국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.
최근 기후변화와 각 나라의 해양확보로 인하여 수산자원의 급감을 해결하기 위한 친환경 양식업이 부각되고 있다. 해양 양식업 작업의 편이성을 제공하기 위해 어업용 선박 크레인을 사용한다. 본 논문에서는 영상처리기를 이용하여 기본의 선박 크레인의 작업환경을 개선하고 영상장비를 통해 입력받은 작업영역의 영상정보를 모니터링 및 분석하여 영상을 최적화하고, 작업자에게 편리하고 높은 가시성을 갖도록 하는 실시간 영상 가이드 시스템을 제안한다.
도표로 작성된 양식 문서에서 도표의 레이아웃 해석에 필요한 그리드 라인을 추출하기 위해 다양한 필터링 또는 모폴로지 등의 방법을 사용하여 직선 성분을 선명하게 개선시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 도표의 직선 성분을 선명화하더라도 직선 내부에 절단 점들이 존재하거나 기울어진 경우에는 직선 추출이 어렵고 도표 셀들의 레이아웃을 논리적으로 표현하는데 여전히 어려움을 겪을 수 있다. 본 연구에서는 직선에 절단점들이 존재하거나 기울어져도 직선을 검출할 수 있는 라인 추적 알고리즘을 제안하였다. 이를 이용하여 그리드 라인을 추출하고 라인들의 교차점 및 셀 정보들을 찾아 도표의 구조를 분석할 수 있는 알고리즘을 마련하였다. 제안한 알고리즘을 실제 양식 문서 영상을 대상으로 실험한 결과 평균 0.41초 처리시간에 96.4%의 도표 구조를 분석할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 해양사고 처리 중 발생하는 인명사고 발생률을 감소시키고, 효율적으로 양식장을 관리하는 것을 전제로 카메라와 센서를 다기능 해양탐사 로봇에 적용하고자 한다. 현재의 양식장 관리 시스템은 수온 체크만 할 수 있게 되어있다. 이러한 시스템은 양식어에게 적합한 환경을 제공해주기 쉽지 않다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 해양 처리시스템과 양식 시스템 대신 카메라와 수온 센서, pH 농도 센서, 초음파 거리 센서, DC 모터, 블루투스 모듈을 적용한 다기능 해양탐사 로봇 기술을 제안한다. 기존의 시스템과는 다르게 안전하고 효율적으로 환경을 분석하고, 제어할 수 있다.
본 논문에서는 초 중등학교 종합정보관리 시스템을 개선하는 한 방법으로 장비관리 행정시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템에서는 시설 장비의 위치정보와 관리정보가 CAD 도면상에서 통합되어 양자간의 일관성이 보장된다. 구현된 장비관리 행정시스템은 AutoCAD 도면에 저장된 BOM 정보를 데이터베이스에 저장하는 기능, 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 장비의 각종 현황을 조회할 수 있는 기능, 구매요청서를 작성하는 기능, 작성된 구매요청서를 행정라인에서 전자결재하는 기능, 구매요청서를 공문서 양식으로 인수하는 기능 등을 포함하고 있다.
기업가정신 연구 영역에 있어서 가장 중요한 핵심은 창업이며 창업이 이루어지기 위한 행동이 초점이다. 기존의 연구들은 대부분 창업의도의 형성에만 국한되어 있으며 창업행위, 구체적으로 초기 기업가적 행동에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기업가적 과정을 창업의도에서 초기 기업가적 행동인 창업잉태과정으로 규정하고, 이 과정에서 잠재적 창업가들의 정보를 처리하는 사고방식인 인지양식의 조절효과를 규명하는 것과 환경적 요소들 중 창업에 대한 지각된 장벽과 지각된 지원 역시 초기 기업가적 행동에 영향을 미치는 과정에서 인지양식의 조절효과를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 잠재적 창업가에 대하여 본 연구는 창업교육과정을 이수하고 있는 대학생들을 선정하였고 설문조사를 실시하여 총 367부의 표본을 확보하고 PLS 구조방정식을 적용시켜 가설을 검정하였다. 분석결과, 창업의도, 인지적 계획양식, 인지적 창의양식, 지각된 지원은 초기 기업가적 행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 가설검정의 대상인 인지양식의 조절효과에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 창업의도와 초기 기업가적 행동 간의 영향관계에 있어서 인지적 계획양식은 유의한 조절효과를 미치지 못하였으며 인지적 창의양식은 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 장벽과 초기 기업가적 행동 간의 영향관계에 있어서 인지적 계획양식은 유의한 조절효과를 미치지 못하였고, 인지적 창의양식은 유의한 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 지원과 초기 기업가적 행동 간의 영향관계에 있어서 인지적 계획양식은 유의한 정의 조절효과를 미쳤으며 인지적 창의양식은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 침식, 골격화의 2단계를 적용하여 기종의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켜 문자를 인식하는 알고리즘을 제안한다.
기계학습은 효율적이고 정확한 재사용을 위해 지식을 재구성한다. 본 논문은 이미 알려진 학습 객체들로부터 지식을 추출하는 '예제에 의한 개념학습 방법에 관한 연구이다. 대부분 학습 시스템은 처리와 표현에 대한 제약으로 인해 학습 결과를 새로운 객체에 적용할 때 효율성과 정확도가 기대에 못 미치는 경우가 있다. 본 논문에서는 ID3의 바이어스에 대해 조사하고, 다양한 표현 양식을 통해 보다 정확하고 학습적으로 이해하기 쉬운 분류 방법을 제안한다.
본 논문에서는 수산업을 주산업으로 하고 있는 통영지역의 정보활성화에 대하여 연구하였다. 그리고 정보의 효용가치를 극대화시키기 위한 방안으로 해양정보망, 수산정보망, 수산유통정보망 등 세 가지의 네트워크 모델을 제시하였다. 해양정보망에서는 해양환경 및 해양생물의 정보화에 대해서, 수산정보망에서는 어업 및 양식업의 정보화에 대해서, 수산유통정보망에서는 양식 및 일반 어류유통의 정보화에 대한 방안을 제시하였다. 각 정보망에서 수집된 자료는 실시간으로 처리하여 최종 사용자가 항상 최신의 자료를 사용할 수 있도록 Web 기반에서의 서비스를 구현하였다.
본 논문에서는 수산업을 주산업으로 하고 있는 통영지역의 정보활성화에 대하여 연구하였다. 그리고 정보의 효용가치를 극대화시키기 위한 방안으로 해양정보망, 수산정보망, 수산유통정보망 등 세 가지의 네트워크 모델을 제시하였다. 해양정보망에서는 해양환경 및 해양생물의 정보화에 대해서, 수산정보망에서는 어업 및 양식업의 정보화에 대해서, 수산유통정보망에서는 양식 및 일반 어류유통의 정보화에 대한 방안을 제시하였다. 각 정보망에서 수집된 자료는 실시간으로 처리하여 최종 사용자가 항상 최신의 자료를 사용할 수 있도록 Web 기반에서의 서비스를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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