본 연구는 세계기록유산으로 등재된 국채보상운동 디지털 아카이브 기록물의 활용성을 높이기 위한 방안으로 위키데이터와 연계하는 데이터 모델을 설계하고, 적용가능성을 검토하였다. 국채보상운동 기록물 메타데이터, 시소러스, 시맨틱 네트워크 그래프를 분석하여 시사점을 도출하고, 기록물의 내용 분석을 통해 위키데이터와 연계를 위한 데이터 모델의 클래스인 기록물건, 행위주체, 시간, 장소, 사건을 도출하였다. 또한 클래스 간 연결을 위한 관계 속성들을 파악하여, 설계한 데이터 모델을 실제 기록물 사례에 적용해봄으로써, 속성을 중심으로 한 객체 간의 이동을 통해 풍부한 관련 정보들을 획득할 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 소규모 로컬 아카이브에서 위키데이터를 활용한 데이터의 공유와 활용 체계 마련에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 증강 현실 (AR) 기술과 사물 인터넷 (IoT) 기술을 융합하여 새로운 실시간 화재 모니터링 및 대피 내비게이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 건물 내에 설치된 IoT 온도 측정 디바이스를 통해 온도 데이터를 수집하고, 이를 IoT 플랫폼을 통해 MySQL 클라우드 데이터베이스에 자동으로 전송함으로써 실시간으로 정확한 데이터를 모니터링한다. 이후, 건축 정보 모델링 (BIM)을 통해 생성된 3D 건물 모델에 실시간 IoT 데이터를 가시화하고, AR 기술을 통해 현실 세계에 모델을 표현함으로써 직관적으로 화재 발생 위치를 파악할 수 있다. 또한, Vuforia 엔진의 Device Tracking 및 Area Targets 기능을 활용하여 사용자의 실시간 위치를 파악하고, 개선된 A* 알고리즘을 통해 여러 비상구 중 최적의 대피 경로를 찾는다. 본 논문에서는 다양한 가상 화재 시나리오를 기반으로 사용자 실험 평가를 진행하여 제안된 시스템의 실용성과 빠르고 안전한 대피 효과를 입증한다.
오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 그리고 초고속 정보통신망과 디지털 기술의 발전은 비디오 데이타를 통신 및 컴퓨터와 결합하여 새로운 멀티미디어로 발전하고 있으며, 인터넷 방송, 주문형 비디오(VOD) 등에 크게 활용하고 있다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 비디오를 검색하기 위해 비디오의 정확한 특징정보를 추출하여 비디어 데이타베이스를 구축하여야 한다. 비디오 데이타베이스는 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 비디오 데이타베이스에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적할 수 있는 내용기반 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 제시하였다. 그리고 제안된 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 사용하여 새로운 인터넷 방송 프로그램 컨텐츠 제작에 활용할 수 있는 비디오 데이타베이스를 구현하였다. 이를 위해 비디오 분할과 대표키 프레임 추출 시 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보의 상호관계를 기반으로 하여 비디오 데이타의 특징정보를 추출하고, 검색할 수 있도록 주석기반 검색과 내용기반 검색을 통합한 비디오 인덱싱 방법을 제시하였다. 통합된 비디오 인덱싱 방법은 비디오의 하위 레벨에 표현된 내용기반 메타데이타 유형과 비디오의 특징정보 추출이 어려운 상위 레벨에 표현된 주석기반 메타데이타 유형을 동시에 이용하므로 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 비디오 데이타베이스는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적하여 데이타베이스를 구축하므로 정확한 인터넷 방송 컨텐츠 정보의 축적관리와 구축작업의 효율화가 가능하며, 또한 인터넷 방송 컨텐츠 제작 시 정보공유 및 재이용이 가능하므로 새로운 컨텐츠 제작의 효율성을 높일 수 있다.
수도권에는 1일 약 2000만 건의 대중교통카드 전수자료가 생성되고 있으며, 이 자료를 이용하여 시설운영 및 정책방안을 개선하고 도출하려는 시도가 다양해지고 있다. 본 연구는 교통카드에서 생성되는 동적인 수요변화의 예측 가능성을 모형화하는 시도로서 동적 통행수요배정모형을 구축하는 것이 목적이다. 버스의 경우 승객 이동상황이 카드태그(tag)를 통해 비교적 정확하게 파악되므로, 본 연구에서는 버스를 제외한 수도권 도시철도에 대해, 7개 운송기관이 운영하는 노선을 대상으로 적용되는 모형 및 알고리즘을 구축하였다. 구축된 모형은 교통카드자료의 Big Data 속성에 적합하게 연속 시간형 모형으로 구축되었으며, 승객의 경로선택행태를 효과적으로 나타내기 위하여 환승 횟수 증가에 따른 인지파라메타를 구성하였다. 수도권 도시철도 약 800만 쌍에 대하여 모델링한 결과, 연속형 시간기반 모형의 장점이 반영되어 어떤 시간 시점에서도 동적 수요를 분석할 수 있는 특성을 파악하였다. 특히 기존 철도운영기관의 목측조사자료와 비교한 혼잡도 변화를 파악할 때, 모형에서 도출된 혼잡도와 운영기관이 제시한 혼잡도 간에 유사한 추세를 보이고 있어 높은 신뢰도를 보여주고 있다. 본 연구는 철도기관에 한정한 모형으로 향후, 버스-도시철도와 통합된 모형체계 구축과 같은 연구가 필요할 것으로 파악된다.
허혈성 뇌졸중은 뇌혈관의 혈전이나 색전에 의해 뇌 혈류가 감소하게 되어 뇌 조직이 기능을 못하는 질환으로, 질환의 특성상 뇌혈관의 폐색 여부를 확인하는 것이 중요하기 때문에 질환의 진단에 있어서 의료 영상이 필수적으로 활용된다. 그 중에서도 뇌 자기공명영상은 뇌의 구조적인 정보들을 얻을 수 있어 질환을 진단하는데 그 지표로 널리 활용되고 있다. 하지만 허혈성 뇌졸중과 같은 응급 질환의 경우 빠른 진단과 처치에 도움이 될 수 있는 지능적인 시스템이 요구됨에 비해, 기존의 의료 영상 저장 시스템으로는 신속하고 직관적인 영상 정보 제공이 어렵다. 즉, 기존의 시스템은 피상적인 메타 데이터를 이용하여 의료 영상을 관리하고 있어 의료 영상에 내재된 주요 의미적 정보를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌 자기공명영상이 내포하고 있는 주요 의미적인 정보인 뇌의 해부학적 구조와 같은 영상 정보를 제공할 수 있도록 하는 템플릿 중심의 영상 매핑 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 방대한 양의 영상을 대표할 수 있는 대표 영상(템플릿)을 선정하여 의미적 특징과 대표 영상(템플릿) 사이의 대응성을 정립하고, 전문가(의사)에 의해서만 분석될 수 있는 영상 사이의 의미적 연관성을 표면화 시켜 의미 기반의 영상 관리를 가능케 한다.
디지털 정보기술과 인문학적 연구 문제의 결합을 통해 새롭고 혁신적인 지식을 창출하는 디지털인문학은 대표적인 다학제적 융합 학문 분야라고 볼 수 있다. 이러한 디지털인문학 분야의 지적구조를 규명하기 Digital Humanities 학술대회 최근 2년간(2019, 2020)의 논문 441건을 대상으로 저자사항과 키워드 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 저자와 키워드 분석 결과를 살펴보면, 유럽, 북미 지역, 동아시권의 일본 중국의 저자의 활발한 활동을 찾아볼 수 있다. 공저자 네트워크를 통해서는 11개의 분절된 네트워크를 확인할 수 있으며, 이는 폐쇄적인 공저활동의 결과로 볼 수 있다. 키워드 분석을 통해서는 16개의 세부 주제 영역을 규명할 수 있으며, 이는 기계학습, 교육학, 메타데이터, 토픽모델링, 문체, 문화유산, 네트워크, 디지털아카이브, 자연언어처리, 디지털도서관, 트위터, 드라마, 빅데이터, 신경망 네트워크, 가상현실, 윤리으로 구성된다. 이러한 군집 구성은 디지털 정보기술이 주된 세부 주제 영역으로 자리매김하고 있음을 알 수 있다. 또한 출현빈도가 높은 키워드들은 인문학 기반 키워드, 디지털 정보기술 기반 키워드, 융합 키워드으로 구분될 수 있으며, 디지털인문학의 성장과 발전 과정의 역동성을 찾아볼 수 있다.
최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
본 원고는 소프트 로봇용 4D 프린팅 소재와 어그제틱 구조체에 대한 연구 동향을 정리한 것이다. 먼저 4D 프린팅 소재의 형상 변화 거동을 형상 변화와 형상기억 소재, 이중, 삼중, 다중 형상기억 효과, 접힘과 굽힘, 표면지형별로 구분하여 알아보았다. 형상 변화와 형상기억 소재 등 열이나 수분의 자극에 가역적/비가역적 혹은 규칙적/불규칙적 형상 변형이 가능할 수 있다. 다음으로, 차원별 형상이동 유형에 따른 특성과 물성에 대해 알아본 바, 1차원에서 다차원으로의 형상이동을 1D-1D 팽창/수축, 1D-2D 접힘/굽힘, 1D-3D 접힘 (1D-to-3D folding)으로 구분할 수 있다. 2차원에서 형상이동은 2D-2D 굽힙, 2D3D 굽힘/접힘/꼬임/표면말림/표면지형변화/굽힘과 꼬임, 3차원에서 다차원으로의 형상이동은 3D-3D 굽힙과 3D-3D 선형/비선형 거동으로 구분할 수 있다. 마지막으로 4D 프린팅 메타구조체 중 힌지 구조체를 적용한 KinetiX는 단일단위 터셀레이션과 다중단위 터셀레이션으로 모델링할 수 있고, 평면 및 공간 변환이 용이하고, 컨포머블 헬멧에 적용할 수 있다. 키리가미 구조체를 기본으로 한 공압형 어그제틱 구조체는 역설계 기반 구조체로써 굽힘각도를 제어하는 알고리즘으로 설계할 수 있다. 설계 후 3D 프린팅하여 TPU 멤브레인으로 프로토 타입을 제조하였고, 압력을 낮추면서 원하는 3차원 형상으로 완성될 수 있음을 확인하였다. 온도나 습도 등의 외부자극요소에 따라 형상이나 물성을 변화할 수 있는 재료를 사용하여 변형가능한 3차원 구조체로 성형한 4D 프린팅 소재를 이용하여 상지, 하지, 손, 발 등 소프트 로봇의 외골격(exoskeleton) 소재에 적용할 수 있을 것이다. 즉 자세제어, 상황인식, 동작신호 생성 등 다양한 환경에 대응하여 착용자의 움직임에 고하중, 고기동성, 운동지속성을 지원하는 기능을 갖는 소프트 로봇용 4D 프린팅 소재는 헬스케어 웨어러블 의류 제품화 개발로의 용도 전개가 가능할 것이다. 특히 4D 프린팅 소프트 소재 및 공정개발 분야는 일상 생할 보조용이나 재활치료용 의류를 개발하기 위한 3D 프린팅 소재 및 공정의 원천 기술에 해당하므로 이와 관련한 연구의 기초 자료로서 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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