최근 전 세계적으로 환경문제에 대한 관심이 증가하면서 건축분야에서도 친환경을 위한 노력이 증가하고 있다. 본 논문은 BIM 모델에 근거하여 친환경 현장시공의 위험도 관리에 관한 연구를 하였다. 친환경건축은 지속가능한 발전을 위한 건축으로 3R(Reducing environment pollution, Reducing resource use and Reducing energy source use)표준에 도달해야 한다. BIM은 3D설계, 시공, 유지관리의 효율성 극대화를 위해 건축설계를 2D에서 3D로 전환하고 수량, 공정 및 각종 분석 등의 정보를 통합적으로 활용하는 기술이다. 그리고 4D는 3D기술에 시간을 추가한 것으로써, 3D 모델이나 4D모델에 기반을 두고 있으며, 원가관리, 계획관리, 설계 및 재료관리 등이 BIM 때문에 변화하고 확대하고 있다. 이를 통해 위험관리도를 분석할 수 있다. 본 논문은 먼저 세 분야(환경요소, 자원요소, 에너지요소)에서 친환경 시공의 위험요소를 분석하고 판별하는 방법을 소개한다. 현장에서 일어날 수 있는 위험 확인은 이 공사를 통해서 위험을 판별하고 위험특성도를 찾을 수 있다. 다음으로 친환경위험과 BIM의 관계를 분석한다. 요즘은 BIM이 많이 활용되어서 쉽게 BIM 모델의 데이터베이스를 이끌어 낼 수 있고, 위험을 미리 예방할 수 있으며 옮길 수도 있다. 친환경위험의 세 분야는 분석을 통해서 개별적으로 위험관리를 할 수 있다. 친환경건물은 에너지분야 비율이 비교적 많은데 현장시공의 친환경도 비슷하다. 따라서 위험을 미리 예방하여 에너지를 절약할 수 있다. 소프트웨어를 통해 공간과 에너지성능을 잘 알 수 있고, 사용될 에너지의 전체를 계산할 수 있고, 라이프 사이클 등을 미리 알 수 있다. 그래서 4D모델이나 5D모델을 이용하면서 시공인원이 잘 판별하면 위험을 예방하거나 옮길 수 있다. 특히 시공환경 분야, 시공소음, 수질 오염 등의 문제점을 분석할 수 있다. 친환경공사는 복잡하고, 시간주기도 길어서 자원과 에너지를 많이 소모하기 때문에 친환경위험관리에 적합한 판별이 필요하며, 이를 통해 지속 가능한 발전을 할 수 있다.
본 논문에서는 전체 차원으로 데이터베이스 내의 모든 영상에 대해 순차적인 검색을 했을 때의 상세 검색 결과와 동일한 적합성을 유지하면서 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있는 통합 검색 시스템을 제안한다. 통합 검색 시스템은 적합성을 유지하는 서로 다른 두 독립적인 시스템이 병합되어 있다. 하나는 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 시스템이고 나머지 하나는 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 시스템이다. 각각의 방법은 1단계에서 상세 검색에서의 검색 결과를 항상 포함하는 후보 영상들을 추출하고, 추출된 후보 영상들을 대상으로 2단계 검색에서 전체 차원으로 재 검색을 한다 그러므로 각 방법과 통합 검색 방법은 모두 상세 검색을 수행했을 때와 동일한 검색 결과를 얻게 된다. 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 방법은 Cauchy- Schwartz 부등식의 성질을 이용하여 특징 벡터를 차원 축약하여 검색에 사용하는 방법이다. 이때 전체 검색 시간을 최소로 하는 최적 차원 축약율이 존재하게 되고, 이를 후보 영상 추출을 위한 1차 검색에 적용하게 된다. 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 방법은 재귀적인 2-means 클러스터링을 통해 각 클러스터의 반경이 동일하게 동적으로 분할하는 방법이다. 동일한 적합성 유지를 위해 유사도 기준이 보정된 질의를 통해 1단계 검색에서 후보 클러스터를 추출하고, 2단계 검색에서 후보 클러스터 내의 영상을 대상으로 최종 결과 영상들을 얻게 된다. 통합 검색 방법은 위의 두 검색 방법을 통합한 것으로 서로 독립적인 두 방법을 동시에 적용함으로써 검색 시스템의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있다 제안하는 방법은 상세 검색의 적합성을 유지하면서도 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있음이 실험을 통해 입증되었다.
본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.
스마트폰 기반 개인 전자의료기록 관리 서비스는 병원과 의사와 환자가 병력을 공유하고 조회하여 환자의 병력을 효과적으로 관리하여 진단 효율을 높이는 서비스이다. 그러나 이런 전자의료기록 관리 서비스에서 발생되는 데이터는 도시와 같은 큰 범위의 모든 환자들의 병력 데이터를 전통 데이터베이스 관리시스템(DBMS)을 사용해 처리할 경우 빈번하게 발생하는 질의 처리 요청 등의 원인으로 병목현상이 발생 할 수 있어 실시간 데이터 스트림의 처리를 지원하는 데이터 스트림 관리시스템(Data Stream Management System)에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시스템 구조 및 연속 질의 처리기와 CCR 데이터 구조를 포함한 CCR 데이터 스트림 서버 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 실시간적으로 발생하는 CCR 데이터 스트림을 처리 및 모니터링 하기 위한 시스템으로 사용자의 CCR 데이터 이력데이터에 대한 조회 및 실시간으로 발생하는 CCR 데이터에 대한 연속질의를 지원한다. 또한 개인 건강 정보는 지리적으로 떨어져 있는 헬스케어 프로바이더 사이에서 공유되어 환자의 병원이력정보를 관리한다. 또한 본 논문에서는 제안시스템에 기반한 아이폰 헬스케어 응용어플리케이션을 설계 및 개발하여 제안 시스템의 설계와 구축과정 및 성능을 보여준다.
현대 사회는 서구화된 식생활 패턴과 흡연, 비만 등의 원인으로 인해 심혈관계 질환들이 급증하고 있다. 특히, 급성심근경색은 심혈관계 질환으로 인한 사망의 대부분을 차지하고 있다. 이러한 추세에 따라 해외 선진국에서는 임상생리학적 오류를 줄이기 위해서 자국민의 데이터를 기반으로 급성심근경색의 발병 및 질병에 영향을 미치는 위험인자를 찾는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 한국인에 적합한 급성심근경색 예후 진단 예측 시스템이 미비한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 KAMIR(Korea Acute Myocardial Infarction Registry) 데이터베이스에서 제공 받은 급성심근경색 환자의 예후 데이터를 기반으로 ST분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률 예측모델을 찾고자 한다. 실험을 통해 로지스틱 회귀 분석에 의해 추출된 속성 집합을 적용하였을 때 기존의 원시 데이터 보다 높은 정확도를 얻을 수 있었으며, 인공신경망의 경우 다른 분류기법들보다 높은 성능을 보였다. 이를 통해 ST 분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률을 예측함으로써 향후 고위험군 환자들의 관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
다차원 공간 객체를 위한 영역 질의는 다차원 공간상에서 질의 영역과 교차 또는 포함되는 객체들을 검색하는 가장 기본적인 공간 연산이다. 영역 질의 처리를 위한 인덱스 기법으로서 공간 순서화 곡선을 이용하여 다차원 공간 객체의 MBR 정보를 1차원 값으로 변환하여 저장하는 DOT(DOuble Transformation) 인덱스 기법이 알려져 있다. 이 기법은 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 그대로 적용할 수 있는 장점을 갖으나, 중간 공간에 설정된 다차원 질의 영역을 최종 공간상의 1차원 값의 집합으로 변환하는 공간 변환 연산에 대한 오버헤드가 매우 크다는 문제점이 있으며, 원 공간을 2차원 이상으로 확장하여 적용할 수 있는 구체적인 영역 질의 방법이 연구된 바 없다. 본 논문에서는 다차원 공간 질의 영역 상의 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 다차원 공간 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 공간 변환 연산의 비용을 감소시키기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행되는 최대 크기의 쿼터로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 제안된 기법에 의한 다차원 영역 질의 처리 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였으며, 이를 이용한 성능평가 결과를 보였다.
최근 무선 기술과 측위 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위 이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다. SLDS와 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 GALIS 프로토타입에 모니터링 기법을 적용하여 각 노드가 관리하는 이동 객체수의 변동에 따른 위치 정보관리 및 시공간 질의 처리시 각 노드에 걸리는 부하를 모니터링 함으로써 각 노드의 역할을 동적으로 조정할 수 있게 각 노드별 이동 객체 처리상황 및 부하를 관리한다. 또, GALIS 질의 처리 서브시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하여 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하는 버퍼링 기법을 제안한다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분으로 나누어 수행하기 때문에 시스템으로부터 구해야 하는 결과 세트의 크기를 줄여주는 역할을 하여 질의 처리 수행시간이 감소하도록 질의 처리 과정을 개선한다.
최근의 위치 측위 기술과 무선 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 제시된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동 객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 이전의 GALIS 프로토타입에서 구현되지 않았던 이탈시간 관리 기법을 제안하여 노드간 이동 경로를 가진 이동객체를 추적하기 위한 질의유형에 대해 보다 정확하고 빠른 응답을 얻을 수 있음을 보인다. LLDS는 객체의 과거 위치 정보가 타임 존을 이동할 때 필터링하여 저장하므로 보다 효율적인 저장공간의 활용이 가능하다. 이때 LLDS가 모든 이동 객체의 위치 정보에 대해 해당 타임 존으로 이동시키고 정보를 필터링하는 작업을 타임 존 시프팅이라 한다. 본 논문에서는 GALIS에서 제안한 타임 존 시프팅을 구현하기 위해서 실시간 시프팅, 일괄 타임존 시프팅, 테이블 분할 시프팅 세 가지 기법을 제안하였고, 이를 구현하여 각 방법의 성능을 질의 테스트를 통해 제안된 세 가지 방법 중 테이블 분할 시프팅 방법이 보다 효율적임을 살펴볼 수 있었다.
고해상도 위성영상의 수요 증가로 국토교통부와 과학기술정보통신부에서 국토관측위성을 개발하고 있다. 국토관측위성의 주요 위성영상 산출물로 정밀보정영상, 정밀정사영상, DSM/DTM, 변화탐지 주제도 등이 계획되어 있다. 이러한 위성영상 산출물의 품질은 위성영상의 기하정확도에 기반하여 결정된다. 따라서, 고품질의 위성영상 산출물을 생성하기 위해 위성영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 것이 중요하다. 또한, 정밀기하수립을 위한 GCP를 취득하는 방법은 대체로 정사영상, 수치지도 등을 이용하여 수동으로 취득한다. 이 방식은 GCP를 취득하는데 많은 시간이 요구된다. 따라서, 자동으로 GCP를 추출하여 GCP 취득 시간과 정밀정사영상 생성 시간을 줄이는 것이 필요하다. 이를 위해, 국토관측위성으로 촬영한 위성영상의 정밀한 기하보정과 GCP 추출 시 사용자의 개입을 최소화할 수 있는 정밀영상생성시스템을 개발하였다. 본 논문은 국토관측위성용으로 개발된 정밀영상생성시스템의 산출물, 처리 과정 및 시스템 구성에 대해서 설명하고 개발된 시스템의 처리시간 성능에 대해서 기술한다. 본 시스템을 통해 개발된 기술과 데이터베이스를 활용하여 한반도를 촬영한 모든 국토관측위성영상으로부터 신속하게 정밀정사영상을 생성할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, GCP DB와 DEM DB의 데이터를 해외지역으로 확장하여 해외지역의 정밀영상을 생성할 수 있는 후속 연구가 필요하다.
홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적인 홍채 인식 시스템에서 취득된 홍채 영상에는 홍채 패턴 정보를 가리는 눈꺼풀이 포함된다. 이러한 눈꺼풀은 홍채 인식의 성능을 저하시키는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 홍채인식의 정확성을 향상시키기 위해 눈꺼풀 검출 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 세 가지 차별성과 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 눈꺼풀 검출에 문제가 되는 속눈썹과 조명 반사광(specular reflection)을 기존의 방법에 의해 검출한 후에, 선형 보간법(interpolation)을 이용하여 제거하는 방법을 제안함으로써 눈꺼풀 추출의 정확도를 향상하였다. 두 번째, 기존의 알고리즘은 눈꺼풀 후보점을 추출하기 위해 홍채의 넓은 부분을 탐색하므로 영상잡음이나 홍채 패턴 등에 의해 눈꺼풀을 잘못 추출하는 경우가 많았다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 검출된 홍채의 외곽경계 정보에 의해 초기 눈꺼풀 탐색 영역을 결정하고, 마스크 기법을 이용하여 눈꺼풀 후보점들을 추출함으로써 눈꺼풀 추출 에러를 감소시켰다. 세 번째, 기존의 알고리즘들은 포물선 방정식에 의해 눈꺼풀 영역을 검출하지만, 사용자의 눈의 회전을 고려하지 않았기 때문에 많은 에러가 발생되었다. 따라서 제안하는 알고리즘은 눈의 회전을 고려한 회전된 포물선 방정식을 이용한 허프 변환(Hough transform)을 통해 눈꺼풀을 검출함으로써 이러한 에러 발생을 감소시켰다. CASIA 데이터베이스의 홍채 영상을 사용하여 제안하는 눈꺼풀 검출 알고리즘을 실험한 결과, 위 눈꺼풀의 검출 정확도는 90.82%, 아래 눈꺼풀의 검출 정확도는 96.47%였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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