본 연구에서는 미래 유망산업영역 발굴시 기술영역과 산업/사업 영역을 연계하고, 국가적 차원과 기업차원에서의 유망산업 영역을 연계할 수 있는 방법론을 제시함으로써 기존 연구가 가지는 한계점을 극복하고자 하였다. 즉, 주요기술을 중심으로 국가적 차원의 유망산업 발굴을 주요 내용으로 하는 기존의 연구로부터 출발하여, 국가차원으로부터 기업차원으로 대상을 세분화하고, 유망산업의 기술-산업간, 산업-사업간 영역의 연계를 강화하고자 하였다. 이를 위하여, KISTI에서 개발한 새로운 유망산업/사업영역 발굴 프로세스를 새로운 방법론으로 제시하고, 발굴된 유망산업 및 사업영역의 평가에는 내 외적 평가 7단계 프레임워크를 활용하였다.
딥러닝을 이용한 침수해석은 강우자료와 그에 대한 1차원 EPA-SWMM 결과인 총월류량을 인공신경망에 학습시키고, 학습시킨 인공신경망을 테스트하기 위해 또다른 강우자료를 인공신경망으로 예측해서, 이것이 해석결과를 얼마나 잘 나타내는지 확인하고, 인공신경망이 모의한 총월류량을 잘 나타낸다면 인공신경망을 잘 학습시킨 것으로 판단하여 새로운 강우가 발생했을 때 새로운 강우자료에 대해 매번 새로 1차원, 2차원해석을 하는 것을 대신하여 인공신경망만으로 총월류량을 예측할 수 있게 되는 것이다. 강우자료를 입력자료로 사용하게 되는데, 강우량만으로는 그 강우의 특성을 전부 나타낸다고 할 수 없기 때문에 지속기간과 총강우량, 왜도(skewness), 표준편차를 추가적인 입력자료로 사용한다. 1차원, 2차원 해석결과인 총월류량은 입력자료에 대한 타깃자료가 되어, 인공신경망을 테스트하거나 실제로 이용할 때 비슷한 지속기간과 총강우량, 왜도, 표준편차를 가진 강우가 발생했을 때 타깃자료를 이용해 총월류량을 예측하는 것이다. 인공신경망이 얼마나 잘 학습되었는지 확인하기 위해서 침수지도를 작성해볼 필요가 있다. 1차원, 2차원 모의해석으로 나온 총월류량과, 인공신경망을 이용해 예측한 총월류량을 이용해 각각 침수지도를 작성하여 시각적 자료로 변환하여 비교하고, 침수지도가 일치한다면 인공신경망이 잘 학습되었다고 판단할 수 있고, 새로운 강우가 발생하면 학습시킨 인공신경망을 통해 1차원, 2차원 모의해석을 하지 않고도 총월류량을 예측할 수 있다.
기존 연구에서 3차원 공간 위상 관계 연산자를 정의하는 방법은 2차원 공간 위상 관계 정의를 위해 주로 사용되는 공간 교차 방법을 단순히 3차원으로 확장해서 정의하는 방식이다. 그러나 기존의 방법에 의해 정의된 3차원 위상 관계 연산자로는 3차원 데이터베이스를 이용한 실제 응용시스템에서 고려되어야 하는 특수한 위상 관계 분석을 수행하기 어렵다. 따라서 이 논문에서는 실제 응용에서 적용 될 수 있는 특수한 3차원 위상 관계를 정의하기 위하여 x,y 좌표와 z좌표를 분리해서 고려하는 새로운 기법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하여 새로운 3차원 공간 위상 관계 연산자들을 정의하고 구체적인 알고리즘을 제시한다.
3차원 포인트 클라우드의 의미적 분할은 환경을 구성하는 물체 단위로 포인트 클라우드를 분할하는 작업으로서, 환경의 3차원적 구성을 이해하고 환경과 상호작용에 필수적인 시각 지능을 요구한다. 본 논문에서는 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징과 함께 멀티-뷰 영상에서 추출하는 2차원 시각적 특징들도 활용하는 새로운 3차원 포인트 클라우드 의미적 분할 모델 MFNet을 제안한다. 제안 모델은 서로 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징의 효과적인 융합을 위해, 새로운 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중을 이용한다. 본 논문에서는 ScanNetV2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델 MFNet의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 실세계의 비디오 영상을 기반으로 사용자에게 비디오내의 지리객체들의 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템 구현 기법을 제시한다. 제안된 기법은 2차원 수치지도와 3차원 부가속성을 가진 3차원 데이터베이스를 이용하여 비디오와 지리정보를 연계할 수 있는 새로운 기법을 제시하고 미디어 GIS 시스템을 구현하였다. 또한, 2차원, 3차원, 미디어 데이터간의 상호연계 및 운용기능을 제공함으로써 기존의 지리정보시스템 분야의 새로운 패러다임을 제시한다. 3차원 그래픽 매핑기법은 기존의 비디오에서 얻어진 이미지에 대한 별도의 이미지 프로세싱 과정 없이 지리정보를 서비스 할 수 있다는 장점을 가진다. 제안된 방법을 이용하여 비디오 영상을 스트리밍하면서 클라이언트가 지리 정보서비스 받을 수 있는 GeoVideo 서버 및 웹을 통해 서비스를 제공하는 GeoVideo 클라이언트 시스템을 구현하였다.
본 연구의 목표는 임의의 3차원 사출성형 금형 공간내에서 단섬유 강화 플라스틱의 충전 공정에서의 과도기적 섬유방향성을 예측하는 수치해석 프로그램의 개발에 있다. Hele-Shaw 방정식에 단섬유에 의해서 추가된 응력을 고려한 Dinh-Armstrong의 모델을 도 입함으로써 새로운 충전과정의 압력 지배 방정식이 유도되었다. 새로운 압력지배 방정식은 단섬유에 의한 응력 때문에 몇 개의 새로운 항들을 포함하고 있다. 충전 과정의 해석은 새 로운 압력지배방정식과 에너지 방정식을 유한효소법과 유한 차분법을 이용하여 풀고 동시에 배향텐서(roientation tensor)의 변화 방정식을 4차 Runge-Kutta 방법을 이용하여 풀었다. 단섬유 배향 텐서를 텐서의 변환 법칙을 이용하여 임의의 3차원 금형 공간내의 모든유한요 소의 중심에서 두께방향의 모든유한 차분 격자를 따라 계산하였다. 이러한 방법으로 임의의 3차원 사출성형 금형 공간내에서 비등온 충전유동과 과도기적 3차원 섬유배향상태를 서로의 상호작용을 고려하여 수치 모사하여 다양한 유동 형태에 따른 단섬유 배향 상태의 변화에 대하여 알아보고자 한다.
무제한 3차원 절단문제는 커다란 직육면체 자재에서 작은 직육면체 제품을 잘라낼 때, 잘라낸 제품의 가치가 최대가 되도록 하는 절단패턴을 찾는 문제이다. 이 때, 잘려지는 각각의 제품은 고유의 크기와 가치를 갖는다. 두 개의 절단패턴을 결합해서 새로운 절단패턴을 만들어 내는 상향식 접근법은 무제한 3차원 절단문제를 푸는 해법으로 사용할 수 있다. 본 논문에서는, Wang이 제안한, 2차원 문제에서 사용되는 두 가지 결합 외에 새로운 결합을 정의하고, 지 등이 무제한 2차원 절단 문제를 풀기 위해 제안한 분지전략을 3차원 문제에서 사용할 수 있도록 새롭게 재구성한다.
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.167-177
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2004
본 논문에서는 LC/MS 데이터로부터 동위 원소 패턴(isotope pattern)을 찾는 새로운 방법을 제시하고자 한다. 기존의 분석 방법에서는 LC/MS 데이터를 1차원적으로 분석하고 있기 때문에 2차원에서 적용할 수 있는 알고리즘을 적용하기가 어렵다. LC/MS 데이터를 2차원 영상으로 가시화해 본 결과, 하나의 동위 원소 패턴에 속하는 단일 동위 원소 피크(single isotope peak)는 모양, 크기와 같은 2차원 형태적 특징들도 유사함을 알 수 있다. 따라서, 기존의 방법들이 질량 스펙트럼과 같은 1차원 신호를 분석하는 것에 중점을 둔 것에 비해, 본 논문에서는 LC/MS 데이터를 2차원 신호 즉, 영상(image)으로 간주하고 영상 처리 방법과 객체 인식 방법을 적용하였다. 실험 결과 같은 동위 원소 패턴에 속하는 각각의 단일 동위원소 피크들 사이에 peak maxima position 뿐만 아니라 skewness, variance등도 유사였으며 이러한 유사도를 기반으로 동위 원소 패턴을 찾을 수 있었다.
일반적으로 비선형 정자계 문제를 해석하기 위해서 뉴튼-�N슨(Newton -Raphson : NR)법이 이용된다. 하지만 뉴튼-�N슨법의 경우 각 반복계산 때마다 새로운 선형 시스템의 해를 구하기 위해서 LU-decomposition과 같은 과정을 매 반복계산 때마다 시행해야 하므로 절점(node)의 수가 증가할 경우 계산시간이 증가한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 최근 TLM (Transmission Line Modeling)법이 새로운 반복계산법으로 비선형 유한 요소 해석에 적용되었으며 뉴튼-�N슨법에 비해 훨씬 우수한 특성을 보여주었다. 하지만 지금까지의 TLM법은 2차원의 정식화만 이루어졌고 3차원에는 적용되지 못한 것이 사실이다. 본 논문에서는 3차원의 비선형 정자계 문제에 TLM법을 적용할 수 있는 수식을 최초로 제안하며 3차원 코어(core)모델에 대해 TLM법을 적용하여 그 타당성을 검증하기로 한다. 또한 3차원 비선형 TLM법을 이용한 해석 결과가 뉴튼-�N슨법에 의한 결과와 완전히 일치하며 수렴 속도에 있어서도 훨씬 향상된 결과를 나타냄을 보이도록 하겠다.
최근 PC 기반의 새로운 입력장치인 키넥트(Kinect) 센서에 대한 연구사 활발하게 진행되고 있다. 키넥트 센서의 가장 큰 이점은 2차원 평면 영상정보에 대하여 새롭게 추가된 깊이(Depth) 정보를 얻을 수 있다는 것이다. 이것은 이전에 등장했던 다른 인터페이스보다 새로운 차원의 인터페이스로서 2차원의 영상 정보로부터 한 차원 확장된 3차원의 정보를 활용할 수 있다는 점에서 그 의미가 크다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 2차원 영상정보와 추가된 깊이 정보를 활용하여 사람의 영상정보와 사람의 위치 정보를 활용하여 위치한 환경의 조명을 제어할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 또한, 키넥트의 다양한 성능을 검토하기위하여 3개의 키넥트를 사용하였으며 중첩된 영상정보를 30%의 중복도를 가지도록 구성하여 다양한 활용가능성을 검토하였다. 구현한 시스템을 통하여 사람을 추적할 수 있도록 알고리즘을 개발하고, 추적된 사람의 위치 정보를 통하여 LED 조명을 제어할 수 있는 키넥트 기반의 조명제어 시스템을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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