스마트건설을 위한 업무의 디지털화는 상호 간의 디지털데이터를 원활하게 교류할 수 있어야 효과가 있으나, 디지털데이터의 표준화 및 활용방안이 부족하다. 본 연구는 도로 건설현장의 정보를 효과적으로 디지털로 변환할 수 있는 디지털 건설정보구조를 제안한다. 연구대상은 도로건설업무에서 중요도가 높은 작업계획, 일정관리, 안전관리, 품질관리이다. 건설정보구조의 핵심은 건설정보를 객체와 작업으로 분리하고, 이 두 정보의 결합으로 단위업무를 정의함으로써 건설정보의 표현 및 수정의 유연성을 확보하는 것이다. 객체와 작업은 각자의 계층구조를 가지며, 이 계층구조는 실제 내용에 맞추어 가변형으로 정의하였다. 이는 효율성과 상세성을 동시에 만족하는 구조다. 이 구조를 고속도로 건설공사에 시범적용 하였고, 범용 포맷을 이용해 구조를 디지털로 구현하였다. 본 연구는 현실에 가깝게 도로 건설공사 과정을 디지털화할 수 있으며, 도로건설 전주기의 디지털트윈의 토대가 되어 토목산업의 디지털전환을 가속화 할 것이다.
디지털 방송이나 디지털 저장 매체 또는 인터넷을 통하여 제작, 전송되는 비디오의 내용을 좀더 효과적으로 브라우징 할 필요성이 대두되고 있다. 또한 비디오가 내포하고 있는 복잡한 정보들을 기술하고 그 구조를 표현하는 저작 도구들의 필요성이 날로 증대되고 있다. 이렇게 비디오의 내용은 브라우징하거나 복잡한 정보들을 기술하기 위해 트리 형태의 계층구조로 표현된다. 본 논문에서는 세그먼트 계층구조를 갖는 VTOC-트리를 정의하고 세그먼트 경계 검출 알고리즘을 통해 계층구조를 자동적으로 생성한 후, 이 구조를 사용자가 수작업을 통해 원하는 형태로 전환시키는 모델링 연산자를 제안한다.
디지털 비디오의 급속한 사용으로 인해 비디오를 ;더 효과적으로 구조화하여 브라우징할 필요성이 대두되고 있다 비디오를 효과적으로 브라우징하기 위한 구조로 트리 형태의 계층구조가 주로 사용된다 트리 형태로 비디오를 계층구조화 시키기 위한 여러 가지 방법이 제안되었지만 비디오의 컨텐트가 너무 다양하기 때문에 이를 완전하게 자동화 한다는 것은 거의 불가능 하다. 본 논문에서는 내용기반 이미지 검색 기법을 이용한 클러스터링을 통해 3단계 계증구조를 자동적으로 생성한 후, 이 구조를 사용자가 수작업을 통해 원하는 형태로 전환시키는 기법을 제안한다. 또한 생성된 계층구조를 MPEG-7 메타데이타 표준으로 표현한다. 표현한다.
본 논문에서는 효율적인 사물 이미지 분류를 위한 계층적 이미지 분류 체계 방안에 대해 제안한다. 기존의 전체 이미지를 한 번에 분류하는 무 계층 이미지 분류에서는 상대적으로 유사한 모양을 가진 사물은 효율적으로 인식하지 못하는 모습을 보여줬다. 따라서 본 논문에서는 사물 이미지에 대해 계층적으로 분류를 시도하는 단계적 계층 구조에서의 이미지 분류 기법을 소개한다. 또한, 실제 시스템에 딥 러닝 이미지 분류가 적용되었을 때 발생할 수 있는 확장성에 대해서 고려하기 위해 확장성이 고려된 효율적인 클래스 구성 방식과 알고리즘도 소개한다. 이와 같은 방식은 상대적으로 유사한 형태를 보인 사물 이미지에 대해 더 높은 신뢰도로 이미지를 분류하는 것을 가능하게 한다.
디지털 방송 환경의 메타데이타 서비스 중에서도 가장 혁신적인 것이 하이라이트(highlight)메타데이타 서비스이다. 하이라이트 메타데이타를 생성하기 위해서 시각율동을 이용한 샷경계 검출 알고리즘을 사용해 스포츠 경기의 하이라이트 시간구간을 결정하고, 하이라이트 표시기에서 하이라이트를 설명하는 간단한 주제어를 부가한다. 그리고 하이라이트 템플릿을 이용해 계층구조를 생성하고 하이라이트에 부가된 하이라이트 주제어에 따라 계층 구조의 적절한 위치에 삽입하고. 하이라이트 계층구조는 MPEG-7 표준 스키마에 따라 xml로 서술한다 하이라이트 메타데이타 서비스를 받는 시청자들은 매우 짧은 시간에 이미 방영된 스포츠 경기의 중요 장면들을 모두 볼 수 있다.
비트맵 인덱스는 낮은 카디널리티를 갖는 컬럼에 대한 OLAP 질의의 수행 속도에 있어서 매우 우수한 성능을 보이고 있기 때문에, 데이터 웨어하우스에서 많이 사용하고 있는 인덱스 기법 중에 하나이다. 일반적으로 데이터 웨어하우스에 기반을 둔 많은 응용 프로그램들은 컬럼 값들이 계층 구조를 형성하는 경우가 많이 있다. 만일, 컬럼 값들이 계층적으로 표현될 수 있는 경우 일반적인 비트맵 인덱스 보다 계층적 비트맵 인덱스를 이용하는 것이 질의 처리 수행 속도에 있어서 더 높은 성능을 보인다고 알려지고 있다. 그러나 계층적 비트맵 인덱스의 경우 사용하는 계층 구조의 크기가 큰 경우 저장 공간 오버헤드가 발생할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 저장 공간이 제약된 환경에서 컬럼 값들이 거대 계층 구조를 형성하고 있을 때, 질의 워크로드에 기반하여 계층적 비트맵 인덱스를 효과적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 특히, 본 논문에서는 주어진 계층 구조를 두 개의 배타적 역영으로 나누는 Cut 선택 방법 제안함으로써, 계층적 비트맵 인덱스의 저장 공간 오버헤드 문제를 해결한다.
DVD, MP3, AAC 등과 같은 고품질의 디지털콘텐트는 품질의 손상 없이 복제되어 인터넷을 통해 배포 가능하며, 이는 디지털콘텐트 제공자에게 커다란 경제적 손실을 주게 된다. 이에 따라 디지털콘텐트의 안전하고 효율적인 분배를 위한 연구가 필요하다. 디지털콘텐트 분배 시스템의 설계에서 가장 중요한 이슈는 사용자 편의성과 실행 속도, 보안성 문제라 할 수 있다. 본 연구는 웹 캐싱 기술과 계층구조의 암호화/복호화 기법을 사용한 웹 기반의 디지털콘텐트 분배 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 보안성과 실행속도, 사용자의 편의성을 향상시킨 디지털콘텐트 분배 시스템이며, 실험을 통해 성능의 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 디지털 주파수 합성기의 구조에 대하여 연구하였다. 디지털 주파수 합성기는 높은 스펙트럼 순도로 빠른 주파수 전환이 가능하고, 현대의 확산 스펙트럼 무선통신 시스템에 널리 사용된다. 롬 기반의 디지털 주파수 합성기는 싸인 파형의 크기를 저장한 롬 테이블을 사용한다. 본 논문에서는 롬의 크기를 줄이는 세 가지 새로운 기술을 제안하였다. 새로운 기법 중 한 가지는 여러 개의 계층적 구조를 사용하였다. 다른 기법들은 계층적 롬 구조를 간단한 보간 기법으로 결합하였다. 이러한 기법으로 12비트의 싸인 파형을 생성하였다. 실험 결과 새롭게 제안한 기법은 기존 방법[1]에 비해 ROM 크기를 24%까지 줄일 수 있다.
본 연구의 목적은 아파트 분양가격의 결정요인에 대하여 AHP 분석방법으로 신규공급 아파트의 가격 산정을 위한 기준을 마련하고자 한다. 아파트 분양가격의 분양가격 결정요인을 계층구조로 모델링한다. 모델링한 계층구조에 따라서 부동산전문가그룹의 설문으로 분양요소들의 상대적 중요도를 파악한다. 그리고 AHP 분석방법으로 단계별 분양가격 결정요인의 상대적 중요도 찾아내어서 신규공급 아파트의 경쟁력 있는 분양가격 산정을 위한 기준을 마련하고자 한다.
본 논문에서는 단일 영상을 기반으로 초해상도를 생성하는 과정에서 계층 구조를 거쳐 추출된 보조 경계 특징을 이용한 방법을 제안하였다. 초해상도의 품질을 향상시키기 위해서는 영상 내 경계 영역을 선명하게 표현하면서도 각 영역의 형태를 명확하게 구분하여야 한다. 제안하는 방법은 초해상도 과정에서 품질을 결정하는 중요한 요인인 경계 영역을 입력 영상의 구조적 형태를 유지하면서 개선된 초해상도 결과를 생성하기 위해 딥러닝 기반의 초해상도 방법에서 영상의 경계 영역 정보를 보조적으로 활용하는 구조를 사용하였다. 딥러닝 기반의 초해상도를 수행하기 위한 그룹 컨볼루션 구조에 더해 보조 경계 추출을 위한 고주파 대역의 정보를 기반으로 별도의 계층적 구조의 경계 누적 추출 과정을 수행하여 이를 보조 특징으로써 활용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 기존 초해상도 대비 PSNR과 SSIM에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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