최근 스마트시티, 디지털 트윈, 자율주행, 스마트 건설 등의 분야가 발전하면서 각 분야에서 생산되는 다양한 데이터를 서로 연결하기 위한 매개체로서 공간정보의 가치가 매우 중요해지고 있다. 특히 데이터의 최신성을 위해 공간정보의 신속한 구축과 갱신이 필요하다. 본 연구에서는 정밀한 위치정확도가 이미 검증된 기구축 공간데이터를 이용하여 지상기준점 없이 제작된 영상기반 3차원 건물모델의 위치를 정합시킬 수 있는 소프트웨어 프로토타입을 개발하였다. 이 소프트웨어를 실험대상지역에 적용한 결과, 지상기준점 없이 제작된 3차원 건물모델과 기구축 공간데이터가 높은 위치 정합률을 보여 최신의 3차원 공간데이터를 필요로 하는 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
데이터들의 가치가 높아지고 대용량 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스의 필요로 인해, 서로 다른 특징들을 가지는 다양한 유형의 대용량 데이터베이스가 많은 응용 분야에 적용되어 왔다. 그로 인해 다양한 종류의 데이터베이스에 대한 접근이 보다 쉬워짐으로 인해 이기종 데이터베이스간의 데이터 통기화가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 이기종 데이터베이스간의 데이터 통기화의 성능 향상을 위한 기법을 제안하였고 데이터 통기화 속도, 다중처리, 그리고 정합성에서 기존의 기법보다 개선되었음을 보여 준다.
스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
수치사진 측량은 신속한 정보 획득과 갱신을 통하여 지리정보체계의 데이터 베이스 구축에 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 수치사진측량의 기본적인 처리과정 중의 하나는 영상정합이다. 그러나 어떠한 영상정합 알고리즘도 인간의 판단과 지적 능력에 의해서 수행되는 것만큼 만족스러운 결과를 산출하지는 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 대상지역이 완만한 경우 정합점이라고 판단되는 점과 그 이웃 점들간에 전체적인 유사성을 관측하여 불량 정합점들을 제거하는 방법(정합 강도의 측정)을 제안하였고, 또한 최종적으로 얻어지는 정합점들의 3차원 좌표를 광속 조정법을 통하여 구하였다 실험결과 제안방법은 불량정합점들을 효과적으로 제거하였고, 계산된 3차원 지상좌표도 허용 오차 범위 이내로 들어왔다.
수중 음원을 탐지할 때 사용되는 정합장 처리 기법은 복잡한 수중 환경을 고려하여 수행된다. 특히, 최소 분산 처리기를 적용할 경우 행렬의 고유치 문제로 인해 그 성능이 크게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 변환 행렬을 이용하여 최소 분산 정합장 처리기의 성능을 개선하였다. 이 변환 행렬은 입력 신호의 공분산 행렬이 역행렬을 구할 수 있도록 하면서 원하는 음원 신호 성분을 향상시키도록 한다. 제안된 방법은 가상 데이터와 NATO 산하 SACLANT 센터에서 수집된 실측 데이터를 이용하여 그 효율성을 입증하였다.
대용량 통신처리시스템은 전화망 및 ISDN 가입자에게 패킷망, 인터넷을 통해 PC 통신 서비스나 인터넷 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하는 정보 서비스 게이트웨이 장치이다. 각종 망의 인터페이스를 담당하는 망 정합장치들은 대용량 통신처리시스템내의 내부 전달망을 통하여 연동하는 구조를 가지며, 망 정합장치들간의 연결을 통해 정보 제공 서비스 및 과금 회수 대행 등의 관리 서비스들이 이루어진다. 따라서, 이들 망 정합장치간의 신뢰성 있는 데이터 전달을 보장하기 위해서 두 장치간에 연결형 데이터 링크의 설정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 이종망 상에서의 통신처리 노드간 링크 제어 프로토콜을 제안한다.
본 연구는 선행 연구를 통해 소비자 관점에서 제품/서비스에 대한 구매와 사용에 영향을 주는 다양한 요인들을 추출하고, 전체 연령과 성별에 따른 소비자의 유형과 성향을 분석할 수 있는 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 일반적 개인 성향, 소비영향, 소비결정 등의 관점에서 요인을 수치화 하여 데이터 의 정합성을 확인하고 이러한 연구를 토대로 스타트업과 중소기업 관점에서 유의미한 소비자유형의 데이터 분석 방법론을 제시하고 입증하기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과 소비자 관점에서의 데이터 분석을 위해 가정한 세 가지의 주요 요인인 일반 성향, 일반 소비 성향, 소비 결정 영향 요인의 상관관계가 있음을 교차 검증을 통해 확인하였고 소비자 관점의 데이터 분석 방법론의 정합성을 검증하였다. 본 연구는 소비자 관점에서의 데이터 분석 방법론과 소비자 데이터 분석의 프레임워크를 제시하였다. 디지털 인프라가 기하급수적으로 발전하고 개인의 선호도를 투영할 수 있는 방법을 강구하는 현재의 데이터 분석 추세에서 이러한 데이터 분석의 관점은 유효한 통찰이 될 수 있다.
비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.
PDM(Product Data Management)은 제품의 개념정의에서부터 연구개발, 생산, 서비스에 이르는 전 과정에 걸쳐 관련된 모든 제품 정보를 협업을 통해 생성, 관리, 사용하도록 지원하는 일련의 프로세스를 의미한다. PDM 시스템 구축의 일차적 목적은 제품 관련 데이터의 정합성을 확보하여 데이터 관리의 효율성을 제고하고, 업무프로세스의 개선 및 표준화로 부가가치 창출에 기여하는 것이다. 특히 제품의 연구 개발 프로세스 전반에 걸친 제품정보의 공유를 통해 연구개발 부서와 기타 업무부서간 협업적 업무 프로세스의 구축을 촉진함으로써 R&D 경쟁력 확보에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 의료기기 제조업체의 PDM 구축사례를 소개함으로써 R&D 경쟁력 확보를 위한 PDM의 효용성에 대해 논의하고자 한다. 본 연구의 사례에서는 PDM 시스템 구축을 통해 BOM 관리, 도면 및 설계변경 관리, 문서 관리 등에 소요되는 시간의 $30\sim70%$ 가량을 단축하였으며, 연간 $3\sim5%$ 가량의 재료비 절감이라는 효과를 거두었다. 본 사례연구의 결과가 PDM 도입 시 실질적인 지침을 수립하는데 도움이 될 뿐만 아니라 효과적인 PDM 구축절차 수립에 기여할 것으로 기대한다.
대기오염이 국제적으로 해결해야 하는 공통과제가 되었으며 국내에서는 지나친 대기오염을 예방하기 위해 개발 사업 이전에 환경영향평가를 통해 대기질 영향을 예측하고 사업 진행 이후에는 사후환경영향 조사를 통해 대기질을 관리하고 있다. 해당 데이터를 확인하고 정합성을 분석하여 조사과정과 영향 예측기준 등에 대한 개선 방향을 제시하고자 하였다. 운영 시 측정까지 완료된 2017년에서 2019년 사이의 환경영향평가 대상 사업 중 선형사업의 공사 시 농도를 대상으로 연구를 진행하였다. 분석 결과는 크게 데이터를 비교하여 환경영향평가 예측치의 대기오염 기준 하향, 5년 이상 장기사업은 오염물질 배출 기준 등을 강화, 현황조사 시 농도가 높게 실측되는 1분기와 2분기를 포함하는 개선방안과 정합성 분석을 통해 대기질의 과대 추정을 방지하기 위해 투입되는 건설장비의 종류나 사업 조건들을 설정하여 상황에 맞는 적합한 최대 배출농도를 예측하는 방향을 제시하였다. 본 연구는 데이터를 활용하여 환경영향평가 과정의 현황을 파악하고 그로부터 대기질 유지를 위한 규정이나 조사 방법 등 개선이 필요한 요소들을 파악하여 개선방안을 제안했다는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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