최근 컴퓨터 기술의 발달로 단순한 문자, 숫자 등의 정보 표현에서 사용자가 보다 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 그래픽, 이미지 등의 공간 데이타에 대한 표현을 요구하고 있다. 지리 정보 시스템은 지도 형태의 데이타를 출력할 뿐만 아니라 지리 데이타(geographic data)의 저장, 검색, 조작 및 분석 등을 처리하는 데이타베이스 시스템으로 지리적 요소의 공간 데이타와 이와 관련된 속성 데이타를 처리하는 효율적인 시스템이다. 공간 데이타의 처리는 기존의 데이타베이스 관리 시스템으로 그 처리가 어렵고 효율적으로 저장 관리하지 못하므로 공간 데이타에 대한 효율적인 연산을 처리할 수 있는 새로운 데이타베이스 관리 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 지리 정보시스템과 같은 방대한 공간 데이타를 효율적으로 저장관리하며, 사용자에게 빠른 접근을 위해 새로운 공간 색인 기법을 지원하는 확장된 거장 관리 시스템을 설계한다.
본 논문에서는 한국인의 대표질환 중 하나인 만성 간염에 대한 질환 감수성을 예측하기 위해서 Single Nucleotide Polymorphism 데이타와 대표적인 기계학습 기술인 Support Vector Machine을 이용하였다. 실험을 위한 데이타로 만성간염 환자 173명과 정상인 155명의 SNP 데이타를 사용하였으며, 평가를 위한 방법으로는 Leave-One-Out Cross Valication을 사용하였다. 실험결과 SNP 데이터만으로는 67.1%의 예측 결과를 얻었으며 기본적인 건강요소인 나이와 성별을 특징요소로 사용함으로서 74.9%의 예측 결과를 보였다. 향후 보다 많은 SNP 데이타와 건강관련정보 그리고 생활패턴에 대한 요소들을 특징요소로 감수성 예측에 함께 사용한다면, SVM은 만성 간염 예측을 위한 보다 효과적인 도구가 될 것이다.
본 연구에서는 STOP 위성의 CCT(Computer Compatible Tape) 데이타를 이용하여 수치표고모델을 생성하는 기술을 개발하므로써, 광역에 대한 수치표고모델을 경제적이고 효율적으로 작성하는 방안을 제시하였다. 경사관측된 한 쌍의 SPOT 수치데이타를 이용하여 표고를 추출하기 위해서는 먼저 관측당시의 위성의 외부표정요소(위성의 위치 및 자세)를 결정하여야 하며, 이것을 위하여 번들조정법을 적용하였다. SPOT 데이타는 항공사진과는 달리 다중 중심투영이므로 외부표정요소에 대하여 라인의 함수형태로 모델링을 하였다. 입체 수치데이타에서 동일점을 찾기 위하여 표준상관계수매칭 기법을 적용하였으며, SPOT 위성데이타에 적합한 기준영역의 크기(매칭사이즈)를 결정하기 위한 실험 결과 13$\times$13의 크기가 적절하였다. 동일점을 자동매칭 기법으로 찾은 후, 외부표정요소를 이용한 공간교차(space intersection) 이론으로 각 점마다의 지상좌표를 결정하였다. 이와 함께 이상표고들을 소거하는 알고리즘을 개발 적용한 결과 상당히 효과적이었으며 수치표고모델의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
메타데이타 레지스트리는 동적인 메타데이타 관리와 다양한 이질적인 메타데이타간 상호운용성 증진을 위한 목적으로 개발되었다. 구축된 메타데이타 레지스트리는 새로운 데이타베이스 설계시 표준 지침을 제공함으로써 근본적이고 데이타 통합 메커니즘을 제공한다. 그러나 대규모 분산 데이터베이스에 대한 점진적인 통합을 위한 상황에서, 기 구축된 데이타베이스에 대한 인덱스를 생성하고 일관성 있는 표준 지침서인 메타데이타 레지스트리를 구축하는데 한계가 있다. 특히, 각 단위 데이타베이스에 대한 이용률 통계 정보 부재 및 단위 기간 내 주어진 비용이 제한된 경우, 우선적으로 통합할 데이타베이스 선택을 통한 점진적인 메타데이타 레지스트리의 체계적인 구축 방법을 제공하지 않는다. 이 논문에서는 이와 같은 환경에서, 점진적으로 메타데이타 레지스트리를 구축할 수 있는 방법론을 제안하고 점진적인 메타데이타 레지스트리 구축을 위해 데이타 가시성과 계층적 메타데이타 레지스트리 구조를 정의한다. 또한 정의한 개념, 구조 및 방법을 실제 도메인에 적용하기 위해 개발된 시스템과 적용한 결과를 기술한다.
전통적인 2차원 애니메이션 제작기법에 의하면, 애니메이션의 기대효과(Anticipation)는 동작에 대한 준비단계로서 사실적이고 풍부한 표현을 하는데 중요한 역할을 한다고 알려져 있다. 얼굴 표정 애니메이션 데이타가 충분히 길다고 가정하면, 특정한 얼굴 표정에 대한 기대효과가 주어진 애니메이션 데이타에 존재할 가능성이 높다. 본 논문에서는 주어진 얼굴 표정 애니메이션 데이타로부터 얼굴 표정의 기대효과를 자동으로 추출하여 추가하는 방법을 제시한다. 먼저 애니메이션 데이타에 대해 중요요소분석법(Principal Component Analysis)을 적용하여 얼굴 모델의 모든 정점을 비슷한 움직임의 방향을 갖는 요소(Component)의 집합으로 분류한다. 각각의 요소에 대하여, 반대 방향의 움직임을 갖는 보정 애니메이션 데이타를 파 요소에 대한 기대효과로서 추출하고, 이 중에서 얼굴 모델의 위상정보를 보존하는 최적의 기대효과를 주어진 보정의 기대효과로 선택한다. 선택된 기대효과는 애니메이션 데이타의 연속성과 재생 시간을 유지하도록 주어진 표정과 적절히 합성(Blend)한다. 모션캡쳐 및 키프레임 작업에 의한 3차원 얼굴 보정 애니메이션 데이타를 입력으로 하여 기대효과론 자동으로 생성하는 실험격과를 제시한다. 본 논문은 전통적인 2차원 애니메이션 제자방법 중 하나인 기대효과를 3차원 얼굴 표정 애니메이션에 적용하는 새로운 방법을 제시하여, 애니메이션 제작자가 얼굴 표정을 선택하는 간단한 상호작용만으로도 기대효과가 추가된 3차원 얼굴 보정 애니메이션을 손쉽게 얻을 수 있다.
야외에서 인지되는 자연 경치는 다양한 개체, 빛의 산란, 또는 변화를 주는 많은 요소들 때문에 컴퓨터 영상처리에서 인식하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 다층 인지 신경망을 이용하여 도로가 포함된 야외영상에 나타나는 개체들을 인식하는 방법을 연구하였다. 자연 영상을 영역화한 후, 각각의 영역들에 대하여 색상과 기하학적인 특성에 근거하여 특성벡터를 추출하고 이를 신경망에 입력하여 각 영역을 구분하는 2단계의 알고리듬을 제안한다. 먼저 야외 영상들을 개선된 영역 확장법과 병합과정에 의하여 개체별로 영역화하였다. 영역화된 연상은 자연 영상과 함께 영상 데이타베이스에 저장되고, 이 자료들을 이용하여 각 영역의 특성벡터를 계산하였다. 이 특성 벡터를 구성된 신경망의 입력층에 전달하면, 각 영역은 27개의 개체 중의 하나로 출력층에서 인식된다. 제안된 방법은 학습에 사용된 데이타, 학스베 사용되지 않은 새로운 데이타, 그리고 모두 합하여 놓은 데이타의 세가지 데이타 군에서 무작위로 선별하여 인식률을 측정하였다. 학습된 데이타에서는 99.4%까지의 인식률을 보여주었고, 학습되지 않은 데이타에 대해서도 최고 89.1%까지의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법은 평균적으로 88.1%~97.9%의 인식률을 보여주어 자연 경치의 인식에 신뢰성이 있는 방법으로 사용될 수 있음을 증명하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 교통(u-Transport), 복지(u-Care), 문화(u-Fun), 환경(u-Green), 산업(u-Business), 행정(u-Government), 도시(u-City) 뿐만 아니라 사용자의 위치와 다양한 공간 정보를 제공하는 u-GIS가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 핵심 요소 기술로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 PC용 MMDBMS인 HS QLDB를 확장하여 모바일 장치에서 시공간 데이타를 효율적으로 처리 및 관리할 수 있는 내장형 시공간 DBMS를 설계 및 구현하였다. 내장형 시공간 DBMS는 OpenGIS "Simple Features Specification for SQL"에서 명시하는 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이타 타입과 시공간 연산자를 제공하며, 시공간 데이타 특성들 고려한 산술 연산 코딩 압축 기법을 제공하고, 모바일 저장 장치인 플래쉬 메모리에서 효율적인 시공간 데이타 검색을 위한 시공간 인덱스를 지원한다. 그리고, 내장형 시공간 DBMS와 U-GIS 서버 사이에서 시공간 데이타 수입/수출의 성능 향상을 위한 데이타 캐슁 기능과 DBMS의 안정성을 위한 백업/복구 기능을 지원한다.
본 연구는 MRP(Material Requirement System) 시스템의 기본 요소인 BOM(Bill of Material)의 효과성 분석을 목적으로 한다. BOM은 부품의 구성 관계를 나타내는 표로서, 근자에는 모듈화의 개념이 도입된 Modular BOM이 제시되고 있다. Modular BOM은 부품의 구성 관계를 모듈화 함으로써 이들을 보다 편리하게 관리하고, 기존에 사용되어 오던 구조형 BOM의 불편함, 단점 등을 보완한다. 본 연구는 기존의 구조형 BOM과 modular BOM을 데이타베이스 관리면에서 분석함으로서, 모듈화한 BOM이 데이타 관리면에서 지니는 효과성을 분석하였다. 데이타 관리의 효과성 분석은 BOM 데이타 관리면에서 지니는 효과성을 분석하였다. 데이타 관리의 효과성 분석은 BOM 데이타베이스의 제품구성을 관계형 데이타베이스의 레코드 (또는 tuple)로 표현 함으로서, 특정 부분품으로 구성된 완제품들을 나타내기 위해 필요한 레코드 수를 기초로 하여 수행되었다. 이상의 논리에 근거하여 본 연구는 다음과 같은 데이타 관리 관점에서 분석한다. 1. 제품구성 표시를 위한 BOM 데이타베이스의 구성 레코드 수의 비교, 2. 새로운 제품의 추가나 기 제품의 제품구성 변경에 따른 갱신의 용이성 본 연구에서는 분석의 편의를 위하여 BOM 구성이 레벨을 무시한 단순형태의 2단계 BOM을 분석 대상으로 한다. BOM데이타 베이스 관리의 효과성은 제시된 레코드 수에 기초하여 데이타베이스의 규모와 변경 용이성의 측정 모형을 수립하고, 이들 모형을 modular BOM과 구조형 BOM에 적용함으로서 수행 되었다.
본 논문에서는 정성적, 정량적 측정을 통한 게임 감성 유희(遊戱)요소 도출을 목적으로, 공포게임의 '공포'를 '유희적 공포'라 보고 로제카이와의 놀이이론에 근거하여 분석한 후, 이를 바탕으로 공포게임내 '유희적 공포요소'를 '감각적 유희공포', '기대적 유희공포', '제한적 유희공포', '수행적 유희공포'의 4가지로 분류했다. 연구자는 플레이어의 반응을 통해 이를 검증하기 위해 실증적 실험을 수행하였는데, 실험은 공포게임을 플레이 하는 동안 심박계를 통해서 각 실험자들의 심박을 측정하고 이를 촬영한 비디오 데이타를 분석하여 유희적 공포요소가 심리적, 생리적인 영향을 줄 것이라 예측된 지점을 공포지점(fear point)이라 명명하였으며, 이 지점에서 측정된 심박이 평상시 평균심박 및 실험 중 평균심박과 통계적으로 유의한 차가 있는지 알아보고 설문을 통한 플레이어의 주관적 데이타를 첨부하여 심박수와의 통계적인 상관관계를 알아보았다. 연구 결과, 공포지점에서 실험자들의 심박이 평상시 심박 및 실험중 평균심박 보다 통계적으로 유의미하게 상승됨을 증명했으며, 주관적 데이터와도 상관관계가 높음을 보여주었다. 본 연구는 게임 내 유희적 요소로서의 공포요소를 이론적인 방법과 실증적인 방법을 통해 검증하고 앞으로의 게임 제작 및 기획에 도움이 되는 기준을 제시할 수 있었다.
최근들어 자연스럽게 필기된 한글을 인식함으로써 정보 입력 과정을 자동화하기 위한 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구에 있어서 반드시 확보되어야 하는 연구 환경으로 대용량 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축을 들 수 있는데, 본 논문에서는 시스템공학연구소 국어공학센터의 국어 정보 베이스 개발사업의 일환으로 추진중인 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축현황에 대해 간략히 소개하고자 한다. 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축은 크게 글씨 데이타베이스 설계, 글씨 데이타 수집, 용지 스캔 및 문자 단위 분할, 데이타베이스 검증의 4 단계로 구성된다. 본 연구에서는 다양한 변형을 갖는 글씨체의 수집을 데이타베이스 구축시 가장 고려해야 할 요소로 삼았으며, 고품질의 일관성 있는 글씨 데이타베이스 구축을 위해 데이타베이스 설계 단계와 검증 단계에 많은 시간을 할애했다. 마지막으로 본 연구에서는 WWW(World Wide Web)의 HTML(Hyper Text Markup Language)을 이용하여 편리 한 사용자 인터페이스를 구현함으로써 사용자들이 쉽게 한글 글씨 영상을 검색 할 수 있음은 물론 인식 알고리즘의 개발에 사용 가능한 형태의 화일을 제공받을 수 있도록 구성하고 있다. 현재는 KS C 완성형 한글 2,350자 중에서 사용 빈도순 상위 520자에 대한 한글 글씨 1,000벌을 수집하여 명도영상 데이타베이스를 구축 중에 있으며, 향후 2년간 나머지 1,830자에 대한 한글 글씨 데이타를 수집하여 데이타베이스를 완성하고자 한다. 구축된 글씨 데이타베이스는 조만간 국내의 오프라인 한글 글씨 인식 연구자들에게 제공되어 우수한 인식 알고리즘의 개발을 위한 중요한 실험 데이타로서 사용될 예정이며, 개발된 인식 시스템에 대한 객관적인 성능 평가에 있어서도 크게 기여하여 국내의 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구를 활성화시켜주는 계기가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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