이 연구개발의 결과 인터페이스 사용자 플랫폼은 최근 고도화된 인터페이스 기술의 특성을 반영하고 소셜 미디어에 의해 발생되는 정보를 활용하여 미래 도시에서 최적의 인터페이스 환경을 지원한다. 이는 미래 지능형 도시의 스마트 공간을 공간 사용자가 보다 쉽고 효율적인 인터페이스 환경에서 정보에 접근할 수 있도록 인터페이스 사용자 플랫폼 구성을 목적으로 하며, 플랫폼 구성을 위한 주요 모듈을 구성한다. 인터페이스 사용자 플랫폼 모듈은 시각화 서비스를 기본으로 하며, 시각화 에이전트, 시각화 소셜 네트워크, 시각 데이터, 시각 클래스, 시각화 아이콘, 시각지도, 시각화 서비스 등의 모듈로 구성된다. 본 연구에서는 전달하고자하는 정보를 포함하는 서비스 종류에 따라 적절한 인터페이스 기술을 적용할 수 있는 인터페이스 환경을 찾고자 본 연구의 최종 결과물인 "인터페이스 사용자 플랫폼"을 제시하였다.
본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 3D 시각화 모듈을 설계하고 구현한다. 이 모듈을 구성하는 3가지 핵심 모듈은 Human Sensor Implementation, Data Set Creation, Visualization이다. Human Sensor Implementation은 휴먼 센서 위치 설정 및 설치와 휴먼 센서를 통한 작업자 동작 데이터 수집 기능을 제공한다. Data Set Creation은 동작 데이터 변환・저장 및 근접 실시간 작업자 동작 데이터 세트 생성과 측정 센서 데이터 및 동작 데이터 세트 처리 및 관리 기능을 제공한다. Visualization은 작업자 3D 모델 시각화와 동작 평가 및 부하 계산 기능, 대용량 처리 및 관리 기능을 제공한다. 작업자 3D 모델 시각화에서는 동작 데이터 세트(Skeleton & Position)를 작업자 3D 모델에 동기화 맵핑하고, 작업자 3D 모델 동작 애니메이션, 작업자 3D 모델과 분석 결과를 조합하여 시각화한다. 본 논문에서 설계하고 구현한 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 3D 시각화 모듈은 향후 스마트 팩토리 분야의 기반 기술로 다양하게 활용될 수 있다.
이동 정보에 대한 분석은 다양한 사회문제 해결에 도움이 될 수 있으며, 이러한 이동 정보를 정량화하여 나타낸 대표적인 데이터 중 하나가 Origin-Destination(OD) 데이터이다. 기존 연구들에서는 OD 데이터에 시각화 방법론을 도입했으나, 이러한 시각화 도구를 실제 사회 문제 해결에 사용하여 사용성을 평가한 적은 없다. 본 연구에서는 사회 문제해결에 용이한 시각화 도구(이하 SeoulOD-Vis)를 3가지 모듈(지도 시각화, 조건 선택, 세부 정보 표기)에 기반해 개발하였다. 그리고 28명의 피험자를 대상으로 SeoulOD-Vis와 동일한 OD 데이터를 기반으로 제작된 공개된 시각화 도구(기존 시각화 도구)의 사용성을 비교하였다. 그 결과, SeoulOD-Vis 가 기존 시각화 도구보다 높은 사용성 및 문제 수행 성능을 보였으며, 이는 SeoulOD-Vis에 포함된 '조건 선택' 및 '세부 정보 표기' 모듈에 기인했다. 또한, '지도 시각화' 모듈에서 제공하는 히트맵 및 플로우맵은 각기 다른 목적으로 사용되며 다양한 사회 문제 해결에 도움을 줄 수 있음을 확인했다. 본 연구의 결과는 추후 이동 정보를 활용한 사회 문제 해결을 위한 시각화 도구 개발 및 이를 통한 다양한 사회 문제 해결에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권1호
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pp.86-93
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2015
최근 선박의 안전항해를 위해 해사서비스 목록인 MSP에 대한 국제적인 논의가 활발하게 진행되고 있다. 성공적으로 MSP를 개발하기 위해서는 먼저 MSP의 구조와 데이터 표준화가 되어야 한다. 또한 육상-선박, 선박-선박 간 제공되는 IT서비스가 안전항해에 효과적인지 평가하고 데이터의 전달 및 표현방법에 대한 사전 적합성 검토가 필요하다. 따라서 본 논문에서 제안하는 시뮬레이션 시스템은 항해사 교육 목적으로 사용하는 선박 조종 시뮬레이터와 달리 일반 PC 환경에서 동작하여 MSP의 IT서비스를 개발하고 검증하는 것을 목적으로 설계하였다. 시스템은 시나리오 편집기 모듈과 항해환경 3차원 시각화 모듈, 항해기기 2차원 시각화 모듈로 구성되어 있다. 시나리오 편집기 모듈은 시뮬레이션 시나리오를 작성하고 시뮬레이션을 운용하는 기능을 제공한다. 항해환경 3차원 시각화 모듈은 작성된 시나리오에 따라 해상환경과 항해환경의 상호작용을 3차원으로 표현하는 기능을 제공한다. 항해기기 2차원 시각화 모듈은 선박의 주요 항해기기의 상호작용을 2차원으로 표현하는 기능을 제공한다. 개발된 시뮬레이션 시스템을 이용하여 다수 선박이 항구에 입 출항하는 항해환경을 구성하고 자선을 항구에 입항하는 시험을 행하여 국제해사기구에서 개발되어진 일부 MSP의 효용성을 평가하기 위한 시뮬레이션에 사용할 수 있다는 것을 확인하였다.
최근 웹 GIS에 있어 큰 흐름 중의 하나는 오픈소스 소프트웨어 (Free and Open Source Software: FOSS)를 이용한 시스템 구축이다. 지리정보를 웹에서 처리하는데 있어서 오픈소스 소프트웨어의 등장은 기존 상용소프트웨어의 기술에 의존하지 않으면서, 구현모듈의 재사용과 시스템 확장성을 증대시키고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 공간데이터베이스인 PostgreSQL/PostGIS와 동적상호작용을 지원하는 구글어스를 이용하여 지리정보의 효율적인 사각화를 위한 웹기반의 지리정보 표출시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템의 지도 시각화는 구글어스 플러그인 및 API(application programming interface)를 이용하여 구현하였으며, 사용자의 요구에 따라 동적으로 데이터를 KML(Keyhole Markup Language)로 자동 생성하여 구글어스 상에 다양한 지리적 형태로 시각화 할 수 있는 자바 모듈(KML Generator)을 구현하였다. 프로토타입 시스템은 우리나라의 LAI(leaf area index), 임상도 및 정곡생산량 데이터를 이용하여 테스트되었으며 본 연구에서 설계 및 구현된 웹기반의 지리정보 표출 시스템이 다양한 지리공간데이터의 시각화에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
컴퓨터 단층촬영(CT)을 활용한 골격근 단면적은 근감소증과 관련된 기능을 평가하는 데 사용된다. 일반적인 근감소증 연구는 요추 3번의 골격근량을 주로 보지만 암 또는 폐절제술과의 상관관계를 예측하기 위한 다양한 연구에서는 흉추 4번, 7번, 8번, 10번, 12번 다양한 수준의 골격근량으로 연구를 진행하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 흉부와 복부 CT 영상에서 근감소증 진단을 위해서 흉추와 요추의 영역별 슬라이스를 검출하기 위해서 CNN 구조의 EfficientNetV2를 전이학습하여 인공지능 모듈을 개발하였다. 인공지능 모듈은 전체 흉부 및 복부 CT 영상에서 Cervical, T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10, T11, T12, L1, L2, L3, L4, L5, Sacral 총 19 클래스를 검출하도록 하였다. Test 데이터셋을 사용하여 Confusion Matrix와 Grad-CAM으로 모델의 정확도를 시각화하여 보였으며 검증으로 인공지능 모듈의 정확성을 측정하였다. 끝으로 우리가 개발한 다기관 공동연구 지원플랫폼에 적용하여 시각화된 결과를 보였다.
프로그램 소스코드는 텍스트를 기반으로 하는 정보이며 동시에 논리 구조를 포함하고 있는 복잡한 구문의 집합체이다. 특히 소스코드의 규모가 수만 라인에 이르는 경우 구조적, 논리적인 복잡함으로 인해 기존의 빅데이터 시각화 기법이 잘 적용되기 힘들다는 문제가 발생한다. 본 논문은 소스코드가 갖는 구조적인 특징을 시각화하는데 있어 필요한 절차를 제안한다. 이를 위해 본 논문은 파싱 과정을 거쳐 생성된 추상구문트리를 대상으로 프로그램의 구조특징을 표현하기 위한 자료형의 정의, 함수간 호출관계를 표현한다. 이들 정보를 바탕으로 제어 정보를 네트워크 형태로 시각화함으로써 모듈의 구조적인 특징을 개괄적으로 살펴볼 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구의 결과는 대규모 소프트웨어의 구조적 특징을 이해하거나 변경을 관리하는 효과적인 수단으로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 실시간 운영체제(RTOS)를 모듈화 하기 위하여 그래픽 기반의 Aspect-Oriented Programming (AOP) 프레임워크를 제시한다. 기존의 컴포넌트, 객체 지향 방법론, 그리고 최근의 AOP들은 RTOS와 같이 많은 기능들이 복잡하게 연관된 소프트웨어를 모듈화 하는 데는 적합하지 않았다. 본 논문의 새로운 AOP 프레임워크는 다음과 같은 특징을 가지고 있다. 첫째, 클래스나 메소드의 단위를 넘어서서 구현되는 기능들이 어떻게 aspect로 모듈화 되는지를 시각적으로 보여준다. 또한 기존의 AOP와 같이 여러 aspect들을 이리저리 옮겨 다닐 필요 없이 한 곳에서 코드가 어떤 순서로 수행될 지 알 수 있도록 해 준다. 둘째, 코드를 삽입할 위치를 지정하는 단위를 메소드 단위보다 더 세밀하게 하여 메소드의 수행 중간에 특정 aspect를 위한 코드를 삽입할 수 있도록 하였다. 그래서 하나의 메소드에 여러 aspect가 복잡하게 관여하는 경우가 많은 RTOS를 디자인 할 때 특히 유리하다.
본 연구에서는 글자와 숫자를 기반으로 한 프로그래밍 자동 평가 시스템에서 그래프를 평가할 수 있는 그래프 평가 모듈을 설계 및 구현하였다. 그래프 평가 모듈의 평가 방법은 학습자가 제출한 코드와 모범 코드로 작성한 그래프, 평가 준거를 제시하는 자기 평가와 각각의 그래프 이미지를 배열로 변환하여 정답을 판정하고 오답일 경우 피드백을 제공하는 자동 평가이다. 그래프를 작성하는데 사용되는 데이터는 직접 입력하거나 외부 데이터를 불러올 수 있으며 평가할 수 있는 그래프 작성 방법은 matplotlib의 MATLAB 스타일이며 수학과 교육과정에서 제시된 그래프를 평가할 수 있다. 전문가 검토를 통해 평가 모듈의 내용 요소와 학습 가능성, 학습자의 요구에서 타당도를 갖춘 것으로 확인하였다. 본 연구에서 개발한 그래프 평가 모듈은 프로그래밍 자동 평가시스템 평가 영역을 확장하였고 학생들이 데이터 시각화를 익히는데 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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