달 현지 탐사를 위해 무인 이동체가 활용되고 있으며, 달 지상 관심 지역의 지형 특성을 정확하게 파악하여 실시간으로 정보화 하는 작업이 요구된다. 하지만, 정확도 높은 지형/지물 객체 인식 및 영역 분할을 위해서는 다양한 배경조건의 영상 학습데이터가 필요하며 이러한 학습데이터를 구축하는 과정은 많은 인력과 시간이 요구된다. 특히 대상이 쉽게 접근하기 힘든 달이기에 실제 현지 영상의 확보 또한 한계가 있어, 사실에 기반하지만 유사도 높은 영상 데이터를 인위적으로 생성시킬 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 가용한 중국의 달 탐사 Yutu 무인 이동체 및 미국의 Apollo 유인 착륙선에서 촬영한 영상을 통해 위치정보 기반 스타일 변환 기법(Style Transfer) 모델을 적용하여 실제 달 표면과 유사한 합성 영상을 인위적으로 생성하였다. 여기서, 유사 목적으로 활용될 수 있는 두 개의 공개 알고리즘(DPST, WCT2)를 구현하여 적용해 보았으며, 적용 결과를 시간적, 시각적 측면으로 비교하여 성능을 평가하였다. 평가 결과, 실험 이미지의 형태 정보를 보존하면서 시각적으로도 매우 사실적인 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 실험의 결과를 바탕으로 생성된 영상 데이터를 지형객체 자동 분류 및 인식을 위한 인공지능 학습용 영상 데이터로 추가 학습된다면 실제 달 표면 영상에서도 강인한 객체 인식 모델 구현이 가능할 것이라 판단된다.
수자원분야에서 DEM을 활용한 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 특히 지형 및 수문분석의 기초가 되는 유역과 하천 추출은 GIS 분석에서 일반화되어 있다. 그러나 경사가 완만한 지형에서는 가늘고 긴 슬리버 폴리곤 형태의 유역이나 직선형태의 하천이 추출되므로, 활용측면에서 비 효율적이다 본 연구에서는 완경사지역에서 발생하는 비정상적인 유역과 하천을 효과적으로 추출하기 위해, 하천을 중심으로 완충구간을 설정한 후 점진적인 표고변화를 적용하였다. 특히 점진적인 표고변화를 부여하기 위해 보로노이 다이어그램(Voronoi Diagram)을 활용한 등거리 할당모형을 적용하였다. 또한 추출한 하천인식 DEM과 원시 DEM을 이용하여 유역 및 하천을 추출한 후, 완경사 지역에서의 유역 및 하천의 형태를 상호 비교함으로서 본 연구의 효용성을 평가하였다.
본 연구는 진경산수화를 토대로 한국의 산악과 산천지형, 색(色), 광(光), 인간행태 등을 분석하여 지역적인 풍토경관을 해석해 보고자 하는 시론적 고찰이다. 근대 이후 적극적 국토개발의 원인으로 변형된 지형과 달라진 생활상 등을 살펴봄을 통해 우리의 본래적인 풍토경관을 이해하는 것에 주안점을 두었다. 현재는 옛 모습을 찾아보기 어려운 서울과 한강변의 주변지역은 원지형과 경관, 일기와 기후 등의 자연현상, 인간행태 등과 연관된 해석에 주목하였고, 지금도 일반에게 완전히 개방되지 않은 금강산 등지는 과거에 이를 대했던 인식의 풍토에 중점을 두었다. 지형지물의 모습과 일기, 시절 등을 통틀어 나타나는 경관을 종합적으로 분석하기 위해 풍토라는 개념을 들어 기술하였다. 이에 실재하는 한국의 산천 모습을 주로 담고 있는 겸재 정선의 진경산수화를 시각적 사료로 활용하였다. 다만 전작을 대상으로 하지 않고, 각 지역의 특징적인 장면을 담고 있는 "경교명승첩(京郊名勝帖)", "해악전신첩(海嶽傳神帖)" 등 그 주제와 장소별로 대상을 달리하는 작품군 중 대표성이 있는 사례를 활용하였다. 그 결과, 한국의 옛 풍토경관은 다양한 산악지형에 적응해 가던 생활모습이 담긴 풍경이며, 산을 대하던 인식의 풍토가 함께 반영된 정경(情景)이라 여겨진다. 이는 국토의 대부분이 산으로 이루어져 필연적으로 산악지형과 연관되어온 삶의 방식과도 관련이 있고, 이러한 환경적 요인은 풍토경관의 모티브가 되었다고 본다.
본 논문에서는 주행 중에 보행자의 인식 및 추적을 위해서 차량에서 촬영된 영상정보를 이용하여 주변의 보행자를 찾고, 사고 위험성이 있는 보행자를 인식하기 위해서 보행자 파악 및 보행자와의 거리를 측정하기 위한 연구를 하고자 한다. 본 논문에서는 차량에 정착된 카메라를 통한 보행자 인식 기술에 대해 연구 하였다. 제안한 방법은 보행자 인식 단계에서 Cascasde HOG, Haar-like 알고리즘을 적용하였고, 추적 단계에서 칼만 필터와 클러스터링 기법을 결합하여 실시간으로 보행자를 인식 및 추적하였다.
3차원 지형공간정보체계에 대한 관심의 증가와 함께 도심지의 3차원 모델링에 관한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 단색영상을 용하여 영역기반정합이나 형상기반정합을 실시하던 기존의 3차원 모델링 기법은 오정합이 많이 발생할 수 있으며, 모델링에 소요되는 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 3D 모델링에 대한 접근법의 하나의 단계로서 컬러영상으로부터 경계정보와 색상정보를 활용하여 동일건물을 인식하는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 경계정보에 대해서는 보완된 Hausdorff 거리 개념을 사용하였으며, 색상정보에 대해서는 수정된 컬러 인덱싱 기법을 사용하였다 IKONOS영상을 사용하여 실험을 실시한 결과 두 가지 정보를 각각 단독으로 사용하는 경우 보다는 두 가지 정보를 조합하여 사용하는 경우 인식이 보다 효과적으로 이루어지는 것을 확인할 수 있었다.
각 나라 자동차 엔진메이커들은 그 나라의 기후, 환경, 도로사정 등 그 중요도에 따라 독자적인 성능규격을 실시하고 있으며 특히 우리나라도 기후, 지형 및 사용연료인 디젤유황함량 등의 조건에 맞는 공동의 독자적인 엔진 test method 및 규격제정이 필요한 시기가 도래하였다고 보며, 국내 자동차 메이커들이 전 세계로 수출하는 과정에서 그 해당나라의 엔진요구 규격을 잘 인식하고 자동차수출에 따른 AS 및 오일추천을 정립하여, 오일에 의한 엔진트러블 등을 방지해야 할 것이며, 국내에 유럽 및 일본식 엔진이 70~80% 시장성을 갖고 운행되고 있다는 점을 인식하여 그 적합한 유럽의 CCMC 규격과 유럽의 유명 자동차메이커의 규격에 대해 잘 알아야 할 것이며, 엔진오일의 성능등급에 대한 잘못된 인식과 오일선택으로 고가 차량의 엔진트러블 및 잦은 수리로 소비자나 국가적으로 경제적 손실의 발생을 방지하는 디젤엔진오일의 올바른 선택과 요령을 정리하였다.
오늘날 모든 물체에 컴퓨터가 내장되어 언제 어디서나 사용자에게 적절한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 컴퓨팅 개념이 대두되고 있다. 그래서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 사용자 중심의 환경이나 주변 상황으로부터 획득한 컨텍스트를 분석하기 위해서 상황 인식(Context-awareness) 시스템이 필요하다. 이 시스템은 센서로부터 취득한 컨텍스트, 즉 하위 레벨의 컨텍스트로 부터 통합, 추론, 그리고 학습을 통해서 상위 레벨의 컨텍스트를 생성해야 한다. 그러나 기존의 상황 인식 시스템은 다양한 타입의 처리할 수 없고 사용자의 선호도나 흥미도를 고려하지 않은 제한점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어를 위한 다양한 센서들로부터 다양한 타입의 컨텍스트를 처리할 수 있는 생성할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 변화하는 주변 환경에 따라 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있도록 센서된, 통합된, 추론된, 그리고 학습된 컨텍스트를 생성할 수 있도록 설계하였다.
본 연구는 기존의 지도 도식을 분석하여 편리한 지도제작과 쉬운 지도 특성 인식, 자동지도제작율 향상 등을 위해 연구하였다. 이를 위해 수치지도 Ver 2.0(1/5,000)을 가지고 수행하였으며, 지도제작에 필요한 정보를 수치지도 및 지형도에서 획득하고, 지도 도식은 현재의 지형도 도식규정에서 표현하는 정보를 비교 $.$분석하여 지도제작 자동화에 유리하면서 기존 지형도와 유사한 형태, 단순 $.$명료한 형태의 도식이 되도록 고안하였다. 본 연구의 지도제작 자동화처리 결과 약 7%의 자동화율이 향상되었으며, 대상물 특성에 가까운 도식을 고안하여 지도특성을 쉽게 파악할 수 있도록 하였다.
도시의 환경문제가 인구와 시설의 증가에 의해서 점점 더 심각해짐에 따라 도시내 산림을 도시에서 가장 중요한 부분으로 인식하고 있다. 따라서 본 연구에서는 대전지역에서 도시내 또는 도시외곽에 위치한 산림을 합리적으로 관리하고 이용하기 위한 기본적 분석 단계로서 산림지역의 지형환경을 Landsat - 5 TM데이타와 수치지형자료를 이용하여 분석하였다. Landsat - 5 TM의 영상자료로부터 산림지역을 추출하였고, 수치지형자료를 이용하여 표고, 경사도, 주경사향의 분포를 분석하였다. 영상자료로부터 추출한 산림지역에서 특히 보문산, 봉산, 갑하산, 식장산과 계족산의 5개 지역을 대상으로 지형환경 분석이 이루어졌다. 대전지역에서 산림지역이 차지하는 면적비율은 55.1%로 도심지역보다 약 5배 많은 며적이다. 전체 산림지역의 표고 분포는 200m 이하가 70.8%이고, 400m 이상은 4.8%이다. 5개 지역에서 계족산은 100~200m 지역의 전체의 45.7%, 보문산은 300m 이하 지역이 92.4%이다. 갑하산과 식장산에서 300m 이상되는 지역은 각각 20.4%와 46.6%이다. 도시내에 위치하고 있는 봉산을 제외하고 모든 지역에서 50% 이상이 경사 20$\circ $ 이상의 급경사지로 구성되어 있다. 특히 식장산에서는 30$\circ $ 이상의 절험지가 35.2%나 분포하고 있다. 식장산과 갑하산은 보문산, 계족산보다 고도, 경사도 변화가 심한 것으로 나타났다.
실내 위치인식 기술은 유비쿼터스 구현의 기반이 되는 중요기술요소 중 하나이다. 특히 병원의 환자 관리, 실버타운의 노인관리, 스마트 홈의 구현을 위해서는 실외의 광역범위보다는 실내에서의 사용자 위치인식에 대한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선랜기기 및 통신기술을 이용한 실내 위치 인식 시스템의 설계 구현에 관해 기술한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 무선랜의 전파신호강도(Received Signal Strength Indication, RSSI)를 이용한 삼변측량 기법을 이용하였다. 구현될 시스템은 무선랜기기와 지형 맵핑서버, Access Point(AP)로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제 환경에서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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