본 발표에서는 KISTI에서 현재 구축하고 있는 인체 데이터의 현황과 인체 데이터를 포함한 과학 데이터 리파지터리의 구축과 활용에 대한 전반적인 내용을 소개한다. 인체 데이터는 인체 절단면 영상을 중심으로 한 Visible Korean 데이터와 CT, MR 영상과 인체 뼈대 물성을 중심으로 한 Digital Korean 데이터로 나누어지며 이들 데이터의 제작 과정과 활용 내용을 주로 소개한다. 과학 데이터 리파지터리 구축 내용은 현재 국가의 연구개발 예산으로 수행되고 있는 연구과제에서 생성된 다양한 과학 데이터들을 국가적 차원에서 수집, 관리, 유통시키기 위해 기관별 또는 분야별로 과학데이터센터를 육성하고 이를 거점으로 하여 국내의 과학데이터가 수집, 관리, 유통, 활용될 수 있도록 국가적 과학데이터 관리체계를 구축한다. 또한 이렇게 수집된 과학데이터의 활용을 위해 연구자들이 데이터 기반의 연구 과제를 수행할 수 있도록 데이터 기반의 첨단 연구 환경을 구축하고 연구에 필요한 S/W, H/W 및 기타 필요한 IT 기반의 요소기술들을 개발, 지원한다. 또한 KISTI가 제작 주체가 되어 생산한 상기의 인체 데이터뿐만 아니라 의료 관련 분야의 연구 현장에서 생산되고 있는 다양한 인체 데이터를 수집, 관리, 공유할 수 있도록 인체 데이터 리파지터리를 구축하기 위해 Visible Korean, Digital Korean 데이터를 포함한 다양한 의료 데이터의 리파지토리를 설계하고 이러한 의료 데이터 기반 연구의 활성화 및 데이터 리파지터리의 활성화를 위한 정부 및 분야별 커뮤니티 차원의 다양한 대책들을 소개한다.
현재 사진으로 모델링데이터를 획득 할 수 있는 기술이 등장하고 있다. 다양한 조형물, 건축 및 캐릭터에 대한 3D 모델링 제작은 많은 시간을 투자하여 제작되고 있다. 콘텐츠산업에서도 많이 활용되고 있는 3D 모델링 제작방식은 정확한 측정 도구 없이 스케치된 도면을 중심으로 제작자의 직감적 감각을 이용하여 모델링데이터를 생성하고 있는 것도 사실이다. 최근에는 사진정보의 조합으로 조형물의 정확한 3차원 데이터를 생성하고 재구성하여 기존 디자인의 변형이나 수정이 용이하게 할 수 있는 기술이 발달하고 있다. 본 논문은 대상물에 대한 여러 장의 사진 데이터를 활용하여 정밀한 3차원 모델링 데이터를 생성하는 방법을 연구하고 이를 활용할 수 있는 방안을 제안한다.
본 연구에서는 레이저스캐닝 데이터의 일종인 LIDAR 데이터를 이용하여 수치정사사진 제작에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 LIDAR를 이용하여 얻은 XYZ 절점자료(point data)로부터 TIN(Triangular Irregular Network)을 형성한 후. 이로부터 DSM(Digital Surface Model) 을 제작하였다. 그러나 이 과정에서 수치정사사진의 품질에 악영향을 줄 수 있는 절단선(break line)에서의 노이즈가 DSM에서 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 절단선에서의 노이즈를 처리할 수 있는 여러 가지 기법을 적용하였다. 그 결과 건물을 추출하여 저지대(低地帶)에 대한 LIDAR DEM과 합성하는 기법이 가장 적절하다는 결론을 도출하였으며, 이렇게 제작된 LIDAR DSM으로 수치정사사진을 제작하고 품질을 평가해 본 결과 도화축척 1:5,000보다 높은 위치정확도를 지닌 수치정사사진의 제작이 가능하였다.
라이다 데이터는 데이터 취득시간과 처리시간이 짧으며 높은 점밀도와 정확도를 가지고 있다. 그러나 광학영상과는 달리 3차원 형태의 비정규 점군의 형태이기 때문에 지표면에 대한 정확한 분류가 어렵다. 본 연구에서는 라이다 데이터와 광학영상을 동시에 이용해서 감독분류 기법을 통해 토지피복분류를 수행하였다. 먼저 라이다 데이터로부터 격자 크기가 1m인 DSM 영상과 DEM 영상을 제작하고 이를 이용하여 nDSM 영상을 제작하였다. 또한 라이다 데이터의 인텐서티(intensity) 정보를 이용해서 인텐서티 영상을 제작하였다. 광학영상의 입력데이터는 CCD 영상의 적색, 청색, 녹색 파장영역과 IKONOS 영상의 근적외선 파장영역이다. 그리고 CCD 영상의 적생광 파장영역을 이용해서 제작한 식생지수 영상이다. 광학영상과 라이다 데이터를 동시에 이용해서 토지피복 분류를 수행한 결과 74%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추가적으로 그림자 지역의 재분류, 수계지역의 처리 그리고 숲과 건물의 오분류 수정 과정을 수행하여 최종적으로 81.8%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
전통적인 해외학술정보 데이터베이스 제작시스템은 자료의 수집에서부터 DB로딩에 이르기까지 여러 문제들을 내포하고 있다. 본 논문에서는 분산되어 있는 가용자원들로부터 에이전트 기술을 이용하여 필요로 하는 메타데이터를 효율적으로 수집하고 활용하는 데이터베이스 제작모델을 설계하고자 한다. 본 논문은 해외학술정보 데이터베이스를 구성하는 수록정보에 대해 기술하고, 이들 수록정보와 연계된 가용자원들에 대해 살펴본다. 분산되어 있는 가용자원으로부터 메타데이터 구성에 필요한 기본요소를 수집하고, 이 메타데이터에 가공정보를 추가하고, 메타데이터의 품질을 검증하는 과정에 대해 기술한다.
국제적으로 개발되고 있는 전자해도는 선박의 대형화 고속화로 인한 각종해난사고의 예방과 급증하는 해상교통을 효율적으로 처리하기 위한 안전항해시스템의 기본데이터로 사용된다. 국제기구인 IHO는 1996년에 전자해도관련 국제표준을 제정하고 각 회원국에 전자해도 개발을 강력히 권고하였으며 이에 따라 국내에서도 국립해양조사원이 1999년 완료를 목표로 전자해도 개발을 추진하고 있다. 전자해도의 개발과정은 기존의 종이해도를 디지틀화 하는 것에서 출발하며 이 과정에서 CIS를 이용한다. 국내에서는 수로데이터의 처리에 강력한 기능을 갖고 있는 CARIS를 사용하여 수치해도를 제작하고 이 데이터를 기본으로 전자해도 데이터를 생성한다. 실제로 종이해도를 스캔한 이미지 파일을 벡터화하고 각종 관련 규약에 맞게 편집하여 수치해도를 제작하며 이를 바탕으로 S-57 기반의 전자해도를 제작한다. 이 과정에서 CARIS는 이미지의 벡터화, 각종 심볼의 입력, 좌표변환, 오브젝트의 입력ㆍ수정등을 수행한다. 본 논문에서는 KRISO가 1995년 말부터 국립해양조사원에서 위탁받아 연구한 전자해도 개발과정과 검수과정을 소개하고 그 과정에서 사용된 CARIS의 활용에 대해 설명한다. 이러한 고찰을 통해 향후 중요하계 다루어질 전자해도의 공급 및 관리시스템의 GIS 활용을 고려할 수 있을 것이다.
일반적인 영상처리는 원시영상을 표준영상과 부가가치영상으로 제작하고 생성된 데이터들과 보조 데이터들을 정기적으로 저장하며, 외부 사용자들에게 영상을 제공하기위해서 검색 데이터들을 Update하는 것이라고 할 수 있다. 표준영상을 제작하기 위해서는 EOC 처리시스템 소프트웨어를 사용하고, 이 데이터들로부터 부가가치영상물을 제작한다. 이렇게 만들어진 데이터들은 인터넷을 통해 외부사용자들에게 검색을 가능하게 하고, 영상을 신속하게 제공받을 수 있다. 본 기술논문에서는 EOC 처리시스템에 관해 간략히 설명하고, 위성으로부터 받은 원시영상을 표준영상으로 처리하는 과정을 체계적으로 정리하였다.
학교 업무의 효율화를 위해 조직한 교무분장업무가 담당교사의 전문성 부족과 업무관련 정보의 비체계적인 생산, 활용, 관리로 인해 많은 교사들이 업무처리에 어려움을 느낀다. 그리고 이러한 어려움으로 학습지도와 학급관리에 충분한 시간을 투자하지 못하는 경우도 생긴다. 하지만 지금까지 갖추어진 학교의 정보화 기반을 활용한다면 정보의 생산, 활용, 관리가 효율적으로 이루어질 수 있다. 이에 본 연구에서는 교무분장 부서에서 다루고 있는 업무를 세분화하여 멀티미디어의 어떤 유형이 사용되는지 알아보고, 이를 바탕으로 멀티미디어 데이터 중 이미지, 사운드, 동영상 데이터 제작방법을 제시하여 교사들이 학교업무에서 처리하는 정보들을 멀티미디어 데이터 제작의 기본방법에 맞게 제작하여 학교업무의 효율성을 높이도록 하였다.
본 연구에서는 매실 생산성 향상 분석을 위해 범용 싱글보드 컴퓨터로 제작한 원격 데이터 수집 장치를 개발하였다. 라즈베리파이와 같은 소형 범용 싱글보드 컴퓨터는 저렴하게 IoT 기반의 원격 모니터링 장치를 쉽게 개발할 수 있어 중소규모 매실 농장의 생육 환경 정보 및 재배 이력을 수집하는데 활용도가 매우 높아 생산성 향상을 위한 데이터 수집 분야에서 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 따라서 매실의 생산성을 높이는데 영향을 줄 수 있는 환경적, 생육적 요인들을 분석하기 위한 기초적인 단계에서 이러한 소형 싱글보드 컴퓨터를 이용한 원격 센싱 및 데이터 수집 장치를 개발하였다. 수집데이터로는 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH이다. 1차 프로토타입은 아두이노 MKR1000을 사용하여 주변 온도 및 습도 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하고 대표적인 통신사인 KT가 운영하는 IoT Makers라는 클라우드 저장소를 사용하여 시스템을 구성하였다. MKR1000을 사용한 데이터 수집 장치의 장단점을 평가하기 위해 실내 시험을 실시하였다. 현재는 라즈베리파이를 이용한 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하였다. 최종 개발된 데이터 수집 장치는 2017년 순천 인근의 매실 밭에 설치되어 실제 센싱 데이터를 수집할 예정이며 수집한 데이터는 매실 생산성 향상과 관련된 요인을 분석하는데 사용할 것이다. 저가의 범용 IoT 장치를 활용한 원격 데이터 수집을 넓은 범위의 매실포장에 활용한다면, 매실의 생산성 및 품질 향상은 물론 매실의 이력추적관리의 기초 데이터를 적은 비용과 노력으로 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 사진측량기술과 IT의 발달로 인해 고품질의 데이터의 획득이 가능하게 되면서 고해상도 영상을 이용한 정사영상의 제작과 활용이 증가하고 있다. 일반적인 정사영상은 DEM을 이용하여 편위수정이 수행하기 때문에 건물, 교량과 같은 비고를 가지고 있는 인공지형지물에 대한 기복변위를 완벽하게 제거하지 못하는 문제점을 안고 있다. 이에 본 연구에서는 건물의 기복변위를 제거한 실감정사영상을 제작하기 위하여 수치사진 측량기법과 LiDAR데이터를 이용한 네가지 실험 CASE별로 DSM을 생성하였고, 각 DSM별 정사영상을 제작하여 정확도 분석을 수행하여, 실감정사영상제작에 적합한 DSM 제작 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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