가상현실이나 인터넷 웹지도 서비스와 같이 3차원의 실세계를 시스템 상에 그대로 재현(reconstruction)하기 위해서는 정교하고 세밀한 3차원 도시모델이 필수적이다. 이러한 3차원 도시모델의 자동생성은 원격탐사 및 사진측량 분야에서 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 연구들은 다양한 센서 데이터와 기 구축되어 있는 GIS자료를 이용하여 건물, 도로, 지형 등의 도시모델을 자동으로 생성하고자 한다. 그러나 대부분의 연구에서 추출한 각 기본요소(primitives)-평면패치(planar patches), 에지(edges), 모서리(corners)에 대한 국부적인 정제(refinement)는 수행하였으나, 생성한 건물 모델에 대한 광역적인 조정을 통한 정규화에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 연구에서는 다양한 데이터로부터 생성된 B-rep (boundary representation) 형태의 건물 모델에 대하여 기하학적인 제약요소(constraints)를 이용한 정규화(regularization) 방법론을 제시하고자 한다. 제안하는 방법은 건물의 Domain Knowledge에 기반하여 도출한 건물을 구성하는 기본요소(primitives)간의 인접성, 직교성, 평행성, 교차성 등의 다양한 제약조건을 이용하여 광역적으로 조정한다. 시뮬레이션 데이터에 적용한 결과의 분석을 통해 제안된 정규화 방법을 통해 오차가 포함된 건물모델이 보다 정형화된 형태로 조정되었음을 확인하였다.
제천지역의 다양한도시의 형태를 입체적으로 조망해 볼 수 있도록 하기 위하여 입체 지형조감도를 작성하였고, 이를 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 시뮬레이션을 실시할 수 있도록 하였다. 입체 조감도의 제작은 투시기법을 이용한 이미지 제작 기법을 이용하였으며, 그 기본재료가 되는 영상들은 다음과 같이 준비하도록 하였다. 준비영상으로는 우리나라 아리랑 위성의 EOC 영상을 이용하도록 하였으며, 국립지리원에서 국가기본도로 제작한 1/5,000 수치지도의 등고선으로부터 추출하여 임의로 오차가 보정된 DEM 생성과 1/1,000 수지지도의 도로 래이어 벡터 파일로 제작된 도로선을 분류하여 대상지의 3차원 영상위에 중첩시켜 처리하는 것으로 하였다. 특히 이번 연구에 사용한 도심지역의 도로망 구성 데이터는 새주소 부여를 위해 제작된 1/1,000축척의 간선도로를 최대한 이용함으로서 새주소에서 사용하게 될 주소체계와의 연계성을 크게 염두에 두어 제작하도록 연구하였다.
군 현장에서 국내의 여러 주제도를 활용하고자 하는 시도들이 있었지만, 군 지형분석지도의 속성데이터 타입은 DIGEST의 FACC를 사용하고 있어 다른 타입의 속성코드를 가진 국내 주제도를 활용하는 것에 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 미군의 MIL-PRF-89040 문서에 기반을 둔 데이터 속성인 FACC를 분석 하였고 우리나라에서 제작하여 사용되고 있는 국내 주제도의 속성코드를 FACC에 맞게 변경하여 VITD를 생성하였다. 이 결과를 실제 활용 할 수 있는지 검증하기 위해 FM 5-33에 정의된 야지기동로 분석에 적용해 보았다. 적용 결과, 본 연구에서 제시한 방법이 야지기동로 확보에 유용함을 확인하였고, 이는 향후 국내 주제도를 이용한 군 지형분석지도 제작뿐만 아니라, 긴급 수송을 위한 임도 확보 등에 활용이 가능하다는 것을 의미한다.
정보의 출처와 형식이 다양해지고 정보의 양 또한 많아짐에 따라 소셜 웹에서의 맞춤형 지식 생성은 더욱 어려워지고 있다. RSS(Really Simple Syndication)가 정보 수집 방법의 개선에 일조했으나, 웹에 산재된 정보를 찾아 필요한 정보들만으로 구성된 맞춤형 지식을 생성하는 것은 여전히 사용자들의 몫으로 남아 있다. 본 논문에서는 맞춤형 지식 생성의 용이성을 제고하기 위해 상황 기반 유사도를 이용한 맞춤형 지식생성 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크는 기본적으로 사례 기반추론의 절차를 따르지만, 기존 사례 기반의 유사도 계산 방식이 문법적 추론에 기반했던 것과 달리, 온톨로지를 활용한 의미적 유사도를 이용한 사례 기반 추론을 활용한다. 또한 사용자 요구를 만족하는 유사사례의 보정을 위해 온톨로지를 활용한 정보 집적도 기반의 유사도 방법론을 제안하였다. 본 프레임워크에서는 첫째 비구조적인 웹 정보를 사례 형태의 구조적 정보로 변환하고, 둘째 사용자의 요구에 적합한 의미론적 유사사례를 찾은 후 셋째, 선택된 유사사례의 정보 집적도를 고려한 보정을 통해 맞춤형 지식을 생성하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 유사도 계산에 일반적으로 활용되는 여러 방법론들과 비교를 통하여 제안한 온톨로지 기반 의미적 유사도 계산 방법론의 타당성을 입증하였다.
컴퓨터 생성 홀로그래피는 일반 이미지에 비해 연산 부하와 메모리 요구량이 크다. 본 논문은 정밀도를 낮추어 연산속도를 높이는저정밀도(low-precision) 및 혼합정밀도(mixed precision) 연산 방법을 회절연산에 적용하여, 정밀도에 따른 홀로그램의 생성 속도와 품질의 변화를 분석한다. 본 논문은 배정밀도, 단정밀도, bfloat16 정밀도에서의 회전 연산을 비교하였으며, bfloat16의 회절연산의 속도가 배정밀도에 비해 최대 5.94배, 단정밀도에 비해 1.52배 빠른 것을 확인하였다. 또한, MSE, PSNR, SSIM을 기준으로 회절 연산의오차를 측정하였으며, 정밀도가 낮아질수록 홀로그램 품질이 낮아지는 것을 확인했다. 하지만, 정성적인 이미지 품질에는 유의미한 영향이 없는 것을 확인했다. 이러한 결과는, bfloat16등 낮은 정밀도 연산의 홀로그램 연산으로의 적용 가능성을 보여준다.
본 연구에서는 기존 지형도나 준공도면 자료에서 상세정보가 누락되거나 갱신이 이루어지지 않아 시설물관리체계에 필요한 수치지도의 체계적인 구축이 요구되는 지역에 적용할 수 있도록 지상사진, 항공사진 등 영상자료에 다양한 사진해석 기법을 적용하여 수치지도를 생성하고 공간 및 속성정보를 추출하였다. 본 연구에서는 다중사진 촬영에 의하여 대상물의 3차원 모델과 3차원 사진영상모델을 생성하였다. 또한, 소축척 항공사진을 이용하여 대상지역의 벡터라이징을 실행한 결과, 각 건물과 도로시설물의 위치와 형태 등 공간정보의 추출이 가능하였다.
본 논문에서는 휴대폰에서 실시간으로 사용할 수 있는 GIS 기반의 약도를 생성하는 기법을 소개한다. 휴대폰의 출력 창은 크기가 제한되어, 자세한 도로 정보들이나 건물 정보 등의 GIS 정보를 모두 출력 창에 표현하면 사용자들이 인식하기가 매우 어렵다. 그러므로, 출력창의 크기에 맞춘 간략한 약도를 제공하여 사용자들이 지리 정보를 손쉽게 활용할 수 있도록 도와주자는 것이다. 기존의 GPS와 지리 정보를 이용한 경로 탐색 및 안내 장비는 차량 운전자를 위한 도로 중심의 지리 정보를 제공한다. 우리나라 도로 환경에서는 휴대폰을 가진 보행자가 장소 찾기에 필요한 지리 정보를 원하는 경우도 않다. 그러므로 본 연구에서는 도보 통행자 및 대중교통 사용자들이 이용하기 편리하도록 지하철역이나 버스 정류장, 대형건물과 같은 이정표를 중심으로 하고. 장소 찾기에 필요한 도로만을 출력 창에 나타내어 단순화된 지리정보를 제공하고자 한다. 또한, 기존에 사용하던 방위 개념 중심의 지도들을 가지고, 지도 읽기에 익숙하지 않은 일반 보행자들이 길 찾기에 바로 사용하는 것은 쉽지 않다. 그러므로 수직 개념을 이용한 단순화된 도로 표현 기법을 사용하여 일반인도 쉴게 지도를 보고 길을 찾을 수 있도록 하였다. GIS 정보 중에서 필요로 하는 도로들을 선택하여 그 경로들을 수직선과 수평선에 가깝게 변형하고, 불필요한 도로를 생략, 지도를 단순화하였다. 또한 포함되어 있던 많은 정보들 중에서 일반적으로 보행자들이 길을 찾아갈 때에 참고하는 정보들을 제외한 나머지 정보들을 생략함으로써, 불필요한 정보로 인한 지도의 복잡도를 줄이고, 지리 정보의 가독성을 향상시켰다. 본 연구의 결과를 활용하면 휴대폰의 출력 창에는 이정표 중심의 약도를 표현할 수 있으므로, 약도 정보를 실시간으로 서비스할 수 있을 것으로 기대된다.성뿐만 아니라 보안성을 중요하게 생각하였으며, 앞으로 보안 관련 소프트웨어 개발에 사용될 수 있는 도구들이 가이드 라인에 대한 정보를 제공한다.용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력(姙娠歷)과 매우 밀접한 관련이 있는 것으로 사료(思料)되었고 초생아사망(初生兒死
본 논문에서는 적응 필터링 분야에서 널리 쓰이고 있는 재귀형 LMS 필터의 고속연산을 위해 Cyclo-static 스케줄러를 이용하여 VLSI구현에 적합한 구조를 제안한다. 이과정은 크게 스케줄 생성 단계와 회로도 생성 단계로 구성되는데, 스케줄 생성단계는 입력으로서 Fully Specified Flow Graph(FSFG)로 표현된 재귀 DSP 알고리듬을 취하여 입력의 샘플링속도, 프로세서의 수, 그리고 주어진 입력에 대한 출력의 지연에 있어 최적인 Cyclo-static 스케줄러를 생성하여 각 프로세서간의 연결선이 최소가 되도록 스케줄을 변환한다. 회로도 생성 단계에서는 이 변환된 스케줄러로부터 미리 정의된 두 가지 형태의 프로세서 구조를 이용하여 그것을 구성하고 있는 레지스터 및 멀티플렉서의 할당을 행하고 제어신호를 포함한 완전한 회로도를 생성한다, 이렇게 생성된 회로도는 기존의 실리콘 컴파일러를 이용하여 VLSI 레이아웃으로 용이하게 변환 될 수 있다.
본 논문에서는 도로주행 영상에서의 자동차 번호판 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 조명변화에 강인한 8bit-MCT 특징과 랜드마크 기반의 Adaboost 알고리즘을 이용하여 번호판 후보 영역을 생성하고, Adaboost의 검출 스코어를 이용하여 번호판의 위치를 확률로 추정하는 현저도 지도를 생성한다. 현저도 지도에서 임계값 이상의 영역을 번호판 후보 영역으로 검출하고, 각 후보 영역에 대하여 지역분산을 이용하여 영역을 보정한 후 SVM과 8bit-MCT의 히스토그램을 특징으로 사용하여 영역을 검증하고 자동차 번호판 영역을 확정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 한국과 유럽의 다양한 도로주행 영상에 적용하여 85%의 안정적인 검출 성능을 실험을 통하여 입증하였다.
일반적으로 퍼지 생성규칙의 확신도와 규칙에 나타나는 퍼지 명제의 확신도는 0과 1사이의 실수로 표현한다. 만일 퍼지 생성규칙의 확신도와 퍼지 명제의 확신도를 구간값 퍼지 집합으로 표현한다면, 규칙기반시스템이 더 유연한 방법으로 퍼지 추론을 하는 것이 가능하게 된다. 본 논문에서는 퍼지 페트리네트와 이 네트에 기반을 둔 규칙 기반시스템을 위한 구간값 퍼지 집합 후진추론 알고리즘을 제안한다. 규칙 기반시스템에 있는 퍼지 생성규칙은 퍼지 페트리네트로 모형화된다. 여기에서 퍼지 생성규칙에 나타나는 퍼지 명제의 확신도와 규칙의 확신도는 구간값 퍼지 집합으로 표현한다. 여기에서 제안한 알고리즘은 목표노드에서 시작노드까지 후진추론 통로를 찾아낸 후 목표노드의 확신도를 계산한다. 구간값 퍼지 집합 후진추론 알고리즘은 규칙 기반 시스템이 더 유연하고 사람들이 하는 것과 같은 퍼지 후진추론을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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