본 논문은 생성모델의 학습데이터 제작기법에 대한 실험 및 결과와 향후 관련 연구의 방향을 기술한다. GAN으로 대표되는 생성모델이 아티스트에게 얼마만큼의 만족도와 영감을 주는지를 비교 실험 및 평가하기 위해서는 정제된 학습데이터가 필요하다. 하지만 현실적으로 아티스트의 작품은 데이터 세트를 만들기에는 그 수가 적고 인공지능이 학습하기에도 정제되어있지 않다. 2차 가공작업을 통하여 아티스트의 원본 작업과 유사한 데이터 세트의 구축은 생성모델의 성능향상을 위해 매우 중요하다. 연구의 결과 생성모델이 표현하기 어려운 스타일의 작가 작품을 선정한 뒤 최적의 학습데이터를 만들기 위한 다양한 실험과 기법을 통해 구축한 데이터 세트를 생성모델 알고리즘에 적용하고 실험을 통해 창작자의 작품제작 의도인 작가 진술에 최대한 유사한 이미지의 생성과 더 나아가 작가가 생각하지 못했던 창조적 모방의 결과물을 도출하였고 작가평가를 통해 높은 만족도를 얻었다.
현재의 조감도 제작방법은 3D-Max, 포토샵과 같은 그래픽 프로그램을 이용하여 편집하는 방법이 일반적이다. 이러한 조감도는 일반적으로 제작과정에서의 특성상 2차원 평면 데이터를 이용하여 모델링하지만 지표면의 3차원 공간데이터를 사용하지 않고 대상지역의 사진 등을 편집하여 사용하기 때문에 주변 시설물을 정확히 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 다차원데이터를 이용하여 LiDAR 데이터에서 획득한 고정밀의 DEM과 고품질의 항공영상을 이용한 3차원 모델을 제작하여 조망권, 가시권, 지형분석 등을 수행하고, 주변의 모든 대상물을 고려한 효율적인 조감도를 제작하는 것이 본 연구의 목적이다.
선박조종시뮬레이터는 교육훈련생들에게 실제와 비슷한 환경을 제공하여 교육훈련의 효과를 높일 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러므로 선박조종시뮬레이터에는 선박의 정확한 수학적 모델과 실제와 거의 동일한 3차원 화면이 필요하다. 이 연구에서는 전자해도와 고도데이터를 이용한 3차원 영상 제작법에 대해 고찰하고자 한다. 전자해도는 전 세계적으로 표준화 되어 있어 정확성이 가장 뛰어날 뿐만 아니라 수심, 항해물표 등 각종 데이터를 가지고 있어 보다 많은 정보를 선박조종시뮬레이터에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그리고 고도데이터의 경우 그 정확성으로 기존의 해상환경 데이터베이스보다 훨씬 현실감을 준다. 전자해도 및 고도데이터를 이용하여 해상환경을 제작 시 정확한 많은 정보의 제공이 가능하며, 기존의 방법에 비해 제작시간을 상당히 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.
이 논문은 공공 빅 데이터를 활용하여 '서울자전거 따릉이'를 기반으로 자전거 교통 데이터베이스 시스템을 제작하고, 제작한 데이터베이스 시스템을 활용하는 예시를 보여주고 있습니다. 데이터베이스 시스템의 제작 과정을 통하여 데이터베이스 설계, 데이터 수집, 제작 및 가공 과정, 데이터베이스 시스템의 유용한 활용 예시를 확인할 수 있습니다. 버스, 택시와 같이 따릉이와 연계할 수 있는 다양한 대중교통 데이터를 추가로 활용한다면 더욱 정확하게 따릉이의 발전방향과 혼잡한 교통 환경 개선을 제시할 수 있는 유용한 정보를 도출할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 공간데이터 구축공정에 표준으로 적용 가능한 관리방법론을 연구하는데 있다. 우리나라는 아직까지 구축공정 및 품질관리에 대한 체계적인 기준인 정립되지 않은 실정이어서 국가예산이 낭비될 우려의 소지가 있다. 또한 현재 공간데이터 구축과 관련된 법규는 기준이 명확하지 않은 경우가 있어서 공간데이터의 품질에 대한 신뢰성이 부족한 실정이다. 공간데이터의 제작 및 품질검사와 관련이 있는 법규, 국토지리정보원에서 수행한 공간데이터의 품질관련 연구 등 각종 문헌자료, 지방자치단체의 지리정보시스템을 구축한 경험이 있는 주요 업체의 공간데이터 제작공정 및 작업방법에 대하여 조사, 분석하였다. 분석한 내용을 기반으로 GPS에 의한 기준점 측량, 수준측량, 항공사진촬영, 수치지도 제작, 지형도 제작, 수치표고자료 제작, 항공사진 DB 구축, 정사영상지도 제작 등 8개 사업을 대상으로 선정하고 표준화된 관리방법론을 제시하였다.
최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.
해마다 방대한 양의 콘텐츠가 쏟아져 나오는 현재의 콘텐츠 시장은 '즐길 거리'가 차고 넘치는, 수요보다 공급이 많은 시장이다. 이러한 환경에서 소비자가 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있게 하는 맞춤형 콘텐츠 제공의 측면에서 빅데이터의 효율적인 활용은 중요하다. 더 나아가 콘텐츠의 소비 단계 뿐만 아니라 기획 및 제작 단계에서도 빅데이터는 소비자가 흥미를 느낄만한 콘텐츠를 미리 예측하며, 성공 가능성 높은 콘텐츠를 기획 및 제작할 수 있게 하는데 기인하는 중요한 핵심 요소이다. 이미 게임, 영상, 음악 등의 분야에서는 개인의 기호와 취향에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하거나 소비자에게 더 인기를 얻을 수 있는 콘텐츠 기획 및 개발에 빅데이터를 활용하고 있으며, 앞으로는 더욱 다양한 장르에서 빅데이터 활용 사례가 증가할 전망이다.
UCC 제작자에겐 기존의 추천 서비스와는 차별화된 저작권과 저작 목적 등을 고려한 별도의 추천서비스가 필요하다. 본 논문에선 UCC를 제작하는데 있어 발생하는 저작권문제를 효과적으로 해결하기 위해 UCC 제작 시 참조된 UCC들의 정보를 메타데이터의 reference 요소로 기재할 수 있도록 하였으며, UCC 제작 사용자에게 특화된 추천서비스를 제공하기 위해 제작된 UCC의 참조 데이터를 이용한 협업 필터링 기반의 추천 시스템을 구성하고 있다. 추천시스템은 메타데이터의 tag, reference 요소를 이용해 참조된 UCC 그룹군에서 제작자가 참조한 UCC와 유사한 참조 UCC를 추천 리스트로 만들어서 제공한다. 향후 본 시스템의 효율성 검증을 통해 UCC 제작에 있어 보다 효율적이고 제작자 편이성이 높은 제작자 맞춤형 UCC 추천 서비스가 IPTV, SmartTV등의 융합형 방송서비스 통해 제공될 수 있을 것 이다.
VRML 데이터를 지원하는 3차원 기반의 응용프로그램 제작을 위하여 VRML 데이터 파일인 WRL을 분석하고, WRL을 읽어들일 수 있는 파서(parser)를 제작하였다. 제작된 파서는 VRML의 구조를 계층적으로 보여주는 프로그램과, 읽어들인 데이터를 바탕으로 가상공간을 네비게이션(navigation)하는 프로그램을 통해 검증하였다. 본 논문에서는 응용프로그램의 요구에 수준에 따라 WRL의 정보를 효율적으로 분석하는 방법과, 읽어들인 정보를 가공하여 렌더링에 적용하는 방법을 설명하였다.
과학로케트에 탑재되는 x-선 검출기에서 검출되는 2 kev 에서 10 kev 사이의 x-선 신호를 분석하여 데이터를 얻고, 전송하기 위한 피로를 설계하고 제작하였다. 신호처리회로의 전체적인 구성은 2 - 10 key의 x-선 에너지 및 event time을 측정하는 회로 및8-선 계수율을 측정하기 위한 카운터회로를 위주로 설계하였으며, x-선 event의 에너지가 측정에너지를 벗어나거나 상승시간이 긴 신호는 anti-coincidence 회로를 통하여 제거되고, 그 계수율이 기록되도록 설계 제작되었다. 또한 신호처리회로에서 얻은 데이터는 telemetry를 통하여 serial 형태로 전송되어야 하므로 8086 microprocessor를 이용하여 데이터를 획득하고 전송하도록 하였다. 따라서 본 실험에서 제작된 신호처리회로의 기능 및 특성에 대해 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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