가정기반진리관리 시스템(ATMS)은 추론 시스템의 추론 과정을 저장하고 비단조추론을 지원할 수 있는 도구이다. 또한 의존기반 backtracking을 지원하므로 매우 넓은 공간 탐색 문제를 해결 할 수 있는 강력한 도구이다. 모든 추론 과정을 기록하고, 특정한 컨텍스트에서 지능형시스템의 Belief를 매우 빠르게 확인하고 비단조 추론 문제에 대한 해결책을 효율적으로 제공할 수 있게 한다. 그러나 최근 데이터의 양이 방대해지면서 기존의 단일 머신을 사용하는 경우 문제 해결 프로그램의 대용량의 추론과정을 저장하는 것이 불가능하게 되었다. 대용량 데이터에 대한 문제 해결 과정을 기록하는 것은 많은 연산과 메모리 오버헤드를 야기한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 Apache Spark 환경에서 functional 및 객체지향 방식 기반의 점진적 컨텍스트 추론을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 가정(Assumption)과 유도과정을 분산 환경에 저장하며, 실체화된 대용량 데이터셋의 변화를 효율적으로 수정가능하게 한다. 또한 ATMS의 Label, Environment를 분산 처리하여 대규모의 추론 과정을 효과적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하고 있다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 위해 5개의 노드로 구성된 클러스터에서 LUBM 데이터셋에 대한 OWL/RDFS 추론을 수행하고, 데이터의 추가, 설명, 제거에 대한 실험을 수행하였다. LUBM2000에 대하여 추론을 수행한 결과 80GB데이터가 추론되었고, ATMS에 적용하여 추가, 설명, 제거에 대하여 수초 내에 처리하는 성능을 보였다.
증강현실 기술이 많이 보편화 되고 사용 양태가 다양화됨에 따라 적용되는 분야 및 범위 또한 우리 생활 곳곳에서 쉽게 나타나고 볼 수 있게 되었다. 기존의 카메라 비전 기반 증강현실 기법들은 현실 세계의 실제 정보 이용 보다는 마커를 이용한 기술을 더 많이 사용하였다. 이러한 마커 인식을 통한 증강현실 기법은 그 응용 범위가 제한적이고 사용자가 해당 서비스 응용 프로그램에 몰입하는데 적절한 환경을 제공하는데 한계가 존재한다. 본 논문에서 스마트 모바일 단말 기반 증강현실 기술 구현을 위해 단말 장치에 내장된 카메라와 이미지 처리 기술을 활용하여 어떠한 마커도 없는 상태에서 사용자가 현실세계의 영상으로부터 객체를 인식하고 해당 객체에 연결된 3D 컨텐츠와 관련 정보를 현실 세계의 영상에 추가되게 함으로써 서비스가 구현되는 증강현실 가술을 제시하였다. 이미지로부터의 객체 인식은 미리 등록되어 있는 창조용 정보와 비교하는 과정을 통해 진행되었으며 이 과정에서 스마트 모바일 장치의 특성을 고려하여 구동 속도 향상을 목표로 유사도 측정을 위한 연산량을 줄이도록 하였다. 또한 3D 컨텐츠가 단말 화면상에 출력된 후 사용자는 스마트 모바일 장치를 이용한 터치 이벤트를 통해 상호작용이 가능하도록 설계되었다. 이 후 사용자의 선택에 따라 웹 브라우저를 통하여 객체와 연관된 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에 묘사된 시스템을 이용하여 기존 기술과의 객체 인식 및 동작 속도, 정확도, 인식 오류 검출 정도 등의 성능 차이를 비교 분석하였고 그 결과를 제시함으로써 스마트 모바일 환경에 적합한 증강현실 기법을 소개하고 실험을 통해 검증하고자 하였다.
본 논문에서는 컴퓨터그래픽으로 구현된 인체에 착용되는 의류의 시뮬레이션을 위한 수치해석알고리즘 및 소프트웨어 개발을 수행하였다. 개발된 알고리즘은 수학적으로 elliptical 흑은 비순차적인 성질을 가지는 두 개의 켤레조화함수(conjugate harmonic functions)들을 사용하여, 지나간 시간단계(time step)에서의 견과에 의존하지 않고 매 순간의 역학적 균형만으로 의류에 형성되는 주름의 형태를 표현한다. Global-local 해석기법을 채택하여 global 스케일에서의 전체적인 변형과 local 스케일에서의 부분적인 변형으로 나누었으며, 이 두 가지 스케일에서의 해석 결과가 선형적으로 중첩될 수 있음을 가정하였다. Global 해석에서는 신체 각 부위의 회전이나 평행이동, 뒤틀림 등의 전반적인 변형에 따른 인체와의 접촉점의 변화와 응력을 고려하였다. Local 해석에서는 국소적인 주름의 형상을 얻기 위해 주름의 진폭등고선과 주름의 방향 사이의 직교성을 가정하여 단순화 시켰다. 본 제안 방법은 불연속적으로 변화하는 두 개의 서로 다른 자세에 대해서도 중간단계 해석을 위한 시간증분의 삽입이 불필요하며, 기존의 방식에서 주로 사용되는 시간적분의 방법을 채택하지 않으므로 연산 시간의 절감과 안정성의 향상이 이루어졌다. 임의의 두 자세 사이의 연속 동작을 시뮬레이션 함에 있어서도 두 정지 자세 사이의 움직임을 보간법으로 구현하여 연속적인 의류의 변형을 구현할 수 있었다.
본 연구는 수직선의 적절한 도입 시기와 활용 방법을 탐구하여 초등학생들의 수개념 학습 지도를 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위하여 수 개념 형성을 위한 수학적 모델인 수직선, 빈 수직선, 이중 수직선과 수 세기와 수 개념의 발달유형에 대하여 고찰하였고, 실제 초등학생들의 수직선 도입 시기와 활용 방법에 대한 사례 연구 결과를 분석하였다. 첫째, 수직선 도입을 2학년부터 실시하여 수직선의 은유적 개념에 대한 이해를 통해 이어지는 수 개념 학습에 도움이 될 수 있도록 조정할 필요가 있다. 둘째, 덧셈과 뺄셈과 같은 연산과정에서 다양한 사고 전략을 시각적으로 그려낼 수 있는 수학적 모델인 빈 수직선과 곱셈적 비교 상황이나 나눗셈이 이루어지는 상황인 등분제와 포함제, 비율이나 비례배분의 이해를 위한 시각적 모델인 이중 수직선을 적극적으로 도입하고 활용할 필요가 있다. 셋째, 수직선이나 빈 수직선, 이중 수직선을 도입할 때, 수직선의 은유적 개념을 충분히 이해할 수 있도록 구체적인 안내와 활용 방법에 대한 학습의 필요성을 제안하였다.
u-GIS환경에서 GeoSensor를 기반으로 하는 GeoSensor 환경은 다양한 센서들로부터 수집한 동적인 데이터와 기존 GIS인 정적인 지형지물 정보의 융합을 요구한다. 이 환경의 핵심인 GeoSensor는 넓은 지역에 산발적으로 분포하며, 다양한 크기의 데이터를 끊임없이 수집한다. 따라서 Data Stream Management System(DSMS)은 제한된 메모리로 인하여 저장 공간을 초과하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 다양한 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 부하제한 기법에는 크게 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법, 샘플링 기법으로 분류된다. 랜덤부하제한 기법은 무작위로 데이터를 선택하여 삭제하고, 의미적부하제한 기법은 데이터의 우선순위를 부여하여 우선순위가 낮은 데이터부터 삭제한다. 샘플링 기법은 통계적인 연산을 이용하여 샘플링 비율을 산정하고 이를 토대로 부하를 제한한다. 그러나 기존 기법들은 공간적 특성을 전혀 고려하지 않기 때문에 공간 질의의 정확도를 감소시키는 문제를 갖는다. 본 논문은 GeoSensor 환경에서 DSMS에 발생하는 과부하 발생을 제한하고 공간 질의의 정확도를 향상시키기 위해 선-필터링을 이용한 후-부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 선-필터링을 통하여 스트림 큐에 불필요하게 가중되는 부하를 1차적으로 제한하며, 과부하 발생 시 공간 질의 결과 정확도를 보장하기 위하여 공간 중요도와 데이터 중요도를 고려하여 후-부하제한을 수행한다. 이 기법을 이용하여 부하제한 수행 횟수를 효과적으로 감소시켰고, 공간 질의의 정확도를 향상시켰다.
본 연구에서는 최근 활발하게 보급되고 있는 고해상도 영상과 GIS 기술을 활용하여 광역적 자연재해 피해 조사를 위한 피해조사시스템을 개발하였다. 연구 대상지역은 2008년 7월 집중호우로 인해 큰 피해가 발생한 경상북도 봉화군으로 선정하였으며, 시스템 시범적용을 위해 대상지역 중 가장 피해가 큰 춘양면 약 $60km^2$을 중심으로 GIS DB를 구축하였다. GIS DB는 춘양면 일대의 피해 전, 후 항공사진 및 위성 영상과 1:5,000 수치지형도, 1:1,300 연속지적도를 편집 가공하였다. 피해조사시스템은 VB.NET 2005와 공간 연산을 위해 ArcObject 컴포넌트를 이용하여 개발하였으며, MS-SQL을 사용하여 정보전송 및 동기화를 위한 방안을 마련하였다. 세부 프로세스는 피해 전, 후 항공 위성영상을 비교하여 피해지역을 파악하고, 제반 DB와 중첩분석을 통해 해당 피해항목의 피해규모와 피해추정액을 자동으로 산출되도록 하였다. 고해상도 영상기반의 자연재해 피해조사시스템은 광역적 피해지역에 대하여 객관적이고 정확한 피해정보를 소수의 전문 인력을 통해 신속하게 산출할 수 있으며, 이에 따른 복구예산의 조기편성 및 응급대응책 마련에 효율적이다. 또한 피해정보의 손쉬운 관리와 전산화된 데이터를 통해 피해예방계획 수립에 있어서도 활용 가능 할 것이라 생각되며, 궁극적으로 IT 기반의 유비쿼터스 방재시스템 개발에 효율적으로 활용 가능할 것이라 사료된다. 추후 더욱 효율적인 시스템 운영을 위해서 산출된 피해정보의 전자재해대장 연계를 통한 지속적인 방재 DB 구축 방안 마련이 필요하다.
GPS측위는 수신한 신호를 바탕으로 계산된 위성의 위치와, 의사거리를 이용하여 수신기의 위치를 결정한다. 위성의 신호는 전달되는 과정에서 주변 물체에 의해 반사 및 굴절되는데, 이에 신호전달이 지연되어 다중경로 오차가 유발된다. 본 논문에서는 정확도 향상을 위해 영상을 활용한 다중경로 오차 경감 방식을 제안하고자한다. 연구의 목표는 영상처리를 이용하여 신호의 차폐환경을 계산하고 GPS측위에 적용하여 오차를 보정하는 것이다. 먼저, 영상의 잡음 제거를 위한 전처리 기법을 수행한다. 다음으로, 허프변환을 적용하여 건물옥상의 외곽선을 검출하고, 연산을 통해 차폐각과 허용가능한 방위각 범위를 계산한다. 이후, 영상처리 결과를 바탕으로 위성을 차폐에 따라 분류한다. 최종적으로, 분류된 위성에 서로 다른 무게를 적용하는 가중치 모델을 세우고 단독측위방식을 기반으로 수신기 위치를 결정한다. 실험에는 600개의 GPS데이터를 사용하였으며, 수평방향 RMSE의 경우 2.29m, 수직방향 RMSE의 경우 15.62m 오차가 절감된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서, GPS측위기술에 영상처리기술을 융합한 복합측위 방식의 가능성을 확인할 수 있었다.
이 연구는 교사의 역할에 따른 상호작용 패턴을 분석하는데 그 의의가 있다. 즉, 교사의 역할에 따라 수학 수업에서 상호작용의 패턴이 어떻게 달라지는지 분석하였다. 이를 위해서 서울특별시 소재의 초등학교에서 자율장학의 수업 관찰과 면담 등을 통하여 수학 수업에 대해 중립적인 성향, 교사 중심적인 성향, 학생 중심적인 성향을 갖고 있는 세 명의 4학년 교사를 선정하였다. 선정된 세 교사의 수학 수업을 측정, 연산, 확률과 통계, 문자와 식 영역에 대해 수업녹화와 수행평가지 그리고 학습지 분석을 통하여 수학적 수업관행과 상호작용 패턴을 분석하였다. 그 결과 중립적 성향의 교사는 수학 수업에서 학습의 안내자 역할을 하는 것으로 관찰되었으며, 교사 중심적 성향의 교사는 학습의 지시자 역할을, 그리고 학생 중심적 성향의 교사는 학습의 조정자로서의 역할을 하는 것으로 수업관행의 분석 결과 드러났다. 그리고 상호작용 패턴에 있어서 학습의 안내자 역할을 한 교사의 수업에서는 보고서 패턴과 탐구 패턴이 주로 관찰되었으며, 학습의 지시자로서의 역할을 한 교실에서는 보고서 패턴이 주를 이루었고, 학습의 조정자 역할을 한 교사의 수업에서는 논의 중심의 가장 고차원적인 상호작용이 주로 관찰되었다. 이러한 분석 결과는 수학 수업에서의 교사의 역할이 수학적 상호작용에 중대한 영향을 미치게 되며, 결국 학생들의 수학 학습의 질에 중대한 영향을 주게 된다는 것을 의미한다. 따라서 이 연구 결과는 수학 수업에서의 교사의 역할 변화를 위해서는 수학 교과, 특히 수업 방법에 대한 교사의 전문성 신장이 매우 중요함을 시사한다.
본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.
컬럼-기반 데이터베이스 저장소는 우수한 입출력 성능으로 대용량 데이터 트랜잭션을 위한 매우 진보적인 모델이다. 전통적인 데이터 저장소는 빠른 쓰기 연산을 위하여 한 레코드의 속성들을 하드 디스크에 연속적으로 배치되어 있는 가로-지향 저장 모델을 활용하였다. 하지만 검색이 대부분인 데이터웨어하우스 시스템을 위해서는 월등한 판독 성능 때문에 컬럼-지향 저장소가 더 적합한 모델이 되고 있다. 또한 최근에는 플래시 메모리를 사용한 SSD가 고속 데이터 분석 시스템을 위한 적합한 저장 매체로 인식되고 있다. 본 연구에서는 플래시 미디어 파일 시스템을 기반으로 하는 컬럼-기반 데이터베이스 환경을 위한 새로운 트랜잭션 회복기법(CoSR)을 제안한다. 제안 기법은 기존의 쉐도우 페이징 기법을 개선하여 플래시 파일 시스템에서 새로운 블록에 데이터를 저장할 경우 무효화되어 폐기되는 이전 데이터 블록을 재활용하였다. 이를 위하여 제안된 컬럼-기반 쉐도우 복구 기법에 재활용 쉐도우 리스트 구조를 활용하였다. 제안 기법은 기존 쉐도우 페이징기법의 최대 단점인 쉐도우 페이지 관련 추가 저장공간의 부담을 최소화하고, 기존 복구 기법에서 컬럼 데이터 압축에 기인한 입출력 성능저하를 최소화 할 수 있다. 실험 분석결과를 통하여 CoSR기법이 기존 기법보다 17% 더 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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