항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
본 연구는 동시출현단어 분석과 토픽모델링을 통해 기업가정신의 연구주제와 연구 동향을 분석하여 기업가정신 연구에 대한 향후 연구방향을 수립하기 위한 정보를 제공하는 것이 목적이다. 이를 위해 Web of Science 데이터베이스에서 "entrepreneurship"을 기본검색어로 설정하고, 2002년부터 2021년까지 발표한 영어 논문으로 제한하여 기업가정신 논문의 데이터를 다운로드하여 데이터를 확보하였다. 본 연구에서는 VOSviewer 프로그램을 이용하여 동시출현단어 분석을 하였고, R 프로그램을 이용하여 토픽모델링 분석을 하였다. 동시출현단어 분석 결과, 기업가정신과 혁신 클러스터, 기업가정신 교육 클러스터, 사회적 기업가정신과 지속가능성 클러스터, 기업성과 클러스터, 그리고 지식 및 기술이전 클러스터 등 5개의 클러스터로 구분되었다. 토픽모델링 분석 결과, 창업환경 및 경제발전, 국제 기업가정신, 다양한 기업가정신, 벤처기업과 자본조달, 정부정책 및 지원, 사회적 기업가정신, 경영관련 이슈, 지역도시계획 및 개발, 기업가정신 교육, 기업가의 혁신과 성과, 기업가정신 연구, 기업가의 창업의도 등 12개의 토픽으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 기업가정신 연구에 대한 전반적인 연구동향을 파악할 뿐만 아니라, 기업가정신과 관련된 어떠한 연구 주제들이 다루어져 왔는지에 대해 분석함으로써 기업가정신에 대한 연구의 이해도를 높이고 기업가정신 연구가 가져올 방향성을 제안하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 유압해석 상용툴인 AMESim을 이용하여 로드센싱형 휠로더 유압 시스템을 모델링 하였다. 휠로더 유압장치의 주요 구성요소인 펌프, 메인 컨트롤밸브, 압력 보상기, 리모트 컨트롤밸브 및 작업 장치를 모델링 하였으며 실제 차량의 제원을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과와 실차 데이터를 비교 검토하여 시뮬레이션 결과와 실차 데이터가 유사함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비선형 공정의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 퍼지 엔트로피 분석을 통해 새로운 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 퍼지 모델의 새로운 규칙으로 추가하는 자기구성 퍼지 모델을 제안한다. 퍼지 엔트로피가 상대적으로 큰 데이터 집합으로 새로운 클러스터를 구성하면 퍼지 모델의 애매모호한 정도가 작아져서 모델링 오차가 줄어들 가능성이 크게 된다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 이를 Box-Jenkins의 가스로 공정에 적용하여 퍼지 규칙수의 증가에 따른 모델링 성능의 변화를 보이고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교한다.
수질모델링에 필요한 다양한 입력데이터는 관련 정보의 확보방안 및 표준화가 되어 있지 않아 수질모델링 결과 및 수질분석에 많은 영향을 주고 있다. 이에 본 연구에서는 효율적인 수질 모델링을 위해 정확한 수리 수문 데이터를 기반으로 한 수질모델링의 기초자료 데이터베이스인 한국형 Reach File을 설계하였다. 한국형 Reach File은 동일한 수리학적 특색을 가지는 구간(Reach)에 대한위치정보 기반의 수리학 데이터베이스로써, 각 구간을 대표할 수있는 Reach 코드와 Catalog Unit, Segment, Marker Index의 위상정보를 갖고 있으며 하천명이나 하천코드와 같은 기존 코드와의 연계를 고려하여 설계되었다. 설계방안을 토대로 경기도 광주시의 경안천을 대상으로 시범 구축을 통하여 본 설계안을 검토한 결과, 수질모델링에 필요한 기초데이터를 하나의 기준으로 체계화하여 하천정보를 데이터베이스화하고 기 구축 데이터베이스와의 연계 및 활용방안도 마련할 수 있었다. 또한, 각 구간별로 정의된 Reach 코드를 이용하여 수질기초시설, 오염원데이터, 관리기관 등 기존 데이터베이스와 연계를 통해 보다 체계적인 수질의 관리가 가능함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 Reach 코드를 하천공간데이터의 국가표준데이터로 선정할 수 있도록 하천 정보 표준화에 관한 연구가 필요하며, 전국 모든 하천에 Reach 코드를 부여하여 보다 많은 데이터베이스와의 연계할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다.
시간이 흐름에 따라 생화학 시스템이 변화하는 것을 기록한 데이터로부터 이 시스템의 상태 전이 및 시스템을 구성하는 각 생화학 물질간의 관계를 모델링하기 위한 방법으로 S-tree 구조를 제안한다. 이것은 주로 생화학 시스템의 동적 특성을 모델링 하기 위하여 연구되어 온 S-system을 나무 구조로 표현한 것이다. 본 논문에서는 진화 연산을 통해 주어진 시계열 데이터를 잘 설명하는 S-tree의 구조 및 그 변수들을 동시에 효과적으로 탐색하는 방법을 개발하였다. 이 방법에서는 구조 탐색을 위해 유전 프로그래밍(genetic programming)에서 사용되어 온 나무 구조의 교차 및 돌연변이 연산과 더불어 다양한 형태의 구조 탐색 연산자들을 도입하였고, 또한 동시에 알맞은 변수 값들을 찾기 위하여 확률적 돌연변이 연산을 통한 언덕 오르기(hill-climbing)를 수행한다. 제안된 방법을 효모의 혐기성 발효 데이터에 적용한 결과 주어진 시스템을 성공적으로 모델링할 수 있었다.
SCADA 시스템의 중요성은 날로 커지고 있으며, 이에 따라 많은 표준 프로토콜이 등장하고 있다. 앞으로 DNP, IEC61850, DLMS 등의 프로토콜들이 공존하는 형태로 발전할 것으로 예상되는데, 본 논문은 이러한 프로토콜간 공존을 위한 범용 SCADA 게이트웨이 개발을 위해 IEC 61850 표준을 분석한 결과를 소개하고 있다. IEC 61850의 특징은 강력한 데이터 모델링과 공학 도구의 적용인데, 범용 SCADA 게이트웨이를 위해선 IEC61850에서 제안하는 모델링과 기존 시스템에서 이용하고 있는 데이터 모델간 변환이 필요하다.
한국과학기술정보연구원 (KISTI) 슈퍼컴퓨팅센터의 SeeMore는 국내에서 처음으로 구현된 시스템으로 지난 해 4월에 설치되었으며, 복잡하고 방대한 계산결과를 가상현실 공간상에서 시각화하여, 효과적인 해석을 가능하게 하는 과학적 가시화 시스템이라고 할 수 있다. SeeMore에서 활용될 수 있는 적용 분야는 가상현실, 과학적 데이터의 시각화, 복잡한 데이터의 분석, 기상모델링, 양자화학, 생물정보학, 물리적 현상의 모델링에 이르기까지 무궁무진하다.
이 논문에서는 디지털 영상 데이터의 가역 부호화 방법을 제안하였다. 정보원 모델을 위하여 인접 화소간의 차분을 이용한 차분모델과 마르코프 모델의 구성법을 보였다. 모델링에서 얻어지는 확률 구간의 변경을 이용한 다치 산술부호화의 고속화 알고리즘을 제시하였다. 제안방식의 성능을 계산량의 비교와 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과 상태의 그룹화에 의한 차분모델이 기존의 여러방식에 비하여 적은 계산량으로 동등 이상의 평균부호 길이의 달성할 수 있어 효과적임을 알 수 있었다. 또한 제안한 고속화 방식은 차분모델에 적용이 용이하며 128계조를 갖는 영상에 있어서 평균 5배 이상의 고속효과를 얻었다.
인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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