최근에 군에서 작전계획을 수립하는데 있어서 군사 지도 및 디지털지형정보를 이용한 지형공간 분석 및 판독은 필수적인 요소가 되고 있다. 이에 따라, 군의 작전계획 수립을 지원하는 각종 정보 체계에서는 보다 원활한 지형공간 분석 및 판독을 위해 신속한 지도화면 시현과 다양한 도식들의 제공을 위한 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 신속한 지도화면의 시현을 위해 래스터 지도를 타일링하여 3D 평면에 직접 매핑하는 방법을 제안하였고 다양한 도식들을 입체적으로 표현할 수 있게 하였다.
이 연구는 한국 조경에 컴퓨터가 도입된 이후 나타난 컴퓨터 테크놀로지의 관련 담론의 변화 과정을 검토하고자 한다. 첫째, 1990년대를 전후로 컴퓨터가 조경의 새로운 테크놀로지로 본격적으로 도입되면서 조경에 적합한 컴퓨터 소프트웨어 유틸리티를 프로그래밍하는 흐름이 나타났다. 이러한 컴퓨터 프로그래머로서의 조경가는 하나의 소프트웨어를 이용해 여러 분석과 설계 기법을 처리하는 방법을 탐구했고, 이때 조경의 다양한 분야와 상호 작용하려는 노력이 있었지만, 대체로 컴퓨터 테크놀로지는 수작업을 효율적으로 처리하는 도구로 이용되는 데 머물렀다. 둘째, 2000년대를 넘어서면서 경관의 프로세스를 시각화하는 테크닉인 맵핑과 다이어그램에 대한 담론이 출현했고, 이와 함께 사실적인 컴퓨터 투시도가 증가하면서 조경 그래픽이 중요해졌다. 그래픽 디자이너로서의 조경가는 조경 계획과 설계에 필요한 구체적인 테크닉의 실험에 주력했지만, 이때 컴퓨터는 주로 설계 결과물을 사실적으로 묘사하는 그래픽 제작에 이용되고, 상대적으로 경관의 형태를 디자인하는 실험은 적었다. 셋째, 최근 조경가는 경관의 다양한 성능을 모델링하고, 파라메트릭 기능을 활용하여 경관과 시설물의 형태를 디자인하는 경향이 나타나고 있다. 이러한 공간 디자이너로서의 조경가는 설계 과정에서 컴퓨터 모델링을 형태를 생성해내는 창의적 수단으로 활용하고 있다.
전자해도는 종이해도를 전자화한 공식 디지털 해도로서 선박의 안전항해를 위한 필수 데이터이나 전자해도의 특수한 엔코딩 포맷으로 접근이나 조작이 용이하지 못하다. 본 연구에서는 전자해도의 접근과 서비스를 보다 용이하게 하기 위한 전자해도 SVG(Scalar Vector Graphic) 변환 연구를 수행하였다. SVG는 인터넷 브라우징 환경에서 지도의 서비스를 위한 벡터 그래픽 포맷으로서 복잡한 GIS 매핑 시스템 및 클라이언트의 특별 시스템이 요구되지 않는다. 전자해도를 SVG를 변환함으로서 활용 방안은 다음과 같다. 첫째, SVG는 벡터 그래픽의 장점으로 인해 공간 검색이 용이하며, 둘째로 특정 GIS 시스템 없이 고 품질의 벡터 그래픽 및 주제도 작성이 가능하다. 셋째로 해상교통 정보와 연계된 SVG 정보 서비스는 템플릿으로 활용될 수 있으며 다양한 해상교통 정보와 결합된 새로운 정보 서비스가 가능해진다. 전자해도의 SVG 변환 기술 개발로 해양지리정보 표현에 많은 활용이 예상된다.
선박 안전항해를 위한 필수 데이터인 전자해도는 종이해도를 전자화한 공인 디지털 해도로서 IEC 8211이라는 특정 엔코딩 방식을 취하기 때문에 사용자의 조작이 어려운 특징이 있다. 본 연구에서는 전자해도의 조작과 응용서비스를 용이하게 하기 위한 전자해도 SVG(Scalar Vector Graphic) 변환연구를 수행하였다. SVG는 웹 환경에서 지도 서비스를 위 한 벡터 그래픽으로서 GIS 매핑시스템이나 고도의 기술이 요구되지 않는다. 전자해도를 SVG로 변환함으로서 첫째, 공간 검색이 용이하며, 둘째로 특정 GIS 시스템 없이 고 품질의 벡터 그래픽 및 주제도 작성이 가능하며, 셋째로 해상교통 정 보와 연계된 SVG 정보 서비스는 템플릿으로 활용되어 다양한 해상교통 정보와 결합된 새로운 정보 서비스가 가능해진다. 전자해도의 SVG 변환 기술 개발로 해양지리정보 표현에 많은 활용이 예상된다.
본 연구에서는 설계모델과 주물 응고의 유한차분법 기반 해석결과를 결합하여 가시화하는 새로운 방법을 제안하고 VR 디스플레이를 도입하여 입체 가시화함으로써 보다 효과적인 분석작업 환경을 제공한다. 먼저 기존 해석 소프트웨어를 사용하여 얻어진 응고해석 결과를 사각형 메쉬모델로 복원하여 복원모델의 모든 정점의 색이 해당 위치의 온도수치를 표현하도록 한다. 다음으로 설계모델의 모든 정점에 대해 가장 가까운 복원모델의 정점을 탐색함으로써 두 모델을 대응하고 대응점의 색을 설계모델 정점에 지정한다. 이때 설계 모델은 최소의 정점으로 모델의 형상이 이루어져 있어 정점의 분포가 복원모델에 비해 균일하지 않으므로 특정 임계값을 설정하여 삼각형 변의 길이가 이보다 큰 경우 정점을 추가함으로써 형태를 유지하는 메쉬 분할을 수행한다. 구현된 시스템은 설계모델 상에서 응고해석 데이터를 가시화함으로써 사용자가 분석객체 세부영역의 정확한 기하정보를 파악할 수 있으며 VR 디스플레이를 통해 실감나는 작업환경을 제공함으로써 보다 빠르고 효과적으로 문제발생여부를 판단할 수 있다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제12권4호
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pp.67-94
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2022
The paper aims to present a comparative analysis of scholarly research output in the fields of Library and Information Science (LIS) in India and South Korea. The Web of Science database was used to retrieve the bibliographic data of the Indian and South Korean LIS published documents during 2001-2020 and the indicators were included in the analysis: research productivity, publication-quality, most prolific authors, institutions and journals, "Annual Growth Rate (AGR)", "Compound Annual Growth Rate (CAGR)", "Relative Growth Rate (RGR)", and "Doubling Time (DT)". All types of documents such as articles, conference papers, book reviews, corrections, editorial materials, so on were included in the study. MS Excel, VOS viewer, and bibliometrix (R-tool) software were used for tabulation and mapping. The results show that South Korea placed the top in the overall output of LIS research publications during the last two decades. The Indian LIS research output, Annual Growth Rate (AGR), and Compound Annual Growth Rate (CAGR) were good compared to South Korean LIS publications. In addition, the South Korean LIS researchers' output has increased rapidly in terms of publications, citations, average citations. Gangan Prathap (India), Seyoung Lee, and Heejin Lee (SK) are the most prolific authors; Indian Institute Technology, Delhi and Yonsei University, Seoul are the most prolific institutions; and the Scientometrics journal was the most preferred journal by the Indian and South Korean LIS researchers during the study period. The results of this study are useful to administrators, policymakers, and academics. In addition, the scope of this study might include looking at research published by LIS scholars in India and South Korea, as well as examining all types of academic publications.
다차원 척도법(multidimensional scaling)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터 간의 유사성을 표현하는 방법이다. 이는 주로 자질 선정 및 데이터를 시각화하는 데 이용된다. 그러한 다차원 척도법 중, 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)은 긴 수행 시간과 큰 공간을 필요로 하기 때문에 객체의 수가 많은 경우에 대해 적용하기 어렵다. 이는 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기반한 $n{\times}n$ 상이도 행렬(dissimilarity matrix)에 대해 고유쌍 문제(eigenpair problem)를 풀어야 하기 때문이다(단, n은 객체의 개수). 따라서, n이 커질수록 수행 시간이 길어지며, 메모리 사용량 증가로 인해 적용할 수 있는 데이터 크기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 GPGPU 기술 중 하나인 CUDA와 분할-정복(divide-and-conquer)기법을 활용한 효율적인 다차원 척도법을 제안하며, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 객체의 개수가 많은 경우에 매우 효율적일 수 있음을 보인다.
Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.
본 논문에서는 XOR 연산을 위상 변조하여 만든 위상 변조 XOR(phase-encoded exclusive-OR) 연산이라는 개념을 기본으로 그레이 영상을 암호화 한 새로운 광 암호화 방법을 제안하였다 그레이 원 영상을 이진 영상들의 합으로 분리한 후 각각의 이진 영상들을 이진 무작위 영상들과 위상변조 XOR 연산 방법을 이용해 암호화하고, 이를 위상 변조하여 암호화된 데이터를 만들었다. 그리고 복호화에 필요한 키 데이터는 암호화 시 사용한 무작위 이진 영상들로 만든 무작위 그레이 영상을 위상 변조하여 구하였다 암호화된 데이터는 위상 변조로 인한 비선형성과 비가시적 특성을 가지므로 기본적으로 높은 정보보호의 특성이 있으나, 여기에 위상정보 자체를 암호화함으로써 보다 높은 수준의 정보 보호를 가능하게 하였다. 또한, 복호화 과정은 암호화 데이터와 키 데이터의 단순 곱과 기준파와 간섭을 이용하므로, 원 영상 복원 시 간단한 위상 시각화 시스템(phase-visualization system)으로 구현할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 구현 가능성과 타당성을 확인하였다.
최근 웹에서 지도(Map)를 이용한 Location based Services 기반의 다양한 위치정보시스템 활용이 점점 확대되고 있으며 에너지 절약을 위한 대안으로 전력 수요 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 같은 기계학습을 이용하여 전력 수요 데이터의 특성을 분석하고 예측하는 모듈을 개발하여 지역 단위별 전력 에너지 사용 현황과 예측 추세를 실시간으로 확인할 수 있는 오픈소스 기반 지도 서비스를 이용한 딥러닝 실시간 가상 전력수요예측 웹 시스템을 개발하였다. 특히 제안한 시스템은 LSTM 딥러닝 모델을 이용하여 지역적으로 전력 수요량과 예측 분석이 실시간으로 가능하고 분석된 정보를 가시화하여 제공한다. 향후 제안된 시스템을 통해 지역별 에너지의 수급 및 예측 현황을 확인하고 분석하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 산업 에너지에도 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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