본 연구는 국내 지도 앱의 사용자 경험을 분석하고 장단점을 가려 더 많은 사람이 쉽게 이용할 수 있도록 개선하는 데 목적이 있다. 더 나은 UX/UI를 제시하기 위해 첫째, 정성적 방법으로 기존 문헌과 블로그 등의 자료수집을 하고. 둘째, 정량적 방법으로 설문조사와 인터뷰로써 네이버와 다음 지도 앱의 만족도 조사, 사용성 평가를 분석하였다. 그 결과, 네이버 사용은 포털에서부터 인지도, 친숙함, 블로그 등의 맛집, 여행 정보의 활용성 때문이었고, 다음 지도 이용자는 네이버와 비교하면 소수이지만 다른 지도 앱을 충분히 이용해보고 비교하여 다음 지도를 선택한 경우로 상세한 경로 표시와 간단한 조작, 실시간 정확도에서 만족도가 더 높았다. 네이버는 인지도와 친숙함으로 가장 대중적인 지도이며 특히 최근 개발된 내비게이션을 보면 지속적인 기술개발까지 뒷받침되고 있다는 것을 알 수 있고, 다음 지도는 상세함과 실시간 경로 정보를 한눈에 보여주는 인터페이스로 소수의 마니아층을 이룰 정도로 신뢰를 얻고 있다. 향후, 이 장점들만 서로 보완해도 국내 지도발전에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 Contrast map과 Salient point를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선 인간의 시각 체계와 유사한 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(orientation) 3가지의 특징정보를 이용하여 각각의 특징정보로부터 feature map을 생성하고 이 3가지의 feature map을 선형 결합하여 contrast map을 생성한다. 이렇게 생성된 하나의 contrast map을 이용하여 대략적인 Attention Window (AW)의 위치를 결정한다. 다음으로, 영상으로부터 웨이블릿 변환을 적용하여 salient point를 찾고, salient point의 분포와 contrast map의 중요도에 따라 AW의 크기를 실제 중요 객체의 크기와 가장 유사하도록 축소시킨다. 이렇게 선택되고 축소된 AW안에서 실제 중요 객체를 추출하기 위해 AW 내부에 존재하는 영상에 대해서만 영상 분할을 하고 불필요한 영역을 제거하여 자동으로 중요객체를 추출하도록 한다.
HMIPv6 (Hierarchical Mobile IPv6)는 MAP (Mobility Anchor Point)을 이용하여 이동노드를 효율적으로 관리하는 방안을 제시하였다. MAP 에 걸리는 부하는 HMIPv6 로 구성된 네트워크에 진입한 이동노드가 어느 MAP 을 선정하느냐에 따라 달라진다. MAP 을 선정하는 방법으로 이동노드의 이동속도나 MAP 과 이동노드의 거리를 고려하여 선택하는 방법 등이 연구되었다. 하지만 이들은 각각 이동속도 측정을 위한 추가적인 비용이 발생하거나 특정 MAP 에 몰리는 현상을 효과적으로 해결하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문은 HMIPv6 로 구성된 네트워크에서 네트워크 관리지역의 중앙부분을 지나는 이동노드가 바깥부분을 지나는 이동노드보다 해당 네트워크에 오래 머무른다는 사실에 착안하여 지역정보 기반의 MAP 선정기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 네트워크 관리지역 내에 분포된 MAP 들을 지역정보에 기반하여 계층적으로 구성한다. 그 다음, 중앙부분을 지나는 이동노드에게 보다 넓은 지역을 담당하는 높은 레벨의 MAP 을 선정하고 바깥부분을 지나는 이동노드에게 보다 좁은 지역을 담당하는 낮은 레벨의 MAP 을 선정한다. 이로써 전체적으로 발생하는 바인딩 업데이트 비용을 줄이고 MAP 의 로드밸런싱 효과를 얻는다.
Topic Map을 구축하는데 있어서 봉착하는 문제는 특정분야 전문가들이 Topic Map의 구성과 체계에 익숙하지 않다는 점이다. 이를 해결하기 위해서 Topic Map의 모든 요소들을 새로이 작성하는 것 보다는 작성하려는 분야에 대해 기 구축된 정보자원이 존재할 경우 이를 최대한 재활용하여, 모은 요소들을 추출한 다음 Topic Map 온톨로지로 변환하고 이용하는 것이 시간과 비용을 절약할 수 있는 효율적인 방법일 것이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB보부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.
도식화된 지도란 일반적인 지도가 가진 복잡한 지리 정보를 특정한 사용 목적에 따라 논리적으로 간략화시킨 다음 중요한 정보들은 부각시켜, 사용자가 인식하기 편하게 제작한 지도이다. 본 논문에서는 도로와 레이블 그리고 그 아이콘이 중요한 의미를 가지는 도식화된 지도를 제작하기 위한 알고리즘을 소개한다. 구조적인 지도의 생성을 위해서는 간략화 된 도로정보와 이에 따른 객체들의 배치 작업이 필요하다. 그러나 원본 지리정보의 복잡성으로 인하여 원본 도로 정보를 중심으로 객체들의 배치작업을 수행할 경우 객체들 간의 중첩이 발생하게 되어, 시각적으로 잘 정돈된 지도 생성이 어렵다. 논문에서 제안한 시스템은 이와 같이 상대적으로 복잡한 경로를 가진 구조적 지도를 효과적으로 시각화하기 위하여 다음과 같은 처리 절차를 수행한다. 1)DEC 기법을 사용하여 다각형으로 구성된 경로 곡선을 이루는 정점들 중에서 중요도가 떨어지는 정점들을 제거한다. 2) 중심 보로노이 조각화와 그리드 스내핑을 적용하여, 원본지도의 구조적 정보를 유지하면서 밀집도가 균일한 도로 정보를 생성한다. 3) 아이콘과 레이블이 서로 겹쳐지지 않도록 적절하게 배치하여 도식화된 지도를 완성한다. 그 결과 원본 지도의 밀집된 정점들을 균일한 간격으로 배치하였으며, 아이콘과 레이블을 배치할 수 있는 공간을 확보하였다. 이를 통해 아이콘과 레이블의 중첩을 최소화 할 수 있었으며, 복잡한 지도 정보로 부터 가독성이 높은 지도를 제작할 수 있었다.
웹 매핑 환경에서 사용자가 요구하는 공간 데이터가 다수의 데이터 서버에 저장되어 있는 경우에, 하나 이상의 맵서버로 접근하여 데이터를 획득하고 그 결과를 통합해야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 웹 매핑을 위해 융합 맵서버를 설계하고 구현한다. 제안된 융합 맵서버는 다음과 같은 세 가지의 특징을 가진다. 첫째, 다양한 사용자의 요구를 반영하기 위해 메타데이터를 개별화한다. 이를 이용하여 사용자는 자신이 원하는 형태의 통합 데이터를 획득할 수 있다. 둘째, 공간 데이터와 비공간 데이터의 통합을 지원하기 위하여 융합 서비스 개념을 도입한다. 마지막으로 이러한 융합 서비스를 보다 효율적으로 지원하기 위하여 동적 링킹 방법을 사용하여 실체화한다. 제안된 맵서버의 구현을 위하여 Publisher 클라이언트 맵서버 융합 맵서버를 각각 설계하고 구현하였으며 그 결과를 보인다.
깊이영상기반 렌더링(depth image-based rendering, DIBR)이란 색상 영상과 각 화소에 대응하는 거리 정보로 이루어진 깊이 영상(depth map)을 이용하여 가상 시점에서의 영상을 합성하는 기술을 말한다. DIBR을 이용하면 3차원 TV에 적합한 컨텐츠를 생성할 수 있지만, 가상 시점에서의 영상을 합성하는 과정에서 원영상에 존재하지 않는 영역, 즉, 비폐색(disocclusion) 영역이 드러나는 등 여러 가지 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구조광으로 깊이 정보를 획득하는 Kinect 깊이 카메라를 이용한 가상시점 영상생성 기술을 제안한다. 깊이 카메라로부터 색상 영상과 그에 대응하는 깊이 영상을 획득한 다음, 깊이 영상에 대한 전처리 기술을 수행한다. 전처리가 끝난 깊이 영상은 중간 시점으로 워핑되고, 워핑 과정에서 발생하는 절삭 오차를 제거하기 위해 Median 필터링을 적용한다. 그런 다음, 색상 영상은 워핑된 깊이 영상의 깊이 값을 사용해서 중간 시점으로 워핑된다. 비폐색(disocclusion) 영역을 채우기 위해 배경 기반의 인페인팅 기술을 적용한다. 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 방법이 자연스러운 스테레오 영상을 생성한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 터보 디코더에 사용되는 MAP 알고리즘의 저전력 구조를 제안한다. 터보 디코더 알고리즘 중 하나인 MAP 알고리즘은 많은 메모리 사이즈와 복잡한 연산량을 가진다. 본 논문에서는 메모리 사이즈를 줄이기 위하여 두 번의 상태 천이(branch metric) 과정을 하나로 통합 계산하는 방식을 제안하였다. 제안된 방식으로 구한 상태 천이 값을 이용해서 FSM(Forward State Metric)값을 구하면 BM(branch metric)값이 다음 상태의 FSM에 포함되어지므로 APP(A Posteriori Probability)를 계산할 때 BM부분이 빠져 LLR(Log Likelihood Ratio)의 연산량을 줄일 수 있다. 실험결과 기존의 MAP 알고리즘과 동일 성능을 가지면서 MAP 알고리즘을 개선한 Pietrobon 알고리즘을 log-MAP 알고리즘에 적용하여 LLR 연산량을 비교했을 때 덧셈 연산을 반으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 위치 측위의 정확도를 높일 수 있는 방안으로 KNN(K-Nearest Neighbor)과 Local Map Classification 및 Bayes Filter를 융합한 기법을 제안한다. 먼저 이 기법은 Local Map Classification이 실제 지도를 여러 개의 Cluster로 나누고, 다음으로 KNN으로 Cluster들을 분류한다. 그리고 Bayes Filter가 획득한 각 Cluster의 확률을 통하여 Posterior Probability을 계산한다. 이 Posterior Probability으로 로봇이 위치한 Cluster를 검색한다. 성능 평가를 위하여 KNN과 Local Map Classification 및 Bayes Filter을 적용하여서 얻은 위치 측위의 결과를 분석하였다. 분석 결과로 RSSI 신호가 변하더라도 위치 정보는 한 Cluster에 고정되면서 위치 측위의 정확도가 높아진다는 사실을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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