본 논문은 지식 기반 객체지 향 공간 데이터베이스시스템 KOBOS를 제안한다. 객체지향 공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 근접 질의답변에 지식기반 접근법을 도입한다. 공간객체와 근접 공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 세 단계 객체지향 데이터 모델을 제안하고 있다: (1) 공간 형상 모델; (2) 공간 객체 모델: (3) 내부 기술 모델. 근접 공간 연산자의 범위는 공간 타입 추상 계층으로 알 수 있다. 또한 객체지향 공간 질의어인 SOQL을 제안한다. SOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다. 효율적인 혼합 질의 처리를 위하여, 하향 공간 질의 처리 방법을 이용하여 처리해 준다.
본 논문은 개발 무기체계의 통합점검 단계에서 각 장비의 교환 데이터 분석을 용이하게 할 수 있는 연동통제문서 기반의 분석 소프트웨어 설계 구조를 기술한다. 특히, XML 형식의 객체 모델을 정의하여 수집된 패킷을 연동 메시지로 객체화하는 방법을 제안한다. 이러한 객체 모델은 메시지 교환 방법에 따라 Object와 Interaction 모델로 구분되며, 연동통제문서의 메시지에 대한 작성 규칙과 표현 형식을 정의하고 있다. 분석 소프트웨어는 객체 모델로 기술된 연동통제문서를 처리하여 실시간으로 연동 데이터를 전시하고, 체계통합점검의 결과 분석에 필요한 정보를 사용자에게 제공한다.
해양분야의 정보들은 대부분 지리정보와 관련되어 있으며 또한 응용 분야 및 시스템에 따라 표현 방식이 상이하여 시스템 차원의 개발 비용이 증가하고 있다 이러한 문제를 해결하기 위한 근본적인 방법은 해양정보에 대한 단일 개념의 데이터 모델을 기반으로 한 자료 이용체계를 확립하는 것이다. 본 논문에서는 해양정보의 GIS 기반 객체 데이터 모델 정의를 위한 가이드라인을 설정하고 이에 따른 객체 데이터 모델을 설계한다. 이러한 GIS 기반 객체 데이터모델을 설계하여 데이터베이스 시스템을 구축함으로서 데이터 통합, 관리 및 응용시스템 개발 전반에 관한 효율성 증진을 예상할 수 있을 것이다.
딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.
이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.
본 연구의 목적은 이미 국가적으로 도서관 RFID 데이터 모델을 발표한 덴마크, 핀란드, 네덜란드, 프랑스, 미국, 호주, 우리나라의 도서관 RFID 데이터 모델을 분석하고, 비교하는 것이다. 유럽의 4개국 즉, 덴마크, 네덜란드, 핀란드, 프랑스와 우리나라는 고정길이 부호화 방식인 규정 데이터 모델을 채택하고 있고, 미국과 호주는 ISO 15962에 기반 하는 부호화 방식인 객체기반 데이터 모델을 따르고 있다. 본 연구는 앞으로 우리나라 도서관계에서 RFID 데이터 모델을 재정립할 때 토론의 중요한 발판이 될 것으로 기대한다.
최근 웹의 활성화로 인하여 인터넷이 대중화되면서 지리 정보 시스템 분야에서도 웹 기반의 공간 데이터의 검색 및 관리의 필요성이 대두되었다. 또한, 지리 정보 시스템에서 다루는 공간 데이터는 가변적이고 대용량이기 때문에 이러한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 공간 OODBMS의 사용이 적합하다. 이러한 웹 기반 공간 OODBMS를 사용하는 실제 응용프로그램에서 다중 사용자 환경에서의 협동 작업이 효율적으로 수행되기 위해서는 개별적인 객체 중심의 버전 관리에 그치지 않고 일정 영역내의 연관된 버전화된 객체들의 집합인 복합 객체를 효율적으로 관리하는 것이 절실히 필요하다. 이에 본 논문에서는 다중 사용자 환경에서 연관된 버전화된 집합인 복합 객체를 효율적으로 관리하는 웹기반 공간 OODBMS를 위한 형상 관리자를 설계 및 구현한다. 이를 위해 형상 관리 기능을 지원하는 기존의 시스템인 Open OODB와 RCS, 그리고 SCM에서의 형상 관리 모델에 대해서 알아보고, 형상 관리자의 관리 모델과 자료 구조를 설명한 후 형상 관리자 설계시의 고려사항에 대해서 언급한다. 마지막으로, 형상 관리자의 구성 모듈과 형상 관리가 API에 대하여 기술한다.
객체지향 데이터베이스 보안모델은 객체지향 패러다임의 각 속성에 대한 보안정책을 정의한다. 객체지향 데이터베이스의 보안 목적은 데이터베이스에 대한 권한이 없는 사용자의 접근을 제어함으로써 정보의 고의적인 파괴나 변경을 방지하고, 우발적인 사고로부터 데이터를 보호하는 것이다. 일반적인 데이터베이스 보안모델은 임의접근제어(DAC)나 강제접근제어(MAC)를 이용하여 보안문제를 해결하였지만, 이 논물에서는 역할기반 접근제어를 객체지향 데이터베이스에 적용해서 보안문제를 해결한다. 따라서, 기존의 객체지향 데이터베이스의 보안속성과 보안정책에 기반한 주체, 객체, 접근모드들을 정의하였고, 개념적인 클래스를 설계해서 객체지향 데이터베이스의 보안모델을 제시하였다.
위치기반서비스와 같은 응용분야에서는 이동객체를 저장ㆍ관리하고 처리할 수 있는 데이터베이스 관리시스템이 중요하다. 본 논문에서는 이동객체 데이터베이스 관리시스템 중 질의를 처리하기 위하여 기존의 연구들을 바탕으로, 기본적으로 제공되어야 하는 이동객체 데이터 형과 연산자를 정의한다. 또 정의된 데이터모델을 이용하여 이동객체 컴포넌트를 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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