건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.
본 연구의 목적은 데이터 리포지토리가 갖추어야 할 디지털 보존 정책의 필수 구성요소를 파악하여 디지털 보존 정책의 프레임워크를 개발하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 2023년도에 CoreTrustSeal에서 인증을 받은 데이터 리포지토리들의 디지털 보존 정책을 비교 분석하여 디지털 보존 정책 프레임워크에 필요한 구성요소를 추출하고, 각 구성요소에서 어떠한 내용을 포함하고 있는지를 연구 결과로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 디지털 보존 정책 프레임워크는 CoreTrustSeal에서 인증을 받고자 하는 기관들뿐만 아니라 CoreTrustSeal 인증을 신청할 계획이 없는 국내외 기관들에서도 그들의 디지털 보존 정책을 개발할 때 기초자료로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 대형 실시간 교환기 소프트웨어 설계시에 이용될 수 있는 설계모델을 제안한다. Anna $Hac^[8]$이 제안한 모델을 근간으로 중요한 구성요소에다 비중을 두는 제약 사항을 추가한 모델로 수정 보완하였다. 소프트웨어를 구성하는 중요한 구성요소들(예를 들면, 프로세스, 프로시저, 시그널, 데이터)을 열거하고 그들간의 종속관계를 근간으로 고장의 근원, 즉, 고장이 발생되면 자체 구성 요소에서 생긴 것인지, 혹은 다른 구성 요소에서부터 파급되어온 것인지를 구성요소들간의 관계를 통해 파악하여, 시스팀 다운 시간을 계산하여 이 값이 최소화 되도록하는 구조로 수정을 가할 수 있다. 그리하여, 소프트웨어 구조 설계시에 소프트웨어를 여러 주요 계층 및 구성요소들로 분할할 시 최대의 신뢰도를 보장받을 수 있는 구조로 설계를 할 수 있다는 것이다.
일본군 '위안부' 관련 구술기록은 중요한 증거로써 가치를 지니고 있으며 이를 통해 당시의 피해상황이나 실태를 파악할 수 있기 때문에 체계적인 관리와 여러 기관의 구술자료에 대한 통합 관리가 필요하다. 이를 위해 이 연구는 구술기록 관리를 위한 메타데이터 요소(안)을 제안하였다. 이 연구에서 제안한 메타데이터는 총 16개의 상위요소와 각각 그에 따른 하위요소로 구성하였다. 제안된 상위요소들은 6개의 '필수요소'와 10개의 '선택요소'로 구성하였다. 필수요소는 기록물의 제목(Title), 면담날짜(Date), 기록물의 형태(Format), 구술기록을 생산한 구술자(Creator), 구술기록의 면담내용(Content), 기록물의 권한(Rights) 요소이다.
통계그래픽스는 정량적인 데이터를 이용하여 정보 분석, 추출, 시각화의 과정을 거쳐 정확한 정보전달과 효과적인 이해를 위해 사용자 인지측면에 초점을 둔 디자인 분야이다. 이러한 통제그래픽스에 빅데이터의 구성요소들 내포하게 될 경우 빅데이터 통제그래픽스라고 할 수 있다. 통계그래픽스에서 시각적 요소는 인지부분에 대한 오류를 줄이고 성공적으로 정보를 전달하기 위해 사용되어야 하지만, 빅데이터 통계그래픽스에서는 방대한 데이터로 인해 시각적 요소가 오히려 인지적 방해를 일으키고 있다. 본 연구는 빅데이터 통계 그래픽스에서 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 도출하여 제시하는 것을 목적으로 한다. 빅데이터의 통계그래픽스의 유형을 구조적 형태를 바탕으로 '네트워크 유형', '세그먼트 유형', '혼합유형' 세 가지로 분류하였고, 그에 따른 특징들을 탐색하였다. 특히, 빅데이터 통계그래픽스에서 시각적 주요요소를 기반으로 시각화의 고도화 시 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 '다차원 범례', '다양한 색채', '정보의 중첩', '서체의 가독성' 네 가지로 도출하여 제시하였다.
SQL에 대한 수행속도를 결정하는 것은 옵티마이져가 작성한 데이터의 처리 경로이고 옵티마이져가 데이터의 처리경로를 작성하는데 가장 큰 영향을 주는 것은 사용자가 구성한 옵티마이져 요소들이다. 지금부터 데이터의 처리경로를 최적화할 수 있는 방법에 대하여 옵티마이져 요소과 관련하여 몇가지 설명하고자 한다.
전자기록물의 유형은 다양해지고 있으며, 기능성이나 사용자와의 상호작용을 포함하며 여러 종류의 전자기록으로 구성된 기록물인 복합전자기록물들이 증가하고 있다. 복합전자기록물의 지속적인 접근을 보장하기 위해서는 아카이빙을 지원할 수 있는 메타데이터 구축이 필수적이다. 본 연구는 이러닝 콘텐츠인 복합전자기록물의 아카이빙을 위한 메타데이터 요소를 설계하여 제안하였다. 국내외의 장기보존을 위해 설계된 포맷 레지스트리의 구성요소를 비교 분석하여 디지털 아카이빙에 필수적인 공통 메타데이터 요소를 도출하고, 간호 분야 이러닝 콘텐츠의 보존 속성을 조사, 분석하여 이를 반영할 수 있도록 메타데이터 요소를 확장, 추가하였다. 분석결과를 통해 복합전자기록물 아카이빙을 지원하는 메타데이터 상위요소 25개와 138개의 하위요소가 제안되었다.
본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 특히 의존 문법 생성을 위해 확률 재추정 알고리즘을 의존문법생성에 맞도록 변형하여 학습하였으며 정확한 문법 생성 및 회귀데이터(Data Sparseness)문제 해결을 위해서 구성요소의 대표 지배소들 간의 의존관계 만을 학습했던 기존 연구와는 달리 구성요소 내부의 의존관계까지 학습하는 방법을 제안한다. KAIST 의 트리 부착 코퍼스 31,086 문장에서 추출한 25,000 문장의 Tagged Corpus 을 가지고 한국어 확률 의존 문법 학습을 시도 하였다. 그 결과 초기문법을 10.97% 에서 23.73% 까지 줄인 2,349 개의 정확한 문법을 얻을 수 있었다. 문법의 정확성을 실험 하기 위해 350 개의 실험문장을 Parsing 한 결과 69.61%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 구성요소 내부의 의존관계 학습으로 얻어진 의존문법이 더 정확했으며, 회귀데이터 문제 또한 극복할 수 있음을 알 수 있었다.
북한인권기록은 가해자 처벌 및 피해자 보상의 목적으로 수집되며, 다양한 기관에서 생성되는 만큼 체계적이고 통합적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 북한인권기록을 위한 메타데이터를 제안하는 것을 목적으로 두고 있다. 국내외 3개 기관과 2개의 인권기록 소프트웨어를 분석하여 인권기록 관리를 위한 공통요소와 필요 요소를 도출하였으며, 부족한 부분은 UN의 가이드라인을 참고하였다. 메타데이터는 총 15개의 상위요소와 그에 따른 하위요소로 구성하였다. 제안된 상위요소는 각각 13개의 필수요소와 2개의 해당요소로 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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