현대는 빠른 기술의 발달과 제품의 대량 생산에 의한 가격의 인하로 인해 칼라 스캐너, 칼라 모니터와 칼라 프린터 같은 컴퓨터 주변 칼라 장비들이 널리 보급되었다. 뿐만 아니라 이들 장비들의 성능도 날이 갈수록 향상되고 있다. 그러나 이들 장비간의 칼라 재현 기술과 칼라 일치 문제에는 아직도 왜곡 현상이 남아 있어 이를 해결하기 위한 방법이 많이 연구되고 있다. 신경회로망에 의한 방법은 각 칼라 장비들의 특성을 쉽게 모델링 할 수 있을 뿐만 아니라 별도의 참조 테이블을 구성 할 것도 없이 직접 원하는 칼라 값으로의 매핑이 가능하기 때문에 효율적이다. 여기서는 신경회로망의 오차역전파(Error Back Propagation:EBP) 알고리즘을 이용하여 칼라 스캐너와 칼라 프린터의 모델링 구현과 이를 통합한 통합형 모델을 제시하고 나아가 이를 구현하기 위한 방법과 문제점에 대해 알아본다.
현재 인공위성 영상은 지구에서 일어나는 변화를 탐지하기 위한 매우 효율적 수단으로 활용되고 있다. 지표에 대한 변화탐지는 원격탐사영상으로부터 지표변화를 찾아내 정량화하는 과정이 필요한데 이러한 정보를 추출하기 위해 본 연구에서는 웨이블렛을 이용한 텍스쳐 분석의 효율성이 연구되었다. 분석된 영상은 0.6m급 고해상도 위성영상으로 지진 전후로 하여 지진피해 지역을 탐지하기 위해 영상에서 관찰되는 풍부한 텍스쳐 정보를 활용하는 방법에 관한 연구가 이루어 졌다. 텍스쳐 특징을 추출하기 위해 GLCM이 이용되었는데 직접적인 GLCM의 적용보다는 웨이블렛변환 후 GLCM의 적용이 텍스쳐 특징을 보다 효과적으로 분리할 수 있는 방법임이 검사되었다. 이러한 웨이블렛 텍스쳐 특징 추출 후 상관관계에 기반한 변화탐지 기법을 적용하면 피해지역을 매핑할 수 있다.
IoT기술이 발전함에 따라 기업에서도 Beacon을 활용하여 다양한 플랫폼서비스를 제공하고 있다. 하지만 오늘날 사용자들은 개인마다 필요로 하는 서비스기능이 다르고 제공되는 상황적 시나리오 또한 한정적이기 때문에 사용자들의 만족을 충족시켜주기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 기능을 바탕으로 사용자가 직접 기능을 추가할 수 있는 '사용자 지정'기능을 구현하며, 플랫폼의 한계를 극복하였다. 우리의 연구는 비콘이 제공하는 위치정보와 데이터베이스정보와의 효율적인 매핑을 통한 새로운 플랫폼을 구현한다. 비콘을 활용한 플랫폼서비스 연구에 좋은 시작이 될 것이다.
최근 소위 Web 2.0 개념을 채택하는 다양한 웹 서비스 시스템구축이 보편화되면서 웹 검색 기능을 이용하는 일반 사용자나 전문 사용자에게 사용자 친화적이고 보다 빠른 성능의 웹 어플리케이션이 제공되고 있다. 참여와 공유를 목적으로 하는 Web 2.0 패러다임을 Web Happing이나 Web GIS 어플리케이션과 연계하는 연구나 기술 개발 분야도 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히 국내외적으로 실질적인 웹 컴퓨팅 기술과 연계되는 개방형 매핑 API를 이용한 매쉬업 어플리케이션 개발의 필요성과 산업적 수요는 급격히 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 하여 Google Map API를 이용한 공간정보 저작 매쉬업(Mashup) 어플리케이션을 시험 개발하고자 한다. 구현 결과로 별도의 Web GIS 웹 서버와 데이터베이스 서버에 대한 권한이 없어도 웹 클라이언트상에서 일반 웹 사용자가 Google Mapping 서버를 이용하여 자신의 공간정보를 직접 제작이 가능하도록 하였다.
XML이 웹 상에서 문서 교환의 표준으로 자리잡고 있으며 그 수요가 나날이 증가하고 있다. 그에 따라 XML 데이터나 문서 구조를 모델링하는 XML Schema(W3C XML Schema Spec) 또한 수요가 증가하고 있다. 그러나 XML Schema는 다양한 자료형과 풍부한 표현력을 제공하지만 그 복잡성으로 인해 모델링하기가 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 설계의 기본적인 도구인 개체-관계 모델을 이용하여 Ut Schema를 간단하게 생성하는 방법을 제시한다. 개체-관계 모델과 변환 될 XML Schema의 구조는 서로 일대일로 매핑되지 않아 직접 변환할 수는 없다. 그래서 몇 가지 알고리즘을 이용하여 개체-관계 모델을 계층적 구조모델로 변환을 한다. 이렇게 변환된 계층적 구조 모델을 이용하여 최종적으로 XML Schema를 생성한다. 여기서 제시한 알고리즘의 특징은 XML Schema의 중요한 특성들인 재사용성, 전역 및 로컬 기능 등을 가진 문서를 생성한다는 것이다.
한국어로부터 자연스러운 영어 역어문장을 생성하기 위한 정보를 사전에 일관성있게 수록하는 방법을 제시하였다. 기계번역의 각 과정에서 필요한 정보는 가장 적당한 형태로 사전으로부터 제공되어야 하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 한국어는 어순의 부분적 자유성, 어미의 복잡한 활용규칙, 조사의 다양한 쓰임새로 인해 이러한 규칙들의 정보를 일관되게 사전에 수록하기가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 한국어 문장과 역어 문장을 단어나 구 혹은 절등의 구성요소들의 다대다 매핑규칙을 찾고 이들 규칙을 적당한 형태로 사전에 수록하여야하는 어려움에서 벗어나 문장대 문장구조를 직접대응시켜 구구조단위로 분석된 형태의 부분 파서트리 형태의 트리구조를 역어와 함께 사전에 수록하므로써 사전정보를 손쉽게 구축, 유지하고자 하였다. 또 이들 정보를 추출해내는 알고리즘을 사용함으로써 주어진 한국어 문장에 대해 사전에 수록된 가장 자연스러운 형태의 역어문장을 생성할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 드론을 이용하여 재난 현장에서 다수의 조난자를 구조하기 위한 다중임무 수행 시스템을 설계하고 직접 제작한 드론을 이용하여 시스템을 검증해 보았다. 먼저, 조난 영역을 설정하고 라즈베리파이를 이용한 사진 매핑을 통해 조난자의 위치를 파악한다. 다음으로, 우선순위에 따라 임무 수행 순서가 정해지고 이에 따른 임무를 미치는 방식으로 구성된다. 재난 현장에서 제안한 시스템을 사용한다면 드론이 스스로 판단하여 임무를 수행하므로 위급상황에 대한 빠른 대처가 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 기법으로 키프레임을 분석하여 객체 영역을 추출함과 동시에 가상의 객체 영상을 현실감있게 합성하는 기술에 대하여 연구하였다. 가상의 객체 영상이나 실물체 영상을 비디오 영상내에 삽입하여 좀 더 현실감있는 새로운 동영상 비디오 데이터를 제작하는 데 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환이 새로운 영상을 재구성하는데 커다란 기여를 하였으며 본 논문에서 제시한 AR 영상 합성 기법은 동영상 데이터를 합성하는데 사용자가 원하는 지점에 정확하게 영상의 특성정보를 충분히 잘 살린 새로운 방법의 시도였다. 또한, 영상의 캘리브 레이션 방법을 거치지 않고 비디오 영상의 회전행렬과 위치성분을 계산하여 매핑된 가상의 객체 영상을 영상 보간법을 적용하여 직접 가사의 객체 영상을 비디오 객체 영상을 비디오 영상열에 삽입한다. 제시한 영상 합성 기법은 가상의 객체 영상이 디지털 동영상내에 삽입되었을 때 가장 큰 문제점인 떨림 현상과 부조화 현상이 제거되었다.
최근 범국가적인 GIS구축사업을 위한 효율적인 지형공간정보취득기법에 대한 요구가 날로 증가하고 있다. 이는 HW, SW 및 데이터로 구성되는 GIS구축에서 지형자료가 차지하는 비중과 이의 취득에 필요한 노력이 매우 중요함을 반증하고 있다. 이에 부응하여 국내에서도 재래식측량기법의 자동화/현대화에서부터 GPS측량기술의 도입, Airborne-항공사진측량기법의 개발 및 고해상도위성영상의 활용방안에 이르기까지 새로운 측량기술에 대한 다양한 연구와 기술축적을 서두르고 있는 실정이다. 그러나 위의 어떠한 측량기법도 단독으로는 정확도, 신속성, 경제성, 현재성 등 GIS 자료취득의 모든 요구조건을 만족하는 Total Solution이 되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 매핑과 GIS-자료취득에 활용되고 있는 여러 가지 항공측량기술의 현황과 장단점을 살펴보았다. 또한 위성에 의한 위치결정시스템인 GPS와 관성항행장치인 INS를 결합하여 항공측량 분야에 필요한 센서의 위치와 회전각을 결정하므로서 시너지(Synergy)효과를 높이는 기법을 소개한다.
아키텍쳐 기술 언어(ADL : Architecture Description Language)는 상위 추상화 수준에서의 소프트웨어 시스템의 구조와 행위를 기술하는데 필요한 아키텍쳐 모델 요소들에 대한 직접적인 표현 수단을 제공한다. ADL온 특히 명세 수준의 논리적인 아키텍처를 모델링, 분석하는데 유용하다. 그렇지만 ADL로 기술된 상위 수준의 아키텍쳐 명세가 하위 수준의 구현 시스템으로 어떻게 상세화 되는지 알기가 쉽지 않다. 즉, 상위 수준의 아키텍쳐 명세와 하위 수준의 아키텍쳐 구현 사이에 의미적 차이가 존재한다. 본 논문은 이러한 의미적 차이를 효율적으로 줄일 수 있는 방법을 찾기 위한 일차적인 연구 결과로서, C2 스타일 기반의 ADL로 기술된 아키텍쳐 모델을 Java 구현 코드로 자동 변환하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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