본 논문에서는 홀로그래픽 저장장치를 위한 2차원 검출기인 2차원 SOVA와 반복 검출 2차원 SOVA의 검출 성능을 비교하였다. 홀로그래픽 저장장치는 2차원 인접심볼간 간섭이 있는 채널을 가지고 있어서 2차원 검출기를 사용하여야 검출 성능이 좋다. 2차원 SOVA와 반복 검출 2차원 SOVA는 2차원 인접심볼간 간섭이 있는 채널에서 잘 동작하는 검출기이다. 이 두가지 검출기를 분석하고 성능을 비교해 보았다. 2차원 SOVA는 1차원 검출기에 비해 약 2 dB의 성능이득이 있었고, 반복 검출 2차원 SOVA는 2차원 SOVA에 비해 약 1 dB 정도의 성능 이득이 있었다. 반대로, 반복 검출 2차원 SOVA는 2차원 SOVA에 비해 약 2배 정도 복잡도가 늘어나며, 2차원 SOVA도 1차원 검출기에 비해 약 2배 정도 복잡도가 늘어난다.
정상 성인의 경우, 감성 개념의 내적 차원 구조는 쾌/불쾌 차원과 각성 차원이라는 2차원 구조에 원형의 체계적인 분포를 보이는 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 이와 같은 2차원 구조가 얼마나 보편적이고 일관된 양상으로 나타나고 있는지를 살펴보고자 하였다 이를 위해 연구1에서는 아동 및 청소년에게 15개의 정서 관련 어휘로 이루어진 10i개의 단어 쌍에 대한 7점 척도의 유사성 평정을 시행하였으며, 연구 2에서는 정신분열증 환자에게 통일한 절차를 시행하였다 다차원 분석 결과, 1차원(초등5년:74%, 중등2 년:72%, 정신분열증 환자: 60%)과 2차원(초등5년: 18%, 중등2년16%, 정신분열증 환자: 11%)이 도출되었다 정상 성인의 경우와 마찬가지로 1차원은 쾌/불쾌 차원, 2차원은 각성 차원으로 해석될 수 있었다. 따라서, 감성 개념의 구조에 있어서 쾌/불쾌 및 각성은 인지적 성숙의 단계나 인지, 정서적 손상에 관계 없이 매우 일관되게 나타나는 비교적 안정적인 차원 구조인 것으로 생각된다. 다만, 발달 단계나 병리적 속성에 따라 각 차원의 비중치는 다소 차이를 보이는데, 아동 및 청소년의 경우, 주로 쾌/불쾌 차원을 통해 감성을 개념화 하는 특징을 보이며, 정신분열증 환자 집단의 경우, 1,2차원 모두 상대적으로 설명량이 낮은 것으로 나타나는데, 의 경우, 비중치가 더욱 낮은 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 내적 차원 구조의 타당성 및 제한점에 관해 논의하였다.
최근 설계 단계에서 설계품질 향상과 시공 단계에서 비용 절감을 효과를 기대하며 3차원 BIM 관련 기술에 대한 관심이 높아가고 있으며, 또한 부분적으로 기술 도입 효과가 나타나고 있다. 그럼에도 불구하고 설계 및 시공 현업은 2차원 CAD 도면을 중심으로 이루어지고 있으며, 3차원 BIM 기반 설계가 이루어진다 하더라도 결국 시공을 수행하는 건설 현장에는 2차원 CAD 도면이 납품되고 이를 기반으로 건설 현장은 운영된다. 또한 설계 단계 BIM과 시공 단계 BIM은 모델의 활용 목적이 다르고 그에 따라 모델링의 범위 및 방법이 크게 다르기에 시공 단계에서 2차원 도면에 기반한 시공 BIM 모델 구축이 필요한 현실이다. 본 연구에서는 2차원 구조 CAD 도면을 인식하여 3차원 골조모델을 생성하는 기술을 개발하고 구현하였다. 통합 BIM 모델은 골조, 설비, 마감으로 구성되며, 이 중 골조 모델은 설비와 마감 모델링을 위하여 선행되어야 할 핵심요소이다. 시공 단계 2차원 도면을 바탕으로 골조 모델의 생성을 생성하는 작업에도 많은 노력이 요구되며, 또한 이 과정에서 모델러가 2차원 도면을 파악하여 BIM 도구를 사용하여 모델링을 하는 과정에서 오류의 가능성도 내포되어 있다. 특히 설비, 마감과의 통합 모델 구축이 원활히 되기 위해서는 골조 상세, 즉 부재 편심 또는 단차 등이 정확히 모델링 되어야 한다. 본 연구의 도면 인식을 통한 3D 골조모델 생성은 2차원 구조평면과 부재일람표에 표기된 내용을 그대로 인식하여 3차원 BIM 모델을 생성함으로써 모델링 효율의 극대화와 모델 정확도 향상의 효과를 기대할 수 있다.
지리정보를 정보시스템에서 사용하기 위해서는 복잡한 실세계의 형상을 단순화, 일반화하여 전산적으로 처리할 수 있는 정보구조로 변환해야 한다. 기존의 2차원 GIS에서는 실세계의 형상을 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상으로 수치 정보화 하여 GIS 기능을 수행하고 있다. 하지만 지구상에 존재하는 지리적인 요소들은 3차원적인 공간정보로 구성되므로 이를 2차원으로 추상화시키면 많은 정보의 손실이 일어나게 되며, 기존의 2차원 GIS는 근본적인 한계가 존재하게 된다. 따라서, 실세계의 3차원적인 지리요소는 컴퓨터 상에서도 3차원으로 처리하는 것이 지리요소가 원래 지니고 있는 정보의 손실을 최소화 할 수 있으며, 실세계의 자연물 및 인공 시설물에 대한 3차원적인 표현과 분석을 위해서는 궁극적인 형태의 3차원 GIS가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상을 3차원 공간 데이터로 수치 정보화 하기 위한 수단으로 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용하여 Virtual GIS 적용을 위한 3차원 가상세계를 생성함으로서 각종 의사결정을 보다 효율적이고 시각적으로 행할 수 있는 공간데이터를 작성하고자 하였다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.
하천의 홍수터는 평상시 수면위로 노출되어 국민의 여가생활을 위한 공원, 주차장 등으로 활용되다 홍수기 수위가 상승하면 침수되는 하천공간이다. 홍수범람 면적 또는 홍수위 산정을 위한 수치모의 시, 홍수의 평면적인 변화를 분석하기 위해서는 1차원 모의결과와 지형정보를 연계하여 범람면적을 산정하거나 2차원 수치모형의 격자를 대상공간에 대하여 구축한 후 모의를 수행한다. 1차원 수치모형은 계산효율이 우수하고 지류의 합류에 의한 영향을 다수 반영하거나, 긴 구간의 하천단면 구축을 통하여 경계조건이 수치해석 결과에 미치는 영향을 최소화할 수 있는 장점이 있다. 그러나 지형의 영향으로 발생하는 국부적인 유속변화와 유향의 평면적인 분포에 의해 발생하는 범람면적의 변화를 반영하기 어렵다. 홍수범람을 고려하여 제작하는 홍수위험지도는 2차원 수치모형의 결과를 기반으로 한다. 2차원 수치모형은 하도의 만곡, 제방의 형상 등과 같은 지형에 의한 유속장의 변화, 흐름영역의 수축 및 확대에 의한 유속의 변화 등을 자세히 반영할 수 있는 장점이 있다. 반면에 수치격자 생성 및 계산결과 도출에 소요되는 시간이 길고 계산영역 설정의 한계로 인하여 경계조건이 흐름해석결과에 영향을 미칠 수 있는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 국내외적으로 1차원과 2차원 수치해석기법을 연계하여 하나의 모형으로 구축한 1-2차원 수치해석 모형이 개발 또는 적용되고 있다. 1-2차원 연계해석기법은 1차원 해석영역과 2차원 해석영역을 연계함에 있어서 흐름방향 연계와 횡방향 연계로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 1차원과 2차원 수치해석을 연계하는 기법에 따라서 발생하는 수치모의결과를 비교하고 적용성을 검토하였다. 수리실험 관측결과가 있는 사례에 모형을 적용한 후, 한강지형에 수치모형을 적용하고 그 결과를 비교한다. 또한, 계산에 소요되는 시간을 비교하기 위하여 2차원 수치격자의 해상도를 다양하게 적용하여 수치실험을 수행한다. 분석결과를 기반으로 홍수위험지도 제작, 홍수위산정 및 홍수예보 등에 새로운 기술의 적용성을 검토한다.
댐 및 저수지 시설물의 붕괴에 대비하기 위한 댐 붕괴 비상대처계획 수립은 대규모 인명 또는 재산의 피해를 예방하기 위한 중요한 비구조적 대책중의 하나이다. 특히 대규모 댐붕괴로 인한 재난 발생시 국민의 생명과 재산 피해를 최소화하기 위해 댐 시설물의 관리주체 및 유관기관은 발생가능한 비상상황을 미리 예측하고, 대응조치를 신속하고 효율적으로 집행해야 한다. 댐 붕괴 비상대처계획 수립을 위해 가장 중요한 사항은 댐 붕괴 위험도를 파악하고, 발생가능한 여러 시나리오에 따른 댐 하류부의 피해정도를 예측하는 일이다. 댐 붕괴 비상대처계획 시 작성되는 홍수범람 지도는 댐 붕괴사고가 발생했을 때 주민대피계획 및 위험지역 교통통제, 응급의료활동 및 생필품 공급 등, 비상대처계획 수립을 위한 가장 기본적인 자료가 된다. 현재 우리나라는 댐 붕괴 비상대처계획 수립을 위해 1차원 또는 2차원 수리해석 모형을 이용하여 홍수범람지도를 작성하고 있다. 전체적인 비상대처 계획도 작성을 위해 댐 붕괴로 인한 홍수파 해석이 가능한 1차원 수리해석 모형을 주로 이용하지만, 홍수파가 전파되는 하류부의 지형학적 특성상 2차원 해석이 필요한 지역에 대해 2차원 수리해석 모형을 이용하여 추가의 검토가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 비상대처계획시 동시에 활용되는 1차원 수리해석 모형과 2차원 수리해석 모형의 특성을 각각 분석하고, 시범지역의 가상 댐 붕괴사상에 대해 적용함으로써, 각 모형의 장단점과 적용성에 대한 비교 검토 연구를 수행하였다. 낙동강유역내 위치한 다목적댐에 대해 1차원 및 2차원 붕괴모의를 실시하였으며, 여러 시나리오에 대해 1차원 모형과 2차원 모형 각각에 대해 동일하게 적용함으로써 두 모형의 모의 결과에 대한 비교 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 비상 대처계획 수립을 위한 홍수범람지도 작성 시 1차원 모형과 2차원 모형의 장점을 각각 반영할 수 있도록 홍수범람지도를 효율적이고 정확하게 작성하기 위한 제언을 제시하고자 하였다.
기존의 소방대상시설물 도면은 이미지도면이나 CAD도면 형태의 2차원 도면형태로 존재하고 있다. 구축되어 있는 데이터의 형태도 다양한 방식으로 이루어져 있기 때문에 소방방재업무에서 필요로 하는 신속 정확한 대응체계를 위해서는 기존의 2차원 도면형태로 구축된 도면을 3차원으로 변환할 필요가 있다. 본 연구에서는 소방방재 대상이 되는 2차원 건축도면을 3차원 공간정보로 손쉽게 구축하기 위하여 건축도면에 대한 분석과 3차원 공간정보 데이터모델을 설계하고 이를 3차원 공간정보로 변환할 수 있는 툴을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 소방대상 2차원 도면의 3차원 변환방법을 통하여 다량의 2차원 도면을 3차원 공간정보로 쉽게 변환할 수 있으며 이를 통해 소방방재 업무의 활용도를 향상 시킬 수 있다.
본 논문에서는 영상기반 모델링에서 3차원의 기하학적 제약을 이용한 모델링을 다루고 있다. 기존에 이러한 연구가 많이 진행되어져 왔으나, 여기에서는 새로운 방법에 의한 모델링을 시도하였다. 이러한 접근방법은 이해하기가 쉽고, 편리하며, 간단한 모델링에 적용이 용이하다. 또한, 영상평면 정보와 3차원의 정보를 가지고 있기 때문에 기존의 3차원 복원 이론과 혼합하여 적용할 수 있다. 영상기반 모델링(IBM, Image Based Modeling)의 핵심은 2차원 영상에서 사라진 깊이 정보를 어떻게 찾는가에 있다. 기존에는 3차원 복원을 위하여 투영된 영상평면의 점을 이용하거나, 이미지 상에서의 소실점을 찾거나, 2차원의 벡터와 3차원의 공간 좌표의 특정한 평면에 놓여있는 벡터와의 관계를 이용하여 깊이 정보를 복원하였다. 이러한 접근 방법은 사용자가 선택한 2차원 좌표로부터 3차원 좌표를 구하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 방법과 다르게 3차원 원시 기하모델의 제약을 이용하여 사용자가 3차원 원시 기하모델을 2차원 영상에 투영하고, 그 정보를 이용하여 영상의 3차원 정보를 찾아 나가는 방법을 소개한다. 또한, 선형적인 최적화 기능을 넣어 관사 모델을 구하였다.
대부분의 상용 CIS 소프트웨어에서는 시공간분석 결과를 2 차원상에 가시화 하거나 해당 분석결과를 단순히 출력해 주는 형태이다. 3차원상의 질의 볼륨에 대한 3차원 공간분석 또한 이론 및 실험적으로 많은 연구가 이루어져 왔으나, 3 차원상의 공간분석 결과 가시화 기능을 통합한 시스템은 아직까지 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 3 차원상의 공간연산 및 3 차원에 시간속성을 부가한 4 차원 시공간 연산을 처리할 있는 4 차원 CIS 시스템을 소개한다. 제안된 기법은 2차원 수치지도와 3 차원 부가속성을 가진 데이터베이스를 이용하여 2 차원, 3 차원, 미디어 데이터간의 상호연계 및 통합된 가시화 프레임워크를 제공한다. 또한 가상세계 매핑기법을 이용하여 수작업에 의존한 별도의 이미지 프로세싱 과정 없이도 비디오상의 특정 프레임의 건물에 대한 속성질의 및 2D/3D 간의 상호 연계 기능을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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