인간이 문자를 어떻게 인식하는가에 관한 많은 연구 결과는 인지 과학자들과 심리학자들에게 의해서 주도되어 왔다. 이에 따라 본 논문은 인간의 시각 체계에 대한 인지적 연구 이론 및 원리를 요약하고 오프라인 한글 문자 인식을 위한 인지적 모델의 필요성을 설명한다. 여러 실험 결과와 주의 이론, 체제성 원리 및 맥락 효과를 도입한 새로운 모델을 개발하고 한글의 구조적 특성을 고려한 구현 모델로 제시한다.
한국 수화는 시각, 공간언어로 한국어와는 상이한 문법체계를 가진 언어로 수화를 일차 언어로 사용하는 농인들에게 있어 복잡한 구조의 한국어 문장은 부담이 된다. 본 논문은 이런 한국어 문장의 복잡한 구조를 농인들이 이해하기 쉬운 구조의 전개방식으로 변환하는 수화 스크립트 생성 시스템을 제안한다. 시스템은 세 단계로 구성되는데, 첫 번째 단계는 한국어 문장의 결합범주문법을 이용한 구문 분석이며, 두 번째 단계는 농인들이 이해하기 수월한 전개방식으로의 절단위 재배열이고, 세 번째 단계는 공간이동을 고려한 스크립트 형태로의 변환이다. 본 논문은 한국 수화의 복문 실현 방법에 대해 살펴본 후, 이를 처리하는 시스템의 단계별 처리 방안에 대해 구체적으로 논의한다.
정보시스템 구축에 있어서 적절한 시스템 분석 및 설계를 위한 모델링 기법을 활용하는 것이 중요 과제이며, 이러한 시스템 모델링 분야에서 객체지향 기법을 적용하는 것이 업계의 표준으로 인식되어 가고 있다. 통합 모델링 언어로 불리는 UML은 시스템 개발 과정에 참여하는 모든 이들이 각자의 시각에서 이해할 수 있도록 각 분야의 설계도를 그릴 수 있는 표준을 제공하고, 그래픽 요소를 조합해서 다이어그램으로 나타낼 수 있는 장점이 있으며, 객체지향 시스템 개발그룹에서 표준으로 인정받고 있는 모델링 언어이다. IDEF3는 비즈니스 프로세서를 분석하고자 시도된 최초의 방법이고, 업무를 체계적으로 분석할 수 있으며, 쓰여지는 기호의 간편함과 명료함 때문에 쉽게 표현할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 신발을 수출하고 있는 중소기업의 반 정형화(semi-structured)된 수출/무역관리 업무 프로세서에 대하여, UML과 IDEF를 이용하여 분석하고, 이에 따른 시스템 개발 방안을 제시하고자 한다.
컴퓨터라는 새로운 매체의 도입의 이점이 컴퓨터 매체의 제반 특성들을 잘 활용함으로써 학생들의 호기심을 유발하고 학생들의 학습 효과를 높일 수 있다는 데에만 국한되는 것은 아니다. 새로운 컴퓨터 매체의 도입은 논리학의 여러 중심 개념들 자체에 대한 이해의 심도를 증진시킴으로써 논리학을 새로운 영역으로 확대시켜 주기도 한다. 그 새로운 영역은 그림과 같은 비언어적 표상을 핵심적으로 포함한 추론, 즉 문자와 그림을 동시에 포함하는 이질적인 추론(heterogeneous reasoning)을 허용하는 영역이다. 논리학은, 정보가 어떻게 표상되든 상관없이, 정보 추출의 타당한 형태들에 관한 연구이다. 전통적으로 논리학자들은 정보 추출의 타당한 형태들의 매우 작은 부분(즉, 언어적 표상)에만 초점을 맞추었다. 그러나 컴퓨터 매체의 활용과 더불어 이제 논리학은 시각적 표상을 포함하여 다양한 표상들을 어떻게 사람들이 사용하는지 파악해야 한다. 이러한 과업의 성취를 위해, 구문론, 의미론, 논리적 귀결, 증명, 반례 등의 전통적 개념을 이러한 새로운 형태의 표상들을 수용할 수 있는 방식으로 확장하고 풍부하게 만들어야 한다. 그림 표상과 문자 표상을 함께 사용하는 추론 체계인 Hyperproof에 대한 연구는 이러한 확장된 논리 이론을 형성하는 데 기여한다.
영상의 에지는 입력 영상에 대한 중요 정보들을 가지고 있으며, 에지 추출은 영상인식의 성능을 좌우하는 중요 요소이다. 영상 에지 추출은 영상 분할의 첫 번째 단계이며, 영상의 구성을 결정하기 위해서 화소들을 하나의 영역으로 만드는데 사용되고 있다. 또한 에지 강도를 갖고 있는 모든 에지들을 검출하기 위해 많은 방법들이 제안되었다 기존의 에지 짐출은 흑백영상의 명암도의 변화에 국한되어 있었다 그러나 칼라영상을 이용하여 에지를 추출하는 경우에는 흑백영상보다 이용할 수 있는 정보가 많을 뿐 아니라 인간의 시각체계와도 유사하여 보다 나은 에지 추출을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 칼라영상에서 직접적으로 얻을 수 있는 RGB 정보 중 광도를 분리하여 사용하는 YCbCr성분을 이용하여, 기존의 기울기연산자나 표면접합 템플릿에 의한 에지 추출이 아닌 3$\times$3 마스크안의 데이터값의 차에 따라 가변적으로 변하는 BBM템플릿을 제안하였다. 제안된 가변 BBM템플릿은 모의 실험한 결과 기존의 Sobel, Preweet, Roberts 같은 연산 템플릿보다 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 Contrast map과 Salient point를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선 인간의 시각 체계와 유사한 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(orientation) 3가지의 특징정보를 이용하여 각각의 특징정보로부터 feature map을 생성하고 이 3가지의 feature map을 선형 결합하여 contrast map을 생성한다. 이렇게 생성된 하나의 contrast map을 이용하여 대략적인 Attention Window (AW)의 위치를 결정한다. 다음으로, 영상으로부터 웨이블릿 변환을 적용하여 salient point를 찾고, salient point의 분포와 contrast map의 중요도에 따라 AW의 크기를 실제 중요 객체의 크기와 가장 유사하도록 축소시킨다. 이렇게 선택되고 축소된 AW안에서 실제 중요 객체를 추출하기 위해 AW 내부에 존재하는 영상에 대해서만 영상 분할을 하고 불필요한 영역을 제거하여 자동으로 중요객체를 추출하도록 한다.
S1000D 명세 표준은 항공, 국방 등의 분야에서 기술 발간물을 기술하는 표준 형식으로 개발되었으며, 조선 분야에서도 이를 기반으로 Shipdex 프로토콜을 개발하였다. S1000D는 SGML, XML 문서 포맷을 사용하며 장비 및 정보를 체계적으로 분류하고 있다. S1000D에서 사용되는 문서 포맷인 XML이 여러가지 장점이 있으나, XML 구조나 XML 태그의 의미를 습득하고 있지 않으면 쉽게 파악 및 작성하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 S1000D와 같은 XML 문서를 시각적 SW 모델링 언어인 UML을 이용하여 기술하는 방법을 제안하고자 한다.
광역 교통망 및 통신기술의 발전에 따라 광역경제권의 활성화를 위한 협력체계의 중요성이 날로 증대되고 있다. 이에 본 연구는 동남권 광역경제권을 대상으로 GIS 기반의 산업체 정보 공유를 목적으로 동남권 산업체 정보시스템을 구축하였다. 동남권의 경우 제조업 중심의 산업 집적지로서 행정경계를 넘어 산업체간의 근접성과 연결성을 고려한 효율적인 산업 클러스터 및 협력체계 운영이 요구된다. 정보시스템의 DB 구축을 위해 부산, 울산, 경남에서 구축되어진 산업체 DB를 활용하여 정보시스템을 구축한 바, 각 지자체간 데이터의 불일치와 GIS기반의 위치정보 미흡으로 인한 여러 가지 문제점을 발견하였다. 이의 해결을 위해서는 수집 및 배포, 활용과정을 고려한 표준화가 시급한 것으로 분석되었다. 본 연구는 산업체 정보의 공간정보화를 위해 지적도와 수치지도를 활용하여 웹상에서 관리자-사용자 쌍방향간의 정보생성 및 단계별 접근이 가능한 2-way 방식의 산업체 정보시스템을 구축하였다. 본 연구의 결과는 동남권 산업육성을 위한 협력체계 및 공동대응을 위한 산업체 정보 공유체계의 기초적 틀을 제공하였다는 데 그 의의가 있다고 하겠다.
가축전염병 중 하나인 구제역의 경우 정보의 초동 대응 미흡 등으로 전국적으로 확산되는 피해를 초래하였다. 이를 해결하기 위해 국가에서는 가축이력에 대한 체계적인 관리를 마련하기 위하여 데이터를 구축하였으며, 2002년도부터 추진되어 현재 웹 기반의 가축전염병 발생 통계 시스템(AIMS)이 운영하고 있다. 이는 사용자가 원하는 기간에 해당 축종의 형태에 따른 질병을 선택하면 지역별로 가축전염병 발생 통계 현황이 텍스트 기반으로 제공하고 있다. 하지만 이 같은 경우 시각적으로 공간적인 위치정보를 즉각적으로 파악할 수 없기 때문에 정보를 효과적으로 전달하기 어렵고, 의사결정을 내리고자 할 때 사용자가 원하는 정보를 다차원적으로 지원하지 못하는 한계가 있다. 이 연구에서는 오픈소스 기반의 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing) 기술을 적용하여 여러 형태의 데이터를 다각적인 방법으로 분석하고, 최종적으로 나온 결과를 공간정보와 통합하여 지도상에 시각적으로 전달되도록 표현하였다.
노후화된 건축물이 정상적인 기능을 유지하기 위해서는 주기적인 점검과 보수·보강이 수행되어야 한다. 하지만 현재 건축물 유지관리 단계에서 발생하는 정보의 형태와 의사결정은 여전히 비효율적인 방식에 의존하고 있다. 이는 건축물 유지 관리에서 발생하는 비용의 증가와 시간 낭비의 원인이다. 이에 본 연구는 COBie를 벤치마킹하여 건축물 점검 및 유지보수 정보 관리용 COBie-IM 문서를 제안하고 이를 BIM에 연계하여 정보를 확인하는 방안을 제시하였다. 또한, 건축물에서 발생한 결함의 손상등급에 따라 색상을 지정하여 시각화하는 방안을 제시하였다. 이를 통해 건축물 유지관리 단계에서 점검 및 유지보수 시 발생하는 정보들을 체계적으로 통합·관리하는 것을 목표로 한다. 또한, 결함에 대한 보수·보강의 우선순위를 결정하는 의사결정을 지원함으로써 업무 효율성을 증대시킬 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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