최근 4차 산업혁명 등의 정보화 환경 변화에 따라 도시, 건설, 교통, 에너지 등의 기존 국토교통 분야 뿐만 아니라, 디지털트윈, 자율주행, VR/AR, 디지털콘텐츠 등의 최신 분야에서도 공공 및 민간의 3차원 입체모형 수요가 크게 증가하고 있다. 실제로 다양한 서비스 및 산업 분야에서 LOD1에서 LOD4에 이르기까지 다양한 정밀도를 가진 입체모형에 대한 수요가 더욱 증가할 것으로 예측되고 있다. 그러나 현재 국토부, 지자체, 민간기업 등은 대규모의 구축 비용 및 시간 문제로 인하여 각기 다른 정밀도의 입체모형을 일부 특정 지역에 대해서만 구축하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 전 국토를 기준으로 이러한 구축 비용 문제를 해결할 수 있는 실현 가능한 입체모형 구축 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 우선 입체모형의 활용 현황 분석, 입체모형에 대한 수요 분석, 그리고 다양한 입체모형 구축 방법 및 비용 분석을 수행하였다. 이후 이들 분석 결과를 바탕으로 전 국토에 대하여 항공사진 매칭 기반의 자동화된 입체모형 생성 방법을 이용한 LOD3 구축 방안을 도출하였으며, 랜드마크에 대한 LOD4 구축과 비도심지에 대한 LOD2 구축의 보완 방안을 추가적으로 도출하였다. 본 방안은 현재 시점에서 실효성 있는 입체모형 구축 및 갱신 계획 수립에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
한국에서의 SNS는 트위터, 페이스북, 카카오스토리로 대표된다. 이 공간을 통해 다수의 공동참여와 협업에 의한 사회적 지식생산이 이루어지고 있다. 유선 인터넷시대에는 위키백과나 지식iN 서비스가 집단적 지식생산의 대표적 산물이라 할 수 있었다. 그러나 이제 스마트폰을 중심으로 하는 무선 인터넷 시대에는 SNS를 통해 실시간으로 연결되어 다양한 형태의 집단적 지식생산을 이루게 될 것이다. 이 연구는 3대 SNS에서의 집단지성 참여자를 대상으로 한 설문에 응답한 자료를 비교분석하였다. 트위터, 페이스북, 카카오스토리 사용자 간 집단적 지식생산 메커니즘의 차이점을 밝히기 위해 크게 집단지성 동기, 집단적 지식생산모델 선호도, 집단적 지식문화인식 등 세 가지 변인을 통해 비교하였다. 3대 SNS에서의 참여자 집단을 판별하는 요인을 분석한 결과 다양성지향 이용동기, 개인적 기여동기, 집단적 지식성향인식이 가장 영향력 있는 변수로 작용할 수 있다는 사실이 나타났다. 이 논문은 컴퓨터과학의 눈으로 사회자본이나 집단지성 등 사회과학의 가치를 융합한 것과, 집단적 지식생산의 장을 유선 인터넷에서 무선 인터넷의 실시간 SNS로 문을 열었다는 데에 중요한 의의가 있다.
IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 인터넷 서비스의 발전과 사용량의 증가로 인해 수많은 패킷들이 인터넷상에서 빠르게 생성되고 있다. 안전한 인터넷 사용 환경을 만들기 위해서는 이 수많은 패킷 중에 존재할 수 있는 악성 데이터의 빠른 처리가 이뤄져야 한다. 본 논문에서는 빅데이터 보안 이벤트의 신속한 처리를 위해 비정형 데이터 분석과 빅데이터 처리에 특화된 MongoDB를 침입탐지시스템에 적용하였다. 또한 보호 대상인 사설 클라우드의 일부 자원을 이용하여 침입탐지시스템을 구축함으로써 증가 또는 감소하는 보안 이벤트 수에 따라 탄력적으로 컴퓨팅 자원 재구성이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 MongoDB 기반 침입탐지시스템의 성능을 평가하기 위하여 MongoDB 기반의 침입탐지시스템과 기존의 관계형 데이터 베이스를 기반으로 한 침입탐지시스템의 프로토타입을 구축하고 성능을 비교하였다. 또한 분산화 구성에 따른 성능 변화를 확인하기 위하여 가상머신의 수를 변경하며 성능 변화를 확인하였다. 그 결과 전체적으로 MongoDB 환경에서 동일한 성능의 시스템을 분산화시켜 가상 머신의 수를 증가시킬수록 침입탐지시스템의 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 분산 MongoDB 기반의 보안 이벤트 저장 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 60%, 그리고 분산 MongoDB 기반의 침입 데이터 탐지 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 100% 빠른 결과를 얻었다.
디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 따라서, 사용자로 하여금 자신의 취향 및 자신이 원하는 방송 프로그램 정보에 자동적으로 근접할 수 있도록 하는 개인화된 방송 서비스가 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라, 본 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴윽 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고. MPEG-7 MDS 구조에 따른 사응자 선호토 서술과 이를 이용하여 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다. 본 논룬의 실헐을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습한 수 있음을 확인하였다.
최근 들어 정보기술과 컴퓨터 네트워크가 급속도로 발전하면서 디지털콘텐트의 보급이 증가하고 있다. 디지털 콘텐트는 멀티미디어 형태의 2, 3차원 정보로 표현되며 이 가운데 인간의 몸을 촬영하여 데이터베이스를 구축한 인체영상 데이터베이스는 다양한 분야에 활용될 수 있는 주요한 디지털 콘텐트이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 한국인의 인체영상, 골격형상, 인체물성, 인체모델 등 다양한 인체정보를 현재 구축 중에 있으며 이러한 정보들을 인터넷을 통해 공개하고 있다. 그러나 인체영상의 각 이미지에 관한 설명자료는 제공되고 있지 않아 의학영상 전문가가 아니면 각 이미지에 대한 세부내용을 알 수가 없다. 이에 본 논문에서는 인체영상 데이터의 정보접근 효율성을 향상시키고자 한국인의 인체영상 데이터베이스를 대상으로 하여 이미지에 관한 설명과 특이사항을 정리하여 이미지와 텍스트가 연계 가능한 어노테이션 데이터베이스 및 검색 인터페이스를 설계하였다. 이를 통해 보다 접근성이 좋은 인체영상 데이터베이스의 개발과 함께 데이터 활용이 더욱 촉진되리라 기대된다.
본 논문에서는 기지국 간 협조적 전송을 통해 다중 사용자 MIMO 이동통신 시스템에서 신호 대 간섭 및 잡음비(Signal-to-Interference plus Noise Ratio; SINR)를 최대화하기 위한 송수신 빔포밍 벡터를 생성하는 방법을 제안한다. 다중 사용자 MIMO 이동통신 시스템의 성능에 영향을 주는 간섭 신호로는 기지국 간 협조적 전송을 통해 신호를 전송하는 사용자 들 간 간섭 신호 성분 및 협조적 신호 전송에 참여하지 않는 기지국으로부터의 간섭 신호 성분이 있다. 제안하는 기법은 다중 사용자 간 간섭은 블록 대각화 기법(Block Diagonalization; BD)을 활용하여 제거하고, 협조적 신호전송에 참여하지 않는 기지국으로부터의 간섭 신호는 간섭 신호의 통계적 정보를 활용한 최적 결합(Optimal Combining; OC) 기반의 수신 빔포밍 벡터 및 송신 빔포밍 벡터를 생성함으로써 완화 시킨다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 협조적 신호 전송에 참여하지 않는 기지국 간섭 신호의 통계적 정보를 송수신단 빔포밍 벡터를 생성하는데 활용하는 제안 방식의 평균 SINR 측면에서의 성능이득을 기존의 통계적 정보를 활용하지 않거나 수신단에서만 활용하는 방식들과 비교하여 검증한다. 성능평가를 위해 안테나 간 독립적인 채널뿐만 아니라 상관도가 존재하는 채널에서도 실험을 수행하여 제안 방식이 실제 채널에서 사용될 때에 발생할 수 있는 성능열화에 대한 정량적인 수치를 제시며, 또한 제안 방식이 안테나 간 상관도가 존재하는 경우에 강건한 성능을 보임을 검증한다.
허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이러한 잡음 민감성은 검출되는 직선의 개수뿐만이 아니라 검출된 직선의 품질에도 영향을 미칠 수 있다. 즉, 실제 직선에서 벗어난 직선이 검출되거나 하나의 실제 직선에 대해 여러 개의 직선이 검출되는 등의 직선 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 직선 왜곡은 잡음 이외에도 허프 공간의 설정, 특히 각 해상도의 설정에 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 기존의 허프 변환에서 발생하는 이러한 직선 왜곡을 분석하고, 잡음 민감성을 줄이기 위해 제안된 경계선 강도 허프 변환(Edge Strength Hough Transform, ESHT)에서 이러한 왜곡이 적게 발생함을 보인다. 하지만 허프 공간의 크기는 허프 변환 이전에 정해지므로, 정해진 허프 공간에 대해 왜곡의 발생이 최소가 되도록 하는 방법을 제시한다. 또한 경계선 강도 허프 변환의 경계선 확장과 강도 설정 과정을 통해 경계선 강도 허프 변환에서만 발생할 수 있는 직선 왜곡을 분석하고 이를 해결하는 방법을 제시한다. 실험 결과에서는 제시한 방법이 직선의 왜곡이 감소하는 것을 확인하였다.
Kim, Hyunbin;Kim, Mingyu;Park, Yonggun;Yang, Sang-Yun;Chung, Hyunwoo;Kwon, Ohkyung;Yeo, Hwanmyeong
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제47권2호
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pp.229-238
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2019
목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.
한국노년학회 창립 31주년과 한국언론학회 창립 50주년을 기념하기 위하여 한국노년학 창간호에서 2009년 제2권 제2호까지 게재된 커뮤니케이션 관련 연구 동향을 고찰하였다. 연구방법은 내용분석을 바탕으로 한 메타분석을 적용하였다. 키워드 검색기법을 사용하여 전체 1046편의 논문 가운에 최종적으로 54편을 추출하여, 게재시기, 연구자, 커뮤니케이션 및 미디어 유형, 연구방법 등을 중심으로 분석하였다. 커뮤니케이션 관련 논문은 1980년대에는 단 1편에 불과했지만, 1990년대 이래로 꾸준히 증가추세에 있다. 연구자들은 대학에 소속된 사회복지 전공자들이 주축이었으며 2인 이내의 소규모 연구가 82%를 넘었다. 커뮤니케이션 유형은 집단커뮤니케이션 유형이 가장 많았으며, 텔레비전, 잡지, 인터넷을 심도 깊게 분석한 매스 커뮤니케이션 연구도 발견되었다. 매스 미디어 중에서는 전통적으로 노인들의 사랑을 받아온 텔레비전이 가장 비중 있게 다뤄졌으며, 신문, 책, 잡지, 라디오, 인터넷도 언급되었다. 중재된 대인커뮤니케이션 미디어에서는 전화가 가족 간 의사소통 척도, 전화상담 등과 접목되면서 의미 있게 연구되었다. 휴대전화나 컴퓨터는 '이용'보다는 '교육'의 관점에서 접근했다. 다른 연령대의 수용자 연구와는 달리 보청기와 같은 중재된 대인커뮤니케이션 미디어가 발견되었다. 연구방법적인 측면에서는 커뮤니케이션학에서와 마찬가지로 양적 연구방법론이 전반적으로 많이 사용되었다. 서베이가 가장 폭넓게 이용되었으며, 내용분석 논문은 모두 미디어 연구에 집중되어 있었다. 향후 노년학과 커뮤니케이션학의 보다 유기적인 조우를 준비하기 위해서는 두 학문 간의 교류와 협력을 증진시킬 필요가 있겠다.
건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간정보 모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 고품질의 3차원 공간정보와 실내공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있으나, 현재 공간정보 데이터가 다양한 형식과 저장구조로 구성되어 관리되고 있어 저비용 고효율의 3차원 공간정보 서비스가 어려운 상황이다. 실제로 활용도 높은 3차원 모델을 구축하기 위한 기술은 관측과 처리에 고액의 비용이 발생하지만, 대부분의 수요처에서는 이러한 고비용의 공간정보 구축에 어려움을 느끼는 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 저비용의 3D 공간정보 모델을 구축하기 위한 효율적인 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 현재의 3D 모델의 구축 방법 중 가장 효율적인 방법으로는 기존에 구축되어 있는 Point Cloud, UAV 관측영상 등의 원시데이터를 활용하여 비용을 절감시키는 방법이 있지만, 이는 관리하는 기관이 분리되어 있고 사용하기 위해 요청하는 절차가 복잡하여 활용에 제한이 있었다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 도로대장 관리 분야를 대상으로 3D 구축에 필요한 기반데이터를 통합하여 연계하고 관리 할 수 있는 통합관리 시스템 개발을 수행하였으며, 다양한 형태의 원시자료를 Point Cloud 형식으로 구성하여 도로대장 관리에 적용할 경우 6개의 주요 관리항목을 효과적 구축 및 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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