최근 정보기술 발전과 컴퓨터의 고성능화에 따라 인터넷과 지리정보 시스템(GIS: Geographic Information System)을 연동하여 많은 웹사이트에서 지도정보 및 POI(Point of Interest)서비스를 제공하고 있다. 이러한 Web GIS는 시스템 구축이나 서비스 제공방법, 지도표현 형식에 있어 특정 시스템이나 환경에 의존적이며 제약이 많이 있다. 또한 무선인터넷의 급속한 발전으로 이동 환경에서 현재 위치정보를 적용한 실시간 서비스를 제공받기 원하는 사용자가 급증하고 있는 시점에서 이러한 서비스는 PDA와 같은 이동클라이언트에 LBS(Location Based Service)로 제공될 수 있어야한다. 본 논문에서는 국립지리원의 표준 지도형식인 DXF 수치지도를 이용하여 모바일 웹 서비스가 가능한 GIS를 구축하였다. 그리고 이를 OGC(OpenGIS Consortium)에서 권고한 벡터 방식의 SVG(Scalable Vector Graphics) 포맷의 지도로 표현하고, XML 웹 서비스를 이용한 개방형 서비스로 제공하였다. 또한 이동클라이언트인 PDA에 GPS수신기를 확장하여 이동환경에서 위치정보를 획득하여 모바일을 위한 실시간 위치기반 웹지도 서비스를 설계하고 서버기반 G15 컴퓨팅 환경을 실용적으로 구현하였다.
국가기본도는 국가공간정보의 기준이 되는 공간정보로서 그 가치와 역할이 매우 중요하다. 그러나 현행 국가기본도인 1/5,000 수치지도는 품질 및 정확도의 한계로 인하여 기초 공간정보로서의 역할을 충분히 수행하지 못하고 있는 실정으로 이에 대한 보완 방안이 필요한 시기이다. 이에 본 연구에서는 현 1/5,000 국가기본도의 고도화 방안을 제시하고자 GSD 0.25m 디지털 항공사진으로 제작 가능한 수치지도 지형 지물 항목을 선정하고, GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 최적 수치지도 제작 실험을 통해 수치지도 제작 최적 방법을 정립하였다. 또한 GSD 0.25m 디지털 항공사진으로 제작된 수치지도의 정확도 및 활용성 분석을 수행하였다. GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 수치지도 제작 기준을 정립하기 위하여 판독력 분석을 수행하여 대분류 9 개, 중분류 31개, 소분류 509개의 지형 지물 항목을 선정하였으며, 수치지도 제작 방법에 따른 수치지도 제작 실험을 수행하여 입체도화 방법을 수치지도 제작 최적 방법으로 선정하고, 최적 공정을 정립하였다. 본 연구 성과를 이용하여 GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 수치지도 시범 제작을 수행한 결과 기존 1/5,000 수치지도에 비해 약 2배의 수평 및 수직위치 정확도를 확보할 수 있었으며, 지형 지물의 상세한 묘사가 가능하여, GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용하여 국가기본도를 제작할 경우 신뢰성 있는 공간정보를 제공으로 대국민 서비스 만족도 향상과 국가기본도 고도화를 추진할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 동영상에서 움직이는 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다른 영역과 구별되는 현저한 장소에 무의식적으로 집중되는 시각주의 특성을 컴퓨터 시스템에 도입한 대비 지도(contrast map)와 중요 특징점(salient point)을 적용한 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 대비 지도는 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(direction) 3가지의 특징 정보 중 자기와 방향성의 특징을 나타내는 자기 지도(luminance map)와 방향성 지도(directional map)를 결합하여 대비 지도를 생성한다. 또한, 사람이 시각적으로 볼 때 의미 있다고 생각하는 중요 특징점을 웨이블릿 변환을 이용하여 찾아낸다. 이렇게 생성된 대비 지도와 중요 특징점을 이용하여 대략적인 집중윈도우(AW:Attention Window)의 위치와 크기를 결정한다. 다음으로, 동영상의 가장 큰 특징인 움직임 정보를 추정하여 집중윈도우를 객체에 가장 근사하게 축소시키고, 윤곽선 정보를 이용하여 객체를 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해 캐니에지(canny edge)를 사용하였으며, 배경의 윤곽선 제거를 위하여 윤곽선의 차이(DE:Difference of Edge)를 이용하여 가로 후보영역과 세로 후보영역을 추출한다. 추출된 2개의 후보영역을 AND연산과 모폴로지 연산을 이용하여 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험은 카메라가 고정된 상태에서 촬영한 동영상에 대해 이루어 졌으며, 객체와 배경이 효과적으로 분리되는 것을 확인하였다.
2005년에 '초 중등학교 정보통신 기술교육 운영지침'이 새로 발표됨으로써 교재들이 새로 개발되고 있는데, 운영지침이 발표된 지 얼마 되지 않았기 때문에 새로 개발된 교재들이 '초 중등학교 정보통신 기술교육 운영지침'에서 제시하는 내용 체계와 지도 내용을 실제 어떤 내용으로 어떻게 지도하고 있는지에 대한 연구가 아직 이루어지지 않았다. 따라서 각 교재의 구성과 내용을 분석하여 '초 중등학교 정보통신 기술교육 운영지침'에서 제시하는 내용 체계와 지도내용을 실제 어떤 내용으로 어떻게 지도하고 있는지에 대해 교재를 분석하였다.
도면 중에 내재한 지리정보를 이해해서 공간 자료에 대한 사용자의 질의에 응답할 수 있는 지능형 시스템의 설계는 화상처리 연구의 중요한 응용분야이다. 특히, 지도도면에는 도로, 강, 지역경계, 문자, 심벌 등의 지리정보가 존재하며, 이 개체와 개체 사이의 관계를 포함하는 데이터베이스의 구축은 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 지도도면으로부터 문자정보의 추출과 인식을 위해서 시신경계의 특징추출 이론을 적용한 공간 필터링 신경회로망을 제안한다. 본 시스템을 국립지리원 발행의 1/5,000지도에 적용하여 그 유효성을 보인다.
한국어 문장의 의미 분석을 위해서는 어휘 의미들의 상의어, 하의어, 반의어, 유의어 등의 의미관계뿐만 아니라 서술어의 논항이 가지는 의미제약 정보 및 의미역, 서술어와 부사 명사와 부사, 부사와 부사와의 유의미한 결합 정보 등의 다양한 의미 정보가 필요하다. 한국어 어휘지도는 울산대 한국어처리연구실에서 2002년부터 현재까지 구축해 왔으며, 이제 구축된 결과물을 API와 함께 제공한다. 본 논문은 한국어 어휘지도의 대략적인 구조 및 API 등을 소개한다.
최근 단일 고해상도 위성영상과 건물과 지형에 대한 정보를 가지고 있는 수치지도(DEM:Digital Elevation Model)를 이용하여 3차원 영상으로 구축하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 3차원영상을 구축하기 위해서는 건물과 지형의 위치, 크기, 형상에 관한 정보가 필요하나 위성영상만으로는 구하기가 어려워 수치지도를 활용한다. 본 논문에서는 수치지도를 이용하여 3차원 건물과 지형의 고도 정보를 추출하고, 위성영상과 Snake 모델을 이용하여 반자동으로 추가적인 건물 높이와 바닥면에 대한 정보를 추출하여, 3차원 영상을 생성 하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 신경망의 일종인 자기조직화지도(Self Organizing Map)을 이용하여 컨트롤러의 순서를 정하는 모델을 제안하였다. 자기조직화지도는 자율 학습에 의한 클러스터링을 수행하는 알고리즘으로써 컨트롤러에 가중치를 부여하고 컨트롤러 간 거리를 계산하여 효율적인 컨트롤러 선택을 목표로 한다.
포털에서 제공하는 지도 서비스와 같은 지도의 축척이 변화될 수 있는 환경에서 센싱 정보의 등고선식 표출을 하기 위해서는 기존의 이미지 표출 방식이 갖는 방대한 데이터량이 문제가 된다. 본 연구에서는 센싱 정보의 지역적 집중도와 센싱 데이터의 수에 따른 효율적인 정보처리를 위하여 센싱 데이터들을 그룹핑하여 등고선 형태의 이미지를 생성하였고, 이를 서버에서 제공하는 형태를 통한 웹 포털 지도 서비스와 연계 방법을 제시하였다.
지식지도는 대량의 정보 속에 숨겨진 특별한 형태와 패턴을 찾아서 그 의미를 파악할 수 있도록 가시적인 형태의 결과를 보여주는 것이다. 기존의 지식지도를 살펴보면, 대부분 빈도수나 평균 증가율과 같은 단순한 정보 분석에 그친다는 것을 알 수 있다. 그러나 사용자에게 보다 고차원적인 정보 분석을 통해 주어진 분석대상에 관한 유용한 지식 전달이 필요하다. 본 논문에서는 2000년부터 2009년까지의 컴퓨터 공학 분야의 학술 논문 데이터베이스를 활용하여 지식지도 구축을 시도한다. 이를 위해 학술논문 데이터베이스를 네트워크의 관점에서 분석한다. 그 결과, 네트워크 내에서 패턴을 발견할 수 있었다. 네트워크에서 이러한 분석방법은 학술 분야의 연구동향 패턴을 이해할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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