• 한국측량학회지
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• 제27권6호
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• pp.649-658
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• 2009

최근 지능형 미래의 도시공간구축을 위해 유비쿼터스 개념을 적용한 u-City, u-Ecocity 등의 새로운 도시계획의 패러다임의 등장은 도시영역에 대한 고품질의 3차원 공간정보를 필요로 하고 있다. 최신 GIS응용 기술을 기반으로 하여 3차원으로 모델링된 도시 규모의 방대한 영역에 대한 다양한 형식의 공간정보를 통합하여 가시화 및 공간정보 검색 및 분석, 평가를 위한 솔루션을 포함하는 다차원 공간영상정보 시스템을 구축하고자 하는 것이 목적이다. 기존의 3차원 도시모델링의 한계를 극복하기 위한 방안으로 항공 라이다(LiDAR) 데이터를 이용하여 실사용자들의 요구사항을 충분히 반영할 수 있도록 시스템의 활용도를 높여 도시 시설물의 고품질, 고해상도의 현실감있는 3차원 가상 도시환경 구축을 목표로 공간정보의 통합, 가시화, 활용기능 생성을 연구의 범위로 한다. 속성 및 기호로 구성된 표준형식의 공간정보에 위성영상 및 항공사진을 매쉬업하여 실제 세계와 최대한 흡사한 가상의 도시환경을 재현하여 조망 및 일조권 분석은 물론 도시의 각종 행정업무 및 의사결정을 지원할 수 있는 분석기능과 활용기능을 제공할 수 있도록 구축한다.

• 생명과학회지
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• 제18권4호
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• pp.565-571
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• 2008

생물정보학의 발전으로 다양한 형태의 생물정보가 컴퓨터 프로그램에 의해 양산되고 있다. 단순한 서열간의 비교나 작은 규모의 자료를 처리하기 보다는 다각화된 정보와 대규모의 생물정보를 취급하고 있다. 그 중에서 시각화와 annotation를 위한 도구개발은 지난 10년간 많은 연구가 되고 있는 분야이다. 그럼에도 일반화된 도구 개발은 생물정보의 다양성과 사용자 요구의 다양화로 인해 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전체간 알려진 정보와 다중 관계 그래프를 이용하여 이를 annotation하고 시각화하는 GenoVA 시스템을 제안한다. 다중 정렬을 위한 몇 개의 프로그램이 존재하지만 그 방법들이 서열내의 복잡성 때문에 많은 정보가 누락된다. 따라서 제안된 방법에서는 pairwise alignment를 확장하여 모든 유전체간 비교를 통해 연관성 도출한다. 유전체간 보존되는 영역의 빈도수와 BLAST 점수가 높은 것을 블록노드라 하고 이들 간의 연관관계를 다중 관계 그래프로 표현하였다. 또한 GenoVA는 알려진 정보, COG, 유전자를 시각화하고 다중 관계 그래프의 한 영역을 중심으로 클러스터링된 경로를 계층적으로 보여주었다. 이때 누락되거나 알려지지 않은 유전자나 다른 annotation정보 추출할 수 있다. 본 논문의 실험을 위해 열 개의 박테리아 유전체가 사용되었고 시각화와 annotation을 위한 자료로 활용하였다. GenoVA는 새로운 유전체에 대한 개략적이고 전산적 annotation을 직관적이고 편리하게 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.30-31
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• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.195-199
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• 2009

증강현실 기술은 실제 환경에 컴퓨터로부터 생성된 가상 데이터를 실시간으로 덧씌우는 기술을 말하며, 이는 지리정보의 가시화 같은 작업에 매우 큰 잠재력을 갖고 있다. 하지만 지금까지 연구된 이동형 증강현실 시스템은 사용자의 위치를 파악하기 위해 GPS(Global Positioning System)를 사용하거나 마커를 현장에 붙이는 방식을 사용하였다. 최근 연구들은 마커를 사용하지 않는 방법을 지향하고 있으나 많은 제약을 갖고 있다. 특히 실내의 경우는 GPS정보를 사용할 수 없기 때문에 실내 위치파악을 위해서는 좀 더 복잡한 문제들을 해결할 수 있는 새로운 기술이 필요하다. 최근 무선(RF, Radio Frequency)기반의 실내 위치 추정 연구가 활발히 수행되고 있지만, 이 또한 다량의 센서와 인식기를 설치해야한다는 제약이 존재한다. 본 연구에서는 한 대의 카메라를 사용하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리듬을 이용한 위치 추정기법을 제시하였으며, 추정된 위치를 이용하여 증강현실을 통한 정보 가시화 프로그램을 개발하였으며 이를. 향후 실내외 seamless 연동이 가능한 모바일 u-GIS (Ubiquitous Geospatial Information System) 시스템에 적용할 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.27-32
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• 2007

도시의3차원적인 성장 및 건물의 대형화, 복잡화에 따라 3차원 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 이와 더불어 위치기반안내, 경로탐색 또는 비상탈출 등과 같은 유비쿼터스 컴퓨팅의 기초데이터로써 3차원 GIS의 활용에 대한 관심 또한 증가하고 있다. 반면에 대부분의3차원 모델링 기술은 건물이나 지형의 시각적인 표현에 초점을 맞추고 있으며 공간분석에서 요구되는 위상구조는 갖고 있지 않다. 본 연구에서는3차원 모델에 위상구조를 적용하는 방법으로 2차원 GIS와 3차원 모델의 연동을 제시하고자 한다. 3차원 모델의 공간별로 분리된 객체를 상응하는 2차원 GIS 레이어의 피쳐와 데이터베이스의 레코드를 통해 연계하고 이로써 3차원 객체간의 관계를 정의하였다. 또한 2차원과 3차원이 연동된 건물모델의 복도네트워크를 구축하였다. 마지막으로 연동된 3D모델을 이용하여 건물내부에서 최적 경로분석을 몇 가지 시나리오를 통해 실시하였다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제29권6호
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• pp.642-647
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• 2018

Gas compressors are mostly driven by motors. It is important to measure the power of motors to evaluate their power efficiency, because the mechanical loads of gas compressors are always varied. In order to measure the power given to the driving motors, the torque should be measured. Manufacturers of compressors usually use the torque data to calculate the compressors qualities such as power consumption, efficiencies and failures. In general, measurements for the shaft torque of the compressors have been based upon contact types, strain gauges. In the cases of larger compressors, the contact type of strain gauges have several disadvantages such as large size and high cost. In this study, a relatively inexpensive and simple torque sensing technique that is not restricted to shaft diameter is introduced using visualization technique. Particle image velocimetry (PIV) has been adopted to complete non-contact torques measurements for rotating motors. In order to compare the performance of the newly constructed torque measurement technique, torque measurement by a transducer based on MEMS technology has been performed simultaneously during experiments.

• Spatial Information Research
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• 제18권1호
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• pp.57-67
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• 2010

최근까지 도시시설물 관리를 위해 활용된 GIS 기술은 주로 2차원 기반의 GIS 기술이었다. 하지만 도시시설물은 3차원 공간상에 존재하며 이를 2차원으로 추상화시키면 정보의 손실이 일어나게 된다. 또한 도시 공간 내에 점차 시설물의 수가 증가하고 있고 대부분의 도시시설물이 지하공간에 위치하기 때문에 2차원 기반의 시스템에서 도시 내 모든 시설물의 정보를 통시에 파악하고 관리하는 것이 어려워지고 있다 본 논문에서는 멀티 텍스처 기법을 이용한 다차원 도시시설물 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3차원 상에서 도시시설물을 가시화하여 데이터의 손실을 줄이고 정보의 가독성을 높이며, 2차원 벡터 데이터의 3차원 라스터 변환을 통한 가시화 기법을 개발하여 다양한 2차원 GIS 의 공간분석 결과를 3차원 데이터와 동시에 활용할 수 있도록 한다. 또한 3차원 데이터를 처리하는 경우에 시스템의 속도 및 성능이 저하되어 활용 효율성이 떨어지는 문제를 해결하기 위하여 다중 스레드 프로세스를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 기술은 기존에 텍스처를 통해 보여주던 센서의 상태정보를 3차원 영상, 시설물 데이터와 함께 시각정보로 표출함으로써 직관적인 시설물 모니터링이 가능해졌다는데 의의가 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.17-25
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• 2020

본 논문은 비정렬 격자에 대한 광선투사 수행의 전처리 과정 중 하나인 셀 사이 연결정보 추출에 대한 멀티코어 CPU 기반 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 직렬처리 알고리즘을 단순히 병렬화하였을 때 발생하는 동기화 문제를 확인하고, 이를 해결할 수 있는 3-단계 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 각 단계 내에서의 스레드 간 동기화를 제거함으로서 병렬처리 효율을 높인다. 또한, 연결정보 추출 알고리즘의 핵심 연산인, 삼각형 중복 검사 과정의 메모리 접근에 대한 공간적 지역성을 높이고 캐시 활용 효율을 향상시킨다. 본 연구는 나아가, 스레드 마다 자체 메모리 풀을 사용하게 함으로서 병렬처리 효율을 더욱 높인다. 본 연구의 효용성을 확인하기 위해, 제안하는 알고리즘을 두 개의 옥타코어 CPU를 가지는 시스템에 구현하고 세 개의 비정렬 격자 데이터에 적용하였다. 그 결과, 제안하는 병렬처리 알고리즘은 스레드 수 증가에 따라 지속적으로 성능 향상을 보여주었다. 또한, 32개 스레드(물리코어 16개)를 사용하여 기존 직렬처리 알고리즘 대비 최대 82.9배 높은 성능을 보여주었다. 이는 제안하는 알고리즘의 높은 병렬처리 확장성 및 캐시 활용 효율 개선 효과를 증명하며, 대용량 비정렬 격자 처리에 대한 적합성을 보여주는 결과다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.509-516
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• 2001

생명 과학의 발전과 많은 게놈(genome) 프로젝트의 결과로 여러 종의 게놈 서열이 밝혀지고 있다. 생물체의 서열을 분석하는 방법은 전역정렬(global alignment), 지역정렬(local alignment) 등 여러 가지 방법이 있는데, 그 중 하나가 k-mer 분석이다. k-mer는 유전자의 염기 서열내의 길이가 k인 연속된 염기 서열로서 k-mer 분석은 염기서열이 가진 k-mer들의 빈도 분포나 대칭성 등을 탐색하는 것이다. 그런데 게놈의 염기 서열은 대용량 텍스트이고 k가 클 때 기존의 온메모리 알고리즘으로는 처리가 불가능하므로 효율적인 자료구조와 알고리즘이 필요하다. 스트링 B-트리는 패턴 일치(pattern matching)에 적합하고 외부 메모리를 지원하는 좋은 자료구조이다. 본 논문에서는 스트링 B-트리(string B-tree)를 k-mer 분석에 효율적인 구조로 개선하여, C. elegans 외의 30개의 게놈 서열에 대해 분석한다. k-mer들의 빈도 분포와 대칭성을 보여주기 위해 CGR(Chaotic Game Representation)을 이용한 가시화 시스템을 제시한다. 게놈 서열과 매우 유사한 서열 상의 어떤 부분을 시그니쳐(signature)라 하고, 높은 유사도를 가지는 최소 길이의 시그니쳐를 찾는 알고리즘을 제시한다.