LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
Water quality models are scientific tools that simulate and interpret the relationship between physical, chemical and biological reactions to external pollutant loads in water systems. They are actively used as a key technology in environmental water management. With recent advances in computational power, water quality modeling technology has evolved into a coupled three-dimensional modeling of hydrodynamics, water quality, and ecological inputs. However, there is uncertainty in the simulated results due to the increasing model complexity, knowledge gaps in simulating complex aquatic ecosystem, and the distrust of stakeholders due to nontransparent modeling processes. These issues have become difficult obstacles for the practical use of water quality models in the water management decision process. The objectives of this paper were to review the theoretical background, needs, and development status of water quality modeling technology. Additionally, we present the potential future directions of water quality modeling technology as a scientific tool for national environmental water management. The main development directions can be summarized as follows: quantification of parameter sensitivities and model uncertainty, acquisition and use of high frequency and high resolution data based on IoT sensor technology, conjunctive use of mechanistic models and data-driven models, and securing transparency in the water quality modeling process. These advances in the field of water quality modeling warrant joint research with modeling experts, statisticians, and ecologists, combined with active communication between policy makers and stakeholders.
The database design for the management of bridge measurement information is presented in this paper. To express the associated data generated during the whole process of ambient measurement efficiently, requirements analysis for database construction is performed. And to define objects and organize schema conceptual and logical design are performed, which convert data model into logical schema. Finally, physical design is performed using DDL(data defined language). This database is based on the object-relational data modeling approach that has rich expressive power and good reusability in comparison with the traditional entity-relational modeling.
Building Information Modeling(BIM) technology continues to develop and is now being applied to infrastructure facilities. As smart technology based on BIM is applied to the construction industry, the construction of the same data in a common environment is considered to be a very important step in various applications. This study was conducted on methods to establish an open BIM-based airport facility information common data environment. Therefore, this study develops the element technology to establish a common data environment for the integrated management of airport facility information, and aims to standardize data in the common data environment among various technologies and applications. In order to achieve the aim, in this study, the required technologies were derived by examining the common data environment and examining the civil engineering facility field and the case of integrated airport facility management. Through this, standards and development for information standard framework, information requirement level, BIM guidebook, and BIM library were developed in connection with national and higher standards. Through these standards, it is expected that the integrated management of various airport facilities will be efficiently carried out through a standard data platform in the future.
본 연구는 선박 추진시스템 설계를 위한 제품정보관리(Product Data Management, PDM) 시스템의 구현 사례를 소개하였다. 객체 지향 모델링 언어(Unified Modeling Language, UML)를 이용하여 중소형 선박 추진성능 추정 시스템을 설계하였으며, 프로펠러의 3차원 디지털 모크업(Digital Mock-Up, DMU)을 중심으로 제품정보를 구축하였다. 또한 설계 과정에 필요한 모델링 및 시뮬레이션(Modeling & Simulation, M&S) 기술을 PDM 시스템과 통합하기 위한 방안을 제안하고, 추진기 및 축계 설계 검증 모델을 동시에 구현하였다. 시스템 개발에는 Open Scene Graph(OSG) 라이브러리 및 객체 지향 시스템 개발 도구를 사용하였다. 최종적으로는, 설계 검증용 M&S 소프트웨어와 PDM 시스템을 연동한 구현 사례를 보임으로써 추진성능 추진 시스템의 개발환경 구축 방안을 제시하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권1호
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pp.33-45
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2018
This study was initiated to investigate the essential skill factors for system designers in order to build the right information systems. The predicted variables are mathematical modeling skill, verbal modeling skill, general IT knowledge, and general business knowledge. The test was administrated to 43 students majoring in Management Information Systems (MIS) at Hannam University, South Korea. In this study, we used Pearson Correlation Analysis to test the relationships among variables. Overall, our study suggested that there is a strong positive relationship between mathematical and verbal skills and IS modeling ability. A marginal positive relationship between the general IT knowledge and IS modeling ability was also found. Unexpectedly, there was no significant relationship between general business knowledge and IS modeling ability.
It is not possible to exchange parametric information of CAD models based on the current version of STEP (Standard for the Exchange of Product model data). The designer intents are lost during the transfer of CAD models. To resolve this problem, the macro-parametric approach had been proposed. To enable this approach, a set of standard modeling commands has been defined. Errors or missing elements of the standard modeling commands can be discovered by implementing macro-parametric translators. But there is a limit to discover problems only by using translators. This paper proposes a method to verify the standard modeling commands by implementing a geometric modeler. First, each argument of a modeling command is verified. Second, the set of the standard modeling commands is applied to geometric modeling of commercially available product parts. For the geometric modeling, nine test models have been selected.
최근 데이터의 양 자체가 해결해야 할 문제의 일부분이 되는 빅데이터(Big Data) 분석에 대한 수요와 관심이 급증하고 있다. 빅데이터는 기존의 정형 데이터 뿐 아니라 이미지, 동영상, 로그 등 다양한 형태의 비정형 데이터 또한 포함하는 개념으로 사용되고 있으며, 다양한 유형의 데이터 중 특히 정보의 표현 및 전달을 위한 대표적 수단인 텍스트(Text) 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 분석은 일반적으로 문서 수집, 파싱(Parsing) 및 필터링(Filtering), 구조화, 빈도 분석 및 유사도 분석의 순서로 수행되며, 분석의 결과는 워드 클라우드(Word Cloud), 워드 네트워크(Word Network), 토픽 모델링(Topic Modeling), 문서 분류, 감성 분석 등의 형태로 나타나게 된다. 특히 최근 다양한 소셜미디어(Social Media)를 통해 급증하고 있는 텍스트 데이터로부터 주요 토픽을 파악하기 위한 수요가 증가함에 따라, 방대한 양의 비정형 텍스트 문서로부터 주요 토픽을 추출하고 각 토픽별 해당 문서를 묶어서 제공하는 토픽 모델링에 대한 연구 및 적용 사례가 다양한 분야에서 생성되고 있다. 이에 본 논문에서는 텍스트 분석 관련 주요 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 토픽 모델링을 활용하여 다양한 분야의 문제를 해결한 연구 사례를 소개한다.
For modeling skewed semicircular data, we derive new family of the exponential distributions. We extend it to the l-axial exponential distribution by a transformation for modeling any arc of arbitrary length. It is straightforward to generate samples from the f-axial exponential distribution. Asymptotic result reveals two things. The first is that linear exponential distribution can be used to approximate the l-axial exponential distribution. The second is that the l-axial exponential distribution has the asymptotic memoryless property though it doesn't have strict memoryless property. Some trigonometric moments are also derived in closed forms. Maximum likelihood estimation is adopted to estimate model parameters. Some hypotheses tests and confidence intervals are also developed. The Kolmogorov-Smirnov test is adopted for goodness of fit test of the l-axial exponential distribution. We finally obtain a bivariate version of two kinds of the l-axial exponential distributions.
This paper presents a new hybrid data mining technique using error pattern modeling to improve classification accuracy when the data type of a target variable is binary. The proposed method increases prediction accuracy by combining two different supervised learning methods. That is, the algorithm extracts a subset of training cases that are predicted inconsistently by both methods, and models error patterns from the cases. Based on the error pattern model, the Predictions of two different methods are merged to generate final prediction. The proposed method has been tested using practical 10 data sets. The analysis results show that the performance of proposed method is superior to the existing methods such as artificial neural networks and decision tree induction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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