지자체에서는 효율적인 업무수행과 복잡한 도시시설물의 효과적인 관리를 위하여 GIS DB를 구축하고, 이를 이용한 지하시설물관리시스템, 도로시설물관리시스템 등의 응용시스템을 개발 활용하고 있다. 그러나 시설물관리시스템은 업무에 요구되는 기능은 제공하고 있으나, GIS DB의 유지관리를 위한 기능을 제공하지 않고 있다. 도시시설물 GIS DB는 GIS 전문기술자에 의하여 실측과 현장조사를 통하여 기본적인 도형 빛 속성정보를 수집하고 구조화편집 등의 복잡한 과정을 거쳐 구축이 되어짐으로 GIS의 경험이 부족한 시설물관리시스템을 운영하는 실무 사용자가 직접 GIS DB를 유지관리를 수행할 경우 GIS DB의 최신성과 신뢰성이 저하될 우려가 있다. 따라서 시설물관리시스템을 운영하는 실무 사용자가 손쉽게 GIS DB를 유지관리할 수 있는 기능이 제공되어야 한다. 본 연구에서는 원주시의 도로시설물을 대상으로 LBS개념을 도입한 DB 구축방안과 GIS DB의 유지관리 방법론을 적용하여 도로시설물 DB를 구축하고 시설물관리시스템을 운영하는 실무 사용자가 GIS DB를 유지관리할 수 있도록 응용시스템을 개발하였다.
유비쿼터스 시대의 도래에 따른 서비스의 고급화는 다양한 형태의 사용자 단말기의 개발을 유도하였으며, 이러한 사용자 단말기의 변화는 다양한 형태의 인간친화형 사용자 인터페이스의 개발로 이어지게 되었다. 이러한 다양한 형태의 인간친화형 사용자 인터페이스 중, 인간의 뇌를 활용한 사용자 인터페이스, 즉, BCI에 관한 연구가 최근 산발적으로 다양하게 진행되고 있다. 현재 진행되어지고 있는 다양한 형태의 BCI 관련 연구들은, 연구 초기 수준을 극복하지 못하는 실정이며, 이러한 연구개발의 지체 이유로는 체계적인 연구가 진행되어지지 않고 있다는 점을 들 수 있다. 대부분의 HCI 또는 BCI 관련 연구들은 생체신호를 수집하여 신호처리 과정을 거치게 되며, 이때 중요한 연구요소중의 하나로 DB구축 분야를 들 수 있다. 하지만 현재 진행되고 있는 대부분의 BCI 관련 연구의 경우 DB구축부터 시작한 체계적인 연구가 이루어지고 있지 않는 실정이다. 뇌파를 제외한 다른 생체신호, 즉 오감자극을 활용한 HCI 연구와는 달리, 뇌파 DB의 경우 피험자를 제외한 다른 연구 관련자들은 현재 피험자로부터 수집되어지고 있는 DB가 실험에 필요한 적절한 신호인지 구분하기 힘든 실정이다. 또한, 뇌파 신호의 수집 시 연구관련 자들은 피험자에게 정확한 지침을 제시하지 못하고 있는 실정이며 어떠한 방법으로 피험자가 실험에 집중하여야 확연한 패턴을 보이는 차별화 된 뇌파 신호의 생성이 가능한지 명확하게 알려지지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 뇌파를 활용한 BCI구현과 사용자 의지에 따른 활용 시 보다 정확하고 높은 인식률 구현을 하기 위한 기초 연구 방안으로 정확하고 효율적인 뇌파 DB구축 시스템을 제안한다. 또한 현재까지 명확하게 알려지지 않은 효과적인 뇌파생성 방안을 동시에 연구하기 위하여 오감자극을 활용한 뇌파 DB 수집이 가능한 구축 시스템을 구현하며 각 방법에 따라 구축되어진 뇌파의 패턴 분석을 통한 효율적인 뇌파 DB구축 방안을 제안한다.
국내외 학술논문을 서비스하는 국가과학기술정보센터(NDSL) 데이터베이스는 다양한 정보원으로부터 수집된 데이터가 분산적으로 수집, 구축 및 관리되고 있다. 본 연구에서는 분산된 학술논문 DB를 분석하여 논문데이터를 고부가가치화하고 효율적으로 관리할 수 있는 통합 DB 스키마 도출을 위하여 현재 구축되고 관리되는 학술논문 DB 스키마 및 DB 메타데이터를 분석하였다. 또한, 현재 구매하여 보유하고 있는 Web of Science와 SCOPUS 스키마를 활용하여 비교, 분석을 통한 최종 학술정보 데이터 항목을 정하였다. 본 연구를 통하여 구축되고 서비스되는 학술정보 데이터 항목이 논문, 저자, 초록, 기관, 주제, 저널, 참고문헌 7가지로 요약 도출되었으며 구축중인 핵심콘텐츠로 정의하였다. 본 연구를 통하여 통합 DB 스키마가 만들어졌으며, 향후 이 연구 결과는 고품질의 학술논문 통합 DB 컬렉션 구성과 시스템 최적화 설계를 위한 기반 자료로 활용하고자 한다.
본 논문에서는 현재 한국항공우주연구원에서 수신, 저장하고 있는 MODIS 영상자료에 대한 DBMS (DataBase Management System) 구축 및 DB (DataBase) data 입력 S/W 개발 결과에 대해 설명한다. 우선, MODIS 영상자료의 DBMS를 구축하기 위한 DB table를 설계하였고, 이를 근거로 Oracle 9i를 사용하여 MODIS DBMS를 구축하여 운영 중이다. MODIS DBMS에 자동으로 MODIS 영상자료의 DB data들이 입력되도록 하기 위해, 첫 번째로 Visual C++를 사용하여서 MODIS DB table에 대한 DB data를 추출하는 ‘getatt.exe’ S/W를 개발하였고, 두 번째로 Visual Basic의 ADO를 사용하여서 ‘getatt.exe’ S/W로 추출된 DB data를 MODIS DBMS에 입력하는 S/W를 개발을 마무리하였으며, ‘getatt.exe’ S/W와 MODIS DBMS 입력 S/W를 한 개의 S/W로 통합하는 작업이 완료되어, 지금현재 한국항공우주연구원 내에서 정상적으로 MODIS DBMS가 운영 중이다.
정보량이 많은 사진과 같은 화상 정보는 대용량을 갖고 있는 광 디스크에 축적시켜 DB를 구축하고 이는 컴퓨터를 이용해 고속 검색할 수 있다. 사진 DB 구축은 사진의 양, 구 축 목적, 이용 대상, 활용 방법 등에 따라 방법을 달리할 수 있으며 이의 검색 요소에는 촬 영 행위, 촬영 조건, 표제, 주제의 4가지 요소가 있고 그 중 가장 중요시되는 주제 요소에는 감각 정보, 주제 분류, 키워드가 있다.
본 연구에서는 이형 데이터 구조를 가지는 데이터베이스의 통합 운영 가능성을 검토하고 사례 연구를 통한 실제적인 방안을 설계하기 위해서 한국연구재단 토대기초지원사업의 DB 구축 연구성과물과 한국연구재단의 기초학문자료센터 DB 통합 운영 방안을 제시하였다. 토대기초연구지원사업의 성과확산을 위해서는 기초학문자료센터와의 통합 연계가 필수적으로 필요하며, 그 방안으로서 기존에 구축된 DB구축 과제의 DB는 표준 지침을 활용한 XML 데이터베이스화를 필수적으로 진행하되, 향후 구축될 DB구축 과제의 DB는 기초학문자료센터와 연계 시스템을 구성하거나 독립 시스템을 구성하는 방안을 제언하였다.
유비쿼터스 시대의 도래에 따른 서비스의 고급화는 다양한 형태의 사용자 단말기의 개발을 유도 하였으며, 이러한 사용자 단말기의 변화는 다양한 형태의 인간친화형 사용자 인터페이스의 개발로 이어지게 되었다. 이러한 다양한 형태의 인간친화형 사용자 인터페이스 중, 인간의 뇌를 활용한 사용자 인터페이스, 즉 BCI에 관한 연구가 산발적으로 다양하게 진행되고 있다. 현재 진행되어지고 있는 다양한 형태의 BCI관련 연구들은, 연구 초기 수준을 극복하지 못하는 실정이며, 이러한 연구 개발의 지체 이유로는 DB구축부터 시작한 체계적인 연구가 이루어지고 있지 않는 점을 들 수 있다. 또한, 뇌파 신호의 수집 시 효율적인 피험자 지침 관련 연구가 없는 실정이며 기 구현되어진 대부분의 시스템이 로컬시스템 형태로 구성되어져 DB 구축 시 한정적인 피험자 수, 대용량의 뇌파 DB수집 시 한계, 뇌파 DB의 신뢰성이 저하되는 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 VoiceXML을 활용한 온라인 기반의 DB구축 시스템 구현을 제안 하며 신뢰성 및 객관성을 확보 하고자 한다.
본 논문에서는 ETRI 의 음성정보연구센터에서 추진하고 있는 공통 음성 DB 구축을 위한 발성목록의 설계 방법 및 그 내용에 대해 기술한다. 이 공통 음성 DB는 국내의 학계와 연구기관, 산업체에 배포하여 음성기술개발에 활용될 수 있도록 하려는 목적으로 구축되는 대규모의 DB인 만큼, 다양한 활용 분야를 고려하여 설계되었다. 따라서 내용적으로 중립성을 유지하면서도 효율성과 기능성을 고려하여 설계한 것이 이번 발성목록 설계의 특징이라고 할 수 있다. 이번 발성목록은 크게 음성 인식용 DB 와 낭독체 합성용 DB, 대화체 합성용 DB, 그리고 화자 인식용 DB 분야로 나뉘어진다. 이 논문에서는 각 DB 종류별로 발성 목록의 내용과 작성 방법, 그리고 이들을 작성함에 있어서 고려된 사항 등을 기술한다.
건설현장 영상 자동 모니터링을 목적으로 많은 연구자들이 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 높은 성능의 영상분석기술을 개발하기 위해서는 다량의 고품질 학습용 이미지 데이터베이스(Database, DB)를 구축해야 한다. 하지만 기존의 학습 DB 구축 방법은 사람이 건설현장을 직접 방문하여 카메라를 설치하고 각각의 목적에 알맞은 영상을 수집하여 DB를 직접 구축하고 있기 때문에 이에 많은 비용과 시간이 요구된다. 뿐만 아니라 이 같은 사람 의존적인 방식은 건설현장의 다양한 특성을 모두 반영한 DB를 구축하는 것에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 본 연구는 웹 크롤링(Web Crawling) 기법을 활용하여 건설현장 영상분석을 위한 학습 이미지 DB를 자동으로 구축하는 프레임워크를 제안한다. 프레임워크 검증을 위해 건설공종과 건설장비에 대한 학습 DB를 구축하여 영상분석모델을 학습 및 평가하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 건설현장 모니터링을 위한 학습용 이미지 DB를 자동으로 구축할 수 있었을 뿐만 아니라 이를 토대로 개발한 영상분석모델이 건설공종과 건설장비를 성공적으로 분류하는 것을 확인하였다. 결과적으로 기존의 방식보다 학습 DB를 구축하는 데 필요한 시간과 비용을 최소화할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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