최근 들어 건축과 IT 기술이 발전함에 따라서 대규모의 복잡한 3차윈 공간이 증가하고 있고, 사람들 또한 이러한 공간에서 생활하는 시간이 늘어나고 있는 추세이다. 이에 따라 복잡한 3차원 공간 내에서 유사시를 대비한 또는 편의 정보를 제공하기 위한 서비스가 필요하게 되었고, 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 공간에서의 효율적인 위상학적 관계성 파악이 기본적으로 뒷받침이 되어야 한다. 공간의 관계성 파악은 위상학적 관계를 저장하고 표현하는 각각의 데이터 모델에 따라 그 방법과 효율성이 달라진다. 위상학적 관계성 저장과 표현에 있어서 가장 널리 사용되어 왔던 데이터 모델은 B-rep 기반의 데이터 모델이고, 2000년대 초반에 들어서는 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델에 관한 연구가 많이 진행되었다. 본 연구에서는 데이터 저장 용량 및 공간질의에 대하여 두 데이터 모델의 효율성을 검증한다. 효율성은 데이터의 저장용량, 인접성 및 연결성 질의 응답속도를 기준으로 하여 수행한다. 효율성 검증의 결과로써 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델이 3차원 공간질의에 있어서 B-rep 기반 데이터 모델 보다 효율성이 높음을 제시한다.
근린 공간(Spatial Neighborhoods)이란 특정 공간과 상호 관계성을 가지는 주위의 공간들이다. 공간 관계성이 있는 근린 지역을 찾는 3차원 공간질의는 공간을 분석함에 있어서 기본적인 기능이다. 이와 관련하여 다양한 공간 관계성을 갖는 근린 공간을 찾는 연구 방법들이 제안되어 왔으며, 본 연구에서는 인접성에 기반을 둔 근린 지역을 찾는 연구 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인접성을 표현하는 위상학적 데이터를 다양한 위상학적 데이터 모델 중 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델을 적용하여 구축하고, 이에 Dijkstra 알고리즘을 기반으로 한 3차원 인접성 공간질의 알고리즘을 적용하여 하여 인접성 기반의 근린 공간을 찾는 방법이다. 이를 토대로 특정 공간으로부터 인접성에 관한 순차 분석 (Order Analysis) 결과를 가시화 하고 활용 방안을 모색하였다. 본 연구는 3차원 공간에서 인접성에 관한 특정 공간객체를 찾기 위한 3차원 인접성 공간질의(3D Spatial Query) 연산자를 구현하는데 목적이 있으며, 연구의 목표는 효율적인 3차원 인접성 공간질의를 위해 1) 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델을 이용하여 인접성을 표현한 3차원 네트워크 데이터를 구축하고, 이에 2) 3차원 인접성 공간질의 알고리즘을 적용하여 인접성 기반 근린 공간을 찾는 3차원 공간질의 연산자를 구현하는 것이다.
효율적으로 데이터를 관리, 분석, 유지하기 위해서는 각 시스템의 목적에 맞는 데이터 모델이 필요하다. 데이터 모델에 따라 해당하는 활용 시스템의 활용 범위가 결정되며, 각각의 활용 시스템에 맞는 데이터 모델이 개발되고 있는 상황이다. GIS 분야에서도 각 GIS 응용시스템에 맞는 다양한 공간정보 데이터 모델들이 개발 되었으며, 제공하고자 하는 서비스에 따라 공간정보 데이터 모델이 만들어지고 있다. 어플리케이션의 효율적인 활용을 위해서는 공간정보 데이터의 정확성과 최신성등이 중요하지만 특히 공간정보 데이터 구조를 만드는 데이터 모델링이 중요하다. 그러므로 본 연구는 1)국내외 공간정보 데이터 모델의 공간정보를 표현하는데 있어 기하학적 모델, 위상학적 모델과 3차원 공간정보 가시화 방법 등의 항목별로 비교하고 2)각각의 데이터 구조를 분석하여 데이터 모델의 특징을 비교한다. 마지막으로 3)공간정보 데이터 모델을 선정하여 정량적인 분석을 통해 데이터 구조에 따른 특징을 분석한다.
3차원 가시화는 3차원 공간정보를 효율적으로 제공하기 위하여 중요하다. 그러나 기존의 3차원 가시화 소프트웨어는 복잡한 다면체 모델들을 삼각면으로 분할하여 저장하여 불필요한 기하정보들을 포함한다. 따라서 본 연구는 불필요한 기하정보가 제거된 건물 모델을 생성하기 위하여 동일한 삼각면들을 병합하여 다각면으로 정의하는 기하학적 단순화를 수행한다. 이를 위하여, 3차원 모델에 포함된 기하학적 오류와 위상학적 오류들이 제거된 삼각면의 속성을 정의한다. 그리고 이웃면 정보를 생성하여 동일면을 병합하고 병합된 면의 경계점들을 정리함으로써 단순화를 수행한다. 제안된 방법의 수행 결과, 삼각면으로 정의된 복잡한 다면체 모델은 다각면으로 정의된 보다 단순한 다면체 모델로 단순화될 수 있었고 동일한 기하학적 정보를 포함하고 있으나 데이터의 크기가 매우 작아 신속하게 가시화를 수행할 수 있었다. 따라서 제안한 방법론은 3차원 건물모델의 가시화 시간을 크게 줄일 것이다.
본 논문에서는 CEGI (Complex Extended Gaussian Image)를 이용한 3D 메쉬 모델 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 VRML 데이터의 3D 메쉬 모델을 6개 패치로 분할한 후, 각 패치의 CEGI 분포에서 복소 가중치의 크기가 큰 셀에 투영되는 메쉬의 법선 백터 방향에 워터마크를 삽입한다. 그리고 각 패치의 중점 좌표 및 CEGI 크기 분포의 우선 순위 정보를 이용하여 워터마크를 추출한다. 또한 아편 (affine) 변형된 모델에서는 패치의 초기 중점 좌표의 재배열 과정을 이용하여 원 모델의 방향으로 전환한 후, 워터마크를 추출한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 실험에서 기하학적 및 위상학적 변형에 강인한 특성을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 구면 파라미터기법을 이용한 3차원 메쉬 모델의 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 구면 파라미터기법은 3차원 데이터 처리에서 광범위하게 응용되는 기법으로서 직교좌표계에서 판단이 불가능한 3차원 메쉬 모델의 꼭지점 좌표의 특성을 구면 파라미터기법을 적용한 후 효과적으로 분석하고 처리할 수 있다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 질량중심을 구면좌표의 원점으로 설정하여 직교좌표계에서 구면좌표계로 변환한 후 구면 파라미터기법을 적용하였다. 3차원 모델의 기하학적 정보와 위상정보의 특성을 구면 모델에서 분석하였으며 꼭지점의 추가와 위상정보의 수정을 통하여 워터마크를 삽입하였다. 제안된 알고리즘은 이동, 스케일링, 회전 등 전형적인 기하학적인 변환에 강인하며 메쉬 순서정렬, 파일 포맷 변환에서도 강인성을 유지하였고 메쉬 세분화에서는 워터마크 정보가 $90{\sim}98%$ 가량 유지됨을 확인하였으며 특히 평활화 공격에서 좋은 성능을 보여주었다.
본 연구의 목적은 정성적인 개인의 공간 행동을 파악하고 행동 원인을 유추해 볼 수 있는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 이동 객체의 단순한 기하학적인 움직임에 초점을 맞추는 것을 넘어서서, 사람과 환경 사이의 관계 변화 내지는 상호작용을 파악하여 이동 객체의 행동 특성을 분석할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 특히, 본 연구에서는 특정 지역의 경계 근처에서의 이동 객체의 움직임에 중점을 두고 분석하였다. 이동 객체의 영향력 범위를 적용하는 새로운 접근 방법을 이용하여 정성적인 개인 공간행위 특성을 파악하였다. 본 연구에서는, 이러한 객체를 시공간적으로 확장된 점(STEP)이라 명명하였으며, 그 영향력 범위를 그 객체의 위치와 함께 잠재적 사건이나 주변과의 상호작용이 가능한 구역으로 정의한다. STEP과 특정공간간의 관계 정량화를 위해, 위상 데이터 모델을 기반으로 2차원 공간에서의 특정 영역과 STEP 사이의 위상 관계를 나타내는 12 교차점 모델이 이용되었다. 이 연구에서는 이러한 STEP 개념의 관점에서, GPS추적 데이터를 이용한 프로토타입 응용 분석결과가 제공되었다.
실세계의 도시에 대한 3차원 모델링은 도시계획과 의사결정을 하기 위하여 필수적인 작업이다. 또한 무선인터넷 발달과 함께 이용자의 위치를 파악하여 정보를 제공하는 위치기반서비스에 대한 소비자 증가로 많은 3차원 도시모델이 개발되고 있다. 특히 우리나라 도심지역의 경우에는 초고층 건물들의 밀집으로 실외뿐만 아니라 실내공간 모델링에 대한 연구가 필요하며, 공간 모델을 통해서 최단경로 등의 공간 분석이 통한 위치기반서비스가 제공될 수 있어야 한다. 지금까지 많은 연구가 진행된 3차원 도시모델들은 피처 모델로, 기본요소들(primitives)을 조합하여 공간을 표현하고, 관계성은 공유하는 기본요소들을 찾아야지만 표현할 수 있기 때문에 복잡한 3차원 공간 객체들 사이에서는 관계성을 정의하기 힘들다. 따라서 최단경로와 같이 공간간의 관계성을 기반으로 도출되는 공간 분석을 하기 위해서는 공간간의 관계성 표현이 필요하다. 본 연구에서는 복잡한 3차원 실내공간간의 관계성을 효율적으로 표현하는 네트워크 기반의 위상학적 데이터 모델인 보행 공간 관계 모델을 개발하였다.
통계적 데이터를 이용하여 모양 변이가 가능한 능동모양모델(Active Shape Model, ASM)은 이차원 영상의 분할 및 인식에 성공적으로 사용되고 있다. 삼차원 모델 기반 기법은 객체 경계의 인식 및 묘사(delineating)를 위한 더욱 현실적인 모양 억제력(constraint)을 갖는다는 점에서 이차원 모델 기반 기법에 비해 좋은 결과를 가져온다. 그러나 삼차원 모델 기반 기법을 위해서는 분할된 객체들의 집합인 훈련(training) 데이터로부터 삼차원 모양모델을 생성하는 것이 가장 중요하고 필수적인 단계이며, 현재까지도 커다란 도전 과제로 남아있다. 삼차원 모양모델 생성에서 가장 중요한 단계는 포인트 분산모델(PDM)을 생성하는 것이다. PDM 생성을 위해서는 상응하는 특징점(landmark)을 모든 훈련 데이터의 대응하는 위치에서 선택해야 한다. 그러나 현재까지 많이 사용되는 특징점의 수동 선택 기법은 시간이 많이 소비되며, 많은 오류를 발생한다. 본 논문에서는 삼차원 통계적 모양모델의 생성을 위한 새로운 자동 기법을 제안한다. 주어진 삼차원 훈련 모양 데이터에서, 삼차원 모델은 다음 방법에 의해 생성된다. 1) 훈련 모양 데이터의 거리 변환(distance transform)으로부터 평균(mean) 모양 생성, 2) 평균 모양에서 자동적으로 특징점을 선택하기 위한 사면체(tetrahedron) 기법 사용, 3) 거리 표식(distance labeling) 기법을 통한 각 훈련 모양에서 특징점의 전파(propagating). 본 논문에서는 50명의 복부 CT 영상으로부터 간(liver)을 위한 삼차원 모델을 생성하고, 평가를 위i괘 정확성과 밀집도(compactness)를 조사한다. 기존의 삼차원 모델 생성 기법들은 객체의 모양과 기하학적 및 위상학적으로 심각한 제한을 갖지만, 본 논문에서 제안한 기법은 위와 같은 제한 없이 어느 데이터 집합에도 적용할 수 있다.3mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다. 각각 56dB, 65dB이고, 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 각각 4.8mW, 2.4mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.8mm^2$이다.quential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.라서 보다 안전성과 효율성이 뛰어난 2차 대사물질을 찾아내는 연구와 아울러 방제기능이 있는 물질의 생합성경로를 구명하고 대사공학적으로 이용하므로 병해충에 저항성이 있고 잡초 방제효과를 갖는 형질전환 식물을 육성하는 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.{\sim}83.8%$ 범위(範圍)를 차지 하였다. 5) 칼슘 섭취량(攝取量)은 권장량 500 mg 에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $282.4{\sim}355.0mg$이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $284.6{\sim}429.0mg$ 이었다. 6) 철(鐵) 섭취량(攝取量)은 권장량 10mg에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $6.0{\sim}12.1mg$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $6.4{\sim}16.7mg$ 범위(範圍)로 상당수의 아동(兒童)이 권장량에 미달(未達) 되었다. 7) 비터민 A 섭취량(攝取量)은 양구지역(楊口地域)이 $703.4{\sim}1495.6\;IU$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $750.5{\sim}1521.2\;IU$ 범위(範圍)로서 ${\beta}-carotene$으로서의 권장량 5100 I.U,에 비(比)하여 매우 부족되었다
유비쿼터스 환경을 구축하기 위하여 우리나라에서는 IT 기반 신도시 건설의 프로젝트인 u-City 사업이 추진되고 있지만, u-City에서 제공해주는 u-service는 USN(Ubiquitous Sensor Network)기반으로 모니터링에 치중하여 공간분석에 관한 서비스가 부재하다. 특히 대규모 복합 건물이 증가로 실내공간에서의 활동시간이 늘어남에 따라 단순한 모니터링이 아닌 3차원 실내 공간분석이 필요하다. 따라서 위상학적 데이터 모델을 기반으로 하여 실내 공간에서의 연결성을 분석하였다. 실내공간에서는 실외공간과 달리 공간 객체간의 연결이 제한적이기 때문에 환경변화에 따라 연결성이 바뀔 수 있고, 이에 따라 공간분석 결과 또한 달라질 수 있다. 본 연구에서는 연결성을 변화시키는 긴급 상황의 대표적인 예로 화재가 발생하였을 경우 연결성을 분석하고, 연결성 변화를 통해 생성될 수 있는 고립지역을 탐색하는 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘을 적용하여 분석 결과를 도출하기 위하여, 실내공간의3차원 구조뿐만 아니라, 고립지역을 가시화하는 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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