• 정보처리학회논문지D
• /
• 제9D권1호
• /
• pp.43-56
• /
• 2002

지금까지 시공간 객체를 다양한 관점에서 접근하여 표현하려는 많은 연구가 이루어졌다. 이 대부분의 연구는 GIS적 관점과 시간 데이터베이스 관점, 그리고 객체 지향적 관점 및 데이터타입 접근 방법으로 시공간 객체를 표현하고 있다. 시공간 객체는 공간 속성이 불연속적으로 변하는 객체, 위치 정보가 연속적으로 변하는 객체, 그리고 면적과 위치가 연속적으로 변하는 객체로 분류된다. 그러나 기존의 시공간 모델들은 한 종류의 객체에만 초점을 맞추고 있다. 따라서 이 논문에서는 유클리드 평면상에서 세가지 형태의 객체를 모두 표현할 수 있는 시공간 객체 모델을 제안한다. 이를 위해 유효시간 개념을 확장한 시간 모델과 함께 객체의 연속된 두 버전간의 관계성을 정의하여 이동 객체와 이력 객체 모두를 표현하는 방식을 사용한다. 여기서 제안하는 2차원 시공간 객체 모델은 개방형 GIS 명세서에서 제시하고 있는 2차원 공간 객체 모델을 따름으로써 표준 공간 모델과의 호환성을 보장한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1651-1654
• /
• 2003

이동 단말의 보급이 보편화됨에 따라 이동 객체의 위치 정보를 기반으로 사용자에게 사람이나 사물, 차량 등과 같은 이동 객체의 위치를 파악하여 그에 대한 정보를 제공해 주는 시스템이 필요로 하게 되었나 이러만 이동 객체관리 시스템에서는 계속적으로 위치 정보가 변화하는 이동 객체의 특성상 데이터의 빈번한 갱신이 일어나게 되고 DBMS에 명시적으로 저장되지 않은 위치 정보에 대해서도 보다 정확한 위치를 사용자에게 제공해 주어야 한다. 그러나 차량의 위치 추적과 같이 적용 개체가 차량에 한정된 경우 이동 경로가 도로상으로 제한되어 있으므로 이동 경로를 예측하기 힘든 사람과 같은 객체와는 특성이 나르나 따라서 차량 객체에 대해 보다 효과적인 서비스를 제공해 주기 위해서는 사람에 대한 위치 추적과는 다른 갱신 정책과 불확실한 위치의 추정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터에 저장된 도로의 위상 정보와 차량의 속도 속성을 이용한 갱신 정책을 정하여 갱신 빈도수로 줄이고 도로 레이어의 위상 정보를 통해 불확실한 과거 및 미래의 위치로 추정하는 기법을 제안한다. 제안한 갱신 정책은 차량의 속도를 고려하여 현재의 위치에서 도로상의 교차점에 도착하는 시점의 위치를 예측하여 데이터의 갱신 시점으로 결정한다. 또한 불확실한 위치에 대한 추정은 이동하는 도회와 대응되는 위상 정보를 기반으로 차량의 이동 방향을 예측하 여 불확실한 미래의 위치를 결정할 수 있으며 명시적으로 저장되지 않은 과거 위치 정보의 검색에 대한 요청이 발생했을 경우 위상 정보를 이용하여 위치를 보정하고 사용자에게 보나 높은 정확성을 지닌 정보를 제공해 줄 수 있다.다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제9D권5호
• /
• pp.827-836
• /
• 2002

이동 객체 관리 시스템은 사람, 동물, 자동차 등과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 시공간 데이터를 관리한다. 이러한 이동 객체 관리 시스템은 차량 위치 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스 등에 적용된다. 그러나 기존의 이동 객체 관리 시스템은 이동 객체의 과거 및 미래의 위치정보를 개별적으로 관리하며, 불확실한 과거 및 미래의 위치 추정 방법을 구체적으로 제시하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 이동 객체의 이력 정보를 관리할 뿐만 아니라, 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체의 과거 및 미래의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 차량 위치 추적을 위한 이동 객체를 모델링하고 이동 객체 데이터베이스 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템의 실행 모델을 제시하고, 이를 차량 추적을 위한 가상 시나리오에 적용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
• /
• pp.328-330
• /
• 2002

존의 멀티 에이전트 모델에서는 이동 에이전트의 노드 이주 시 정보 검색의 적중률에 따라 우선 순위를 부여하여 정보 검색의 효율성을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이를 위하여 이동, 푸쉬 및 모니터링 에이전트 시스템을 등록하고 네이밍 서비스의 연결을 통해 이동 및 분산 객체의 투명성을 제공하는 네이밍 에이전트 시스템과 이동 에이전트의 효율적인 노드 이주를 지원하여 멀티 에이전트 시스템의 정보 수집 능력을 향상시키기 위한 메타데이터 구조를 정의하고, 이들을 이용한 멀티에이전트 시스템 내의 각각의 에이전트들간의 상호 협력 모델을 제시한다. 제안한 상호협력 모델은 분산 환경의 통합된 정보 서비스를 제공하고 정보 검색의 질을 향상시킨다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
• /
• pp.124-126
• /
• 2002

본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 움직임 궤적(moving objects'trajectories)에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 효율적으로 지원하는 N-워핑(N-warping) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 시계열 데이터베이스에서 유사 서브시퀸스 검색을 위해 사용되었던 타임 워핑 변환 기법(time-warping transformation)을 변형란 알고리즘이다. 또한 제안하는 알고리즘은 움직임 궤적을 모델링하기 위해 사용되는 단일 속성(property)인 각도뿐만 아니라, 거리와 시간과 같은 다중 속성을 지원하며, 사용자 질의에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 가능하게 하는 근사 매칭(approximate matching)을 지원한다

• 한국측량학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.435-444
• /
• 2019

최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.101-125
• /
• 2022

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.635-644
• /
• 2020

딥러닝(DL)을 이용한 객체인식, 탐지 및 분할하는 연구는 여러 분야에서 활용되고 있으며, 주로 영상을 DL 모델의 학습 데이터로 사용하고 있지만, 본 논문은 영상뿐 아니라 공간정보 특성을 포함하는 다양한 학습 데이터(multimodal training data)를 향상된 영역기반 합성곱 신경망(R-CNN)인 Detectron2 모델 학습에 사용하여 객체를 분할하고 건물을 탐지하는 것이 목적이다. 이를 위하여 적외선 항공영상과 라이다 데이터의 내재된 객체의 윤곽 및 통계적 질감정보인 Haralick feature와 같은 여러 특성을 추출하였다. DL 모델의 학습 성능은 데이터의 수량과 특성뿐 아니라 융합방법에 의해 좌우된다. 초기융합(early fusion)과 후기융합(late fusion)의 혼용방식인 하이브리드 융합(hybrid fusion)을 적용한 결과 33%의 건물을 추가적으로 탐지 할 수 있다. 이와 같은 실험 결과는 서로 다른 특성 데이터의 복합적 학습과 융합에 의한 상호보완적 효과를 입증하였다고 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.264-266
• /
• 2022

전파 지문 기반의 실내 경로 생성 기술에 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로는 부적합하다. 따라서 순차적 위치의 연속성 정보를 부여해야한다. 이를 위해서는 신호 데이터를 기반으로 각 지역의 구분을 통해 클러스터링이 가능하다. 이때 클러스터 간의 연속성 정보에는 전파 신호의 한계로 이해 실제 이동이 가능한지의 정보를 담지 못한다. 따라서 인접 클러스터간의 이동이 가능한지에 대한 연관성 정보가 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 경로 예측을 위한 기술로서 실내 환경에서 경로 생성을 위해 연속적인 위치 정보를 생성하여 객체의 경로 예측 시 발생할 수 있는 오류를 낮추고 예측 경로상의 이동이 불가능한 잘못된 경로 예측을 회피할 수 있는 향상된 이동 경로 생성을 위한 클러스터링 상호간의 연관성을 부여하는 기법을 제안한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.31-37
• /
• 2004

GIS 분야에서 다루는 공간 데이터는 대부분 2차원의 데이터이다. 현실 공간에 존재하는 3차원 객체의 2차원 정보만을 취하거나 혹은 2차원 공간으로 투영하는 등의 방법으로 데이터를 저장한다. 이러한 방법은 정보의 손실로 인한 데이터 활용범위가 축소되고, 현실 공간을 정확하게 반영하지 못하는 문제가 있다. 최근 3차원 공간 데이터를 저장, 관리 가능한 DBMS가 개발되고, 3차원 데이터에 대한 관심과 요구가 높아가고 있다. 하지만 3차원 데이터를 단순 저장만 가능할 뿐 공간 연산에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 3차원 공간 모델을 이용하여 공간 데이터베이스 표준에서 정의하고 있는 공간 관계 연산을 설계하였다. 공간 데이터 모델로는 OGC에서 제시한 GML3에서 정의하는 모델을 사용하였고, 공간 관계 연산에 대한 설계 도구로는 공간 관계를 연산하는데 가장 좋은 방법으로 알려진 DE-9IM을 이용하였다.