위성데이터를 활용한 시계열 데이터는 다양한 분야에서 변화 탐지와 모니터링에 필수적인 자료로 활용되고 있다. 시계열 데이터 생성에 관한 선행 연구에서는 데이터의 통일성을 유지하기 위해 주로 단일 영상을 기반으로 분석하는 방식이 사용되었다. 또한 공간 및 시간 해상도 향상을 위해 다종 영상을 활용하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 시계열 데이터의 중요성은 계속해서 강조되지만, 데이터를 자동으로 수집하고 가공하여 연구에 활용하기 위한 산출물은 아직 제공되지 않고 있다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자가 설정한 지역의 위성정보를 자동으로 수집하고 시계열 데이터를 생성하는 기능을 제안한다. 본 연구는 한 종류의 위성영상뿐만 아니라 동일 지역의 여러 위성데이터를 수집하고 이를 시계열 데이터로 변환하여 산출물을 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위한 위성영상 자동 수집 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하면 사용자는 관심 있는 지역을 설정함으로써 해당 지역에 맞게 데이터가 수집되고 Crop되어 즉시 활용할 수 있는 데이터를 생성할 수 있다. 실험 결과로는 웹 상에서 무료로 제공되는 Landsat-8/9 OLI 및 Sentinel-2 A/B 영상의 자동 획득이 가능함을 확인하였으며, 수동 입력을 통해 별도의 고해상도 위성영상도 함께 처리할 수 있었다. 고해상도 위성영상을 기준으로 자동 수집 및 편집된 영상 간의 정확도를 비교하고 육안 분석을 수행한 결과, 큰 오차 없이 결과물을 생성할 수 있음을 확인했다. 이후 시계열 데이터 간 상대적 위치 오차 최소화 및 좌표가 획득되어 있지 않은 데이터 처리 등에 대한 연구 및 다양한 위성영상을 활용한 시계열 데이터 생성 기능 추가가 계획되어 있다. 위성영상을 활용한 시계열 데이터의 생성 방법이 정립되고, 국토위성, 농림위성과 같은 국내 위성정보를 이용한 시계열 데이터가 효과적으로 활용될 경우, 국토·농림·산업·해양 분야에서 다양한 응용 가능성이 기대된다.
본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.
최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.
본 연구에서는 퍼즐 기반 학습에서 이루어지는 초등정보영재의 컴퓨팅적 문제 해결 접근법을 분석함으로써 퍼즐 기반 학습의 체계적 개선을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 제약조건, 최적화, 확률, 통계, 패턴인식, 전략의 6가지 유형별 교육용 퍼즐을 구성하고 초등정보영재를 대상으로 퍼즐 기반 학습을 수행하였다. 또한 각 퍼즐 유형에 따른 학습자의 문제 해결 접근법을 확인하기 위해 사전 사후검사 결과의 정답률 및 정답자와 오답자의 문제 해결 접근법을 비교 분석하였다. 연구 결과, 각 퍼즐 유형별 빈번한 오류 발생의 원인인 몇 가지 양식 오류와 다양한 직관들을 확인하였으며, 오답자들은 '백트래킹', '동적 프로그래밍', '추상화', '모델링', '문제 축소'와 같은 컴퓨팅적 전략을 적용하지 못함으로 인해 완전한 해법에 도달하지 못한다는 것을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 퍼즐 문제 표현 방식의 개선, 인지적 피드백의 적시 제공, 퍼즐 기반 학습 지원을 위한 웹 기반 시스템 개발 등 퍼즐 기반 학습 개선 방안을 제안하였다.
본 연구는 Kolb의 학습양식 기반의 팀 조직 시스템의 프로토타입을 개발하는 데 목적이 있으며, 이러한 목적을 달성하기 위하여, 첫째, 시스템의 가치를 구현하기 위한 핵심아이디어와 핵심 활동, 활동을 지원하는 도구, 그리고 가이드라인 등에 대한 개발 전략을 도출하고, 둘째, 교수설계 구조모형을 바탕으로 하여 시스템을 설계한 후 인터페이스를 개발하는 것이다. 본 시스템에서 핵심적인 요소는 학습양식 검사를 통하여 효과적인 팀을 조직하는 것이다. 우선, 학습양식 검사를 통해 학습자가 자신이 선호하는 학습 환경이나 특징을 파악한 후, 다양한 학습양식을 가진 사람들이 팀을 구성하도록 한다. 팀 조직하기는 각 팀 구성원의 학습양식을 공개한 후, 이를 기준으로 하여 팀 구성원의 특성에 맞는 역할을 분담한다. 개발된 시스템의 가치와 효율성을 검증하기 위해 전문가들로 구성된 포커스그룹 인터뷰를 실시하여 시스템의 개선점을 도출한 후, 이를 반영한 최종 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 학습자들이 언제, 어디서나 학습양식 검사를 수행하여 즉시 결과를 제공받을 수 있고, 또한 학습양식 검사 결과를 바탕으로 다양한 성향을 가진 이질적인 구성원으로 팀이 자동 구성된다. 따라서 본 시스템은 불특정 구성원을 대상으로 한 웹기반 프로젝트학습에서 뿐만 아니라, 오프라인 공간에서도 활용할 수 있을 것이다.
한국 문화의 역사, 전통과 관련된 디지털 웹 문서가 증가하게 되었다. 하지만 창작자 또는 전통 문화와 관련된 소재를 찾는 사용자들은 정보를 검색해도 결과가 충분하지 않았으며 원하는 정보를 얻지 못하는 경우가 나타나고 있다. 이런 효과적인 정보를 접하기 위해서는 문서 분류가 필요하다. 과거에 문서 분류는 작업자가 수작업으로 문서 분류하여 시간과 비용이 많이 소비하는 어려움이 있었지만, 최근 기계학습 기반으로 한 자동 문서 분류를 통해 효율적인 문서 분류가 이루어진다. 이에 본 논문은 전통문화 콘텐츠를 체계적인 분류체계로 구성한 한민족정보문화마당 데이터를 기반으로 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발한다. 본 연구는 한민족정보문화마당 텍스트 데이터에 대해 단어 빈도수를 추출하기 위해 TF-IDF모델, Bag-of-Words 모델, TF-IDF/Bag-of-Words를 결합한 모델을 적용하여 각각 SVM 분류 알고리즘을 사용하여 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발하여 성능평가를 확인하였다.
표시점의 위치 및 고도를 표시하기 위한 기준점은 각종 측량에 유용하게 활용되는 장점을 가지고 있다. 그러나 기상 변화 및 지각 변화 등의 이유로 손 망실되는 사례가 급증하고 있으며, 무의미하게 방치되는 기준점이 늘어나고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존 측량기준점의 활용성을 극대화할 뿐만 아니라 기준점 주변의 각종 환경 데이터 수집과 주변 지역의 지각변동 감지 기능 등이 포함된 다목적 전자 측량기준점 시스템모니터링 S/W를 설계 및 구현한다. 제안하는 S/W는 S/W의 재사용성 및 확장성을 충분히 지원할 수 있도록 객체지향 모델링 기법을 이용하여 설계하고 구현한다. 본 S/W에서는 전자측량 기준점 관리자를 위한 GUI 뿐만 아니라, 웹 및 모바일 사용자를 위한 GUI를 지원한다. 제공하는 GUI에서는 전자 측량기준점의 손 망실 예방 및 지각 변동을 감지하기 위해 측위된 위치정보 및 각종 센싱 정보를 데이터베이스에 실시간으로 저장하고 분석할 수 있도록 각종 데이터를 위한 그래프 GUI 지원한다. 아울러 QR-Code 및 RFID 인식 기능도 포함되어 있다. 마지막으로, 자이로센서를 이용한 지각 변화 감지 및 GPS 위치 오차율을 확인하기 위해 성능평가 결과를 제시한다.
인터넷과 스마트폰 활용이 대중화되면서 사용자들은 다양한 방법과 미디어를 통해 언제 어디서나 정보시스템에 접근하여 필요한 서비스를 이용하는 다채널 환경에서 살고 있다. 이러한 서비스를 받는 과정에서 사용자는 본인임을 인증하는 사용자 인증 단계를 필수적으로 수행해야 하는데 대표적인 방식이 아이디 패스워드 인증 방식이다. 아이디 패스워드 기반의 사용자 인증 방식은 본인의 인증정보를 기억 후 키보드를 통한 입력만으로 인증이 가능하므로 타 인증 방식들과 비교했을 시 가장 편리하다는 평가를 받는다. 반면 현대 웹 서비스에선 요구하는 패스워드의 문자열 조합방식이 다르고 복잡성이 높은 엔트로피 값의 패스워드 설정만을 허용하고 있다. 이러한 복잡한 문자열로 구성된 패스워드는 사용자가 이용하고자 하는 서비스가 많을수록 개인정보 유출방지를 위해 주기적으로 패스워드 변경을 권고하기 때문에 이를 기억해야 할 사용자 인증정보의 개수도 비례하여 증가한다. 이러한 높은 엔트로피 값을 가지는 사용자의 인증정보를 시각 장애인이나 손사용이 불편한 사람 혹은 고령층이 일일이 기억하고 키보드 입력을 통해 사용하기엔 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 위와 같은 취약계층 및 일반 사용자에게 로그인 과정에서의 간편한 사용자 인증 방식 제공을 위해 구글 어시스턴트와 MFCC 및 DTW 알고리즘 그리고 화자 인증을 사용한 사용자 인증 방식을 제안한다.
본 논문에서 제안한 줄 없는 기타는 크게 레이저 현과 프렛, 음 합성 알고리듬과 프로세서로 구성된다. 레이저 현은 레이저 모듈과 포토다이오드를 이용하여 스트로크와 아르페지오를 표현할 수 있도록 하였고, 프렛은 전압 분배기를 이용하여 구현하였다. 몸통은 물리적 모델링 합성법을 이용하였기 때문에 줄 없는 기차에는 울림통의 역학을 하는 물리적인 몸통이 없다. 제안한 기타의 프렛은 실제 프렛을 동일하게 표현할 수 있어 기존의 코드 글러브를 이용한 로드 표현뿐 아니라 실제 기타와 같은 솔로 연주도 가능하다. 해머링 온, 풀링 오프, 슬라이딩과 같이 프렛 변화가 있는 연주음은 전압 분배기로부터 받은 프렛의 정보를 파라미터로 사용하여 합성한다. 연구법에 따른 음의 피치 변화는 디지털 도파관 모델에서 파동의 전파 속도 변화로 표현하였다. 이 합성 모델은 동일 프렛에서 현의 장력을 변화시켜 연주하는 비브라토 음도 합성 할 수 있다. 레이저 현과 프렛으로부터 받아들인 정보를 합성 알고리듬의 파라미터로 변환하여 기타 음을 생성하고 이를 실시간으로 출력할 수 있도록 TMS320F2812를 사용하였다. 웹에 공개한 동영상에는 제안한 알고리듬과 인터페이스를 이용하여 실시간으로 합성한 '아리랑' 연주를 볼 수 있다. 제안한 알고리듬이 피치 변화를 표현하는 기타 솔로 연주법에 효과적이고 줄 없는 기타로 실시간 연주가 가능함을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 국립중앙도서관에서의 매체 플랫폼 기반 자료의 수집 및 이를 적용하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위해 첫째, 국립중앙도서관을 포함한 국내 매체 플랫폼 기반 자료수집 현황 및 한계를 분석하였다. 둘째, 문헌조사를 통해 매체 플랫폼 기반의 디지털 콘텐츠 현황 및 유형을 조사하였다. 셋째, 해외 주요 도서관 사례에서 현재 국립중앙도서관 온라인 자료수집 지침에 포함되어 있지 않은 매체 플랫폼 기반의 자료 유형을 도출하고 해당 자료에 대한 정책을 검토하였다. 넷째, 연구결과를 기반으로 매체별 수집대상 및 범위 정의, 수집 방법 등 수집 개요(안)을 제시하였다. 다섯째, 수집 개요(안)을 적용하기 위한 다음의 방안을 제안하였다: 1) 매체 플랫폼 기반 자료수집의 명확한 법적 근거 마련이 요구된다, 2) 매체 플랫폼 기반 자료별 수집 지침 개발 및 제시가 필요하다, 3) 매체 플랫폼 기반 자료의 수집 도구 개발 및 인프라 구축이 필요하다, 4) 매체 플랫폼 기반 자료수집을 위한 유관기관과의 연계를 위해 소셜 미디어 수집대상 기관의 수집 허락과, 실감콘텐츠 제작 및 서비스 기관과의 연계 협력이 필요하다, 5) 매체 플랫폼 기반 자료의 서비스 활성화를 위해 이용 활성화를 위한 접근성 제고, 실감콘텐츠 등 e-deposit 시스템의 콘텐츠 확장성 및 사용의 용이성 제고, 그리고 실감콘텐츠 재현 공간 첨단화가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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