공유 메모리 할당자를 호출한 위치를 추적하여 서로 다른 호출지에서 요청된 공유 객체가 같은 공유 페이지에 할당되는 것을 방지하는 호출지-추적 기반 거짓 공유 감소 기법(CSTallocator)을 제시한다. CSTallocator는 서로 다른 코드 위치에서 할당 요청된 공유 객체들은 각각 상이한 참조 패턴을 보일 것이라는 가정에 기반하고 있다 이 기법의 효용성을 검증하기 위해 기존 거짓 공유 감소 할당 기법들의 성능과 비교한 결과 기존 방식에 비해 훨씬 더 많은 거짓 공유 폴트를 감소시킨다는 것을 알 수 있었다. 실험은 실제 병렬 응용에 기반한 실행-기반 시뮬레이션 기법을 사용하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.438-450
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• 2003

공간 조인이란 서로 겹치는 관계를 가지는 공간 객체의 쌍들을 찾는 질의이다. 색인 기반 공간 조인에는 원공간 색인인 R 트리가 널리 사용된다. 원공간 색인이란 원공간상에서 표현된 공간 객체를 색인하는 구조로, 이를 활용한 조인은 크기를 가지는 공간 객체를 다루기 때문에 정형적인 방법이 아닌 휴리스틱에 의존하는 단점을 가진다. 반면, 변환공간 색인은 원공간 상의 공간 객체를 변환공간 상의 크기가 없는 점 객체로 변환하여 색인한 후에 이들을 다루기 때문에, 이를 활용한 공간 조인은 상대적으로 단순하고 정형적인 방법을 사용하는 장점을 가진다. 그러나, 이 방법은 R 트리와 같이 원공간 객체를 색인하는 원공간 색인에는 적용될 수 없는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이 두 방법의 장점만을 취하는 새로운 방법을 제안한다. 즉, 변환공간 뷰(transform-space view)라는 새로운 개념과 이를 사용한 공간 조인 알고리즘인 변환공간 뷰 조인 알고리즘(transform-space view join algorithm)을 제안한다. 변환공간 뷰란 원공간 색인에 대한 가상의 변환공간 색인으로서, 이미 구축된 원공간 색인을 구조적으로 변경하지 않고서 별도의 추가비용 없이 가상의 변환공간 색인으로 해석할 수 있게 한다. 실험 결과, 변환공간 뷰 조인알고리즘은 R 트리를 원공간에서 조인하는 알고리즘들과 비교하여 디스크 액세스 횟수 측면에서 최대 43.1%까지 더 좋은 성능을 보인다. 본 논문의 가장 중요한 공헌은 R 트리와 같이 널리 사용되는 원공간 색인을 변환공간 뷰라는 새로운 개념을 통하여 변환공간에서 해석하여 사용할 수 있음을 보인 것이다. 우리는 이 새로운 개념이 다양한 공간 질의 처리 알고리즘들이 변환공간에서 새롭게 개발될 수 있는 프레임워크를 마련했다고 믿는다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권3호
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• pp.457-464
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• 2005

본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 PARLAY X기반 서비스 전송 플랫폼상의 MDA(Model Driven Architecture)기반 SCE(Service Creation Environment)를 이용하는 ACS(Adaptive Conte저-aware Service)에 관하여 서술하였다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 망 수준에서 문맥인식성과 더불어 적응성이 요구된다. 그러나 기존의 문맥인식성 미들웨어는 적응성에 대한 고려가 부족하다. 그러므로 본 논문의 목적은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 문맥인식성과 적응성이 동시에 지원 가능한 PARLAY X기반의 신규 망 서비스 구조 및 PARLAY X API를 개발하고자 하는 것이다. 본 논문에서 제안한 ACS(Adaptive Context-aware Service)는 사용자 주변에 변화하는 문맥 제약조건을 감지하고, 변화하는 문맥 제약 조건에 따라서 적응성 있는 망 서비스를 제공하는 것을 의미하며, ACS를 이용하는 예로 위치와 속도 등의 문맥정보를 인식한 후, 사용자에게 망에서 문맥정보에 따라서 적합한 차별화된 QoS를 지원하는 경우를 보였다. An의 구조는 SCE, Adaptive Context Broker, 그리고 PARLAY G/W로 구성되어 있다. SCE는 기존 지능망의 망 서비스와 같은 망 서비스로서 문맥인식성과 적응성을 표현하고 지원하기 위한 망 서비스 개발 환경으로 본 논문에서는 CCL(Context-based Constraint Language)을 이용하였다. Adaptive Context Broker는 SCE의 문맥인식성 및 적응성 표현과 기존 PARLAY G/W사이의 브로커 역할을 한다. PARLAY G/W는 PARLAY X기반의 서비스 전송 플랫폼을 위한 API(Application Programming Interface)를 제공한다.

• 감성과학
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• 제12권2호
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• pp.169-180
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• 2009

본 연구에서는 입체 영상이 가지는 특성과 시청환경의 특성에 따라 입체 영상을 시청할 때 발생할 수 있는 시각적 피로도를 체계적으로 살펴보기 위해 깊이방향의 운동속도와 응시거리 각각을 입체 영상과 시청환경의 대표적인 특성으로 삼고 각 요인에 의해 발생되는 시각적 피로도를 측정하였다. 시각적 피로도는 눈통증 요인, 시각적 스트레스, 어지러움 요인, 신체 통증 요인, 상흐림 요인으로 구성된 피로도 측정도구를 이용하여 주관적인 시각적 피로도를 측정하였다. 실험 1에서는 깊이 방향의 운동속도를 변화시킨 자극을 40분간 제시하면서 10분, 20분, 40분에 시각적 피로도를 측정하였다. 측정결과 전체 피로도 점수는 시청시간이 증가함에 따라 높아졌지만 운동 속도에 따른 차이를 보이지 않았다. 다섯 개의 하위척도들 중 어지러움 하위척도 점수에 서만 운동 속도가 증가할수록 증가하는 것으로 나타났다. 실험 2에서는 동일한 입체 영상을 응시거리만 변화시켜가면서 시각적 피로도를 측정하였다. 전체 피로도 점수는 시청시간이 증가함에 따라 높아졌지만 응시거리에 따른 차이는 발견되지 않았다. 다섯 개의 하위 척도들 중 상흐림 하위척도 점수에서만 응시거리가 멀어질수록 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 입체 영상의 특성이나 시청환경에 따라 시각피로도가 변화될 수 있음을 보여주며, 시각피로도를 발생시키는 요인에 따라 각기 다른 종류의 시각피로도가 발생할 수 있음을 보여준다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권2호
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• pp.119-128
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• 1998

SPECT 장치는 감마 카메라로 촬영된 일련의 투사영상을 재조합, 재구성하여 횡단면 단층상을 생성하는데, 이때 투사 영상을 획득하는 과정에서 여러 물리적 요소들이 개입되어 투사 영상의 왜곡을 가져온다. 이들 변질 요인들 가운데서도 광자수 제한에 따른 노이즈 변질이 가장 심각한 요인이기 때문에, 투사 영상에 대한 필터링은 노이즈 평활화(smoothing)가 가장 기본적인 방법이다. 그러나 단순한 저역통과 필터링(low-pass filtering)이 투사영상의 윤곽선이나 기타영상구조들을 번지게 함으로써 재구성 영상의 질을 떨어 뜨린다는 사실은 이미 알려져 있다. 주요 영상 구조들을 효과적으로 유지하면서도 노이즈를 억제시키기 위한 한 접근으로 적응적 필터링 기법이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 본 논문에서는, 재구성 영상에서의 '최소 검출가능 이상조직의 검출 신뢰도 향상'이라는 관점에서 최적 필터를 설계하였던 이전 연구와 관련하여, 주어진 물리적 조건하에서의 SPECT 이상조직 검출능에 근거된 투사 영상 복원을 위한 적응적 필터링 기법을 제안한다. 결과적으로, 제안된 필터링 알고리즘은 SPECT 영상 재구성시 우수한 이상조직 검출능을 보였으며, 특히 다양한 대조도의 이상조직들을 포함하고 있는 모형 실험에서 보여준 본 필터링 알고리즘의 이상조직 검출능 결과는 실제 SPECT데이터 적응시 좋은 결과를 기대할 수 있게 하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권6호
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• pp.664-674
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• 2004

TB-tree와 같이 시공간에서 궤적 검색을 위한 색인 구조는 단말 노드에 하나의 궤적만을 저장하는 궤적 보존의 특성을 가지기 때문에 궤적의 일부분을 추출하는 항해 질의(Navigational Query)에서 우수한 성능을 보인다. 그러나, 궤적 보존을 위해 공간적 지역성을 완전히 배제하는 구조를 가짐으로써 비단말 노드의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)은 큰 사장 영역을 가지는 단점이 있다. 사장 영역 증가는 노드간의 중첩을 높이는 원인을 제공하기 때문에 영역 질의의 성능을 저하시키는 문제가 있다. 이 논문에서는 궤적 검색을 위한 색인 구조에서 항해질의 성능을 유지하면서 영역 질의의 성능을 향상시키기 위한 비단말 노드 분할 정책과 엔트리 재배치 정책을 제시한다. 분할 정책은 비단말 노드의 분할시 비단말 노드의 MBR을 최대한 감소시키는 최대 영역 축소(Maximal Area Reduction) 정책을 사용하고, 엔트리 재배치 정책은 비단말 노드를 구성하는 다수의 엔트리에서 MBR을 최대로 감소시킬 수 있는 엔트리의 위치를 재배치시키는 방법으로 이 논문에서는 분할 방법에 따라 2가지 재배치 전략을 제시하고 TB-tree와 성능을 비교한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.201-213
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• 2006

일정 기간 동안 객체의 변화한 값들을 기록한 것을 그 객체에 대한 시계열 데이타 시퀀스라고 부르며, 이들의 집합을 시계열 데이타베이스라고 한다. 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭의 성능을 극대화하기 위한 방안을 제시한다. 먼저, 윈도우 크기 효과로 인한 서브시퀀스 매칭의 심각한 성능 저하 현상을 정량적으로 관찰하여, 하나의 윈도우 크기를 대상으로 만든 단 하나의 인덱스만을 이용하는 것은 실제 응용에서 만족할만한 성능을 제공할 수 없다는 것을 규명하였다 또한, 이러한 문제로 인해 다양한 윈도우 크기들을 기반으로 다수의 인덱스들을 구성하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 인덱스 보간법의 응용이 필요함을 보였다. 인덱스 보간법을 응용하여 서브시퀀스 매칭을 수행하기 위해서는 먼저 다수의 인덱스들을 위한 윈도우 크기들을 결정해야 한다. 본 연구에서는 물리적 데이타베이스 설계 방식을 이용하여 이러한 최적의 다수의 윈도우 크기들을 선정하는 문제를 해결하였다. 이를 위하여 시계열 데이터 베이스에서 수행될 예정인 질의 시퀀스들의 집합과 인덱스 구성의 기반이 되는 윈도우들의 크기의 집합이 주어질 때, 전체 서브시퀀스 매칭들을 수행하는 데에 소요되는 비용을 예측할 수 있는 공식을 산출하였다. 또한, 이 비용 공식을 이용하여 전체 서브시퀀스 매칭들의 성능을 극대화 할 수 있는 최적의 윈도우 크기들을 결정하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘의 최적성과 효율성을 이론적으로 규명하였다. 끝으로, 실제 주식 데이타와 대량의 합성 데이타를 이용한 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 단순한 기법과 비교하여 1.5배에서 7.8배 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.609-615
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• 2014

최근 글로벌 경기 침체로 인한 완성차 수요 급감으로 세계 자동차부품산업이 위기에 직면해 있다. 미국 자동차부품업체들은 2008년 4분기 이후 대규모 적자를 기록 중에 있으며, 고성장세를 유지하던 일본 및 유럽 부품업체들도 경영실적이 크게 악화되었다. 국내 자동차부품기업도 이러한 영향에서 벗어나기가 어려울 것으로 예상된다. 본 연구는 자동차부품 중소기업 중 상장된 25개의 업체를 대상으로 DEA분석기법을 활용하여 각 기업에 대한 상대적 효율성을 분석하였다. 효율성분석결과 CCR모델에서는 전체 25개 기업 중 6개 기업이 효율적인 것으로 나타났지만 기업의 규모를 고려한 효율성 분석인 BCC분석결과 12개 기업이 효율적으로 운영하는 것으로 나타났다. 그리고 25개의 자동차부품기업 중 효율성이 1인 기업이 DMU 1, 5, 7, 10, 18, 24로, 다른 자동차부품기업이 상대적으로 벤치마킹을 해야 할 대상은 DMU 1, 10, 24로 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 국내 자동차부품기업이 나가야 할 방향을 제시하고, 국내 자동차부품기업의 효율성을 실증적으로 분석하여 경영효율성을 제고함으로써 향후 자동차부품기업을 경영하는데 있어 매우 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.25-36
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• 2008

본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.