최근 비디오가 대화형 콘텐츠를 위한 타입으로 많은 각광을 받기 시작하면서 비디오 데이터에 포함된 객체들을 의미적으로 표현하고 검색하기 위한 시맨틱 어노테이션 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이터에 포함된 객체들은 시간의 변화에 따라 공간적 위치가 변화하기 때문에 매 프레임마다 상이한 위치 데이터가 발생한다. 따라서 모든 프레임의 객체에 대한 위치 데이터들을 저장하는 것은 매우 비효율적이므로 이를 부적절한 오차가 발생하지 않는 범위 내에서, 효과적으로 압축하여 표현할 필요가 있다. 본 논문은 컴퓨터 또는 에이전트가 직관적으로 객체에 대한 정보를 이해할 수 있도록 표현하기 위해 비디오 데이터가 포함하는 객체에 대하여 의미적 정보를 부여하기 위한 온톨로지 모델링 방법과 이동 객체의 위치 데이터를 압축하기 위해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 의미적 정보와 함께 어노테이션 하는 방법을 제안한다. 제안한 어노테이션 방법의 효율을 검증하기 위한 대화형 비디오 시스템을 구현하고, 다양한 특징을 가지는 객체가 나타나는 비디오 데이터 셋을 이용하여 샘플링 간격에 따른 오차율과 데이터량을 비교하였다. 그 결과, 샘플링 간격이 15프레임 이하 일 때, 최대 80%의 데이터 저장 공간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 객체의 실제 좌표 대비 최대 31픽셀, 평균 4픽셀 미만의 오차 편차를 얻을 수 있었다.
모델링 시뮬레이션 그리고 센서 장비 기술의 지속적인 발전으로 최근에 매우 높은 해상도를 갖는 방대한 크기의 볼륨 데이타들이 일반화되고 있다. 과학적 가시화 분야에서, 이러한 데이타를 고성능 병렬 컴퓨터를 사용하여 효과적으로 가시화하기 위한 다양한 대화식 실시간 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 클라이언트, 게이트웨이, 병렬 렌더링 서버로 구성되는 모바일 볼륨 가시화 시스템의 개발에 관해 설명한다. 모바일 클라이언트는 병렬 렌더링 서버에게 전달할 렌더링 / 뷰잉 파라미터를 설정할 수 있는 기능뿐만 아니라, 관심이 있는 특정 영역을 점진적으로 높은 해상도의 영상을 이용해 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. 게이트웨이는 안정적인 서비스를 위해 모바일 클라이언트와 병렬 렌더링 서버 사이에서 주고받는 요청과 응답을 관리하는 역할을 한다. 병렬 렌더링 서버는 클라이언트로부터 전달받은 렌더링 컨텍스트를 이용하여 정의된 특정 부분 볼륨을 가시화하고, 고해상도의 최종 영상을 클라이언트에게 되돌려 주는 작업을 수행한다. 제안된 시스템은 PDA를 갖고 있는 여러 사용자가 협력작업(CSCW) 모드를 통해 동시에 볼륨 데이타 가운데 공통으로 관심을 갖는 특정 부분, 렌더링 컨텍스트, 그리고 최종 영상을 공유할 수 있도록 설계되었다.
화행은 화자의 의도를 내포하기 때문에 지능형 대화 시스템을 구현할 때 화행 분석은 필수적이다. 본 논문에서는 효과적인 화행 분석을 위한 2단계 모델을 제안한다. 첫 번째 단계에서 기계 학습 기반의 신경망 모델과 확률 기반의 예측도 모델을 이용하여 개별적으로 화행 후보를 생성한다. 두 번째 단계에서는 신경망 모델이 출력한 화행 후보들을 예측도 모델이 출력한 화행 후보들로 필터링한 후, 남겨진 후보들 중에서 최대값을 가지는 화행을 선택한다. 일정관리 영역에서의 실험 결과, 제안한 2단계 모델링 방법이 기계 학습 모델이나 확률 모델만을 사용하는 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보였다.
객체 지향 설계 모델에서 클래스 계층구조는 소프트웨어 재사용성과 복잡한 시스템 설계시에 효율적이다. 본 논문에서는 래피드 프로토타입핑 기법을 사용한 객체 지향 클래스 계층 구조 설계 방법을 제시한다. 이 방법은 객체 모델링 단계에서 식별된 클래스들을 새로운 분류 방법을 사용하여 관계성 식별과 유사성을 측정한다. 여기에는 클래스의 속성과 메소드의 측정이 요구된다. 하나의 설계 모듈인 클래스 계층구조는 대화식으로 반복적인 작업을 통하여 생성되며, 각 모듈은 참조 관계, 상속 관계, 복합 관계로 구성된다. 이들 정보는 구형 및 프로그램 유지보수시에 도움을 주기 위하여 테이블에 저장하여 클래스 관계성을 그래프로 표현하고 노드클래스를 아이콘화 하였다. 따라서 새로운 클래스 추가 및 삭제 작업이 용이하여 클래스 계층 구조 재구성과 설계정보 재사용시에 효율적이다. 본 논문에서 제시하는 방법은 프로토타입 시스템으로 뿐만 아니라 실제 시스템에 최종 전환할 수 있기 때문에 시스템 분석, 설계, 구현의 능률을 높일 수 있다.
본 논문에서는 3차원 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 고화질의 3차원 얼굴 모델과 모핑 애니메이션을 생성하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 얼굴 특징점 입력 도구, 얼굴 텍스처매핑 인터페이스, 3차원 얼굴 모핑 인터페이스로 구성되어 있다. 얼굴 특징점 입력 도구는 3차원 텍스처매핑과 모핑 애니메이션을 위한 보조 도구로서 얼굴의 특징점을 입력하여 텍스처매핑과 임의의 두 얼굴간의 모핑 영역을 정할 때 사용된다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 얼굴의 기하 데이터에 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑한다. 3D 얼굴모핑은 얼굴 특징점 입력 도구로부터 얻은 특징점을 중심으로 얼굴 영역을 분류하여 임의의 두 얼굴 간의 영역간 매핑을 실현한다. 본 시스템은 사용자가 별도의 프로그래밍 작업 없이 대화형 인터페이스에서 3D 스캐너에서 획득한 얼굴 메쉬 데이터를 이용하여 사진 이미지로 텍스처 매핑을 실행하여 사실적인 3D 얼굴 모델을 얻을 수 있고, 임의의 서로 다른 얼굴 모델들간의 모핑 애니메이션을 쉽게 실현할 수가 있다.
고정밀 중력 탐사는 천부의 소규모 밀도 이상 구조를 명확하게 탐지하는 것을 목적으로 하므로, 정밀한 측정과 보정뿐 아니라 소규모 이상 구조를 명확하게 분석해 낼 수 있는 역산법도 필요하다. 이것은 역산에서의 타당치 않은(ill-posed) 문제를 해결하기 위한 안정자를 밀도가 급격하게 변화하는 경계부를 분명하게 구분할 수 있도록 설계함으로써 가능해 진다. 이 논문은 다양한 탐사 목적에 대응할 수 있도록 여러 가지 역산 알고리즘을 포함하는 2차원 고정밀 중력 역산 패키지를 구성하였다. 패키지는 Matlab 기반으로 작성하였으며, 최선의 역산 결과를 얻을 수 있도록 대화형으로 만들었다. 몇 가지 대표적인 모델에 대한 수치모델링 자료에 역산 패키지에 포함되어 있는 여러 가지 역산 알고리듬을 적용하여 역산 방법들을 비교 및 검토하였다. 마지막으로 실제 탐사 자료에도 적용하였다.
3D 모델링 기술과 대화 인공지능 알고리즘의 발달로 인해 다양한 분야에서 디지털 휴먼이 활용되고 있고, 신한 은행, 농협 은행 등 주요 은행을 중심으로 은행에서도 가상 은행원이 등장하기 시작했다. 그러나 디지털 휴먼과 관련된 연구는 주로 외형 위주이며, 로봇 의인화 과정에서 고려되어야 하는 퍼소나 설정에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 은행 업무라는 구체적인 맥락에서 발화 전략의 의인화 수준과 개인정보 활용 수준이 다른 3가지 시나리오(학생증 수령, 입출금 통장 개설, 전세 자금 대출 상담)에 대한 사용자 경험을 알아보기 위해 실험을 진행하였다. 연구 결과, 사회적 실재감과 유용성은 시나리오와 의인화 수준에 대해 상호작용 효과가 있었다. 친밀감, 신뢰도, 인지된 지능에는 상호작용 효과가 없었지만 경향성을 확인 할 수 있었다.
개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다.
기후변화에 의한 이상가뭄 발생 등을 대비하기 위한 비상용수 또는 대체수자원으로서의 지하수 개발수요가 증가하는 추세에 따라 기저유량 확보 및 수질 개선 방안을 수립하는 것은 지속가능한 수자원 이용·관리 측면에 있어서 매우 중요하다. 지하수 및 기저유량 확보 및 수질 개선을 위해서는 지표-지하수 통합 관리가 필요하며 이를 기반으로 지하수 및 기저유량 변동에 대한 인과관계 파악 및 구체적인 조사가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지표-지하수에 대한 계절적·시공간적 변동성을 잘 모의할 수 있는 통합 모델을 기반으로 지하수위 변동을 포함한 물수지 분석과 장·단기 유출해석이 정량적으로 분석하고자 하였으며, 평창군 대화면, 만대지구, 신둔천 유역을 대상으로 간벌, BMP, LID를 비롯한 다양한 시나리오에 따른 기저유량 및 수질변화 그리고 오염특성 파악을 수행하였다. 본 연구에서는 지표-지하수 통합 모델링을 위하여 SWAT-MODFLOW 모형을 활용하였으며, 간벌 시나리오의 경우 모형 Source code를 수정하여 간벌의 효과를 모의할 수 있도록 수정하였다. 또한 BMP와 LID의 경우 각 HRU별로 저감시설에 대한 효율 및 매개변수 조정을 통해 효율을 모의하였다. 모형의 입력자료 구축을 위하여 지표 모형의 경우 DEM, 토지이용도, 토양도를 활용하였으며, 지하수 모형의 경우 지하수기초조사자료에 수록된 수리전도도, 비산출율, 비보유율 조사결과를 활용하여 입력자료를 구축하였다. 그 결과 간벌시나리오의 경우 건기시 최소 6.7% 이상의 하천유량, 22.56% 이상의 기저유량, 그리고 0.3 m 이상의 지하수위 확보가 가능한 것으로 나타났다. BMP의 경우 유역면적의 약 7%에 BMP가 설치된 것으로 나타났으며, 이에 따른 하천 말단 SS저감효율은 6.7%로 나타났으나 유량에서는 큰 차이를 나타내지 못하였다. 마지막으로 LID시나리오의 경우 적용 소유역의 강우시 평균유량이 약 29% 감소하였으며 건기시 평균 기저유량이 약 44%이상, 평균 BFI는 약 0.13 증가한 것으로 나타났다.
본 연구는 수리.수문 모형화에서의 시공간 자료 분석기술 개발에 관한 연구로서, 국내 GIS엔진인 GeoMania를 기반으로 하여 개발된 HyGIS와 수리.수문 연계모형을 확립하였으며, 주요 연구 결과로, 현재 국내에서 가장 보편적이고 광범위하게 적용되고 있는 HEC-HMS 모형과 HEC-RAS 모형을 선정하여 사용자의 편의성을 도모하고, 모형의 입 출력 구조, GIS와의 연계방안 등을 분석하여 제시하였다. 또한 HyGIS-HMS 모형과 HEC-RAS 모형의 개발은 국내 GIS엔진인 GeoMania-Pro와 Add-ON 방식으로 연계되어 구동되며, 입력자료는 GeoMania-Pro 프로그램 상에서 GUI에 의한 대화식으로 구성되었다. 하나의 시스템 상에서 DEM의 구축과 종합적인 유역분석 및 체계적인 하천에 대한 지형학적 자료구축과정을 제시하였고, 국내 하천유역 및 하도망의 Geo DB와 연계되는 시스템으로 구성하였다. Thiessen 계수 계산 결과에 신뢰성을 제고하였고, CN값 구성과정은 국내 유역상황과 자료구축과정에 적합하도록 개발하였다. 또한, GRID를 이용한 하천에 대한 지형학적 자료구축 과정에 있어 보다 정확한 계산이 가능하도록 구성되었고, HyGIS-HMS 모형 및 HyGIS-RAS 모형에 대한 입력자료의 구성이 편리하도록 GUI를 이용한 입력자료 구성 모듈이 적용되었고, 이러한 입력자료가 파일로 구성이 되어 각 모형에 적용될 수 있는 형태로 구성되었다. 본 연구는 HEC-HMS 및 HEC-RAS를 이용한 HyGIS-HMS 모형과 HyGIS-RAS 모형을 개발함로써 국내유역에 대한 수리 수문 모델링시 사용자들이 하나의 GIS 엔진상에서 필요한 제반사항을 모두 구현할 수 있도록 구성되어, 엔지니어링 회사, 수자원기술자, 수자원관련 연구자들에 의해서 활용될 수 있을 것이다.이 보다 향상될 것이다.>에서 $0.0190m^3/s$로, 갈수량$(Q_{355})$은 $0.0176m^3/s$에서 $0.0189m^3/s$로 약 7%가 증가하는 것으로 분석되었다. 결과로부터 침투 트렌치는 저수량 및 갈수량을 증가시키는 보조수단이 될 수 있다.해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.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 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을
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[게시일 2004년 10월 1일]
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