Earticle

비평탄지에서 대지형상과 그 위치는 건축대지와 관련된 다른 사안들에 비해 상대적으로 건축설계과정과 그 결과물에 큰 영향을 미친다. 역시 대지의 위치와 형상을 선정하기 위한 건축설계과정은 전체 설계과정에 영향을 미치는 중요한 결정으로서 고려된다. 최근의 디지털 기술의 진보는 다양한 디자인 방법의 전환들 중 ‘형태의 창조로부터 형태의 발견’이라는 전환을 가능하게 하였다. 디자인 방법의 전환의 관점에서 지형적 위치와 연관된 대지형상의 생성기법 개발은 자연환경으로부터 수집된 데이터에 반응하는 디자인 과정을 실현하기 위함이다. 따라서 본 연구의 목적은 지형경관으로부터 최소경사 대지형상을 생성하는 기법을 개발함에 있다. 선형적 알고리즘은 다양한 위치와 그에 따른 지형으로부터 매우 많은 수량의 경우에 대한 탐색에 적용될 수 없기 때문에 다양한 입력 조합을 탐색하기 위해 진화연산기법이 적용되었다. 구현된 기법의 실제 지형 데이터에 대한 적용은 대지의 위치와 형상을 생성함에 있어 실현성을 제시하였다.

Land form and its location at uneven topographic areas affect architectural design process and design result relatively more than other issues related to an architectural site. Also, the design process selecting site location and land form has been considered as a significant decision affecting overall design process. The recent progress of digital technology enabled a transition, 'from making form to finding form', as one of the various design method transitions. From the perspective of the transition, development for the method generating land form in conjunction with it topographic location is to realize design process reacting upon data obtained from natural environment. This study aimed to develop a method generating lowest-sloping land form in topographic landscape. Evolutionary computation method was adopted for examining various input combinations since linear algorithm was not applicable to the exploration for nearly infinite cases derived from varied location and topography. The application of implemented method to real topographic data presented feasibility to the generation of site location and land form.

The genetic algorithm (GA), one of the artificial intelligence (AI), is developed based on Darwin's theory of evolution, i.e., the mating of randomly selected objects. If more optimal solution is generated, then it is better to repeat the process of setting the optimum value. In this paper, the method of background music using the genetic algorithm is exploited when the computer game is executed each time. As a result, it has created several music that can be used in the actual game, and it could be confirmed that the other music that is created is different music when performed each time.

Demand response is usually operated through using the power rates and incentives. Demand management based on power charges is the most rational and efficient demand management method, and such methods include rolling base charges with peak time, sliding scaling charges depending on time, sliding scaling charges depending on seasons, and nighttime power charges. Search for other methods to stimulate resources on demand by actively deriving the demand reaction of loads to increase the energy efficiency of loads. In this paper, ESS algorithm for saving energy based on predicting the amount of solar power generation that can be used for buildings with small loads not under electrical grid.

무크(Mook) 서비스 정착과 교육부의 원격 수업 확대 정책에 힘입어 대학을 중심으로 온라인 수업이 일반화하 고 있으며, 출석 정규 수업의 형태도 일부 원격 방식으로 전환되는 추세이다. 본 논문은 이러한 교육 환경에서 필요한 교육용 콘텐츠를 제작하는 도구에 관한 것으로 이에 필요한 오디오 동기화 방법과 편집 알고리즘을 제안 하였다. 제안한 알고리즘을 노트북 등 일반적인 PC 환경에서 그 성능을 측정하였다. 평가 결과, 안정적인 CPU 와 Ram 사용량을 보였다. CPU 사용은 평균 9.3% 점유율을 나타냈고 Ram은 평균 87Mega바이트의 안정적인 사용량을 기록하였다(CPU 2.60GHz, 820*600 영역 기준). 본 제안하는 방식을 사용하면 손쉽게 자기 PC로 원격 교육을 진행할 수 있을 것으로 판단된다.

On-Line Lectures are becoming more common due to the MOOK service and the expansion of national policy in Korea. Especially, It is being changed to new remote mixed style from traditional lecture in universities. We propose and implement a remote contents making tool with audio synchronization function based on more with less resources. To implement our proposed algorithm, we design an interactive interface to assign multiple cutting intervals and convert an input video to print a new result. In experimental, we can confirm our algorithm works properly with average performance value 9.3% cpu share ratio and 87mega byte ram usage(CPU 2.60GHz, 820*600 Area).

본 논문에서는 원격지에서 듀얼 카메라가 연속 촬영한 복수 이미지를 수집하고 실시간 파노라마 형식으로 변 환하는 방식을 제안하고 구현하였다. 이를 위하여 원격 제어와 실시간 파노라마 이미지 생성 프로그램을 구현하 였다. 이미지 스티칭 구현은 일반적으로 널리 알려진 OpenCV 라이브러리를 사용하였고 적절한 입력과 처리를 위한 인터페이스와 변환 절차를 마련하여 실험하였다. 실험 결과, 적절한 변환과 예외 처리가 가능하였고 성공 적인 파노라마 변환 결과를 얻을 수 있었다.

In this paper, we propose and implement an panorama generation algorithm for the stitching of real-time successive images. To implement our proposed method, we design an remote mechanism for camera shooting conrol and image stitching algorithm based on open source libraries. We make use of OpenCV libraries for implementing of our image stitching algorithm. In experimental, we can confirm an appropriate conversion and exception handling and take a successful panorama results.

최근 다양한 LBS(location-based service) 서비스를 지원하기 위해 실제 공간 네트워크를 고려한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이를 위해, 도로 네트워크에서 데이터 처리를 위한 실험 데이터가 다수 존재한다. 그러나 이러한 이동 객체의 궤적을 처리하기 위한 데이터는 이용하기에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 도로 네트워크 환경에서 궤적 데이터를 처리할 수 있는 색인 구조와 궤적 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 구조와 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, 샌프란시스코 맵으로부터 만들어진 데이터를 이용하여 제안하는 알고리즘을 통해 에지 기반의 궤적 데이터를 생성됨을 보인다.

Recently, to support location-based services, there have been many researches which consider the spatial network. For this, there are many experimental data for data processing on the road network. However, the data to process the trajectory of moving objects are not suitable. Therefore, we propose index structure to process the trajectory data on the road network and the trajectory data generation algorithm. In addition, to prove efficiency of our index structure and algorithm, we show that edge-based trajectory data are generated through the proposed algorithm using the map data of San Francisco Bay.

일회용 패스워드는 정적인 패스워드 사용에 따른 위험을 해결하고 사용자 인증을 강화하기 위해 필요하다. 개인정보 유출에 따른 사용자를 인증을 강화하기 위해 OTP 생성 알고리즘이 중요시 되고 있다. 본 논문에서 제안하는 OTP 생성 알고리즘은 값과 값을 이용하여 256비트 크기의 OTP Data를 생성하게 된다. 생성한 OTP Data를 행렬로 나열하고 불규칙적으로 32비트의 값을 추출하게 되는 이 값이 최종적인 OTP값이 된다. OTP 생성 횟수가 많을수록 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 충돌내성의 확률이 낮음을 알 수 있다.

A disposable password is necessary to avoid any danger by the use of a static password and reinforce the user's authentication. In order to prevent personal information from being exposed, OTP generation algorithm is regarded as important. The OTP generation algorithm we suggest in this thesis generates 256-bit-size OTP Data by using Seed value and Time value. This value that the generated OTP Data are arranged with a matrix and a 32-bit-value is extracted on an irregular basis becomes the final value. We can find out that the more OTP generation frequency we have, the lower probability of clash tolerance we get in our suggested algorithm, compared to the previous algorithm.

이 연구는 정확도 높은 유·가스 저류층 특성화를 위하여 원시 물리검층 자료로부터 암석 코어자료와 부합하는 고해상도의 합성 물리검층 자료를 생성하는 딥러닝 기반 방법을 제안한다. 제안한 방법의 신뢰도는 노르웨이 Volve 유전을 대상으로 세 가지 유형의 딥러닝 알고리듬(심층신경망, 합성곱신경망, 장단기메모리)을 적용하여 평가하였다. 위 알고리듬들은 타 물리검층 자료로부터 음파 검층 자료를 고해상도로 추정하였다. 전반적으로 각 딥러닝 알고리듬의 성능이 우수하였다. 특히, 장단기메모리 알고리듬의 예측 성능은 원시해상도 대비 2배, 5배, 10배의 고해상도 자료를 생성한 경우에 대해 결정계수가 0.9 이상으로 우수하게 나타났다. 제안한 모델은 향후 코어 기반 저류층인자와 부합하는 물리검층 기반 저류층 인자의 도출에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

This study proposed a deep-learning-based approach that generates synthetic high-resolution log data from original-resolution log data for accurate reservoir characterization, where the resolution of the synthetic data is comparable to that of core data. The reliability of the proposed approach was tested with application to the Volve oil field in Norway using three deep-learning algorithms (i.e., deep neural network, convolutional neural network, and long short-term memory). These deep-learning algorithms were employed to generate high-resolution sonic log data from other log-type data. The overall performance of each algorithm was acceptable. In particular, the long short-term memory algorithm yields a coefficient of determination greater than 0.9 when the high-to-original-resolution ratios are two, five, and ten. We anticipate that the proposed model can be used to derive logging-based reservoir parameters with a resolution that is comparable to that of core-based reservoir parameters.

절차적 생성(Procedural Generation) 알고리즘은 일련의 규칙을 반복적으로 수행하여 게임에 활용되는 콘텐츠 를 자동으로 생성하는 알고리즘이다. 게임의 규모와 함께 게임 내에 활용되는 콘텐츠의 양이 늘어나기 때문에 콘텐츠 제작에 많은 시간이 소요된다. 이에 따라 절차적 생성과 같은 게임 인공지능을 이용해 게임의 콘텐츠를 자동으로 생성 하는 인공지능 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 절차적 생성을 이용해 3차원 게임 맵을 제작하는 알고 리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노이즈가 점진적으로 변화되는 펄린 노이즈(Perlin-Noise)를 활용하여 경로가 자 연스럽게 연결되는 2차원 등고선을 생성한다. 생성된 2차원 등고선을 바탕으로 3차원의 높이 맵(Height-Map)을 제작한 다. 생성된 높이 맵은 맵의 형태가 이질적이지 않고, 수작업으로 제작한 게임월드와 마찬가지로 플레이어가 모든 구간 을 돌아다닐 수 있게 제작된 것을 확인하였다. 향후에는 알고리즘의 성능을 향상시켜 실제 게임에 적용할 것이다.

The procedural generation algorithm is an algorithm that automatically generates a content to be used in a game by repeatedly executing a series of rules. As the size of the game increases, the amount of content used in the game increases. Accordingly, artificial intelligence research is actively conducted to automatically generate game contents using game artificial intelligence such as procedural generation. In this paper, we propose an algorithm to create 3D game world using procedural generation. The proposed algorithm generates a two-dimensional contour in which the path is naturally connected using Perlin-Noise whose noise is gradually changed. A three-dimensional Height-Map is created based on the generated two-dimensional contour lines. The generated Height-Map show that the shape of the map is normal and that the player is able to move around all the sections as in the game world created by hand. In the future, we will improve the performance of algorithms and apply them to game.

The color difference caused by the overprinting sequence of ink in multicolor printing is due to both trapping and optical properties of ink layers. Hence the effect of optical properties only cannot be analyzed without removing the effect of ink trapping This study was carrier out for the purpose of analyzing optically the color difference caused by only the optical properties of ink under the various printing sequence. The present optical analysis for overprints showed a good agreement with the experimental result. It is expected that this study may contribute to decreasing the color difference between the original and the printed reproduction in multi-color printing.

본 연구는 건물의 위치 정보만으로 태양광 발전을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하여 노후건축물을 대 상으로 건물에너지 효율성 향상을 위한 그린리모델링 기대효과 및 건물에너지 자립률 향상을 목표로 한다. 이를 위해, 기존 문헌에서의 태양광 발전 모델과 천공청명도 및 직산분리 방정식 등을 다중 회귀분석식으로 결합한 예 측 알고리즘을 개발하고, 테스트베드를 활용한 실증실험 데이터와의 검증을 통해 예측 알고리즘의 신뢰성을 검증 하였다. 예측 알고리즘의 신뢰성 검증결과, 회귀식의 설명력을 나타내는 R2값의 범위가 하절기(6월-8월) 기준 0.80-0.96으로 높은 예측정확도를 확보하였으며, 7곳 대상지의 건물에너지 자립률은 46%-60%로 산출되어 본 수 식이 그린리모델링 기대효과 예측 시 유용할 것으로 기대된다.

This study aims to develop a prediction algorithm that can predict solar power generation using only the location information of buildings, and to improve the expected effects of green remodeling for improving building energy efficiency and building energy self-sufficiency in aged buildings. As the results of this study, the range of the reliability verification of the prediction algorithm(R2 value) was 0.80-0.96 for the summer season (June-August) and the building energy self-sufficiency rates of the seven target sites were calculated to be 46%-60%. Through these results, this prediction algorithm were verified to be useful for predicting the effects of green remodeling.

본 논문에서는 현재 사이버 상에서 이루어지는 모든 인증서의 암호화 형태를 보완하고 개인의 암호사용 부작용과 그 단점들을 해소하기 위한 방안으로서 새로운 형태의 사이버 인증 알고리즘을 구현하여 실제 온라인상에서 적용할 수 있도록 그 방법론을 제시하였으며 수시로 변하는 개인암호 및 인증서를 사용함으로써 좀 더 보안이 유지되는 암호화 기법 시스템을 제안한다. 이 시스템은 특히 은행 및 온라인상에서 통용되고 있는 보안카드나 인증서를 관리함에 있어 기존의 DB를 그대로 이용하면서 암호의 도용과 사이버 범죄로부터 사전에 차단할 수 있는 사전차단 방어 메카니즘에 대해 시뮬레이션 하고 있다.

ID security policy is generally formulated from the input of many members of an organization, including security officials, line managers, and ID resource specialists. However, policy is ultimately approved and issued by the organization’s senior management. In environments where employees feel inundated with policies, directives, guidelines and procedures, an ID security policy should be introduced in a manner that ensures that management’s unqualified support is clear. This paper will discuss Next Generation Cyber Certificate security policy in terms of the different types program-level and issue-specific, components, and Design and Implementation of Security Algorithm Simulation based on 4GL, PowerBuilder7.0.

자율주행 4단계 이상에서는 차량 스스로가 목적지까지 주행하기 위해 차선 단위의 전역경 로를 생성하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정밀도로지도 활용에 관한 연구가 활발히 진행되 고 있다. 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위해서는 정확한 링크 정보를 통해 도로 네트워 크를 구축하는 것이 필수적인데, 현재 공개된 정밀도로지도는 이 부분의 구현을 어렵게 하는 다양한 오류를 포함하는 것을 볼 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 정밀도로지 도 기반 전역경로 생성을 위한 링크 오류 개선 및 도로 네트워크 구축에 관한 연구를 수행하였 다. 전역경로 생성에 치명적일 수 있는 오류를 검출하고 링크를 포함한 정밀도로지도의 정보 들을 활용하여 도로 네트워크를 구축하는 전처리 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 방법을 통 하여 실제 정밀도로지도로부터 정확한 전역경로를 생성할 수 있는 것을 확인함으로써 본 연구 의 유효성을 검증하였다.

An HD map is essential in the automated driving of level 4 and above to generate the vehicle's global path since it contains road information and each road's lane information. Therefore, all the road elements in the HD map must be correctly defined to construct the correct road network necessary to generate the global path. But unfortunately, it is not difficult to find various errors even in the most recent HD maps. Hence, a preprocessing algorithm has been developed to detect and correct errors in the HD map. This error detection and correction result in constructing the correct road network for use in global path planning. Furthermore, the algorithm was tested on real roads' HD maps, demonstrating its validity.

2018년부터 기후변화에 따른 폭염과 한파에 의해 사회기반시설에 점증적으로 많은 피해를 미치고 있다. 최근 4년간 기후변화에 따른 영향 중에 냉해에 대한 피해가 매년 증가하여 특정 지역에 국한되었던 피해가 이제는 전국에 걸쳐서 나타나 고 있으며, 이를 최소화하기 위한 각계각층의 전문가들에 의한 노력이 집중되고 있다. 그러나 불연속적으로 측정되는 데이터 들 속에서 지역 특색을 반영하고자 하는 기존 연구들에서는 갑작스럽게 발생하는 이상 저온에 대한 실시간 관측 연구는 쉽지 않은 상황이다. 본 연구에서는 냉해 발생에 영향을 미치는 기상 데이터를 기준으로 냉해 피해가 발생하였던 시점의 기상 패턴 을 탐색한 후 이상저온 발생 시점을 확인할 수 있는 알고리즘 패턴 개발을 하였다. 본 연구의 결과물은 과거의 데이터에 의존 하지 않고 실시간으로 발생하는 데이터에 의한 이상저온이 발생한 시점을 시간 시점에서 확인할 수 있다는 점에서 지역적 기 상 편차를 의식하지 않고 확인이 가능하다는 점에서, 이상저온 발생 시점 데이터를 확보할 수 있다는 점에서 관련 분야에 많 은 도움이 될 것으로 기대할 수 있다.

Since 2018, due to climate change, heat waves and cold waves have caused gradual damage to social infrastructure. Since the damage caused by cold weather has increased every year due to climate change in recent 4 years, the damage that was limited to a specific area is now appearing all over the country, and a lot of efforts are being concentrated from experts in various fields to minimize this. However, it is not easy to study real-time observation of sudden abnormal low temperature in existing studies to reflect local characteristics in discontinuously measured data. In this study, based on the weather-related data that affects the occurrence of cold-weather damage, we developed an algorithm pattern that can identify the time when abnormal cold temperatures occurred after searching for weather patterns at the time of cold-weather damage. The results of this study are expected to be of great help to the related field in that it is possible to confirm the time when the abnormal low temperature occurs due to the data generated in real time without relying on the past data.