개인화(personalization)는 고객이 원하거나 필요로 하는 정보를 규정할 수 있고, 이에 의해 결과물을 제공하여 손쉽게 접근할 수 있도록 고객 선호도에 따라 동적으로 제공하는 방법을 의미한다. 이러한 개인화 서비스는 웹의 대중화 이후에 무선 인터넷과 휴대폰으로 대표되는 모바일 기기의 급속한 확산으로 모바일 분야에서도 점차 중요해지면서 공간분석 결과물의 서비스에도 적용 가능한 환경이 만들어지고 있으나 부동산 정보와 같이 수많은 정보와 복잡성을 가지는 분야에서 사용자 맞춤형 서비스가 가능하도록 적용된 경우는 거의 없다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 공간 정보의 개인화 서비스 방법으로 사용자 프로파일(profile) 정보를 이용한 공간분석 및 비동기적 알림(notification) 서비스 방법을 제시한다. 이를 위해 개인 프로파일 정보를 이용하여 공간 분석을 수행할 수 있는 시스템을 설계함으로써 개인별 선호 정보에 따른 공간 분석이 가능한지 검증하고, 생성된 결과물이 알림 서비스를 통해 사용자의 모바일 기기로 효율적으로 전송될 수 있는지 확인하였다. 또한 사용자가 선택 가능한 조건이 다양한 부동산 정보에 적용함으로써 원하는 조건에 따른 실제적인 개인별 맞춤 서비스가 가능한 프로토타입을 구현하였다. 제안된 시스템을 이용하면 사용자 프로파일을 중심으로 공간 분석을 포함한 정보 서비스를 받을 수 있으며, 캐쉬 모듈을 이용한 보다 빠른 서비스가 가능하다.
RIMGIS 벡터자료를 대상으로 모형을 적용하여 표준 벡터데이터모델의 적용성을 평가하고 하천공간정보의 웹서비스를 위한 포탈기반의 서버와 클라이언트간 XML 및 JSON 데이터 제공 시스템을 개발하였다. 개발된 GDM(Geospatial Data Model)에 RIMGIS의 벡터자료인 점, 선, 면 자료에 대한 검증을 레이어 별 자료에 대해 비교하고 각 자료에 대한 기본공간정보와 속성정보를 정밀전수 비교하였다. 또한 GDM 변환 후 Shp 형식 파일의 동반 속성 정보가 모두 손실없이 유지됨을 확인하였다. 포탈에서 DB를 관리하는 GeoServer GDB(GeoDataBase) 관리 모듈을 개발하였다. 벡터 레이어에 대한 접근, 관리 및 공간자료를 인코딩하기 위한 OGC의 XML 기반의 GML(Geography Markup Language) 이용하였다. GML은 데이터의 내용과 표현이 분리되어 있어 동일 데이터에 대한 다양한 표현이 가능하며, 데이터에 대한 수정과 갱신이 용이하고 확장 가능성이 우수하다. 향후 하천정보의 접속, 교환, 저장을 이용자의 주문형 서비스와 인터넷 기반의 접근성을 개선할 수 있는 방안도 고려할 필요가 있다.
병실의 환자 관리는 자동적으로 측정되는 환자의 생체 및 환경 데이터뿐만 아니라 의사 또는 간호사에 의해서 작성되는 임상 데이터(병실 차트) 또한 환자 관리에 있어서 중요한 데이터로 인식되고 있다. 그러나 병실 환경에서 임상 데이터는 자동적으로 측정되는 데이터들과 분리되어 수집되고 있어, 이 두 데이터의 효율적인 통합이 이루어지지 않고 사용되고 있다. 그 이유는 두 데이터의 수집되는 시간이 각기 다르기 때문에 통합하기가 어렵고, 임상 데이터의 재구성은 현저한 불확실성을 가지게 된다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 연속적인 병실의 환경 데이터와 임상 데이터를 동기화하는 방법은 중요한 문제로 대두되고 있다. 또한 소형 장치에 대한사용의 증가와 무선 기반의 솔루션 개발은 헬스 케어 개발자들에게 변함없는 통신 플랫폼을 제공한다. 따라서 본 논문은 모바일 폰을 이용한 웹 기반의 원격 환자 관리 시스템을 구현한다. 즉, 간호사나 의사에 의해서 작성되는 임상 데이터와 병실의 환경 데이터는 무선 센서 네트워크를 구성하여 장치 모듈에 의해서 데이터를 수집하고, 관찰자의 모바일 폰으로 임상 데이터와 병실 환경 데이터를 확인하고 데이터베이스에 통합하여 저장한다. 환자의 가족은 병원 외부에서 모바일 폰이나 퍼스닐 컴퓨터를 통해 병원에서 작성한 임상 데이터를 열람하고 병실의 환경을 관찰함으로써 보다 양질의 의료 서비스를 지원할 수 있다.
온톨로지 통합은 두 소스 온톨로지들을 통합하여 하나의 새로운 온톨로지를 생성하는 과정으로서 시맨틱 웹, 데이타 통합, 지식관리시스템 등 여러 온톨로지 응용 시스템에서 중요하게 다루는 연구주제이다. 그러나 과거의 연구들은 대부분 두 소스 온톨로지들 사이에 의미적으로 대응되는 공통 요소를 효과적으로 찾기 위한 온톨로지 매칭 기법에 집중되어 있으며 매핑 요소들을 통합하는 과정에서 발생하는 문제를 정의하고 해결하는 방법에 대해서는 간과하고 있다. 본 논문에서는 매칭 프로세스에 의해 주어진 매핑 결과에 기반하여 두 소스 온톨로지들을 통합해 나가는 상세한 통합 프로세스를 정의하고 매핑 요소들 사이에 존재하는 통합 충돌의 유형에 대한 분류 체계 및 충돌을 탐지하고 해결하기 위한 기법을 제안한다. 또한 충돌의 탐지 및 해결을 포함하여 통합 과정을 캡슐화하는 T-MERGE 연산자와 통합 과정의 기록과 오류 복구를 위한 MergeLog를 설계 및 구현한다. 제안하는 통합 모듈의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 및 네이버 백과사전의 일부를 온톨로지로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 전문가의 수작업에 의한 온톨로지 통합과 동일한 결과를 적은 시간과 노력으로 얻을 수 있음을 보인다.
지식지도는 관련된 지식의 현황을 네트워크 형식으로 보여주는 일종의 도식으로, 지식 간의 상호참조적 네비게이션 관계를 기초로 하는 지식 분류 및 저장 체계 역할을 한다. 이러한 이유로 인하여 지식 및 이들 지식이 또 다른 지식과 갖는 관계를 네트워크 형식으로 형식적이고 객관적으로 묘사하기 위한 온톨로지 기반 지식지도의 필요성이 대두되어왔다. 본 논문은 지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 지식지도를 구현하기 위한 방법론을 제시한다. 제시된 방법론에 의해 구현되는 온톨로지 기반 지식지도는 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 이러한 지식 간 네트워크 관계에 의해 추가적인 지식 간의 관계를 추론할 수 있다. 제시된 개념의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지의 실제 비즈니스 프로세스를 기반으로 지식지도를 구현하였고, 구현된 지식지도에 나타나는 지식 간 네트워크 구성의 유효성을 검토하였다.
본 논문에서는 무선 ZigBee 통신모듈과 지능형 가스안전기기를 이용하여 u-홈 가스안전관리시스템을 개발하여 가스안전관리의 효율을 향상시킬 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 마이컴가스미터, 자동식소화기, 감지기 및 월패드로 구성된다. 마이컴미터는 가스압력, 가스유량, 지진을 모니터링하고, 자동식소화기는 가연성 가스의 누출상태와 $100^{\circ}C$ 와 $130^{\circ}C$의 온도를 측정한다. 그리고 감지기는 연기와 일산화탄소(CO)를 검지한다. 제안한 시스템은 가스사용중 이상상태발생시 마이컴가스미터는 경보와 함께 내부밸브를 차단시키고, 자동식소화기는 중간가스밸브를 차단하거나 소화약재를 분사시킨다. 감지기는 연기와 CO를 감지할 경우 각각 신호를 발생시킨다. 가스안전기기와 센서들은 지능적 조치를 취하고 그 정보를 월패드로 전달한다. 월패드는 상황정보를 실시간으로 서버에게 전달하고 사용자는 웹기반으로 서버에 접속하여 가스의 상황정보를 확인하거나 관리할 수 있다. 본 논문은 가스안전 및 위험관리의 시나리오를 고안하고 실험을 통하여 그 효용성을 증명하였다.
영상검색은 컴퓨터 비전과 데이터 마이닝 분야의 주요한 주제 중 하나이다. 현재 상용화된 영상 검색 시스템이 놀라운 성능을 보여주고 있음에도 불구하고, 폭발적으로 증가하는 웹상의 영상정보를 효율적으로 검색하기 위하여, 영상 검색 기술의 성능향상이 꾸준히 요구되고 있다. 재순위화는, 이런 요구를 만족시키기 위한 방법 중 하나로서, 영상 검색 시스템이 도출한 초기 결과를, 독자적인 알고리즘을 통해 연관도를 한 번 더 계산하고, 그에 따라 검색 결과의 성능을 향상시키는 방법이다. 지금까지 제안된 많은 재순위화 알고리즘이, 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 정보를 사용하지 않는다는 가정하에 개발되어 왔지만, 현재 Google 과 Baidu 등 많은 상업적 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 패턴에 대한 정보를 사용하기 시작함에 따라 이러한 가정이 어긋나고 있다. 또한, 영상 검색 시스템들이 독자적인 환경에서 개발되었기 때문에, 다수의 영상 검색 시스템의 협력으로 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 예측되는 상황에도 불구하고, 이에 대한 연구가 부족했다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여, 두 영상 검색 시스템이 사용하는 시각적 특징을 바탕으로, 두 시스템의 상보적인 정보를 이용하는 방법에 대하여 제안한다. 성능에 대한 평가는 가상 모형에서 이루어졌으며, 제안된 방법을 통하여 성능향상이 가능하다는 것을 보여준다.
스마트 디바이스 환경에서 잡지산업은 높은 복잡도와 극심한 불확실성을 지닌 가치 네트워크 생태계로 변화하였다. 본 논문은 사례연구방법을 적용하여 디지털 컨버전스와 스마트 디바이스 환경에서 잡지 생태계 모델과 외국 잡지사들의 적응 전략을 연구하였다. 분석 결과, 외국 잡지들의 콘텐츠 생산은 커뮤니티, 전문가 사회집단/조직, 창조적 사용자, 미디어/콘텐츠 기업들이 잡지사 또는 잡지 플랫폼과 협업하는 체계로 작동되고 있었다. 잡지사 주도형 플랫폼인지, 플랫폼의 플랫폼인지, 사용자 주도형 플랫폼인지에 따라 이 체계는 다른 특징과 패턴을 보여주고 있었다. 미디어/콘텐츠 기업과의 협업 사례로서는 허핑턴 포스트, 지니오, 잡지사들과의 협업 사례로서는 아마존 매거진, 북스브이, 그리고 전문가 사회집단/조직과의 협업 사례로서는 허핑턴 포스트, 와이어드, 창조적 사용자 커뮤니티와의 협업 사례로서는 플립보드를 들 수 있다. 외국의 사례잡지 콘텐츠는 잡지 플랫폼을 통한 거래를 본격화하면서 종이책 잡지, 전자책 잡지, 웹진, 앱진, 기사별 상품군으로서 분기되고 있다. 콘텐츠 사용 영역에서 사용자/독자들은 잡지 플랫폼과 관련된 스마트 디바이스를 통해 클라우드 컴퓨팅과 인공 지능 그리고 모듈식 개인화라는 기술 환경을 활용하여 커뮤니티, 전문가 집단, 창조적 사용자로서 잡지사와 관계를 가지고 상호작용하는 선순환 구조를 작동시키고 있었다.
각종 지능형 전자장비의 개발과 사용자 편의성 증대를 위해 영상기반의 손 동작 인식시스템이 다양하게 개발, 적용되고 있다. 손 동작 인식을 위해 손의 3차원 위치를 계산하고 오 동작 방지를 위해 명령 동작을 다른 유사동작과 구분하여 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 설치가 쉽고 저렴한 비용으로 3차원 위치를 계산하는 시스템과 다양한 유사 동작 중 정의된 동작만을 검출해 내는 방법에 대해 다룬다. 팬/틸트 가능한 두 대의 USB 카메라와 표식을 이용하여 카메라를 임의의 위치에 두더라도 부착된 표식을 통해 자동으로 두 카메라간 상대위치를 구해 3차원 위치를 계산할 수 있다. 사용자의 명령 동작을 다른 유사 동작과 구분하기 위해 퍼지 가비지 모델을 개발 하였는데 퍼지 명령모델과 가비지 모델 두 가지를 이용하여 행동 인식에 대한 가변적 문턱 값을 구할 수 있다. 또한 두 단계의 적응 과정을 통해 각 사용자마다 다르게 나타나는 행동 특성 및 동일 사용자가 환경에 따라 다르게 나타내는 행동 특성을 반영 하여 성능을 개선한다. 개발된 시스템을 5명의 사용자를 대상으로 실험을 실시하였는데 명령 동작과 하나의 유사동작만 있을 경우 95% 이상, 다양한 유사동작이 혼재되어 있을 경우 85%이상의 인식률(명령 동작 검출)을 보였다.
본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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