실생활환경 그린IT 기술 실증 테스트베드는 최근 에너지절감을 위한 하나의 해법으로 논의되고 있는 단위 건물에 대한 직류배전 기술 이외에 건축기술 기반의 공간, 냉난방, 환기, 빛 환경 에너지 성능평가 기술과 주택 유형별, 가구별 전력 에너지 관리 기술, IT기반 기술 등을 활용하여 그린IT기반 요소기술의 성능 검증, 기술개발, 신시장창출을 위한 실증테스트환경 모델과 산업활성화 기반을 구축하는 것이다. 이 중 향후 완성될 실증 테스트베드 건물에 적용하기 위하여 본 기관에서 수행하고 있는 직류배전분야에서의 주요 연구내용 및 연구방향, 고려사항들을 논의하고자 한다.
적응적 웹기반 기법에서 학습자의 반응이나, 탐색 행동의 근본적인 원인이 되는 학습 동기, 지각 등에 대한 판단을 정확히 할 수 없기 때문에, 학습자에게 완전히 적응적인 수업 환경을 조성해 주는 데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 학습자간 상호작용이나 협동 학습을 지원하는 웹기반 교수 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 웹기반 환경에서 학습자들간의 협동학습을 효과적으로 지원하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 시스템은 협동학습 공간에서 주어진 과제를 수행하기 위해 발생되는 학습자들의 대화와 서로간의 상호작용을 분석하여 적절한 조언을 제공함으로서 협동학습이 효과적으로 이루어 질 수 있도록 지원한다.
재해의 발생 빈도 증가와 불규칙성, 대형화 추세에 따른 SOC 시설물 피해가 증가함에 따라 유관 기관의 재난/재해 정보 수집은 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 각 기관별로 자료가 분산 관리됨에 따라 선제적 재해대응 체계는 갖추어지지 못하고 있는 실정이다. 이에, 예방적 유지관리체계 구현을 위한 분산정보 공유형 재해대응 인벤토리를 구축하고자 한다. 본 인벤토리는 3차원 공간정보를 기반으로 분산 관리되고 있는 재난/재해 관련 정보를 수집하고 이렇게 수집된 데이터들의 통합적 관리를 위해 데이터 표준화를 거쳐 선제적 재해 대응의 원천 데이터로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 인벤토리 관리/연계 모듈의 설계 방안을 마련하고자 국내외 인벤토리 관련 시스템 현황조사를 진행하고 관리 및 연계 대상 데이터의 항목을 선정하고 내용을 분류하였다. 또한, 시스템 요구사항을 수집하고 정의하고 관리/연계 모듈의 세부기능 정의를 하였다. 뿐만아니라, 프로토타입 개발을 위해 서비스 제공 형태와 데이터 제공 방식을 결정하였다. 본 연구에서 개발하고 있는 프로토타입은 Web Service 기반의 REST 방식으로 데이터를 제공할 것이며, 3차원 공간 정보를 기반으로 하고 있다. 본 연구에서는 프로토타입 개발을 위해 기본 주재도를 제작하고 연구 지역의 시설물 정보를 구축하였다. 분산정보 공유형 재해대응 인벤토리 시스템은 분산 관리되고 있는 재난/재해 정보들을 자료 송/수신 모듈을 통하여 수집하고 데이터 필터링 모듈에서 수집된 자료의 표준화와 품질측정을 진행하여 데이터의 신뢰도를 향상 시킬 것이다. 또한, 데이터 관리 모듈을 이용하여 공간정보 데이터를 검증하고 최적화 관리를 할 수 있도록 하며, 시스템 관리 모듈에서 유관기관에서 유입되는 자료들을 관리하고자 한다. 이렇게 구축된 인벤토리 시스템은 선제적 재해대응 의사결정의 원천 데이터를 제공하고 SOC 시설물의 유지관리에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 지형공간정보체계(GSIS)는 도시업무에 있어서 의사결정의 보조수단으로 사용되고 있으며, 특히 도시의 여러 관리 및 계획, 통제업무를 체계적으로 추진하기 위해 지형공간정보체계의 지형 자료기반부(database)를 구축하여 실 업무에 적용하려는 노력이 진행되고 있다. 본 연구는 지형공간정보체계의 자료기반부를 구축하는 방법 및 절차를 제시하였으며, 이를 상수도 시설물 관리 업무에 적용하였다. 상수도 사업 업무분석을 통하여 지형공간 자료기반부를 구축하였고, 지도 및 각종 도면을 사용하는 부서를 중심으로 4개의 주요 업무를 지원하는 프로그램을 개발하였다.
최근 빈번히 발생하고 있는 도심지 내 지반침하의 주된 원인은 지하공간의 난개발, 상하수도 시설의 노후화, 이로 인한 급격한 지하 수위의 변화에 기인한다고 알려져 있으며 이에 대한 실시간 모니터링 및 종합적인 상관성 분석을 통한 사고예방이 시급한 실정이다. 지하공간의 특수성으로 인해 광역 지하공간 정보를 실시간으로 수집하여 모니터링할 수 있는 기술이 부재한 점과 이로 인한 지하공간의 위험도 분석과 과학적 재난대응 시스템 구축에 어려움이 존재한다. 본고에서는 도시 지하공간 내 지하매설물(상하수도)의 상태와 지하공간상황(도시철도구조물, 지하수, 지반변형)을 실시간으로 모니터링하기 위한 도메인별 기술개발 동향에 대해서 정리하고, 수집된 정보의 종합적 분석을 통한 지하공간의 이상 징후를 사전감지, 예측, 대응하기 위해 도전하고 있는 기술적 이슈들을 살펴보고자 한다.
다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 향상을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 디스크 입출력 비용을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 공간 질의는 디스크 입출력 비용을 개선하기 위해 다중 CPU/다중 디스크 구조 상에서 디클러스터링을 수행하더라도 디스크 임의 탐색이 발생하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터링 된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 간 위치 관련성과 질의 처리 이력을 이용한 질의 스케줄링 기법을 제안하고 구현하였다. 실험을 통한 성능 평가 결과, 질의 스케줄링을 수행 할 경우 디스크 입출력 비용을 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.
최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.
멀티미디어 데이터베이스에서 k-최근접 질의는 가장 일반적이며, 비공간 검색 조건이 포함된 경우가 많다. 현재까지 이러한 질의를 위한 여러 기법 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 점증적 최근접 알고리즘에 가장 유용하다고 알려져 있다. 질의 처리를 위해 상위 연산자가 k보다 많은 객체를 요구할 때, 이 알고리즘은 처음부터 질의를 재실행하지 않고 다음 객체를 전달할 수 있기 때문이다. 그런데, 이 알고리즘에서 사용하는 R-트리는 결국에는 비공간 검색조건을 만족시키지 않을 투플 후보들을 부분적으로 제거할 수가 없기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서 우리는 이 알고리즘을 보완한 RS-트리 기반 점증적 최근접 알고리즘을 제안한다. RS-트리는 R-트리와, 그 보조 트리로서 계층적 시스니쳐 파일을 기반으로 하는 S-트리로 구성된다. S-트리는 R-트리를 탐색하는 과정에서 많은 불필요한 투플을 제거하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 실험을 통해 RS-트리가 Hjaltason과 Samet의 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
웹 코스웨어의 대부분은 2 차원적인 텍스트와 이미지를 이용한 것으로 설계되어 있으나 3 차원의 입체개념 형성이 필요한 입체도형 학습에서는 효과적인 학습이 되기 어렵다. 본 논문은 WWW에서 3차원 가상현실을 적용하여 구현한 웹 코스웨어로 중학생을 위한 입체도형 학습을 주제로 하였다. 2 차원 평면공간에서는 설명하기 어려운 입체도형의 성질을 3 차원의 가상현실의 공간에서 학습자 스스로 다양한 경험을 통해 이를 이해하고 학습의 개별화 요구를 충족시키는데 그 목적이 있다. 이를 위해 학습자가 주도적으로 학습을 조작, 진행해 나갈 수 있는 구성주의 학습이론을 기반으로 웹에서 3 차원 가상공간을 제공하는 스크립트 언어인 VRML2.0 을 이용하여 모델링하여 동적인 학습과 상호작용성을 높일 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 공간-변형 셀룰라 신경망의 설계 방법론을 제안한다. 셀룰라 신경망에 관한 알려진 결과들과 새로 도출된 이론을 기반으로, 주어진 양극 벡터들을 기대할만한 성능으로 기억할 수 있는 공간-변형 셀룰라 신경망을 얻는 설계 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안된 설계 방법론의 주요 부분은 일반화된 고유값 문제(GEVP)와 선형행렬 부등식 문제(LMIP)를 푸는 것으로 이루어지며, 이 문제들은 현재 내부점 방법에 의해 효과적으로 풀릴 수 있다. 제안된 방법의 정당성은 설계 예제를 통해서 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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