• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.716-717
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• 2017

본 논문은 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 IoT와 Cloud 기반의 연계를 지원하는 해양환경 모니터링을 지원할 수 있도록 오픈소스 기반의 모델링 제안한다. 제안 모델은 Apache Hadoop 기반의 시계열 데이터베이스를 이용한 스케일 아웃(Scale out)이 가능하도록 설계하여 수집되는 데이터가 늘어나더라도 컴퓨터 자원을 늘려서 쉽게 처리할 수 있다. 또한 수집되는 데이터를 시각화함으로써 해양 자료를 분석하는데 이용할 수 있다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권2호
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• pp.123-141
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• 2019

The goal of this study is to review the major research trend on the convergence studies of AI and healthcare technologies. For the study, 15,260 English articles on AI and healthcare related topics were collected from Scopus for 55 years from 1963, and text mining techniques were conducted. As a result, seven key research topics were defined : "AI for Clinical Decision Support System (CDSS)", "AI for Medical Image", "Internet of Healthcare Things (IoHT)", "Big Data Analytics in Healthcare", "Medical Robotics", "Blockchain in Healthcare", and "Evidence Based Medicine (EBM)". The result of this study can be utilized to set up and develop the appropriate healthcare R&D strategies for the researchers and government. In this study, text mining techniques such as Text Analysis, Frequency Analysis, Topic Modeling on LDA (Latent Dirichlet Allocation), Word Cloud, and Ego Network Analysis were conducted.

• 물과 미래
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• 제28권6호
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• pp.229-236
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• 1995

강수의 물리과정에 입각한 호우모형이 전일권(1994)에 의하여 개발되었다. 본 논문에서 이를 수정하였다. 본는 연구 모형에서 구성한 주요 부분은 포화증기압, 구름두께, 운정기압에 관한 것이다. 기존 모형과 달리 본 연구 모형의 입력자료로써 위성에 의해 측정된 운정기온과 알베도를 사용하였다. 본 연구에서 기존의 포화증기압 방정식보다 현실에 가까운 방정식을 획득하였으며 기존 방정식의 단점을 해결하였다. 또한 운정기온과 운정기압 추정에 사용된 매개변수가 소거되었으며 계산시간도 단축되었다. 본 연구 모형을 전주지점의 호우사상에 적용하여 검증한 결과 모형의 출력인 총강우량과 강우 패턴이 실측치에 잘 부합되었다.

• 지식경영연구
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• 제16권1호
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• pp.117-142
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• 2015

Recently, the personal cloud computing service has been being spotlighted as an individual tool of productivity enhancement. However, compared to the rosy forecast, its diffusion rate in the domestic (Korean) market is much slower than expected. In order to find the reason for the slow growth of personal cloud computing service, we attempt to identify influencing factors on user's adoption resistance, while most prior research has focused on the factors affecting its adoption. Based on both the person-technology fit model and the privacy calculus model, we propose technostress and perceived value as key antecedents of adoption resistance. In addition, we identify (1) technical (pace of change and complexity) and personal (self-efficacy) influencing factors on technostress, and (2) beneficial (perceived mobility and perceived availability) and harmful (perceived vulnerability) influencing factors on perceived value. To validate our research model, 133 individual samples were gathered from undergraduate and graduate students who had actual experience of using at least one of personal cloud computing services. The results of the structural equation modeling confirm that both technostress and perceived value have significant effects on adoption resistance, but they have different influencing mechanisms to different types of adoption resistance (indifference, postponement, and rejection). Theoretical and practical contributions are discussed in the conclusion.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제11권4호
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• pp.1-9
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• 2021

Comparing to general scanning data, the 3D digital map for large construction sites and complex buildings consists of millions of points. The large construction site needs to be scanned multiple times by drone photogrammetry or terrestrial laser scanner (TLS) survey. The scanned point cloud data are required to be registrated with high resolution and high point density. Unlike the registration of 2D data, the matrix of translation and rotation are used for registration of 3D point cloud data. Archiving high accuracy with 3D point cloud data is not easy due to 3D Cartesian coordinate system. Therefore, in this study, iterative closest point (ICP) registration method for improve accuracy of 3D digital map was employed by different overlap ratio on 3D digital maps. This study conducted the accuracy test using different overlap ratios of two digital maps from 10% to 100%. The results of the accuracy test presented the optimal overlap ratios for an ICP registration method on digital maps.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권4호
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• pp.333-340
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• 2008

지상라이다에 의한 건물 실내 모델링을 구축하고 정확도를 분석하기 위해 제원이 다른 2개의 지상라이다를 실험지역에 적용하였다. 본 연구는 실내 공간 모델링을 위해 스캐닝 된 점군 단위에 대하여 3차원 정합 시 다량의 기준점 획득이 어려운 환경 하에서 (1) 점군 단위별 구조물 좌표계로 변환하여 처리한 경과와 (2) 점 군간 상호 정합 후 기준점에 의한 일괄 좌표변환 결과와의 편차를 비교하였다. 실험결과, 제원에 다르더라도 공통적으로 점군 정합 후 일괄처리 결과가 점군 단위별 변환 후 정합한 방법보다 오차의 크기, 분포가 적게 나타나고 있음을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-7
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• 2019

The objective of this study is to examine the trends in big data. Research abstracts were extracted from 4,019 articles, published between 1995 and 2018, on Web of Science and were analyzed using topic modeling and time series analysis. The 20 single-term topics that appeared most frequently were as follows: model, technology, algorithm, problem, performance, network, framework, analytics, management, process, value, user, knowledge, dataset, resource, service, cloud, storage, business, and health. The 20 multi-term topics were as follows: sense technology architecture (T10), decision system (T18), classification algorithm (T03), data analytics (T17), system performance (T09), data science (T06), distribution method (T20), service dataset (T19), network communication (T05), customer & business (T16), cloud computing (T02), health care (T14), smart city (T11), patient & disease (T04), privacy & security (T08), research design (T01), social media (T12), student & education (T13), energy consumption (T07), supply chain management (T15). The time series data indicated that the 40 single-term topics and multi-term topics were hot topics. This study provides suggestions for future research.

• International Journal of Contents
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• 제13권2호
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• pp.29-34
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• 2017

Cloud computing is becoming an effective and efficient way of computing resources and computing service integration. Through centralized management of resources and services, cloud computing delivers hosted services over the internet, such that access to shared hardware, software, applications, information, and all resources is elastically provided to the consumer on-demand. The main enabling technology for cloud computing is virtualization. Virtualization software creates a temporarily simulated or extended version of computing and network resources. The objectives of virtualization are as follows: first, to fully utilize the shared resources by applying partitioning and time-sharing; second, to centralize resource management; third, to enhance cloud data center agility and provide the required scalability and elasticity for on-demand capabilities; fourth, to improve testing and running software diagnostics on different operating platforms; and fifth, to improve the portability of applications and workload migration capabilities. One of the key features of cloud computing is elasticity. It enables users to create and remove virtual computing resources dynamically according to the changing demand, but it is not easy to make a decision regarding the right amount of resources. Indeed, proper provisioning of the resources to applications is an important issue in IaaS cloud computing. Most web applications encounter large and fluctuating task requests. In predictable situations, the resources can be provisioned in advance through capacity planning techniques. But in case of unplanned and spike requests, it would be desirable to automatically scale the resources, called auto-scaling, which adjusts the resources allocated to applications based on its need at any given time. This would free the user from the burden of deciding how many resources are necessary each time. In this work, we propose an analytical and efficient VM-level scaling scheme by modeling each VM in a data center as an M/M/1 processor sharing queue. Our proposed VM-level scaling scheme is validated via a numerical experiment.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.416-422
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• 2019

본 논문은 절차적함수를 이용하여 실시간으로 3차원 구름을 모델링하고 렌더링하는 알고리즘을 제안한다. 구름 모델링은 절차적 노이즈 함수인 fbm(Fractional Brownian Motion)을 변형하여 사용하며, 이 값을 대기의 수증기 밀도 값으로 이용한다. 이 밀도 값은 파라미터로 주어진 3가지 구름의 형태를 위해 변형되며 렌더링단계의 입력 값으로 들어간다. 레이마칭(ray marching)기법을 이용한 렌더링 단계에서는 이 밀도 값을 이용하여 구름의 색상을 결정하며 이때 밀도에 따른 빛의 감소 및 산란현상은 물리적으로 계산된다. 대기모델로 렌더링 된 하늘 위에 제안한 알고리즘에 의해 구현된 구름들이 블랜딩되며, 이 때 바람의 방향에 따라 구름이 움직이도록 한다. 제안된 구름 생성 및 렌더링은 GLSL언어를 이용해서 GPU상에서 구현되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1527-1543
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• 2021

본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 자동으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 기술을 다양한 데이터에 적용, 실험을 수행하여 적용 가능성과 효용성을 탐색한다. 또한 자동 건물 모델링 기술의 한계로 인해 부족한 모델의 품질을 향상시키기 위하여 건물의 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 개발, 실험을 통해 결과를 확인하였다. 자동 건물 모델 생성 기술의 적용 가능성 탐색을 위하여 무인항공기 영상 기반으로 생성된 포인트 클라우드와 LiDAR(Light Detection and Ranging) 자료를 사용해 실험하였으며, 자동으로 생성된 건물 모델에 건물 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 적용하여 모델의 품질의 향상 실험을 수행하였다. 이를 통해 포인트 클라우드 데이터 기반의 자동 군집형 솔리드 건물 모델링 기술의 적용 가능성과 모델의 품질 향상기술의 효용성을 확인하였다. 개발된 기술은 기존의 건물 모델링 기술과 비교하여 처리시간의 비용이 크게 감소하며, 잦은 모델 갱신이 필요한 지역에 대한 관리 측면에서도 강점이 있을 것으로 기대된다.