가상현실 시스템에 대한 연구들은 대부분 현실세계 데이터를 컴퓨팅 세계의 데이터로 변환하기 위한 효율적인 방법론에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 지리정보시스템(GIS)의 경우 정확한 실사를 통한 지리정보의 확보와 그래픽 시각화를 통한 신뢰성 있는 데이터의 제공을 주요 목적으로 삼는다. 본 논문은 지리정보시스템의 데이터모델을 기반으로 3차원 시각화를 위한 지형 데이터 모델과 가상 이미징 객체모델을 소개한다.
공간데이터에 대한 수요가 날로 늘어남에 따라 다양한 공간 객체들을 효과적으로 저장하고 관리할 수 있는 데이터 모델에 대한 수요도 늘어나게 되었다. 지금까지 수많은 공간데이터 모델에 대한 다양한 데이터 모델들이 제안되었으나 이런 데이터 모델들은 단지 특정된 기능을 위해 구축되었거나 혹은 구축은 용이하지만 효과적인 관리가 어렵고 활용성이 떨어지는 문제점들을 가지고 있다. 특히 국내에서 많이 사용되고 있는 수치지도 포맷은 도엽기반으로 되어 있어 구축은 용이하나 데이터 활용이어렵고 대부분의 시스템들에서 사용될 수 없다. 따라서 본연구에서는 도엽기반의 수치지도2.0에 기반한 객체기반의 연속 데이터 모델을 구축함으로서 모델 구축도 용이할 뿐만 아니라 관리하기 편리하고 많은 응용분야에 쉽게 활용할 수 있는 데이터 모델을 제안한다. 제안된 데이터 모델은 도엽단위가 아닌 객체단위로 데이터를 저장하고 처리하기 때문에 갱신비용이 낮고 신속한 갱신이 가능하다. 또한 지형지물들 사이의 연관관계에 의하여 자동 검수를 진행할 수 있기 때문에 갱신 데이터의 정확성을 보장할 수 있다. 본 논문에서 제안된 데이터 모델의 적용성에 대한 검증을 통하여 기존 데이터 모델들로 표현하기 어려운 객체기반 관리시스템의 특성들에 대하여 제안된 모델이 효율적으로 적용가능 하다는 것을 논리적으로 검증하였다.
HVDC 프로젝트마다 제어기가 달라지게 된다. 따라서 HVDC 설비를 위한 전용의 해석 모델이 존재하지 않는다. 설비의 동특성을 모의하기 위해 모델 라이브러리가 없는 상황이 도래하면, 범용 모델에 적합하도록 데이터를 수정하는 방법과 UDM(User Define Model)을 개발하는 방법이 있다. UDM을 개발하는 것이 바람직하지만, 개발기간이 길고 UDM에 대한 검증의 필요성 때문에 범용 모델에 맞도록 데이터를 수정해야 할 필요가 있다. 이에 본 논문에 PSS/E 결과 데이터 또는 EMTDC 결과 데이터를 이용하여 CDC4 모델의 파라미터를 산정하는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 지표면 산란에 대한 모델을 개발하였고 이를 JPL AirSAR 측정데이터와 비교하였다. 식물이 없는 토양에서의 레이더 산란에 대해 새로 개발된 polarimetric empirical model(PEM)을 바탕으로, radiative transfer 이론을 이용하여 숲, 논, 밭 등 식물이 있는 토양에서의 레이더 산란 모델을 개발하였다. 지표면에서의 산란에 대해 개발된 이 모델을 AirSAR PACRIM-2 실험에서 얻은 측정 데이터와 비교하였다. 논, 채소밭, 풀 없는 토양, 소나무 숲 등에 대해 그 지역에서 얻은 지표면 변수를 이용한 산란모델 계산 결과를 측정 데이터와의 비교함으로써 이 산란모델의 사용가능 범위에 대한 논의가 이루어졌다.
에어로졸 재부유현상은 중대사고 방사선원항 평가에서 그 중요성이 인식되고 있으나 거의 모든 사고해석 코드에서 다루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구는 지금까지 제시된 몇가지 유형의 에어로졸 재부유모델을 ORNL에서 실시된 에어로졸 재부유실험 데이터를 이용하여 정확도와 중대사고 해석코드에 적용가능성을 분석하였다. 본 연구에서 고려한 모델은 시간의 멱승함수와 지수함수형으로 표시된 모델들이다. 본 연구에서 분석한 바에 의하면 두 유형에 속하는 대부분의 모델이 재부유량뿐만 아니라 재부유율을 계산하는 데서 실험데이터와 상당한 편차를 보여 현재의 형태로 중대사고 해석 코드에 접목하는 데는 문제가 있는 것으로 분석되었다. 그러나 보다 광범위한 실험데이터를 통한 보완이 이루어진다면 모델식 자체의 간편함으로 접목이 용이할 것이다.
잘못된 분리수거는 다른 재활용 폐기물의 재활용을 제한한다. 본 논문에서는 올바른 분리수거를 위해 페트병 라벨 유무 분류 모델을 구현했다. 초기 모델의 낮은 성능을 개선하기 위해 이미지 데이터의 노이즈를 줄이는 편집을 거치고 데이터 증강을 적용하였으며, 모델 개선 작업을 진행하여 과적합을 피하면서 더 나은 성능을 도출했다. 최종 모델은 초기 모델보다 비교적 우수한 성능을 보였으나, 실제 활용 면에서는 낮은 성능을 나타냈다. 이는 학습 데이터의 질과 데이터양의 부족에서 나타난 결과로 볼 수 있다.
기계학습 기반인 관계추출 모델을 설계할 때 다량의 학습데이터를 빠르게 얻기 위해 원격지도학습 방식으로 데이터를 수집한다. 이러한 데이터는 잘못 분류되어 학습데이터로 사용되기 때문에 모델의 성능에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 강화학습 접근법을 사용해 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 오 분류된 데이터로부터 좋은 품질의 데이터를 찾는 문장선택기와 선택된 문장들을 가지고 학습이 되어 관계를 추출하는 관계추출기로 구성된다. 문장선택기는 지도학습데이터 없이 관계추출기로부터 피드백을 받아 학습이 진행된다. 이러한 방식은 기존의 관계추출 모델보다 좋은 성능을 보여주었고 결과적으로 원격지도학습데이터의 단점을 해결한 방법임을 보였다.
일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.
지리정보시스템이 널리 사용됨에 따라 여러 다양한 기능들이 요구되고 있다. 특히, 2차원이 아닌 지표면의 고도를 가진 지형데이터를 표현하고 분석하는 기능이 지리정보시스템의 중요한 기능으로 요구되어지고 있다. 현재 지형데이터를 표현하는데 가장 많이 이용되는 모델은 DEM, TIN, 등고데이터가 있는데 각각의 모델은 응용분야에 따라 장단점을 가진다. 지리정보시스템에서 사용되는 실제의 지형데이터가 대용량이기 때문에, 데이터를 분석하는데 드는 비용이 매우 클 뿐만 아니라 분석을 위한 데이터 로드에도 상당한 비용이 든다. 그러므로 최대한 적은 데이터 양으로 지형을 표현하는 것이 지리정보시스템에서는 매우 중요하다. 본 논문에서는 데이터 양을 줄임과 동시에 지형의 중요 정보를 최대한 보존하는 형태적 지형 모델을 제안한다. 실험에 따르면, 제안한 모델은 TIN에 비해 데이터의 양이 작을 뿐만 아니라 지형의 주요 형태적 정보를 유지함으로써 연산의 정확성도 높이는 장점을 보인다.
본 연구는 빅데이터 유통 생태계에 기반한 단계별 빅데이터 유통 모델 개발 방안을 제안한다. 제안하는 빅데이터 유통모델의 개발은 데이터 중개 및 거래 플랫폼 구축, 거래지원 시스템 구축, 데이터 유통 포털 및 빅데이터 거래소 연결망 구축과 같이 3단계로 구성된다. 데이터 중개 및 거래 플랫폼 구축 단계에서는 데이터 유통 및 거래 플랫폼이 구축되며, 총괄시스템과 등록 및 거래관리 시스템으로 구성되며, 거래지원 시스템 구축 단계에서는 원활한 데이터 거래를 위한 거래지원 시스템이 추가적으로 구축된다. 마지막 데이터 유통 포털 및 빅데이터 거래소 연결망 구축 단계에서는 여러 거래소들의 통합에 필요한 유통 관리 시스템이 구축된다. 새로운 기술, 프로세스, 데이터 과학 등을 이용하여 과거의 데이터 관리 시스템을 빠르게 대체해 나가고 있는 현대의 데이터 시장에서 데이터 유통시장 모델은 계속 진화하고 있으며, 비즈니스 업계에서 수용되고 있다. 따라서 제안하는 빅데이터 유통 모델은 멀지 않은 장래에 데이터를 관리하고 접근하기 위한 산업표준 확립 시 고려될 수 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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