• 한국습지학회지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.593-602
• /
• 2011

지난 반세기 동안의 무분별한 개발로 인하여 하구역 생태 환경은 심각하게 훼손되었다. 이를 관리하기 위한 전 지구적 요구는 증대되고 있으나 효율적으로 관리할 수 있는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기관별로 산재된 하구역 생태 환경 데이터를 통합하여 하구역을 효과적으로 관리할 수 있는 통합 DB관리시스템을 개발고자 하였다. 이를 위해 2010년 영산강 하구역을 대상으로 실시한 모니터링 DB와 공간 데이터 표출에 우수한 GIS DB를 통합하여 시스템 개발에 적용하였다. 시스템의 개발환경은 VisualBasic.NET과 지도기반의 공간 분석을 위한 ArcObjects 컴포넌트를 이용하였다. 또한 데이터의 활용을 높이기 위하여 사용자 요구분석을 통한 GUI(Graphical User Interface)의 구성, 모니터링 DB의 표출방안, 레이어의 우선순위, 모듈단위 기능 등을 정의하였고, 최종적으로 정의된 내용을 바탕으로 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 통합 DB관리시스템은 영산강의 현 생태 환경을 파악할 수 있으며, 사용자에게 효율적인 공유 및 관리환경을 지원할 것으로 예측된다. 향후에는 모델링 시스템과 연계하여 미래 하구역 생태 환경의 종합적인 진단 및 신뢰성 있는 예측이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.128-136
• /
• 2011

새만금 방조제 건설 및 토지 개발사업에 따른 해양환경변화 모니터링 및 예측을 위하여 2002년부터 실시간 또는 정기 해양관측 및 수치모델 시뮬레이션을 수행하고 있다. 새만금 해양환경자료는 크게 해양기상, 해양물리/해수유동, 해양수질, 해양생태계, 해저 지형/지질 분야로 분류되며, 각 분야별 관측 및 예측을 통해 지속적으로 생산되는 자료는 10여년에 걸쳐 축적되고 있다. 수집된 해양환경자료는 대용량의 다차원 다변수 시 공간적 분포 특성을 갖는 이질적 자료이기 때문에 이러한 특성을 고려하여 효과적으로 자료의 수집 처리 관리 제공이 가능한 정보시스템 개발은 필수적이다. 이에 본 논문에서는 지리정보시스템과 연계된 웹 기반 새만금 해양환경정보시스템 구축을 통하여 분야별로 축적된 새만금 해양환경정보를 통합적으로 수집 관리하며, 직관적이고 효율적인 웹 사용자 인터페이스 구성과 statistical graphs 및 thematic cartography를 적용한 자료의 과학적 가시화를 통해 방대하고 복잡한 자료의 효과적인 조회 및 분석이 가능하다. 나아가 지오프로세싱을 통한 공간분석을 통해 장기간에 걸친 변화 양상에 대한 정량적 분석을 통하여 새만금의 친환경적 개발을 위한 과학적 근거 제시 및 의사결정 지원을 위한 도구로 활용되고 있다. 또한 원활한 웹 기반 정보 서비스를 위해 다중 맵 캐쉬, 다중 레이어, 공간 데이터베이스 구축 등도 병행되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.1-15
• /
• 2024

스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.