지형정보시스템(이하 GIS)에 있어서 공간 데이타베이스의 구축은 GIS 전체 구축비용의 많은 부분을 차지하며 막대한 시간과 비용이 소요되는 과정이다. 수치지도를 이용한 공간 데이타베이스 구축은 데이타 수집비용의 절감이라는 측면에서 점차 그 유용성이 증대되고 있지만 경계선 불일치, 객체의 불연속성과 같은 새로운 문제점들이 나타나게 되어 공간 데이터베이스를 생성하기 전에 수치지도에 대한 수정 및 편집작업이 수행되어야 한다. 이 논문에서는 클라이언트-서버 환경에서 여러 클라이언트가 수치지도에 대하여 동시에 수정작업을 하기 위해 영역 잠금(region lock)을 이용한 협동 트랜잭션 모델을 제시한다. 그리고 경계선 작업 시에 클라이언트간의 협동작업을 위한 메시지 전파 프로토콜을 제시한다.
공간정보 데이터 제품 사양은 공간정보를 생산에 요구되는 제반 절차를 문서화하고, 관리하기 위한 용도로 활용되고 있다. 본 논문에서는 수치지도 제품 사양을 시스템적으로 활용, 관리, 운용하기 위한 서비스 모델을 제시한다. 이를 통하여 수치지도 제품에 대한 접근과 이해도를 높임이고, 메타데이터 작성 비용을 절감하는 등 수치지도의 유통 및 활용이 보다 효율적으로 이루어질 수 있을 것이라 판단된다.
연무가 있는 상황에서 촬영된 영상은 낮은 대비로 인해 시인성이 낮아지는 문제가 있다. 이렇게 연무로 인해 흐릿한 영상에서 연무의 효과를 제거하는 과정을 연무제거라고 한다. 연무제거에서 가장 중요한 문제 중 하나는 전달지도 (transmission map) 또는 깊이지도 (depth map)를 정확하게 추정하는 것이다. 본 논문에서는 정확한 깊이지도 추정을 위해 생성적 대립쌍 신경망 (Generative Adversarial Network: GAN)을 이용한 정확한 깊이 영상 추정 방법을 제안한다. 제안된 GAN 모델은 흐릿한 입력영상과 이에 상응하는 깊이지도 간의 비선형 매핑을 학습한다. 그리고 연무제거단계에서는 훈련된 모델을 사용하여 입력영상의 깊이지도를 추정하고 이것을 전달지도를 계산하는데 사용한다. 이어서 guided filter를 사용하여 전달지도를 다듬는다. 마지막으로 대기 산란 모델을 기반으로 연무가 제거된 영상을 복원한다. 제안된 GAN 모델은 합성실내영상으로 훈련되었다. 하지만 실제 연무영상에 대해서도 적용할 수 있다. 이를 실험을 통해 증명하였다. 또한 실험에서 제안된 방법이 이전에 연구된 방법에 비해 시각적 및 정량적 측면에서 우수한 결과를 나타냈다.
최근 많은 발전을 이룬 의료 인공지능은 의사가 진단과 결정을 내리는 데 도움을 주는 등 중요한 역할을 수행하고 있다. 특히, 흉부 엑스레이 분야는 접근성 및 흉부질환 탐지에 유용함과 최근 COVID-19 상황이 도래함에 따라 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 데이터의 수가 많음에도 레이블이 있는 데이터의 수가 부족하므로 효과적인 인공지능 모델을 만드는데 한계가 있다. 이러한 문제를 완화하는 방안으로 연합학습을 흉부 엑스레이 데이터에 적용한 연구가 등장했지만, 여전히 다음과 같은 문제를 내포하고 있다. 1) Non-IID 환경에서 발생할 수 있는 문제를 고려하지 않았다. 2) 연합학습 환경에서도 여전히 클라이언트의 레이블이 있는 데이터가 부족하다. 우리는 자기지도학습 모델을 연합학습의 Global 모델로 사용함으로써 위와 같은 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 흉부 엑스레이 데이터를 사용한 연합학습에 알맞은 자기지도학습 방법론을 실험적으로 탐색하며, 자기지도학습 모델을 연합학습에 사용함으로써 얻을 수 있는 장점을 검증한다.
라이다는 고밀도높은 정확도로 지상좌표를 빠르게 측량하여 지구표면의 수치표고모델과 수치표면모델를 취득할수 있는 매핑시스템으로 기존의 항공사진측량과 비교하여 효율적이고 , 경제적으로 지상의 DEM을 효과적으로 구축할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 LIDAR와 디지털 카메라를 탑재하여 항공측량을 하고 , 수치정사영상을 제작하였다. 제작된 결과물에 대한 정확도 검증을 위하여 GPS로 측량한 지상 검사점을 기본으로 하여 제작된 수치정사영상의 위치 정확도를 평가하였다. 수치정사영상은 소수의 기준점을 사용한 경우와 기준점을 사용하지 않은 경우의 두 가지로 제작하였다. LIDAR와 디지털 카메라에 의한 수치정사영상의 제작 작업은 소수의 기준점을 사용하는 경우에 1:1,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있으며, 기준점 없이 제작된 정사영상의 경우에는 축척 1:5,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
안전한 도시환경에 대한 관심이 증가하면서 다양한 안전도 측정 모델을 통해 안전도를 측정하여 범죄 예방활동, 재난예측 분야에 적용하고 있다. 안전도 측정 모델을 통해 도로의 안전도 수치를 정량화하여 안전도관련 데이터가 맵핑된 지도와 같은 실제 보행자가 이용할 수 있는 서비스에 대한 필요가 증가하고 있다. 기존의 모델은 적용분야가 구체적이지 않고 모델을 서비스에 적용하기가 어렵고 정량화된 값을 제시하는 모델이 없어 수치가 의미하는 바를 명확히 알 수 없다. 따라서 공공데이터를 활용하여 "도로 안전지수 측정모델"을 개발하여 값을 얻고 이를 구성하는 각각의 공공 데이터를 지도상에 보여주고자 한다.
일반적으로 자기구성 지도에서는 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날때까지 변하기 않기 때문에 각 문제에 대한 구조를 반복된 실험을 통해서 최적화시켜야 한다. 그러나, 지도의 구조가 학습중에 적절하게 변경된다면, 해당 문제에 가장 알맞은 구조의 지도를 생성할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존의 적응형 자기 구성 지도의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기 구성 지도 모델을 제안한다. 이 방법은 일반적인 자기구성 지도 알고리즘보다 작은 수의 노드를 가지고 높은 성능을 보일 뿐만 아니라, 자기 구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어진다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 인제읍을 대상으로 빈도비와 로지스틱 회귀분석 모델을 통합한 앙상블 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하고, 예측 정확도를 비교하는 것이다. 산사태 위치는 산사태 발생 전 후에 촬영된 항공사진을 이용하여 추출되었다. 추출된 총 422개의 산사태는 산사태 취약성 분석을 위해 훈련용 (70%)과 검증용 (30%) 자료로 랜덤하게 분류되었다. 산사태 관련인자는 고도, 경사도, 경사향, 배수로부터의 거리, 토양수분지수, 하천강도지수, 토질, 유효토심, 영급, 경급, 밀도, 임상 등 총 12개의 인자를 이용하였다. 산사태 및 산사태 관련인자는 공간데이터베이스로 구축된 뒤 빈도비와 앙상블 모델을 이용하여 산사태와 산사태 관련 인자 간 상관관계를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 각 모델별 산사태 취약성 지도를 작성하였고, relative operating characteristics(ROC) 곡선을 이용하여 예측 정확도를 검증 및 비교하였다. 분석 결과, 앙상블 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도는 75.2%의 예측 정확도를 보였고, 이 결과는 빈도비 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도와 비교하여 예측 정확도가 약 2% 향상된 것으로 나타났다. 본 연구에서 작성된 산사태 취약성 지도는 향후 효과적인 토지이용 계획을 수립하고, 재난재해로 인한 피해를 경감시키는데 활용 가능할 것으로 판단된다.
공간데이터에 대한 수요가 날로 늘어남에 따라 다양한 공간 객체들을 효과적으로 저장하고 관리할 수 있는 데이터 모델에 대한 수요도 늘어나게 되었다. 지금까지 수많은 공간데이터 모델에 대한 다양한 데이터 모델들이 제안되었으나 이런 데이터 모델들은 단지 특정된 기능을 위해 구축되었거나 혹은 구축은 용이하지만 효과적인 관리가 어렵고 활용성이 떨어지는 문제점들을 가지고 있다. 특히 국내에서 많이 사용되고 있는 수치지도 포맷은 도엽기반으로 되어 있어 구축은 용이하나 데이터 활용이어렵고 대부분의 시스템들에서 사용될 수 없다. 따라서 본연구에서는 도엽기반의 수치지도2.0에 기반한 객체기반의 연속 데이터 모델을 구축함으로서 모델 구축도 용이할 뿐만 아니라 관리하기 편리하고 많은 응용분야에 쉽게 활용할 수 있는 데이터 모델을 제안한다. 제안된 데이터 모델은 도엽단위가 아닌 객체단위로 데이터를 저장하고 처리하기 때문에 갱신비용이 낮고 신속한 갱신이 가능하다. 또한 지형지물들 사이의 연관관계에 의하여 자동 검수를 진행할 수 있기 때문에 갱신 데이터의 정확성을 보장할 수 있다. 본 논문에서 제안된 데이터 모델의 적용성에 대한 검증을 통하여 기존 데이터 모델들로 표현하기 어려운 객체기반 관리시스템의 특성들에 대하여 제안된 모델이 효율적으로 적용가능 하다는 것을 논리적으로 검증하였다.
2D영상을 3D영상으로 변환하기 위해서는 영상 내의 깊이 정보를 알 수 있는 깊이지도(depth map)가 필요하다. 깊이지도를 획득하기 위해 다양한 시각적 특성들이 이용되는데, 본 논문에서는 영상에서 아래는 가깝고 위는 멀다는 가정을 기반으로 하는 상대적 높이(relative height) 특성을 이용하여 깊이지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 상대적 높이 특성을 이용한 방법들은 왼쪽이나 오른쪽으로 거리가 멀어지는 영상에 대해서 부정확한 깊이지도를 생성한다. 따라서 제안하는 방법에서는 문제점을 개선하기 위해 입력 영상을 소실점 위치에 따라 분류하여 깊이지도를 생성한다. 소실점이 왼쪽이나 오른쪽에 위치할 때는 영상을 회전시켜 소실점을 상단으로 보내 상대적 높이 가정에 맞도록 영상을 변환하고 소실점이 중앙에 위치할 때는 하늘 검출 방법을 통해 실내, 실외를 판별한 후 각 특성에 맞는 초기 깊이 모델을 적용한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 상대적 높이 가정을 만족하지 않는 영상도 적합한 깊이지도를 생성할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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