최근 국내외에서 건축물의 고층화 및 비정형화 추세 속에서 BIM기술이 활발히 이루어지고 있으나 설계단계의 BIM 데이터가 시공현장에 적극적으로 재활용되지는 못하고 있다. 건설 회사들의 주요 관심사는 공정 및 공사비 관리 등 여러 분야인데 BIM기술이 활발히 사용되기 위해서는 BIM 데이터가 이러한 용도로 활용될 수 있도록 올바르게 작성되어야 한다. 이를 위해서는 특히 BIM데이터를 건물 부재별로 수량을 올바르게 산출할 수 있도록 기준을 설정하여 BIM데이터를 작성하는 것이 필요하며 작성된 BIM데이터가 올바르게 만들어졌는지를 품질관리 차원에서 확인하는 것이 필요하다. 본 연구는 BIM기술이 건설현정의 공정 및 공사비 관리에 활용에 매우 중요한 물량산출을 올바르게 할 수 있도록 BIM데이터의 품질을 확보할 방안에 대한 제시를 목적으로 수행되었다.
대부분의 실세계의 시스템들, 즉 경제, 주식시장, 의료분야 등의 많은 시스템들은 동적이며 복잡한 현상을 갖는다. 이러한 특징들의 시스템을 이해하는 전형적인 방법은 시스템행위에 대한 모델을 세우고 분석하는 것이다. 본 연구에서는 실세계의 동적 시스템에서 발생되는 시계열데이터들에 대하여 최적의 클러스터를 형성하기 위한 방법을 연구한다. 먼저 클러스터 수를 결정하는 기준으로 베이지안정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion)근사법의 활용도를 검증하고 데이터 크기와 베이지안정보기준값의 상관관계를 파악함으로 탐색 효율을 높이는 방안을 제안하며 클러스터링 과정으로 모델기반과 유사기반의 방법론을 비교 확인하여 본다. 실제의 시계열데이터(주가)에 대해 실험을 시행하였고 베이지안정보기준 근사 측도는 데이터의 크기에 따라 파티션의 사이즈를 정확히 추정하는 것을 확인하였으며 또한 유사기반의 방식보다 모델기반의 방법론이 클러스터링에서 더 나은 결과를 갖는 것을 확인하였다.
GPS 반송파를 사용하는 GPS/INS 통합 측위 기술은 서로가 가지는 기술적 한계를 상호 극복하여 그 성능을 최대화 할 수 있어 측량과 항법의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 GPS/INS 통합 측위을 통하여 수 센티미터의 정확도를 확보하기 위해서는 기준국과 이동국 수신기 사이의 간격이 10~20Km 이내로 제한되어야 하는 단점을 가지고 있으며 이는 두 시스템 관측데이터를 통합 처리하더라도 그 정확도는 여전히 GPS 위성궤도 오차, 전리층 영향 그리고 대류권 지연과 같은 기선장에 따른 오차의 영향을 받기 때문이다. 이것은 3대 이상의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량을 추정하여 이동국 관측데이터에서 그 영향을 최소화하여 극복 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다중의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량 결정을 위한 기준국 반송파 미지정수 결정, 칼만필터에 의한 기선장에 따른 오차 추정 그리고 기준국과 이동국의 기하관계에 의한 오차 보간을 통한 보정량 산출 알고리즘 제안하고 실제 관측데이터 처리를 통해 그 성능을 평가 하였다.
본 연구는 한국 통합 검색 환경에서의 이용자 적합성 판단 기준에 관한 탐색적 연구이다. 이를 위해 10명의 참가자들을 대상으로 반구조화(semi-structured) 인터뷰를 수행하여 데이터를 수집하였다. 참가자들은 네이버, 다음 등과 같은 통합 검색 환경에서 본인들이 관심 있거나 필요로 하는 다양한 검색을 수행하고, 그 과정에서 문서가 적합한지와 그 판단 기준에 대해 기술하였다. 연구 결과 8개의 적합성 판단 기준과 비적합성 판단 기준, 그리고 검색 환경이 변화하여도 이용자가 적합성을 판단하는 기준들이 크게 변화하지는 않지만 데이터 증가와 이용자 요구의 고도화로 특수성과 구체성이 중요한 적합성 판단 기준으로 부각되는 점을 발견하였다.
단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.
최근 빅 데이터가 중요한 이슈로 부상하면서, 의료 분야에서의 빅 데이터 관리 및 활용에 대한 요구도 급증하고 있다. 하지만 의료 분야의 데이터는 데이터 자체의 특성과 의료 분야의 특수성으로 인해 다른 분야의 일반적인 빅 데이터와는 차별점이 많다. 따라서 의료 분야에서는 데이터 분석에 앞서 다양한 종류와 형태의 의료 데이터를 의미적으로 융합할 수 있는 방법이 전제되어야 한다. 본 고에서는 우선 의료 관련 데이터에 대한 기술(description) 표준 동향을 소개한다. 더불어 다각도의 기준에 따라 의료 데이터를 분류해봄으로써 그 다양성을 확인하고, 의료 데이터 융합의 필요성을 강조함으로써 의료 데이터 관리기술의 나아갈 방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 효율적인 메타데이터간의 상호운용 방안마련을 위하여 주요 원칙들을 선정하고 이 원칙들을 기준으로 디지털자원 관리를 위한 메타데이터간의 상호운용성에 대한 실질적인 비교테이블을 제안하였다. NISO의 백서(White Paper)에서 제안한 상호연동(crosswalking)의 주요 항목들을 바탕으로 원칙들을 선정하고 이 원칙들을 기준으로 INDES 메타데이터 구조(framework)를 바탕으로 개발된 ONIX와 기존의 MARC과 Dublin Core와 비교하였다. 이들 메타데이터 요소들의 실질적인 비교를 통하여 상이한 메타데이터간의 상호운용성을 위한 어의, 구문 및 구조에 대한 공통적인 규칙을 지원하는 구문을 개발하고, 실제로 메타데이터간의 변환 시스템을 구현하는 도서관 관련 시스템 개발자들에게 있어서 필수적인 기반 연구가 되고자 하였다.
소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제 표준인 ISO/IEC9126은 소프트웨어 품질 특성 및 측적 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 오류 데이터 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이터 품질 특성을 추출한다. 추출된 데이터 품질 특성을 측정하기 위해, 오류 데이터를 품질 속성으로 하는 데이터 품질 특성을 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이터 품질 메트릭은 지식 공학(knowledge engineering) 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
멀티미디어 데이터의 중요성과 활용도가 증가하면서, 멀티미디어 데이터를 데이터베이스에서 표현하고 처리하려는 연구가 이루어지고 있다. 하지만, 멀티미디어 데이터를 기존의 데이터베이스에서 처리할 때, 데이터를 분류할 명확한 기준이 없고, 또한 질의어에서 데이터를 표현하고 처리하는 능력이 없으므로 두 가지 사항을 고려해야 한다. 본 논문은 멀티미디어 데이터를 데이터베이스에서 처리하기 위해 필요한 데이터의 모델링 기법을 사용해서 멀티미디어 데이터의 객체를 분류하다. 다음으로, 분류된 멀티미디어 데이터를 SQL에서 지원하기 위해서, 객체간의 시간적, 공간적 관계를 표현할 수 있는 문법들을 제시하고 사용자 질의 결과를 어떻게 나타낼 것인가에 대한 방안을 제시한다.
데이터 웨어하우스는 OLAP의 질의 처리 성능을 놓이고 사용자에게 빠른 응답을 제공하기 위긴 데이터 큐브의 결과를 실체화된 뷰로 저장한다. 최적의 사용자 응답 시간을 제공하기 위해서는 데이터 큐브의 전체를 저장하는 것이 졸지만 실체화 뷰는 일반적으로 물리적 저장소에 저장되기 때문에 데이터 큐브 전체를 저장하는 것은 저장 공간의 오버헤드를 초래하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 데이터베이스 클러스터에 대용량의 실제화 부를 저장하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실체화 뷰의 선택 기준으로 부의 실체화 이익과 뷰들 간의 의존성을 데이터베이스 클러스터 환경에 맞게 제시하고 선택 기준에 따라 실체화 뷰를 서로 다른 노드에 저장함으로서 각 노드들의 실체화 이익을 균등하게 유지한다. 이는 질의가 하나의 노드에 집중되는 현상을 방지함으로서 각 노드의 효율성을 최대로 높일 수 있는 기법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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