수치지도를 최신의 데이터로 갱신하기 위한 방법론 중 건설도면을 이용하는 경우 CAD 데이터에서 필요한 객체를 추출하는 과정이 필요하다. 하지만 건설도면에 존재하는 가상좌표로 이루어진 연속객체를 활용하기 위해서는 선결조건으로 각 도면마다 분리되어진 객체를 접합하고 좌표를 부여하는 과정이 필요하다. 이를 위해서는 합리적으로 도면의 신축보정 및 축척 간 접합 등을 처리할 수 있는 기법의 개발과 CAD 좌표에서 실좌표로 변환하기 위한 방법론의 개발이 무엇보다 중요한 과정이라 할 수 있다. 본 연구는 SOC 건설 도면 중 준공도면으로 이루어진 도면 특히, 가상좌표계로 구성되어진 도로의 종평면도에 존재하는 객체들의 변환 및 활용을 위한 도면 간 접합을 2차원 등각사상변환방법과 부등각사상변환방법을 도입하여 수행하였다. 이를 위해, 도면간 이음선과 좌표경계선의 교차점을 접합점으로 하여 2차원 변환계수를 추출하고 이를 접합한 후 도면에 명시된 기준점을 이용 CAD좌표계에서 실좌표계로의 좌표변환방법을 시도하였다. 그 결과 도면접합에는 2차원 등각사상변환방법이 좋은 결과를 나타내었으며 실좌표계로의 변환은 2차원 부등각사상변환이 좋은 결과를 보여주었고, 변환 후 위치오차는 수치지도 작성내규를 만족하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 방법론은 추후 건설도면을 이용한 수치지도 갱신에 있어 활용가능성이 높을 것으로 기대된다.
인터넷의 성장으로 인해 반구조적인 문서의 표준인 XML 문서의 사용이 증가하고 있고 이에 따라 XML 문서의 통합과 검색을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 효율적인 문서의 통합과 검색을 위한 기초 작업은 유사 구조의 XML 문서를 클러스터링 하는 것이다. 기존 연구의 XML 문서 클러스터링에서는 문서간의 구조적 유사도를 이용하여 클러스터를 생성한다. 그러나 이러한 방법은 문서간의 구조적 유사성외 정확한 측정 기준을 만들기 어렵고, 반복적인 유사도의 비교로 인해 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 논문에서는 많은 데이타에도 유연하게 적용할 수 있는 트랜잭션 데이타를 위한 클러스터링 알고리즘을 적용하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 방법은 하나의 DTD나 XML 스키마를 공유하는 문서 집합이 아닌 스키마가 없는 다양한 구조의 XML 문서들을 대상으로 공통 구조를 이용한다. 공통 구조를 이용하기 위하여 XML 문서의 트리 모델에서 구조를 분리하여 빈발 구조를 추출하고 이를 기반으로 클러스터링을 수행한다. 아울러, 기존 연구와의 비교 및 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 보인다.
본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.
충남 천안과 아산지역의 공동체적 발전을 위해 지역혁신체계적 접근이 필요하다는 인식하에서, 두 지역의 혁신주체들을 대상으로 공동발전에 관한 설문조사를 실시하였다. 천안-아산지역에 근무하는 지역의 지도층 인사들은 천안-아산지역의 공동발전을 위한 노력이 필요하다는데 공감하고 있으며, 천안시-아산시의 합병과 같은 현실적인 대안을 제시하고 있으나 동시에 천안-아산지역의 접경지역 공동개발과 공동체적인 산업개발 및 육성에도 많은 관심을 나타내고 있다. 천안-아산 지역이 공동발전을 위해 공무원 집단이 가장 큰 역할 해야 할 것으로 주문하고 있으나 그에 따른 실망도 큰 것으로 나타나고 있으며, 시민단체와 교수집단의 역할에 대한 기대가 상대적으로 높게 나타나고 있다. 이러한 설문결과를 바탕으로 본 연구는 인접지역의 공동체적 발전을 위한 공동 지역혁신체계구축을 위한 3단계를 제안하고 있다.
단어 사이의 의미적 유사성은 많은 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들면 컴퓨터 언어학, 인공지능, 정보처리 분야이다. 본 논문에서 우리는 단어 사이의 의미적 유사성을 측정하는 문서 내의 단어 가중치 적용 방법을 제시한다. 이 방법은 워드넷의 간선의 거리와 깊이를 고려한다. 그리고 문서 내의 정보를 기반으로 단어 사이의 의미적 유사성을 구한다. 문서 내의 정보는 단어의 빈도수와 단어의 의미 빈도수를 사용한다. 문서 내에서 단어 마다 단어 빈도수와 의미 빈도수를 통해 각 단어의 가중치를 구한다. 본 방법은 단어 사이의 거리, 깊이, 그리고 문서 내의 단어 가중치 3가지를 혼합한 유사도 측정 방법이다. 실험을 통하여 기존의 다른 방법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 방법에 대비하여 성능의 향상을 가져왔다. 이를 통해 문서 내에서 단어의 가중치를 문서 마다 구할 수 있다. 단순한 최단거리 기반의 방법들과 깊이를 고려한 기존의 방법들은, 정보에 대한 특성을 제대로 표현하지 못했거나 다른 정보를 제대로 융합하지 못했다. 본 논문에서는 최단거리와 깊이 그리고 문서 내에서 단어의 정보량까지 고려하였고, 성능의 개선을 보였다.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the purpose of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the rap junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model construction and verification for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained : ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junctions of freeway. ⅲ) The delay-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed : O$\_$d/〈9% and O$\_$d/$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/$\geq$9%, but lowly for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/〈9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were thought to be a little higher explanatory for the delay prediction under O$\_$d/〈9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
우리나라에 대학교육이 시작되고 지금의 발전된 대학들의 모습이 있기까지는 많은 변화가 있었다. 디자인 교육도 해방직전부터 시작하여 지금에 이르기까지 많은 변화 속에 다양한 전공들이 생겨났다. '도안과'라는 전공으로 시작되어 지금은 컴퓨터 정보화 시대를 반영이라도 하듯 멀티미디어디자인 전공까지 탄생하기에 이르는 맡은 변화를 가져온 것이다. 이러한 변화와 더불어 고과과정도 개정을 거듭하게 되었고 그 속의 교육과목 또한 그 시대를 반영하면서 변화 되어왔다. 시각디자인 전공도 그 예외는 아니었다. 특히 시각디자인 전공은 시각에 전달하고자 하는 모든 매체의 수용을 해야하는 전공의 특성상 컴퓨터라는 새로운 매체를 어떻게 수용하여 가르칠 것이냐 하는 문제가 매우 중요시되고 있는 시점이다. 기존의 교육과목과 컴퓨터그래픽디자인 교육과목을 적절히 수용하여 활용하는 대학교육이 하루 빨리 정착되어야 하기 때문이다.
본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.
무선 센서 네트워크는 산업 공정 제어, 기계 및 자원 관리, 환경 및 서식지 모니터링 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고 이러한 분야들에서 무선 센서 네트워크를 사용하는 주된 목적 중 하나는 이벤트 탐지이다. 사용자의 요청에 따른 다수의 이벤트를 탐지하기 위해서는 센서 데이터와 이벤트의 조건들과의 조인(Join) 연산이 필요하다. 만약 이벤트의 조건들이 너무 많고 그에 비해 센서 노드의 저장용량이 작을 경우, 센서 노드에 이벤트의 조건들을 저장하여 인-네트워크 조인(In-Network Join)을 할 수 가없다. 본 논문에서는 다수의 이벤트 조건들과 센서 노드의 제한적인 저장 용량을 고려하여, 에너지 효율적으로 다중 이벤트 탐지를 할 수 있는 조건 병합 기반의 인-네트워크 조인 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 원래의 이벤트 조건들 중에 일부를 병합된 조건으로 대체함으로써, 전체 이벤트의 조건의 개수를 줄인다. 메시지 전송에 대한 예측 모델을 만들어서 조건 병합의 대상을 선택하는 알고리즘에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 예측 모델에 대한 검증을 하고, 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 성능이 우수함을 입증하였다.
From the traffic analyses, and model constructions and verifications for speed prediction on the freeway ramp junctions with 70mph speed limit, the following results obtained: ⅰ) The traffic flow distribution showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy distribution was also shown to be varied by a big difference depending on the time periods. Especially, the occupancy in the morning peak period showed over 100% increase when compared with the 24hours average occupancy, and the occupancy in the afternoon peak period over 25% increase when compared with the same occupancy.ⅲ) The speed distribution was not shown to have a big difference depending on the time periods. Especially, the speed in the morning peak period shown 10mph decrease when compared with the 24hours' average speed, but the speed did not show a big difference in the afternoon peak period.ⅳ) The analyses of variance showed a high explanatory power between the speed predictive models(SPM) constructed and the variables used, especially the upstream speed. ⅴ) The analysis of correlation for verifying the speed predictive models(SPM) constructed on the ramp junctions were shown to have a high correlation between observed data and predicted data. Especially, the correlation coefficients showed over 0.95 excluding the unstable condition on the diverge sectionⅵ) Speed predictive models constructed were shown to have the better results than the HCM models, even if the speed limits on the freeway were different between the HCM models and speed predictive models constructed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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