최근 건축기술의 발달에 따라 초고층 건축물 및 지하시설물과 연계된 복합건축물 등과 같이 건축물들이 대형화 되고 있으며, 실내에서 활동하는 인구도 함께 증가하고 있다. 이에 따라 실내공간정보를 이용한 위치 기반서비스에 대한 요구도 증가하고 있다. 실내공간에서 효과적인 위치기반서비스를 위해 OGC IndoorGML 표준에 따라 실내 네트워크가 구축되고 있다. 하지만, 크고 복잡한 실내공간에 대해 단순한 네트워크 구조를 적용하여 실내 네트워크를 구축하는 것은 적합하지 않다. 실내 네트워크는 실내공간에서 주어지는 논리적, 물리적, 기능적 제약조건들을 잘 반영하여 구축되어야 하며, 공간간의 연결정보와 기하정보도 제공해야하기 때문이다. 이를 위해서는, 크고 복잡한 실내 공간을 적절한 크기의 공간으로 분할하는 방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 효과적인 실내네트워크를 생성하기 위해 필요한 실내공간 분할 요구사항을 정리하고 그에 따른 실내공간 분할 프로세스를 제시하였다.
MPEG-4와 같은 객체 기반 부호화는 멀티미디어 응용을 위한 다양한 내용 기반 기능들을 제공한다. 압축 효율의 향상과 더불어 이러한 기능들이 지원되도록 하기 위해서는 비디오 데이터의 각 프레임은 비디오 객체로 분할되어야 한다. 본 논문에서는 비선형 다중스케일 필터링과 시공간 정보를 사용한 효과적인 비디오 객체 분할 기법을 제안한다. 제안된 방법은 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)에 기반한 비선형 다중스케일 필터링을 사용하여 공간적 분할을 수행한다. 또한 구해진 초기 분할된 영역들은 인접 영역 그래프 (Region Adjacency Graph : RAG)를 사용하여 병합된다. 본 논문에서는 통계적 유의성 검사(Statistical significance test)와 시변 메모리(Time-variant memory)를 시간적 분할 방법으로 사용하며 구해진 공간적 분할과 시간적 분할을 결합하여 최종 객체 영역을 효과적으로 분할한다. 본 논문에서 제안된 공간적 분할 방법은 기존의 형태학적 Watershed 알고리즘에 비해 잡음에 강인한 분할 특성을 나타내었으며 기존의 A. Neri의 방법과 비교하였을 때, 최종 분할된 객체 영역의 정확도 비율이 Akiyo는 43%, Claire는 29% 정도 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.
본 논문에서는 자동 요소분할에 따른 공간상의 오차에 대해 연구하였다. 즉, 분할되어진 각 요소에서 산출된 응력과 변형률의 오차 norm들에 기초한 오차평가방법을 사용하였는데, 이는 각 요소들의 오차를 직접적으로 계산해 내는 매우 정밀한 방법이다. 위의 일련과정들을 몇 개의 구조물에 적용해 보았으며, 동일한 구조물에 대해서, AUTOCAD 3D-Mesh 기능을 사용하여 유사한 수의 요소로 분할, 수동으로 좌표 값과 요소 배열 값을 입력하여 구조물의 요소당 오차 값을 비교해 보았다.
본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.
본 연구는 공간구문론(Space syntax)을 이용하여 조선 후기에 제작된 <동궐도(東闕圖)>의 판장의 설치에 따른 주요 권역별 공간변화를 비교하여 판장의 공간분할 기능과 역할을 재해석하였다. 연구방법으로는 <동궐도>의 공간을 단위 공간으로 분해하기 위한 설정 기준을 마련하였고, 판장의 설치 전·후에 따라 2개의 볼록공간도를 작성해 공간구문변수인 연결도, 통제도, 통합도 값을 산출하여 비교분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, <동궐도> 내 가림시설은 전각공간에 대한 변수의 평균값을 비교하였을 때, 동궐의 전체적인 배치에서 통제와 연결은 영향이 크지 않았다. 다만 특정 권역 내 공간의 접근성 측면에서 영향을 주었다. 가림시설이 집중적으로 설치된 내전과 동궁 그리고 후원으로 이동할 수 있는 공간을 중심으로 이동과 접근에 제한을 주었다. 둘째, 판장은 내전과 동궁에 집중적으로 분포되어 공간의 활용방식에 적극적으로 이용된 시설로 판장의 설치에 따른 공간의 특성이 뚜렷하게 나타났으며 기능에서도 차이가 확인되었다. 내전의 수정전 권역과 희정당 권역 그리고 동궁의 성정각 권역에 판장을 설치함으로써 개방적이고 통제성이 높았던 공간이 통제성이 낮은 폐쇄적인 공간으로 변모하였고 사적인 공간이 조성되었다. 동궁의 완영당 권역은 판장을 여러 방향으로 설치함으로써 공간의 깊이를 증가시켰다. 이는 거쳐서 오는 공간의 수가 증가됨으로써 자유롭고 은신이 가능한 공간이 조성되었다. 셋째, 판장은 기존 선행연구에서 밝혔던 '시선차단·공간분리·동선조절'의 기능 이외에 '접근통제가 용이한 공간'을 조성하였다. 일정한 공간으로 유도함과 동시에 동선이 집중됨에 따라 접근 통제가 가능한 공간이 되었으며, 판장의 개수와 배치에 따라 집중형 통제공간과 분산형 통제공간을 조성하였다. 본 연구는 그 간 가림시설의 기능과 역할에 대한 연구 외에 판장에 대한 기능을 수학적 모델로 분석하여 특정 공간속에서 판장이 어떠한 양상으로 공간을 통제하였는지 수치적으로 확인하였고, 공간의 통제와 연결, 은신과 개방성 등의 해석으로 연구의 방법을 확장한 것에 의의가 있다. 또한 연구의 방법론이었던 공간구문론을 <동궐도>에 적용하기 위해 궁궐의 건축 및 조경요소의 단위공간 분할 및 연결 유형에 따른 기준을 마련함으로써 궁궐과 유사한 전통주거단지에서도 적용이 가능한 분석툴을 마련하였다는 점에서 가치가 있다. 그러나 공간구문론의 분석을 통해 결과적으로 제공되는 것은 공간조직이 가지는 구성적 특질을 표현하는 숫자들로 제한된 체계 내에서만 의미를 가진다는 한계가 있다.
대표적인 트리 기반 공간 인덱스 구조는 크게 R-Tree와 같은 데이타 분할 기반 인덱스 구조와 KD-Tree와 같은 공간 분할 기반 인덱스 구조로 구분되며, 최근에는 이들의 장점을 결합한 하이브리드 인덱스 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구에서는 공간 객체가 삽입되는 노드의 분할 경계 확장이 다른 이웃 노드에 연쇄적으로 전파되어 노드간 겹침이 증가하고 질의 처리 비용이 높아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 효율적인 질의 처리를 위한 하이브리드 인덱스 구조인 SQR-Tree를 제시한다. SQR-Tree는 크기를 갖는 공간 객체 처리에 적합하도록 Quad-Tree를 확장한 SQ-Tree(Spatial Quad-Tree)와 SQ-Tree의 리프 노드마다 연계되어 실제로 공간 객체를 저장하는 R-Tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQR-Tree는 노드마다 하위 노드를 포함하는 MBR을 가지고 있기 때문에 노드의 분할 경계 확장이 독립적으로 이루어지도록 하여 노드간 겹침을 줄였다. 그리고 SQR-Tree에서 공간 객체는 분할된 데이타 공간마다 존재하는 여러 R-Tree에 분산 저장되며 SQ-Tree가 분할된 데이타 공간을 식별하는 기능을 수행한다. 따라서 공간 질의 처리시 질의 영역에 해당하는 R-Tree만 접근하면 되기 때문에 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQR-Tree의 우수성을 입증하였다.
"4차 산업 혁명"으로 대변되는 사회전반에 걸친 변화는 일상에서의 혁신과 일상적인 혁신을 필요로 하고 있다. 또한 국가차원에서 가능한 모든 혁신자산을 효율적으로 관리 운영하고 지속적으로 새로운 혁신자산을 확보하는 것이 국가경쟁력 향상의 제일목표가 되가고 있다. 이러한 시대 요구속에서 "메이커 운동(maker movement)"은 변화요구에 대응할 수 있는 대중(grassroot)혁신활동으로 주목받고 있다. 특히 메이커운동의 주요 활동공간인 '메이커 스페이스(makerspace)'는 메이커들이 서로의 지식을 나누고 자원과 결과물을 공유, 협업하는 장소로 최근에는 (예비)창업자를 위한 창업준비공간으로 기능을 확장하고 있다. 우리나라의 경우에도 2010년 이후 다양한 형태의 '메이커 스페이스'를 혁신기반육성을 위한 정책차원에서 지원하고 있다. 중소벤처기업부는 "메이커 스페이스" 확대 사업을 2018년부터 추진 중이며 '일반랩'과 '전문랩'으로 세분화 하여 '일반랩'은 메이커 입문과 기본단계에 있는 초보 메이커들을 위한 'Zero to Maker' 공간으로, '전문랩'은 전문가(창업가)들을 위한 'Maker to Maker(Market)' 공간으로 역할을 분할하여 지원하고 있다. 본 연구는 주목받고 있는 사회문화 현상이며 변화환경에 대응하기 위한 정책수단으로 활용되고 있는 메이커 관련 주제 중 메이커들이 활동하는 공간(메이커스페이스)에 대한 연구이다. 지금까지 메이커스페이스들 관한 국내외 주요 연구에 대하여 조사하고 최근 메이커스페이스에 요구되고 있는 기능적 확장을 위한 연구필요성 및 연구방향에 대해 논하고자 한다. 특히 창업 경영학적 관점에서 메이커스페이스 관련 연구의 필요성과 구체적인 연구 분야를 제시한다.
인터넷과 네트웍 기술의 급속한 성장에 따라 간단하고 효율적이며, 관리가 용이한 분산 어플리케이션의 필요성이 증대되었다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위하여 네트워크 상에 분산되어 있는 자원, 서비스 및 객체의 공유와 이들 사이의 통신을 일관된 방법으로 지원하는 튜플스페이스(Tuple space) 시스템들이 제안되었다. 그러나, 기존의 시스템들은 서버를 통한 중앙 집중적인 공유공간(shared space) 구조를 가지고 있으므로 서버의 실패(crash)나 네트워크의 분할(partition)과 같은 전산망의 결함이 발생하였을 경우 지속적인 서비스를 제공할 수 없게 된다. 본 논문에서는 특정 목적에 따라 그룹화된 공유공간의 생성이 가능하고 객체를 관련노드에 중복(replication)해서 저장할 수 있는 튜플스페이스 시스템인 ObjectSpace의 설계 및 구현에 대하여 설명한다. ObjectSpace는 객체를 공유하기 위하여 공유공간에 객체를 저장하는 기능과 공유된 객체를 조회하는 기능을 제공한다. 중복된 객체들에 대하여 일관성을 유지하기 위하여 그룹을 지원하는 JACE 그룹통신시스템을 하부구조로 사용하여 구현하였다.
뉴스 데이터를 구조적으로 분할하고 의미적으로 분류하여 내용별로 세분화하여 검색하는 방법을 제안한다. 구조적 분할은 공간 밝기 분포와 명암도의 불연속성 그리고 시간적인 관계 등 프레임간의 상관 정보를 이용하여 장면을 분할한다. 의미적 분류는 키 프레임에서 추출된 특징 정보를 사전 지식 정보와 비교하여 뉴스 비디오의 세부 내용을 기사별로 분류한다. 뉴스의 진행이 앵커 프레임을 중심으로 주기적으로 반복된다는 특징을 이용하여 앵커 장면과 비 앵커 장면으로 기사를 분류한다. 비 앵커 장면은 연설장면, 인터뷰장면, 일반 장면으로 세분화하고 기사별로 분류하여 검색하도록 한다. 또한 뉴스 아이콘에 의한 요약 검색 기능 그리고 자막 통합 처리에 의한 자막 검색을 하여 뉴스 비디오를 내용별로 분류하고 인덱싱하여 신속하게 뉴스 비디오를 검색할 수 있도록 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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