코로나19로 인하여 기존의 제조 시설에 많은 패러다임의 변화와 비대면 서비스의 확대가 전 세계적으로 가속화되고 있다. 대표적인 기술이 디지털 트윈기술이다. 이러한 디지털 트윈기술은 과거에 개념적으로만 존재하던 것이 최근 5G 기반의 네트워크가 구성되며 실현 가능해졌다. 이에 본 논문은 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 USB 공정 일부를 실제 사물 객체와 가상현실 기반의 USB 공정과정을 표준 연동구조인 OPC UA 통신을 기반으로 디지털 트윈이 가능하도록 설계하고 구현하였으며, 이때, 가상세계에 실제 사물의 물리적 특성을 같이 반영하여 이를 실제 사물과 실시간으로 동기화한 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 향후 이는 다양한 산업 분야에 적용 가능하며, 의사결정을 위한 비용 절감 및 위험한 사고로부터 예방이 가능할 것으로 기대한다.
COVID-19로 대표되는 팬데믹 상황에서 의료 인력 부족으로 인한 문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 진단 업무를 지원하기 위한 컴퓨터 비전 솔루션으로 PA 흉부 X-선 영상에 대한 병변 유무 진단 방법에 대해 제시한다. 디지털 영상에 대한 특징 비교 방식의 이상 탐지 기법을 X-선 영상에 적용하여 비정상적인 영역을 예측할 수 있다. 정렬된 PA 흉부 X-선 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 패치 단위로 분할하여 지역적으로 등장하는 비정상을 포착한다. 사전 실험으로 다중 객체를 포함하는 시뮬레이션 데이터 세트를 생성하고 이에 대한 비교 실험 결과를 제시한다. 정렬된 영상에 대해 적용 가능한 패치 특징 하드마스킹을 통해 프로세스의 효율성 및 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 지역 특수성 및 전역 이상 탐지 결과를 합산하여 기존 연구 대비 6.9%p AUROC 향상된 성능을 보인다.
국내 주요 공공발주기관의 BIM 도입 환경 수준이 높아짐에 따라 많은 설계 및 시공사에서는 BIM 수행 과정에서의 실질적인 업무 생산성 향상 방안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 대표적인 BIM 설계 자동화 방안으로 BIM기반 설계 과정에서 반복적으로 수행되는 BIM 라이브러리 배치작업을 자동화하는 방안을 제시하였다. 특히 직선, 곡선, 수직 평면과 곡면 등 BIM 라이브러리의 배치 대상면을 구분하고, 각각에 대해 두 객체의 중심 거리와 선형 길이에 따른 배치간격, 배치방향 등을 고려하여 BIM 라이브러리 자동 배치 모형을 Dynamo로 구현하였다. 사례적용을 통해 다양한 배치 환경 및 조건에 따라 배치가 가능하고, 작업시간도 단축할 수 있는 것으로 확인되어 지형 특성에 맞게 배치해야 하는 각종 조형물이나 구조물들의 정확한 배치가 가능할 뿐만 아니라 배치 자동화를 통해 업무 생산성도 획기적으로 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
건설분야의 전면 BIM 도입을 위한 정부정책이 실행 중인 가운데, 조경 BIM 모델의 구축 및 활용은 아직까지 저작도구의 한계, 자연소재 모델링의 어려움, 라이브러리 등 BIM 콘텐츠 부족 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 수목은 조경분야의 전문성을 대표하는 설계요소로서 BIM 모델 제작시 반드시 포함되어야 하지만 모델링 과정에서 종종 생략되거나 필요한 정보가 포함되지 않아 BIM 데이터 품질을 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 BIM 표준을 준수하고 조경실무에서 상용화할 수 있는 수목 라이브러리를 개발함으로써 조경 BIM 모델의 구축과 활용에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 Revit을 기반으로 수목의 3D 형상과 속성정보 항목을 선정하여 교목과 관목의 라이브러리를 개발하였다. 형상정보는 수종 고유의 특징을 표현하되 단순화하여 LOD200, LOD300, LOD350 수준으로 작성하였고, 속성정보는 수목의 품명, 규격, 물량산출에 필요한 정보 외에도 생태적 속성정보와 환경성능 정보를 포함하여 총 24개의 항목을 포함시켰다. 파일은 객체명만으로도 조경분야의 객체로서 위계가 드러나고 수목의 구분이 이루어지도록 명칭을 부여하였다. 이렇게 개발한 수목 라이브러리를 활용하여 공동주택단지의 조경 BIM 모델을 작성하고 사용성을 검토하였다. 그 결과, 수목 라이브러리를 사용하여 조경 BIM 모델을 효과적으로 구축할 수 있었으며 도면 작성, 물량 산출, 디자인 검토 등 BIM 모델의 기본적인 활용방안에서 적절히 운용되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 라이브러리에는 지피초화류가 제외되었으며, 수목의 환경성능 등 다양한 데이터베이스가 아직 구축되지 않아 속성정보에 변수들이 탑재되지 않았다는 한계가 있다. 앞으로 자연소재에 대한 BIM 모델링 도구 및 기술 개발, 다양한 데이터베이스 구축에 대한 노력이 필요하며, 라이브러리의 제작, 관리, 보급 및 유통을 담당할 주체와 시스템을 마련해 나가야 한다.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
최근에 하도계획의 주된 과제는 하천환경의 보전과 창조를 위한 비용의 최소화이며, 침식과 세굴에 대한 하천관리 시설의 안정성을 확보하기 위한 질적 안전도의 최대화에 있다. 이를 위해 하도의 변화를 전제로 이동상 현상을 고려하고 저수로의 특성을 파악하여 하도계획에 반영하는 것이 필요하다. 이러한 하도계획과 관리를 위한 주요한 도구로서 하도특성조사가 제시되고 있다. 우리나라에서는 수변 생태환경의 기능회복으로의 하천환경에 관심을 기울이기 시작한 단계에 머물러 있다. 국내에서도 일본 등 선진 외국과 같이 홍수시 재해를 크게 경감하고, 자연환경을 실질적이고 체계적으로 배려하면서 경제적 하도계획 및 관리에 역점을 두어야 할 시점에 이르렀다. 이를 위해서는 우선적으로 하천이 갖고 있는 고유 특성인 하도특성에 대한 조사가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 대상하천을 선정하고 측량, 하상재료 채취 및 분석, 유사량 채취 등의 기초조사를 수행하였으며, 이에 따른 하도특성량을 분석하였다. 대상하천은 금강유역의 지천 하류부의 약 2km 구간을 선정하였으며, 2003년${\sim}$2004년에 3회에 걸쳐 측량을 실시하고, 구간내 구룡수위표에서 유량 몇 유사량을 측정하였다. 또한 대상구간내 14개 지점에서 하상토를 채취하여 입도분석을 실시하였으며, 구룡수위표 자료를 이용하여 수문자료를 구축하였다. 수집된 기초자료를 이용하여 대상구간의 강턱유량, 특정재현기간유량, 유효유량을 산정하여 지배유량을 결정하였다. 산정된 지배유량을 이용하여 하상경사, 대표입경, 저수로내 평균수심, 에너지 경사, 마찰속도, 무차원소류력, 하폭-수심비, 수심-입경비 등의 하도특성량을 산출하여 하천환경정비를 위한 기초자료로서 활용 될 수 있도록 하였다.구에 맞는 작물 생산 및 농촌관광단지 조성을 통해 부가가치증대 및 소득증대를 꾀함으로 농촌문제 해결에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 GIS 와 RS의 기술이 농촌분야에 더 효율적으로 적용될 것으로 기대되며, 농업기술센터를 통한 정보제공을 함으로써 대농민 서비스 및 농업기관의 위상이 제고 될 것으로 기대된다.여 전자파의 공간적인 가시화를 수행할 수 있었다. 본 전자파 시뮬레이션 기법이 실무에 이용될 경우, 일반인이 전자파의 분포에 대한 전문지식을 습득할 필요 없이, 검색하고자 하는 지역과 송전선, 전철 등 각종 전자파의 발생 공간 객체를 선택하여 실생활과 관련된 전자파 정보에 예측할 수 있어, 대민 환경정보 서비스 질의 개선측면에서 획기적인 계기를 마련할 것으로 사료된다.acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행
DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 프로세서 처리능력, 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 트래픽 폭주 공격의 탐지는 안정적인 서비스의 제공 및 시스템의 운영에 필수요건이다. 전통적인 패킷 수집을 통한 DoS/DDoS의 탐지방법은 공격에 대한 상세한 분석은 가능하나 설치의 확장성 부족, 고가의 고성능 분석시스템의 요구, 신속한 탐지를 보장하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 MIB 정보 갱신 시점 단위로 수집된 SNMP MIB 객체 정보를 바탕으로 Support Vector Data Description(SVDD)을 이용하여 보다 빠르고 정확한 침입탐지와 쉬운 확장성, 저비용탐지 및 정확한 공격유형별 분류를 가능케 하는 새로운 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험을 통하여 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 False Negative Rate(FNR), 공격유형별 분류율 수치 등을 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.
안정적인 작물 생산을 위하여 국내 농업지역에 대한 효과적인 작황 모니터링 기법의 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 작물 재배지역 추출을 위하여 딥러닝 기법을 이용한 분류 모델을 개발하고, 이를 위성영상에 적용하고자 하였다. 이를 위하여, 식생분석에 유용한 blue, green, red, red-edge, NIR 밴드를 포함하고 있는 RapidEye 위성영상을 이용하여 작물 재배지역에 대한 훈련자료를 구축하고, 이를 활용하여 국내 양파 및 마늘 작물에 대한 재배면적을 추정하고자 하였다. 대기보정된 RapidEye 위성영상을 활용하여 훈련자료를 구축하였으며, 작물지역의 분류를 위하여 대표적인 의미론적 분할을 위한 딥러닝 모델인 FC-DenseNet을 이용하여 딥러닝 모델을 생성하였다. 최종적인 작물 재배지역은 지적도와의 결합을 통하여 객체 기반의 자료로 생성하였다. 실험결과, 대기보정된 훈련자료를 이용하여 학습된 FC-DenseNet 모델은 훈련에 사용되지 않은 타 지역의 작물 재배지역을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.
최근 실내공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 다양한 활용 서비스가 개발되고 있다. 그동안 2차원 또는 3차원 실내공간정보 서비스에서, 최근에는 전방위 영상 기반의 실내공간정보 서비스가 증가하고 있다. 단순히 실내공간의 가시화만을 제공하는 기존 전방위 영상 기반 서비스가 속성 검색, 질의 가능 서비스 등을 제공하기 위해서는 공간간의 위치 관계가 정의된 토폴로지 데이터가 반드시 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 전방위 영상 기반의 다양한 실내공간정보 서비스를 위해 필요한 실내 토폴로지 데이터를 국제 표준인 IndoorGML 형식에 맞춰 생성하는 방법을 제안하도록 한다. 본 연구에서는 영상으로부터 IndoorGML 데이터 생성을 위해 1)IndoorGML 기본 개념의 영상 적용을 위한 고려사항 분석, 2)IndoorGML 데이터 생성을 위해 필수 정의 요소인 ‘공간’을 대표하는 객체 식별 방법 제시, 3)공간 사이의 연결성을 정의로 구분하여 IndoorGML 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 서울시립대학교 21세기관 6층을 대상으로 적용되어 IndoorGML 데이터를 생성하도록 한다. 본 연구는 향후 IndoorGML을 기반으로 개발되는 다양한 실내공간정보 서비스에 토폴로지 데이터를 생성하는 한 가지 유형의 방법을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
국내 캐릭터산업의 발전과 함께 산업적 콘텐츠로써의 캐릭터와 함께 공공캐릭터에 대한 관심도가 높아지고 있다. 공공캐릭터란 특정 지역, 기관, 단체, 조직, 행사 등의 구성원이 공유하거나 지향하는 상징성을 함축적으로 표현하고 있는 비영리적 캐릭터이다. 특정의 개인이나 단체의 이윤을 목적으로 하는 상업디자인과 구별되며, 디자인의 주체와 객체, 지향하는 가치, 역할 등에 있어 시민의 안녕과 행복과 같은 사회적인 가치를 추구하는 공공디자인의 목적과 부합하는 역할을 부여받았다. 공공캐릭터는 지자체 캐릭터 개발을 중심으로 발전하기 시작했으나, 대부분의 캐릭터가 활용되지 못했다. 그러나 공공캐릭터에 대한 관심이 높아지면서 캐릭터를 활용하여 지역에 대한 고유성과 정체성을 표현하기 위한 수단으로 다시금 환영받고 있다. 본 논문은 공공캐릭터가 가지는 지역에 대한 정체성 표현을 장소특정성(Site-Specificity)에 대입하여 연구해보고자 한다. 장소특정성은 동시대미술에서 장소에 초점을 맞춘 미술, 특정 장소 및 상황에 의해 의미가 생성되는 작품을 의미한다. 현재 공공캐릭터는 주로 한 지역 또는 기관을 대표하는 역할을 맡은 바, 어느 공동체 속에 속해있느냐에 따라 정체성과 그에 따른 가치를 판단할 수 있다. 이를 통해 지역 속 캐릭터가 공공디자인으로써 어떠한 사회적 의미를 가지는지에 대해 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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