최근 ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler) 등 첨단장비를 활용한 유량 및 하상측정, 각종 하천기본계획 수립 시 확보되는 횡단측정 자료, 식생 및 서식처 등 하천환경과 생태자료, 드론 등을 활용한 영상자료 등 방대한 하천 정보가 확보되고 있으며, 다기능보 등 다양한 하천구조물 및 친수구역이 증가하는 등 이전과 비교하여 괄목할만한 수준으로 정보의 양이 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 하천정보를 체계적으로 저장, 관리, 공유하기 위하여 표준화된 데이터 모델의 수립이 필요하다. 하천 정보의 경우 하천 시설물, 하천 단면측량 자료, 하천 시계열 측정 자료 등이 특정 하천을 중심으로 관리되는 반면, 기존 데이터 모델 연구에서는 특정 주제도에 기반하여 하천 정보가 레이어 형식으로 제공되어 상호 연계되지 않아 하천 정보의 효율적 관리측면에서 적합하지 않았다. 또한 신규 정보를 추가 시 기존 데이터 모델의 과다한 수정이 필요하고, 기존의 데이터 모델의 경우 표준화되지 않아 활용성이 매우 낮고, 유역중심으로 구성되어 특정 조건에 해당되는 하천 정보 검색이 어려운 단점이 존재하였다. 본 연구에서는 기존의 주제도 및 레이어 형식으로 구성되어 있던 데이터 모델 형식에서 벗어나 하천흐름선을 기준으로 데이터모델을 구축하는 방안을 제시하였으며, 하천흐름선과 하천 시설물, 단면 측량 자료, 계측 자료를 순차적으로 수용하고, 최근 신규로 생성되고 있는 다차원 하천 정보의 추가 시 기존 데이터 모델의 형식을 수정하지 않고 유연하게 대응할 수 있는 관계형 데이터 모델을 구상하였다. 또한, 하천과 유역의 논리적 저장방안 고려하여 한 개의 하천을 다수의 세그먼트로 구분하여 코드(Reach Code)를 부여하는 방안을 제시하였으며, 구상한 데이터모델을 통하여 국가하천과 지방하천 등 유역의 다양성을 포함하는 한강권역의 섬강유역을 시범하천으로 구축하였다.
본 논문은 지구공간에 존재하는 다양한 공간정보를 이용하여 도로 및 철도 계획과 공사를 위한 최적노선을 선정하는 기법에 관한 새로운 연구이다. 사람과 물자를 수송하는데 있어서 가장 기본적인 공공교통시설인 도로 및 철도를 건설하기 위하여 초기에 가장 중요한 결정이 바로 최적노선결정이므로 환경파괴를 최대한으로 감소시키고 그 기능을 충분히 발휘할 수 있도록 대상 지역의 여러 가지 조건을 고려하여 가장 적합한 노선의 위치를 결정하여야 한다. 3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 다차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이저 측량 기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 본 연구에서는 원격탐사 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치 지도 벡터와의 통합 및 전환으로 다차원 공간에서 건물 모델의 생성과 다양한 활용을 제시하는 것을 연구목적으로 하였고, 연구방법으로는 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상 기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭하여야 하므로, 항공기에 탑재한 센서로 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다 또한 본 연구에서는 연구대상지역의 지형조건, 기존 노선과의 비교, 토지이용, 지형경사, 사면방향, 지가 등을 분석하여 각각의 경중률을 고려한 후 선택된 후보노선들을 비교분석함으로서 최적노선을 선정하고자 하였다.
본 논문에서는 영상 볼륨 데이터의 내부 3차원 객체들을 표현하기 위하여 색상 전이함수와 불투명도 전이함수를 사용하였다. 대체로 전이함수에서 경계부분이 만나는 지점의 값 설정이 모호하므로 볼륨 렌더링의 대상이 되는 시각 객체를 구분하기 위하여 영상이 가지는 특징들과 각 객체들 사이의 분할방법으로 객체 경계의 특징값 추출에 역점을 두었다. 따라서 공간상의 영상 기울기 특징 값을 추출하였으며 GPU의 효율을 증대시켜서 다차원 전이함수를 생성하였다. 그러므로 이 함수들을 그래픽 하드웨어 기반에 3차원 질감사상의 객체 경계 가시화 방법을 수행함으로써 좋은 연구결과를 얻게 되었다.
이 연구는 국내 우편물량 감소와 우편사업 경쟁력 강화를 위하여 GIS 및 시공간 마이닝 기술을 이용한 GIS 기반의 새로운 우편 마케팅 기법을 제안한다. 홍보를 원하는 기업체에게 의미 있고 정확한 마케팅 정보 제공을 위해서 Geo-Lifestyle 군집화를 적용한 인구 사회학적 마켓 세분화 기법과, 시간 공간 차원의 다차원적 분석을 통한 시공간 구매 소비 성향 예측 기법을 제안하였다. Geo-Lifestyle 군집분석 및 시공간 큐브 마이닝의 평가를 위해서 강남구, 송파구 지역의 내부 외부데이터를 사용하였고, 실험결과 14개의 최적 마케팅 클러스터를 생성하였으며 구매 소비 성향 예측을 위한 시 공간 패턴을 추출하였다.
온라인 데이터 스트림에 대한 부분 공간 클러스터링은 데이터 공간 차원의 모든 부분 집합을 검사해야 하므로 많은 양의 메모리 자원을 필요로 한다. 유한한 메모리 공간에서 데이터 스트림에 대한 클러스터들의 지속적인 변화를 추적하기 위해 본 논문에서는 메모리 자원을 효과적으로 사용하는 격자기반 부분 공간 클러스터링 알고리즘을 제안한다. n차원 데이터 스트림이 주어지면 각 차원 데이터 공간에 있는 데이터 항목의 분포 정보를 격자셀 리스트에 의해 모니터링 된다. 첫번째 레벨의 격자셀 목록에서 데이터 항목의 빈도가 높아 단위 격자셀이 되면 해당 격자셀로부터 모든 가능한 부분 공간의 클러스터를 찾기 위해 다음 레벨의 격자셀 리스트를 자식 노드로 생성한다. 이와 같이 최대 다차원 n레벨의 격자셀 부분 공간 트리가 구성되고, k차원의 부분 공간 클러스터는 부분 공간 격자셀 트리의 k레벨에서 찾을 수 있다. 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존 방법만큼 정확도를 유지하면서, 밀집 공간만 확장하여 컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 사용하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 교육종단연구 데이터를 효과적으로 저장·처리·분석하기 위한 데이터 플랫폼을 개발하고, 이를 서울교육종단연구(SELS)에 적용하여 유용성을 확인한다. 플랫폼은 데이터 전처리부와 데이터 분석부로 구성된다. 데이터 전처리부에서는 1) 마스킹 2) 요인화 3) 정규화·이산화 4) 데이터 유도 5) 데이터 웨어하우징 과정을 통해 교육종단연구 데이터 웨어하우스를 생성하게 된다. 데이터 분석부는 OLAP과 데이터 마이닝(DM)으로 구성된다. 먼저, OLAP에서는 측정값 선정, 스키마 설계를 거쳐 OLAP을 수행하게 된다. 이후 DM에서는 변수 선택, 연구모형 선택, 데이터 수정, 인수튜닝, 모형학습, 모형평가 및 해석단계를 거친다. 본 플랫폼에서 전처리 과정을 거쳐 생성된 데이터 웨어하우스는 다양한 연구자들에 의해 공유될 수 있고, 지속적인 연구결과 데이터 셋의 축적이 가능하므로 후속 연구자들은 추가적인 분석을 수월하게 수행할 수 있게 된다. 또한, 정책입안자들도 SELS 데이터 웨어하우스에 직접 접근하여 다차원 분석을 통해 온라인으로 분석할 수 있어 과학적인 의사결정이 가능하게 된다. 본 연구에서는 개발된 플랫폼의 유용성을 입증하기 위해 SELS 데이터를 플랫폼 상에서 구축하고 수학 학업성취도를 측정값으로 선정하여 OLAP 및 DM을 수행하였으며, 측정값에 영향을 주는 다양한 요인을 데이터 마이닝 기법을 사용하여 분석하였다. 이를 통해 데이터 기반 교육정책 시사점을 빠르고 효과적으로 도출할 수 있었다.
본 논문은 다량의 고차원 얼굴 표정 모션 데이터를 2차원 공간에 분포시키고, 애니메이터가 이 공간을 항해하면서 원하는 표정들을 실시간 적으로 선택함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 표정공간의 생성은 임의의 두 표정간의 최단거리의 결정으로 귀결된다. 표정공간은 다양체 공간으로서 이 공간내의 두 점간의 거리는 다음과 같이 근사적으로 표현한다. 임의의 마커간의 거리를 표시하는 거리행렬을 사용하여 각 표정의 상태를 표현하는 표정상태벡터를 정의한 후, 두 표정이 인접해 있으면, 이를 두 표정 간 최단거리(다양체 거리)에 대한 근사치로 간주한다. 그리하여 인접 표정들 간의 인접거리가 결정되면, 이들 인접거리들을 연결하여 임의의 두 표정 상태간의 최단거리를 구하는데, 이를 위해 Floyd 알고리즘을 이용한다. 다차원 공간인 표정공간을 가시화하기 위해서는 CCA 투영기법을 이용하여 2차원 평면에 투영시켰다 얼굴 애니메이션은 사용자 인터베이스를 사용하여 애니메이터들이 2차원 공간을 항해하면서 실시간으로 생성한다.
본 논문은 다량의 고차원 얼굴 표정 모션 데이터를 2차원 공간에 분포시키고, 애니메이터가 이 공간을 항해하면서 원하는 표정들을 실시간 적으로 선택함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 표정공간의 생성은 임의의 두 표정간의 최단거리의 결정으로 귀결된다. 표정공간은 다양체 공간으로서 이 공간내의 두 점간의 거리는 다음과 같이 근사적으로 표현한다. 임의의 마커간의 거리를 표시하는 거리행렬을 사용하여 각 표정의 상태를 표현하는 표정상태벡터를 정의한 후, 두 표정이 인접해 있으면, 이를 두 표정 간 최단거리(다양체 거리)에 대한 근사치로 간주한다. 그리하여 인접 표정들 간의 인접거리가 결정되면, 이틀 인접거리들을 연결하여 임의의 두 표정 상태간의 최단거리를 구하는데, 이를 위해 Floyd 알고리즘을 이용한다. 다차원 공간인 표정공간을 가시화하기 위해서는 Sammon 매핑을 이용하여 2차원 평면에 투영시켰다. 얼굴 애니메이션은 사용자 인터페이스를 사용하여 애니메이터들이 2차원 공간을 항해하면서 실시간으로 생성한다.
이기종 플랫폼간의 데이터 교환과 통합을 위한 표준 기술로 XML과 웹 서비스 기술이 각광을 받고 있다. 이러한 기술을 지원하는 XML/A는 클라이언트 응용과 데이터 분석 엔진이 인터넷 상에서 데이터를 교환할 수 있도록 하는 SOAP 기반의 XML 통신 API이다. 데이터가 XML 문서 형태로 교환된다는 점에서 XML/A는 플랫폼 독립적이지만, 클라이언트 응용 개발자들은 서버에 데이터를 요청할 때마다 XML 문서를 생성해야 하고, 서버가 보내는 XML 데이터 검색을 위해 별도의 XML 쿼리 언어를 사용해야 하는 단점이 있다. 본 연구에서는 윈도우즈 환경의 클라이언트 응용 개발자들이 XML/A의 OLAP 관련 서비스를 편리하게 사용할 수 있도록 하는 상위 수준의 클라이너트 OLAP API인 XMLMD를 설계하고 구현하였다. XML/A와 XML/A의 관계는 OLEDB for OLAP과 ADOMD의 응용 사례로써 데이터의 다차원적 분석결과를 인터넷을 통해 제공하는 웹 OLAP 큐브 브라우저도 개발하였다. 이 브라우저는 전송된 데이터를 XML, HTML, 엑셀, 그래프 등의 다양한 형태로 제공한다.
인터렉션 가시화 기술은 네트워크상의 다양한 데이터를 기반으로 지속적으로 생성, 공유 및 재생성되는 다양한 정보와 지식의 다차원적인 연결 구조를 컴퓨터 그래픽 기술을 이용하여 지식을 직관적으로 가시화하는 가술이다. 몰입형 인터렉션 기술을 통해 지식이 혼합현실 환경에서 명시적으로 표시되고 물리적으로 사용자가 인터렉션 할 수 있도록 한다. 중요 인터렉션 가시화 기술로는 디지털 메뉴팩쳐링 방법, 3D 가시화 방법, 몰입형 디스플레이 기술 등이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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