최근 BIM (Building Information Modeling)이 건설 산업계에서 폭넓게 활용되고 있다. 하지만 과거에 시공이 된 구조물에 경우 대부분 BIM이 구축되어 있지 않다. BIM이 구축되지 않은 구조물의 경우, 카메라로부터 얻은 2D 이미지에 SfM (Structure from Motion) 기법을 활용하면 3D 모델의 점군 데이터(Point cloud)를 생성하고 BIM을 구축할 수 있다. 하지만 이렇게 생성된 점군 데이터는 의미론적 정보가 포함되어 있지 않기 때문에, 수작업으로 구조물의 어떤 요소인지 분류해 주어야 한다. 따라서 본 연구에서는 구조물 구성요소를 분류하는 과정을 자동화하기 위하여 딥러닝을 적용하였다. 딥러닝 네트워크 구축에는 CNN (Convolutional Neural Network) 구조의 Inception-ResNet-v2를 사용하였고, 전이학습을 통하여 교량 구조물의 구성요소를 학습하였다. 개발된 시스템을 검증하기 위하여 수집한 데이터를 이용하여 구성요소를 분류한 결과, 교량의 구성요소를 96.13 %의 정확도로 분류할 수 있었다.
사물인터넷 기반의 센서네트워크는 저렴한 비용으로 효율적으로 교량 등의 시설물 유지관리에 적용할 수 있는 한 방안이다. 본 연구에서는 사물인터넷 통신의 하나인, LoRa LPWAN 기반으로 교량 구조건전성모니터링을 위한 시스템을 개발하기 위해서 케이블 장력 모니터링을 위한 센서보드, 기존 계측 센서들과 함께 센서네트워크를 구축하기 위한 DAQ 보드, 데이터들 처리하고 LoRa 통신을 위한 스마트센서노드를 설계 및 제작하였으며 모니터링을 위한 센서네트워크를 구축하였다. 또한 본 시스템의 성능검증을 위해 영광대교에 Test Bed를 구축하여 교량 구조건전성 모니터링을 위한 센서네트워크에 적용가능성 여부를 살펴보았다. Test Bed 검증 결과 LoRa LPWAN 기반 센서네트워크는 데이터 전송률, 정확도, 경제성면에서 교량 구조 건전성 모니터링의 기술 중에 하나로 적용될 수 있으며, 향후 교량구조물 뿐만 아니라 다양한 공공기반 시설물에 유지관리를 위한 시스템으로 보급될 수 있기를 기대한다.
본 논문에서는 전반적으로 소프트웨어 재사용과정에서 지적되고 있는 문제점을 재사용 단계별로 정리하고, 지적되어온 문제점 중 라이브러리 구축과정에서 효과적인 부품의 인덱싱과 기능적으로 관련된 부품들끼리의 분류로 검색의 성능 증진을 꾀할 수 있는 방법을 제안한다. 객체지향 소프트웨어 라이브러리를 구성하는 부품은 클래스가 가지고 이있는 객체지향 모델의 특성과 클래스가 지니고 있는 책임으로 기능을 모두 고려하여 객체지향 라이브러리를 구축하고 객체지향 지향 라이브러리는 상속구조를 바탕으로 라이브러리내의 계층구조를 형성한다. 그러나 이러한 계층구조는 구문적인 정보를 바탕으로 이루어지는 것으로 클래스 부품의 기능성과 일치하지 않을 수도 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 클래스 계층구조와 같은 지기기반 접근법과 클래스 부품의 기능성에 기반을 둔 소프트웨어 부품의 인덱싱과 분류에 필요한 정보검색 방법을 혼용한 라이브러리 과닐 기법을 제안한다. 특히 본 논문에서는 최근에 많은 분야에 걸쳐 연구가 진행 중인 객체지향 방법론을 바탕으로 개발된 소프트웨어 라이브러리의 기능 향상을 위한 구조와 구축 방법을 제안하고 지원 시스템을 개발한다.
계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있으나, 이를 구축하기 위해서는 복잡하고 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 RMESH 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 $n{\times}n$ 이진 영상을 O(1)시간에 선형 사진트리를 구축하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 시간 복잡도 O(1)을 갖는 합병 알고리즘과 기존의 O(1) 정렬 알고리즘을 사용함으로써 PARBUS 구조에서 제안된 알고리즘보다 간단하고 쉽게 이해할 수 있는 장점이 있다.
한국어 명사들을 의미별로 분류하여 계층화시킨‘한국어 명사 의미 계층 구조’는, 한국어 문장을 처리할 때 의미 정보를 제공할 수 있는 매우 중요한 것들 중의 하나이다. 본 논문에서는, 국어 사전의 명사에 대한 뜻 풀이말을 이용하여 bottom-up 방식으로‘한국어 명사 의미 계층 구조’를 구축하였다. 본 논문에서 구축한‘한국어 명사 의미계층 구조’는, 트리(tree)가 43개, 중간 노드(node)가 2,443개, 단말 노드(terminal node)가 10,347개이며, 깊이(depth)가 17인 하나의 포리스트(forest)를 이룬다. 이것의 제 1, 2 계층(level 1, 2)에서의 분류 형태는 top-down 방식에 의한 기존의 분류들과 매우 다른 모습인 반면에, 제 3 이하의 계층들은 상당히 객관적이 형태를 이루고 있다.
VOD 서비스를 제공하기 위해서는 대용량의 저장매체와 전송 대역이 필요하며 이를 위해서는 막대한 네트워크 구축비용이 필요하다. 이러한 VOD 서비스 구축비용을 줄이기 위한 방법으로 분산 서버 구조를 바탕으로 한 망 계위 설계, topology에 따른 서버 위치 최적화, 프로그램 caching 등에 관한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 분산 트리 구조의 망에서 하위 준위와 링크간의 물리적인 전송 대역의 차이에 따른 전체 준위의 변화와 비용의 관계를 분석하여 전체 준위 크기의 제한 조건을 도출하였으며, 각 노드에서의 가지수와 비용의 관계를 분석하여 물리적으로 주어진 링크간의 전송 대역의 차에 적합한 망 구조를 설계하였다. 따라서 본 연구 결과는 VOD 서비스 제공에 적합한 경제적인 망 구조 설계와 노드 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 Herzog & de Meuron이 지속적으로 그들의 작업에서 시도하고 있는 외피구축의 다양한 사례들 중 "Prada Aoyama Tokyo"에서 나타난 외피구축 방식 및 특성을 구조와 외피의 관계로부터 이해하고자 하였다. 연구의 결과 "Prada Aoyama Tokyo"에서 외피는 구조와의 관계를 최대로 수용하여 내부공간의 공간감에 영향을 미치는 요소로 작용하였으며, 외피가 단순히 표현을 위한 매체가 아니라 공간의 문제가 되었음을 확인하였다. 특히 이들이 표현하고자 하는 형태원리는 외피나 구조 그 자체라기보다는 오히려 이 두 가지 요소들 사이의 관계맺음을 통해 얻어지는 효과라 할 수 있다.
전 세계적으로 지구온난화에 따른 기상이변 또는 기후변화로 재해발생이 증가하고 있는 현실속에서 반복되는 재해를 극복하기 위해 세계 각지에서도 재해에 강한 도시와 마을 만들기에 대한 노력을 정책적으로 진행하고 있다. 우리나라의 경우 방재시범마을에 대한 연구를 3곳에서 진행중에 있으며 일본의 경우 한신 아와지 대지진 이후 방재마을 조성사업이 매우 활성화 되어 있다. 따라서 본 논문에서는 한국과 일본의 방재마을에 대한 이론 및 사례를 검토하고 분석하였다. 방재마을에 대한 정의 및 기본개념은 양국이 서로 유사하며 유형적인 면에서는 일본의 경우 자연재해 에방외에도 교통안전, 방범 분야까지 폭넓은 유형을 가지고 있었다. 또한 구조적, 비구조적 측면은 재해에 대한 사전, 사후대책이 근간이 되어 구축 운영된다는 것이 매우 유사하다. 그러나 실제 구축 사례를 살펴보면 한국의 경우 구조적 측면은 성숙단게에 이르럿지만 비구조적 측면의 경우 경험부족과 짧은 사업기간으로 아직 미성숙단계에 있다. 일본의 경우 주민 스스로가 필요한 조례를 제정하고 활동에 있어서 주민주도하의 마찌츠쿠리 활동을 실시한다는 점에서 시사하는 바가 크다. 이에 우리나라의 실정에 맞는 비구조적인 운영 방안 및 주민참여방안이 연구되어야 하며 행정조직의 발전방안등에 대한 연구또한 이루어져야 한다.
한국어 명사들을 의미별로 분류하여 계층화시킨‘한국어 명사 의미 계층 구조’는, 한국어 문장을 처리할 때 의미 정보를 제공할 수 있는 매우 중요한 것들 중의 하나이다. 본 논문에서는, 국어 사전의 명사에 대한 뜻 풀이말을 이용하여 bottom-up 방식으로‘한국어 명사 의미 계층 구조’를 구축하였다. 본 논문에서 구축한‘한국어 명사 의미계층 구조’는, 트리(tree)가 43개, 중간 노드(node)가 2,443개, 단말 노드(terminal node)가 10,347개이며, 깊이(depth)가 17인 하나의 포리스트(forest)를 이룬다. 이것의 제 1, 2 계층(level 1, 2)에서의 분류 형태는 top-down 방식에 의한 기존의 분류들과 매우 다른 모습인 반면에, 제 3 이하의 계층들은 상당히 객관적이 형태를 이루고 있다.
이기종 시스템들간의 멀티미디어 문서 교환을 목적으로 제정된 국제 표준인 SGML(Standard Generalized Markup Language)이다[2]. 이 SGML 문서를 만들기 위해서는 DTD(Document Type Definition)의 생성이 이루어져야 하며, 이 DTD는 문서의 논리구조에 따라 각각 다르게 생성되기 때문에 여러 개의 데이터베이스(Database)를 구축하게 된다. 그러므로 구축하는데 비용이 증가되며 검색하는데 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 유사한 논리구조를 가지는 문서에 대하여 그들 각각의 DTD를 하나로 통합할 수 있는 통합 DTD 작성 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘에 따라 적용하게 되면 하나의 논리 구조를 가지는 SGML 문서의 데이터베이스만을 구축하므로 효과적인 검색 환경을 제공할 수 잇다. 이를 위해 본 논문에서는 국내 학회의 논문지에 게재된 논문을 대상으로 적용하여 통합 DTD를 생성하였고 이의 따른 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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