최근 인터넷에는 3차원 그래픽 데이터를 이용하는 그래픽 응용 프로그램들이 증가하고 있다 이에 따라 색상, 질감, 모양, 공간관계 등의 3차원 그래픽 데이터의 특징 정보를 이용한 검색에 관련된 많은 기법이 제안되고 있다. 그러나 효율적인 3차원 그래픽 데이터의 모델링이나 데이터베이스 저장 기법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 XML 기반의 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터를 데이터베이스에 저장하고 SQL을 이용하여 3차원 그래픽 데이터를 내용기반으로 검색할 수 있는 시스템을 제시한다. 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터에서 의미 있는 객체들을 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 객체단위 데이터베이스 매핑 기법을 제시하고, 이 데이터베이스로부터 3차원 그래픽 데이터 객체의 특징 정보와 3차원 장면의 설명정보 및 장면에 포함된 객체간의 공간 관계 등을 이용한 SQL 질의를 보인다.
시계열 데이터 모델링은 시간 간격의 길이에 따라 단기적인 패턴이 주로 반영된다. 특히, 모델에 마코프 가정을 적용하였을 경우 이전 시간의 값에 따라 현재값이 결정된다. 시계열 데이터의 장기적인 변화를 다루기 위해, 특정 길이의 순차적 패턴을 부호화 하고, 이를 상위 모델의 입력으로 사용하는 과정을 통해 추상화를 시도하고자 한다. 실제로 사람의 감각기억은 200~500 밀리초 가량의 짧은 기억 유지기간을 갖는데, 이 기간의 정보를 상위 처리기의 입력 단위로 보고자 하는 것이다. 이에 본 고에서는 에너지기반 모델링 기법을 이용하여 반복적으로 나타나는 순차적 패턴을 부호화 하는 방법을 제안한다. 이 부호화 방법은 시간 순서에 따른 패턴의 유사도를 이용하여 확률적으로 다음 패턴과의 관계를 표현할 수 있으며, 이는 향후 시계열 데이터를 간략하게 표현하여 분석 및 시각화에 도움을 줄 수 있다.
본 연구에서는 프레스 부품의 스프링 백을 보정하기 위한 새로운 방법론을 제안하였다. 먼저, CAD 데이터와 측정데이터 사이의 오차를 비교하였다. 새로운 방법은 스프링 백을 보정하기 위한 수동적인 모델링 공정 대체가 가능한 3차원 측정데이터 기반의 자동 모델링을 제안하였다. 본 연구를 통해 프레스 부품의 스프링 백 보정을 위한 새로운 방법론을 적용하면 실제 공정에 소요되는 시간 및 비용 절감이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 시맨틱 기반의 상호운용성을 지원하는 Fiesta IoT 온톨로지 모델을 기반으로 Protégé에서 새로운 온톨로지를 추가하여 모델링을 하였다. 이를 통해 KT IoTMakers에서 Open API를 통해 받은 JSON 형태의 데이터를 Jena 프레임워크를 이용하여 RDF 데이터로 변환하였다. 또한, 변환된 RDF 데이터를 Fuseki 서버로 전송하여 저장했으며, SPARQL 질의를 통한 결과를 Daum Map API를 사용하여 웹으로 표현하였다. 이를 통해 사람들이 시맨틱 IoT 매쉬업 서비스를 쉽게 접근할 수 있는 기회를 제공하여 다양한 응용 가능성을 가진다.
본 연구는 컴퓨터그래픽스 분야에서 3차원 객체를 사실적으로 표현하기 위해 사용되고 있는 주요 데이터 측정, 모델링, 렌더링 기술을 소개한다. 객체의 최종 외관은 객체의 형상과 표면 재질, 그리고 주변 광 조건에 크게 영향을 받는다. 따라서 임의 가상공간(디스플레이)에서 3차원 객체를 사질적으로 표현하기 위해서는 주요 영향 인자에 대한 정보가 확보되어야 한다. 최근 컴퓨터그래픽스 분야에서는 객체 형상 및 재질 정보 획득을 위한 다양한 기술 및 장비와 객체 가시화를 위한 다양한 기법을 제시하고 있다. 효과적인 객체 가시화하기 위해서는 각 객체의 구성 재질에 대한 광학 특성에 대한 선행 분석을 토대로, 적절한 측정 및 모델링, 렌더링 기법 적용이 필요하다. 본 연구는 측정 데이터 기반의 재질 렌더링 기법에 중심으로 다양한 재질에 적합한 요소 기술과 그 결과를 설명하고, 재질 렌더링 기법을 활용한 건설분야의 향후 연구 계획을 제시한다.
현실세계를 컴퓨터에 재현하기 위해서는 건물에 대한 3D 모델링 작업이 가장 필수적인 작업이다. 건물에 대한 3차원 모델링의 방법으로는 항공레이저측량을 통하여 획득된 고밀도 3차원 점 데이터를 기반으로 하여 1:1,000 수치지형도의 건물 레이어를 이용하는 방법과 LiDAR 데이터와 함께 취득되는 디지털 영상을 이용하는 방법으로 구분할 수 있는데 본 연구에서는 각각의 방법에 대하여 1:1,000 수치지형도 1도엽을 대상으로 건물에 대한 3차원 모델링 작업을 실시하여 작업방법을 개발하였으며, 효율성, 정확도 및 재현성를 정량적으로 평가 분석하였다. 연구 결과, 단순 건물의 경우에는 수치지형도와 LiDAR 데이터를 이용하는 것이 효율적인 것으로 나타났으며, 모양이 다양하고 복잡한 형태의 건물의 경우는 LiDAR 데이터와 디지털 영상을 이용하여 모델링 하는 것이 효과적임을 알 수 있었다. 또한 모델링된 정확도 평가 결과, LiDAR 데이터와 디지털 영상을 이용하여 건물에 대하여 3차원 모델링후, 수치지형도와 비교하였을 때, 수평위치가 ${\pm}50cm$ 이내인 것으로 나타났다. 따라서 건물에 대한 3차원 모델링 작업은 LiDAR 데이터와 수치지형도의 건물 레이어을 이용하여 효과적으로 수행 할 수 있을 것으로 판단이 되며 구축된 3차원 건물 모델링 데이터는 3D GIS. U-City, Telematics, Navigation, 가상현실 및 게임 등 다양한 분야의 디지털 콘텐츠로 활용할 수 있을 것이다.
4차 산업 혁명 시대의 도래에 따라 쇼핑의 행태는 더욱 빠르게 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 온라인 쇼핑에서 고객의 정보요구를 가장 집약적으로 보여주는 것이 바로 검색 질의이다. 하지만 검색 분야에서도 검색 질의 관련 연구 사례는 많지 않으며 대부분의 검색 질의 연구 분야 선행 연구들은 연구자의 정성적인 판단에 근거하여 제한적인 주제와 데이터 기반으로 연구되어 왔다. 이에 본 연구는 검색 질의 연구 분야에 기계학습을 적용하여 검색 질의와 검색 이후 이용자가 조회한 문서명 로그를 기반으로 토픽모델링 수행 후 검색 질의 주제를 정의함으로써 데이터 기반의 정량적 방법론으로 15개의 검색 질의 주제 유형을 정의하였다. 또한 기존 검색어 자체만을 보고 판단하던 주제 유형에서 나아가 검색 행동특성을 반영한 유형을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수를 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석함으로써 검색 탐색 활성도, 상품 관여도에 따른 4가지의 새로운 검색 질의 유형 분류체계를 제시하였다. 본 연구결과는 효과적인 검색서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.
디지털 트윈, 메타버스 등의 시대적 흐름에 대응하기 위해, 1)실사와 같은 실감성을 갖추고, 2)데이터 취득이 용이하며, 3)가벼운 데이터 저장 및 활용이 가능한 실내 공간 모델링의 필요성이 증대되고 있다. 본 기고에서는 상기 세 가지 조건을 만족하는 TeeVR이라는 기술에 대해 소개하고, 기술의 혁신을 가능하게 한 "구조 기반 접근법"에 대해 소개한다. 마지막으로 아파트에서 전시홀에 이르는 scalable한 적용 예시와 웹(web)이나 스마트 폰과 같은 제한된 환경에서도 사용자 만족도가 높은 다양한 응용 예시를 설명한다.
본 논문에서는 기능성 보유 제품에 대한 사용자의 편의성과 효율성을 배려한 인터페이스 제작 기술 고찰의 일환으로 이벤트 스테이트 모델링(Event& State Modeling) 기법을 활용한 HMI (Human -Machine Interface) 모델링의 방법론을 소개하고자 한다. 이벤트 드리븐 형식으로 생성하는 모델 방법론, 스테이트를 기반으로 생성하는 모델링 방법론, 이 두 가지의 장점을 병합하여 개발된 PlayMo라는 저작도구의 이벤트 스테이트 모델 방법론을 분석하고 이를 기반으로 제품 기능 구현의 사실도(fidelity)가 어느 정도까지 가능한지를 제시하고자 한다. 이와 더불어 한 제품의 외관 디자인, 설계 및 정량적 유저 인터페이스(UI:User Interface) 측정의 방법을 사례를 중심으로 소개하고자 한다. 또한 이벤트 스테이트 모델링 방식으로 구성된 컨텐츠를 활용하여 인터랙션과 멀티미디어요소가 강화된 기존의 방식과는 차별화 된 전자 카탈로그, 전자 매뉴얼, 트러블 슈팅 등의 다양한 컨텐츠 활용방안을 제시하여 제품 기획 생산에서 분석 검증 및 마케팅활동, 고객 지원에 이르는 일련의 제품 생산 주기에 따른 데이터 활용 방안을 실제활용 사례를 중심으로 고찰하고자 한다.
본 논문은 뉴로-퍼지 시스템에서의 규칙 선택 및 모델 학술에 대하여 EM 알고리즘을 기반으로 하는 구조 동정을 제안한다. 뉴로-퍼지 모델링에서의 초기 파라미터가 학습과정에서의 모델 성능에 큰 영향을 주고 있다. 주어진 데이터에 근거한 파라미터 추정에는 다양한 방법들이 소개되고 응용되어져 왔는데 이전 연구들에서 볼 수 있는 HCM, FCM 등은 데이터와의 유클리디언 거리를 최소화하는 중심점을 파라미터로 선택하는 등의 방법과 퍼지 균등화 등은 데이터의 확률 밀도함수를 이용하여 파라미터를 추정하였다. 제안된 방법에서는 데이터에서의 Maximum Likelihood Estimator를 기반으로 하는 방법으로 EM 알고리즘을 이용하였다. 초기 파라미터의 결정에서 EM 알고리즘을 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수 파라미터 추정을 실시한다. EM 알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 특징으로는 전제부가 클러스터링에 의하여 생성되므로 입력의 차원이나 소속함수의 수가 증가하여도 규칙의 수는 증가하지 않는다. 이를 자동차 MPG 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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