4차 산업혁명과 5G 기술 상용화로 주목받고 있는 가상현실은 게임 분야에서 관광, 레저, 교육 등 다양한 분야로 범위를 넓혀가고 있으며 VR시장은 지속적으로 확대될 전망이다. 국내에서도 VR시장 규모가 확대되면서 가상현실 콘텐츠를 결합한 테마파크가 도심을 중심으로 확산되고 있다. VR테마파크는 기존 테마파크와 달리 실내에 구성된 소규모 놀이문화공간으로, 놀이공원에서 즐길 수 있는 어트랙션(놀이기구)을 가상현실 콘텐츠와 함께 즐길 수 있다. 비일상적 경험 체험이 목적인 테마파크와 동일한 특성을 가진 가상현실 콘텐츠는 어트랙션의 물리적 자극과 결합하여 높은 몰입감과 현존감을 제공한다. 어트랙션과 결합된 가상현실 콘텐츠는 기존 제시된 분류법으로 콘텐츠를 정확하게 구분 지을 수 없어, 체험 형태와 설치 형태에 따른 새로운 분류법을 제시하였다. 국내 VR테마파크의 사례를 통해 콘텐츠를 분류하였고, 추후 진행될 가상현실 어트랙션 콘텐츠 제작을 위한 기획 방향을 모색하고자 하였다.
델보는 주어진 사례의 집합으로부터 이들 사례들을 분류할 수 있는 베이지안 분류 규칙들로 이루어진 규칙 집합을 습득하는 유전학 기반 귀납적 학습 시스템이다. 규칙 집합의 습득과정에서 델보가 당면하게 되는 한 가지 문제점은 학습 과정이 최적의 규칙 집합이 아닌 지역 최적치를 습득하고 종료하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 다른 하나의 문제점은 훈련 사례에 대한 경우와는 달리 새로운 평가 사례에 대해 분류 성능이 현저히 저하되는 규칙 집합을 습득하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하여 보다 성능이 향상된 분류 시스템을 구축하기 위한 기법으로 엔-버전 시스템을 구축함으로써 분류 시스템의 전체적인 성능을 향상시키는 기법이다. 엔-버전 학습법의 구현을 위해 다수의 규칙 집합을 이용하여 최종 분류 결과를 도출해 내기 위한 기법과 습득된 규칙 합들로부터 분류 시스템을 구축하기 위한 최적의 규칙 집합의 조합을 찾기 위한 기법을 제시하고 다수의 사례 집합을 이용하여 엔-버전 학습법이 델보의 학습 환경에 미치는 영향을 평가하였다.
본 연구에서는 무감독 영상분류를 위하여 특성이 다른 센서로 수집된 영상들에 대한 의사결정 수준의 영상 융합기법을 제안하였다. 제안된 기법은 공간 확장 분할에 근거한 무감독 계층군집 영상분류기법을 개개의 센서에서 수집된 영상에 독립적으로 적용한 후 그 결과로 생성되는 분할지역의 퍼지 클래스 벡터(fuzzy class vector)를 이용하여 각 센서의 분류 결과를 융합한다. 퍼지 클래스벡터는 분할지역이 각 클래스에 속할 확률을 표시하는 지시(indicator) 벡터로 간주되며 기대 최대화 (EM: Expected Maximization) 추정 법에 의해 관련 변수의 최대 우도 추정치가 반복적으로 계산되어진다. 본 연구에서는 같은 특성의 센서 혹은 밴드 별로 분할과 분류를 수행한 후 분할지역의 분류결과를 퍼지 클래스 벡터를 이용하여 합성하는 접근법을 사용하고 있으므로 일반적으로 다중센서의 영상의 분류기법에 사용하는 화소수준의 영상융합기법에서처럼 서로 다른 센서로부터 수집된 영상의 화소간의 공간적 일치에 대한 높은 정확도를 요구하지 않는다. 본 연구는 한반도 전라북도 북서지역에서 관측된 다중분광 SPOT 영상자료와 AIRSAR 영상자료에 적용한 결과 제안된 영상 융합기법에 의한 피복 분류는 확장 벡터의 접근법에 의한 영상 융합보다 서로 다른 센서로부터 얻어지는 정보를 더욱 적합하게 융합한다는 것을 보여주고 있다.
본 논문에서는 동적시간교정법(dynamic time warping: DTW)과 다중퓨전기법(multiple fusion strategy: MFS)을 연속 적용하여 비유사도기반 분류법(dissimilarity-based classification: DBC)을 최적화시키는 방법의 실험결과를 보고한다. DBC란 샘플패턴을 분류하기 위하여 샘플의 특징 값을 이용하는 대신에 샘플들 사이의 비유사도를 측정하여 분류기를 설계하는 방법이다. DTW에서는 다음과 같이 두 단계로 나누어 비유사도를 측정한다. 먼저 상관계수를 이용하여 객체 샘플들을 대응시키기 위한 최적의 대응경로를 찾을 수 있도록 샘플들을 조정한다. 그리고 기존의 거리측정법으로 조정된 샘플들 사이의 비유사도를 측정한다. MFS에서는 분류기결합 뿐만 아니라 비유사도 행렬생성에서도 퓨전기법을 적용한다. 즉, DTW 기법으로 작성한 다수의 비유사도 행렬들을 결합하여 새로운 비유사도 행렬을 생성한 다음, 이 행렬공간에서 여러 개의 베이스 분류기를 학습하여 다시 결합한다. 본 논문에서 제안한 방법을 벤취마크 영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법과 비교하여 분류성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 실험결과로 볼 때, 제안 방법을 멀티미디어 정보검색 등과 같은 다른 고차원 응용에도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
기존의 인터넷 비즈니스를 분류하는 분류법이 인터넷 비즈니스의 특성을 규명하고 새로운 인터넷 비즈니스를 고안하는 데는 적합한 방법이지만 기업들에게 의미 있는 경영전략을 제시하는 데에는 어려움이 있다. 이에 새로운 분류기준으로 인터넷 기업들을 분류하고 경영 전략적인 측면에서 시사하는 바를 알아본 후, 성과모형을 개발하여 인터넷 기업들에게 바람직한 비즈니스 유형을 규명하였다. 또한 인터넷 비즈니스의 핵심 성공요인을 도출하여 향후 기업들이 본 연구 결과를 통해서 기업 성과 증진에 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 연구는 문화재 관련 분야 분류체계 특성 분석을 통한 근대 건축 및 시설물 분류방안 제시를 목적으로 한다. 이를 위해 관련 문헌과 산업 및 행정 분류체계 및 국내 외 문화재 분류를 분석하고, 최근 대두되는 문화재의 개념 확장을 고려한 건축 및 시설물 분류방안을 제시하였다. 이상의 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존의 고대 유물을 대상으로 하는 문화재 분류 방법으로는 문화재 개념 확대와 새로운 기능을 포괄하는 건축 및 시설물 분류에 한계가 있어, 문화유산 개념 변화에 대응하는 분류방안이 필요하다. 둘째, 문헌, 산업 및 행정 분야 분류를 기초로, 문화재 분류체계는 용도 기능 분류 항목으로, 정치 외교, 산업 경제, 사회 생활, 문화 예술, 과학 기술, 군사 치안으로 대분류하였다. 셋째, 각 기능별 분류 하부에, 건축 및 시설물의 용도를 고려하여 건축법 및 도시계획법을 바탕으로 중 소분류를 작성하여 문화재 등록 과정에서 제시된 가치와 의미를 반영할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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