일반적으로 GIS 디지털 법의 표현 및 저장 방식에는 아스키(ASCII)와 바이너리(binary) 형식이 있다. 이들 중 대부분 GIS 응용 분야에서는 대용량의 맵 데이터 전송을 위하여 바이너리 형식의 벡터 맵 데이터를 주로 사용한다. 본 논문에서는 다양한 정밀도를 갖는 바이너리 형식의 벡터 맵 데이터의 효율적인 전송 및 저장을 위하여 벡터 맵 데이터의 주요 레이어를 표현하는 폴리라인 및 폴리곤 성분에 대한 계층적 압축 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 정밀 벡터 맵 데이터의 무손실 압축을 위하여 공간 영역 상에서 에너지 집중(energy compaction)을 수행하며, 64bit 부동소수점 좌표에 대하여 정수부와 소수부를 독립적으로 압축 부호화를 수행한다. 실험 결과로부터 제안한 압축 기법이 최소 200% 이상, 최대 900% 이상의 압축 효율을 나타냄을 확인하였으며, 기존의 데이터 압축 기법인 7z, zip, rar 및 gz에 비히여 우수한 압축률을 가지는 것을 확인하였다.
HMIPv6는 노드와 라우터의 이동성으로 중첩된 형태의 이동 네트워크가 형성될 수 있다. 중첩된 이동 네트워크에서는 여러 개의 서브넷이 존재하고 또 여러 개의 이동 라우터(MR)와 이동 노드(MN)가 활동한다. 중첩의 깊이가 커지면 패킷이 경유하는 이동 라우터의 수가 증가하고, 이로 인해 데이터의 전송지연이 커질 수 있다. 본 논문에서는 Mobility Anchor Point(MAP)의 바인딩 캐시 정보를 활용하여 MAP에서 목적지 이동 노드까지의 경로를 구하고, 그 경로 정보를 패킷의 헤더에 포함하여 처리하는 EPA 알고리즘을 제안한다. EPA 알고리즘을 적용하면 MAP 도메인내의 불필요한 패킷의 양을 줄일 수 있다. 또 중간 이동 라우터에서는 간단한 패킷 치환 작업만으로 패킷의 재전송을 지원할 수 있어 전송지연을 줄일 수 있다.
본 논문은 모바일 디바이스에 GML을 효율적으로 공급하고 가시화하기 위한 맵 분할 및 캐싱 기법을 제안하고, 이를 적용한 GridGML을 구현한다. GridGML은 GML의 가장 큰 단점인 가중성을 극복하기 위해 GML 속성들 중 맵 가시화 핵심 부분만을 추출 및 클래스 객체로 경량화 한다. GridGML은 모바일 디바이스에 실시간으로 맵을 공급하고 가시화하기 위해 모바일 디바이스 가시영역을 기준으로 분할 관리하며, 분할 영역은 전송상의 이점을 위해 바이트화 하여 전송한다. 그리고 모바일 디바이스에서는 수신된 분할영역을 조합한 후 모바일 디바이스에서 표현하는 영역에 따라 4개의 가시영역으로 재분할 및 가시화를 한다. 또한, 자원의 효율적 운영을 위해 이전에 전송받은 맵의 중복성을 고려한 캐싱 알고리즘을 적용하여 관리한다. 맵의 객체 밀집 지역에 대해서는 전송시간의 지연을 방지하기 위해 적응적 맵 분할 메커니즘을 제안하여 전송시간을 일정함을 유지한다.
지하공간에는 다양한 구조물들이 있고 그 구조물들의 지하공간 데이터는 지하공간통합지도 관리 시스템(IUGMMS)에서 3D 데이터로 관리되고 있다. 작업자는 준공도서 제출 프로그램으로 변경된 지하공간 데이터를 반영한 통합지도 전체를 IUGMMS에 전송하여 갱신하고 있다. 그러나 통합지도 파일의 크기가 크기 때문에 전송하고 갱신하는 시간이 지연되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 변경된 통합지도와 IUGMMS에 저장되어 있는 통합지도에서 공간특성정보를 각각 구하고 비교해서 변경된 지하정보 데이터가 있는 통합지도만 추출하여 전송하고자 한다. 실험 결과, 기존 방법은 전송하려는 통합지도의 영역이 넓을수록 통합지도를 전송하는 시간과 갱신하는 시간이 파일 크기에 비례하여 증가하였지만, 제안한 방법은 변경된 지하공간 데이터가 포함된 통합지도만 전송하기 때문에 전송 시간이 짧았고 갱신하는 시간도 짧았다. 그 결과 변경된 통합지도를 전송하고 갱신할 때 발생하는 시간의 지연을 줄일 수 있었다.
A driving vehicle performance which is driven by FTP-75 mode was simulated by computer. Throttle valve position, engine speed, air mass flow rate, fuel consumption et al. were computer simulated. A set of engine part load performance data, automatic transmission shift map and vehicle specifications were used for the computer simulation. Throttle valve position, engine speed, air mass flow rate et al. measured for evaluating the computer simulation results by driving the vehicle with FTP-75 mode on a chassis dynamometer. GT-Power$^{(R)}$ software was used for the computer simulation of the driving vehicle performance. Experimental fuel consumption rate was measured by using an ECU HILS fuel injection system. The experimental data and simulation results were compared. The computer simulation of the driving vehicle performance predicts the measured data well comparatively.
본 논문에서는 생산 자동화 네트워크인 MAP에서 네트워크 관리 기능을 실현하기 위해 중용한 변수인 전송 지연과 버퍼크기 그리고 시스템의 안정도등의 트래픽 성능을 분석하였다. 네트워크 관리는 네트워크 상에서 통신이 정상적으로 수행되도록 자원의 제어 및 감독을 담당하는 것으로 네트워크 운영시 필수적으로 요구되는 기능이다. 그러나 MAP 네트워크는 운영시 빠른 응담성을 요구하기 때문에 네트워크 관리 시스템을 구현하여 운영하기 위해서는 네트워크 관리 활동으로 인한 영향을 고려하여야 한다. 네트워크 관리 시스템 동작시 발생하는 불균일한 트래픽을 분석하기 위해, 사이클릭 큐잉 모델을 이용해 해석적 방법과 시뮬레이션을 수행하여 대기 지연 시간과 버퍼 크기를 구했으며, 네트워크 관리 활동에 따른 시스템의 안정도를 분석하였다.
연무가 있는 상황에서 촬영된 영상은 낮은 대비로 인해 시인성이 낮아지는 문제가 있다. 이렇게 연무로 인해 흐릿한 영상에서 연무의 효과를 제거하는 과정을 연무제거라고 한다. 연무제거에서 가장 중요한 문제 중 하나는 전달지도 (transmission map) 또는 깊이지도 (depth map)를 정확하게 추정하는 것이다. 본 논문에서는 정확한 깊이지도 추정을 위해 생성적 대립쌍 신경망 (Generative Adversarial Network: GAN)을 이용한 정확한 깊이 영상 추정 방법을 제안한다. 제안된 GAN 모델은 흐릿한 입력영상과 이에 상응하는 깊이지도 간의 비선형 매핑을 학습한다. 그리고 연무제거단계에서는 훈련된 모델을 사용하여 입력영상의 깊이지도를 추정하고 이것을 전달지도를 계산하는데 사용한다. 이어서 guided filter를 사용하여 전달지도를 다듬는다. 마지막으로 대기 산란 모델을 기반으로 연무가 제거된 영상을 복원한다. 제안된 GAN 모델은 합성실내영상으로 훈련되었다. 하지만 실제 연무영상에 대해서도 적용할 수 있다. 이를 실험을 통해 증명하였다. 또한 실험에서 제안된 방법이 이전에 연구된 방법에 비해 시각적 및 정량적 측면에서 우수한 결과를 나타냈다.
파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexed)과 같은 다중 전송 신호의 장거리 전송은 전송 링크에 분산 제어와 광 위상 공액의 적용, 그리고 이 둘의 결합을 통해 색 분산과 비선형성에 의한 왜곡을 보상할 수 있기 때문에 가능해졌다. 광 위상 공액을 광 전송 링크에 적용하는 데 있어 가장 큰 장애 요소는 핵심 소자인 광 위상 공액기의 위치가 전체 전송 라인 중간에만 위치해야 한다는 것이다. 본 논문은 이러한 OPC의 위치 제약성을 비대칭 분산 맵의 적용을 통해 극복할 수 있다는 것을 보이고 있다. 본 논문에서 고려한 OPC의 위치는 전체 48개의 광섬유 스팬 중 8번째와 9번째 광섬유 스팬 사이에 존재한다. 또한 분산 맵은 OPC를 중심으로 비대칭한 누적 분산 프로파일을 갖는다. 시뮬레이션 결과 제안한 비대칭 분산 맵의 누적 분산 프로파일 분포의 전체적 모양과 프로파일 기울기의 선택에 따라 WDM 채널의 왜곡 보상 효과를 전통적 분산 맵이 적용된 링크에서보다 늘릴 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 안개가 제거된 영상의 색상 왜곡을 방지하기 위해서 영역 분할 방법이 적용된 대기값 추정 방법을 제안한다. 이때, 효과적인 영역 분할을 수행하기 위해서 문턱치 값을 이용하여 영역 분할을 수행할지 중단할지를 결정한다. 또한, 효율적인 전달량 맵을 얻기 위해서, 적응적 가중치 계수를 사용하여 픽셀 단위마다 적응적으로 전달량 예측을 수행한다. 이를 통해 색상이 안정적이면서 후광 효과가 발생하지 않는 안개제거 알고리즘을 제안한다.
결정된 변속선도에 의한 자동변속 패턴은 운전자에게 편리한 변속을 제공한다. 하지만, 운전자의 운전 성향이 개인마다 다양함으로 고정된 변속선도를 여러 운전자에게 동일하게 제공하늘 것은 불만의 요소로 인식되고 있다. 이에, 본 논문에서는 운전자의 성향을 결정할 수 있는 입력을 이용한 학습 모듈을 설계하여 운전 성향을 판단하고자 한다. 판단된 운전 성향을 이용하여 변속선도를 조정함으로써 운전자의 의지에 부합되는 변속패턴을 제공하고자 한다. 실제 주행시 얻은 데이터를 이용하여 제안된 모듈의 성능의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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