제방 매핑 연구는 제방 안전도 측정을 위해 중요하며, 드론 영상은 실시간 제방 지도를 만들기 위해 활용될 수 있다. 본 연구에서는 하천유역을 촬영한 드론 영상을 이용하여 제방 매핑 연구를 진행하였다. 우선 테스트 베드의 하천유역을 촬영한 드론 영상을 수집한다. 그리고 드론 영상을 이용하여 사진측량/영상처리 기법을 기반으로 3차원 디지털 표고모델(DEM)과 정사영상을 제작한다. 최종적으로 수동/자동화 기법을 이용하여 제방 표면에 존재하는 중요한 객체(둑마루, 제방법선, 비탈경사면, 침식지역 등)를 디지털 표고모델과 정사영상으로부터 탐지한다. 추후 연구에서는 드론 영상으로부터 중요한 객체를 탐지할 수 있는 자동화 기술 개발을 목표로 한다.
최근 모델링 및 시뮬레이션 분야에서는 HLA에서 정의하듯이, 여러 가지 시뮬레이션이 동일한 환경에 참여하여 동시에 상호작용 하는 분산 시뮬레이션을 추구하고 있다. 따라서, 이미 모델링 되어 있는 데이터를 재사용하고 확장할 수 있는 방법이 중요해지고 있다. 미국 국방부에서는 이러한 목적으로 합성 환경의 표현과 교환을 위해 SEDRIS와 같은 표준 개념들을 만들고 있으며, 산업계에서의 모델링 및 시뮬레이션 영역에서도 역시, 호환성과 원가절감의 측면에서 표준의 개념을 도입하기 위한 노력이 진행되고 있다. 본 연구에서는, 상업용 디지털 생산 시뮬레이션 솔루션인 DELMIA에서 사용하는 데이터와, 합성 환경의 표준인 SEDRIS 데이터간의 매핑 방법을 설계하고 구현하였다. 이를 통해, 환경 데이터의 표준 기술인 SEDRIS를 DELMIA와 같은 상업용 디지털 생산 시뮬레이션 데이터를 표현하고 교환하는 표준으로서 활용의 가능성을 검토하였다.
본 논문은 소모 전력 계산을 위해 회로를 구현하고자 FPGA 기술 매핑을 위한 소모 전력을 고려한 재사용 모듈 생성 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 FPGA 기술 매핑을 위해 사용되는 재사용 모듈에 대해 소모 전력을 고려하여 RT 라이브러리를 생성하는 알고리즘이다. 소모 전력 계산을 위해 회로를 구현하고자 하는 FPGA를 선정한다. 선정된 FPGA를 구성하고 있는 LUT의 조건을 고려하여 전체 소모 전력이 최소가 되도록 기술 매핑을 수행한다. 이러한 정보를 이용하여 할당된 결과의 모듈들 중에서 주어진 소모 전력에 맞는 모듈을 선정하여 회로를 구현한다.
임베디드 시스템을 위한 가상기계 기술은 모바일 디바이스와 디지털 TV등의 다운로드 솔루션에 꼭 필요한 소프트웨어 기술이다. 현재 EVM(Embedded Virtual Machine)이라 명명되어진 임베디드 시스템을 위한 가상기계에 대한 연구가 진행 중이며, EVM의 중간 언어로 SIL(Standard Intermediate Language)이 설계되었다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 위한 가상기계의 표준 중간 언어로서 SIL의 완벽성을 증명한다. 기존에 이미 널리 사용되고 있는 가상기계 코드를 SIL 카테고리에 매핑시킴으로써 구조적으로 SIL의 완벽성을 증명한다. SIL은 표준 중간 언어로서의 요구 사항을 갖추고 있으며 6개의 메인 카테고리와 16개의 서브 카테고리로 나누어진다. Oolong과 .NET IL등 기존의 가상기계 코드들의 카테고리는 SIL카테고리에 매핑된다.
본 연구에서는 최근 활발히 이용되고 있는 커뮤니티 주제 어휘의 특징을 선행연구인 ULIS-DL과 디지털오카야마 대백과(디지털강산대백과(デジタル岡山大百科))를 중심으로 알아보고, 이들 어휘들의 상호운용 모델을 일본의 동경도(東京都), 홋카이도(북해도(北海道)), 한국의 충청남도의 각 도청 홈페이지의 디렉토리 용어들을 이용하여 제안하였다. NDLSH(National Diet Library Subject Heading)와 NDC(Nippon Decimal Classification)를 스위칭 언어를 사용하여 다섯개의 어휘 매핑 모델을 제안하였다. 마지막으로, 각각의 모델들에 대한 평가 및 한계점에 관하여 매핑의 정확율과 재현율을 이용하여 논하였다.
본 논문에서는 수중 문화재를 주제로 오감 인터랙션을 활용한 디지로그 전시 기법을 연구한다. 영상을 활용한 디지털미디어가 중심인 기존의 전시 기법에 시각, 청각, 촉각과 같은 다양한 감각기관을 활용한 인터랙션을 추가함으로써 관람객에게 새로운 경험을 제공하고자 한다. 프로젝션 매핑, 증강현실과 같은 디지털 기술과 난파선과 자갈, 실물 크기의 모형 유물과 같은 아날로그를 결합하여 관람객에게 실재감을 주어 효과적인 몰입감(flow)을 유도하고자 한다.
본 논문은 시점 벡터 추정과 명도 차분 맵에 기반하여 직물 텍스쳐 매핑을 수행하는 객체 VR 기반 가상 직물 착용 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 객체 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착용 상태를 다시점에서 입체적으로 관측할 수 있도록 한 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이 선택된 의류 형상 영역의 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 가상 착용 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
사회 전반에 걸친 디지털 혁명에 따라 IT를 기반으로 하는 다양한 정보화 터널시공기법이 개발되고 있으며 터널시공시 의사결정체계의 일환으로 적용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 PDA를 이용한 터널시공의 정보화에 대하여 기술하였으며, 특히 시공중 발생하는 각종 막장면 데이터를 실시간으로 입 출력 및 저장하고 이를 기반으로 지보패턴을 결정할 수 있는 의사결정체계를 구축하였다. 이를 위하여 무선 네트워크, 이동식 컴퓨터, CDMA 및 디지털카메라 등 최근 정보통신을 바탕으로 한 막장면 매핑자료의 실시간 데이터 수집 및 해석, 디지털 매핑등이 가능한 PDA용 S/W를 개발하였으며 현장적용에 대하여 고려하였다. 향후에는 실제 시공시 사용된 지보방법 및 소요 지보량을 함께 저장할 수 있는 DB를 구축하는 한편 현장적용을 통한 feedback 결과에 대하여 연구가 지속될 예정이다.
최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.
지역사회능력(community capacity) 개념은 사회경제, 환경 그리고 물리적 배경의 발전지표 및 인자와 연관된 사업을 하는 지역사회 및 지역주민의 능력으로 간주된다. 지역사회발전계획과 관련된 문제점을 효율적으로 분석하는 지역사회의 능력배양은 지리정보시스템을 이용하여 인프라 및 사회경제의 능력향상에 대하여 현 상태를 조사요구 한다. 지역사회의 능력을 증가시키는데 있어 계획된 자산형성의 노력은 지역발전의 일부분으로 볼 수 있다. 공간자산매핑(spatial asset mapping)은 유무형의 자산목록을 만들고 확인하는 일련의 과정이다. 이러한 자산매핑은 인적, 사회문화적, 자연적, 금융적, 디지털적 및 물리적 능력에 관하여 개인, 공동체 그리고 지역사회가 지닌 능력을 조사하며 발전시키는 것을 필요로 한다. 이 연구 목적은 능력배양(capacity building)의 새로운 개념을 제안할 뿐만 아니라 독창적인 자산기반으로 하는 지역사회능력배양의 개념적 모형을 일필지 중심의 공간자산매핑 및 능력매핑과정을 통해서 제시코자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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