A comprehensive mapping project for agroclimatic zoning in South Korea will end by April 2010, which has required 4 years, a billion won (ca. 0.9 million US dollars) and 22 experts from 7 institutions to complete it. The map database from this project may be categorized into primary, secondary and analytical products. The primary products are called "high definition" digital climate maps (HD-DCMs) and available through the state of the art techniques in geospatial climatology. For example, daily minimum temperature surfaces were prepared by combining the climatic normals (1971-2000 and 1981-2008) of synoptic observations with the simulated thermodynamic nature of cold air by using the raster GIS and microwave temperature profiling which can quantify effects of cold air drainage on local temperature. The spatial resolution of the gridded climate data is 30m for temperature and solar irradiance, and 270m for precipitation. The secondary products are climatic indices produced by statistical analysis of the primary products and includes extremes, sums, and probabilities of climatic events relevant to farming activities at a given grid cell. The analytical products were prepared by driving agronomic models with the HD-DCMs and dates of full bloom, the risk of freezing damage, and the fruit quality are among the examples. Because the spatial resolution of local climate information for agronomic practices exceeds the current weather service scale, HD-DCMs and the value-added products are expected to supplement the insufficient spatial resolution of official climatology. In this lecture, state of the art techniques embedded in the products, how to combine the techniques with the existing geospatial information, and agroclimatic zoning for major crops and fruits in South Korea will be provided.
심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 하므로 장시간의 심전도 신호를 획득할 경우 데이터가 방대해진다. 이러한 신호를 저장 및 전송하기 위해서는 효율적인 신호 압축을 필요로 한다. 본 논문에서는 B-spline 근사화를 이용하여 심전도 신호를 압축하는 방법을 제안한다. B-spline 곡선의 국부적 제어성(local controllability) 특성으로 인하여 원신호를 부분적으로 근사화할 수 있으며, 이를 통하여 방대한 심전도 신호를 압축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 응용수학의 근사이론 및 기하학적 모델링에 널리 사용되고 있는 비균일 B-spline 근사화 기법으로 효율적인 압축 방안을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT-BIH 데이터베이스를 이용하여 실험을 수행하며, 그 결과로부터 제안한 기법을 이용한 B-spline 근사화 압축 방법의 효용성을 입증한다.
건설교통부는 국가지리정보체계구축사업(NGIS)의 일환으로 수치지형도 제작사업을 1998년 말까지 완료할 예정이며, 특히 1:1,000 수치지형도는 지방자치단체의 GIS 기본도로 사용될 예정이다. 그러나 1:1,000 수치지형도에는 많은 지방정부들의 행정업무에 필요한 지적이나 도시계획과 같은 무형의 정보들은 포함되어 있지 않다. GIS사업의 활성화를 위해 지적도의 전산화 작업이 시급한 실정이다. 본 연구는 수치지형도와 지적의 불부합 원인을 분석하고, 정확도가 다른 두 데이타를 일치시키는 GIS의 기술적 방법들을 검토하고 서울시를 예로하여 도시계획관련부서의 지적데이타에 대한 수요를 분석하여 수치지형도와 중첩하여 활용할 수 있는 지적도 도형자료의 구축지침을 제시하였다. 그리고 제작지침 제시를 위해 서울시 중구 황학동, 신당동, 그리고 종로구 승인동 일부지역에 대한 편집지적 데이터를 구축하였다.
오늘날 촬영 상황을 조절할 수 있는 환경, 즉 고정된 촬영각이나 일관된 조도 조건에서는 얼굴인식 기술 수준은 신뢰할 수 있을 정도로 높다. 그러나 복잡한 현실에서의 얼굴 인식은 여전히 어려운 과제이다. SIFT 알고리즘은 촬영각의 변화가 미미할 때에 한하여, 크기와 회전 변화에 무관하게 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 다양하게 촬영각이 변하는 환경에서도 얼굴 인식을 할 수 있는 어파인 불변 지역 서술자를 탐지하는 ASIFT(Affine SIFT)라는 알고리즘을 적용하였다. SIFT 알고리즘을 확장하여 만든 ASIFT 알고리즘은 촬영각 변화에 취약한 단점을 극복하였다. 제안하는 방법에서 ASIFT 알고리즘은 표본 이미지에, SIFT 알고리즘은 검증 이미지에 적용하였다. ASIFT 방법은 어파인 변환을 사용하여 다양한 시각에 따른 영상을 생성할 수 있기 때문에 ASIFT 알고리즘은 저장 영상과 실험 영상의 시각 차이에 따른 문제를 해결할 수 있었다. 실험결과 FERET 데이터를 사용했을 때 제안한 방법은 촬영각의 변화가 큰 경우에 기존의 시프트 알고리즘보다도 높은 인식률을 보여주었다.
측량 기준점은 국민의 재산권 설정과 밀접한 연관이 있는 국가 중요시설물로 국가 또는 지자체에서 관리하고 있다. 따라서 이와 같은 측량 기준점은 측량성과는 물론 데이터베이스 및 표지의 관리에 이르기까지 중요한 국가 자료임에도 그동안 방대한 물량에 따른 인력, 시스템, 관련 제도 등 관리적 측면에서 각종 문제점들이 지속적으로 제기되어 왔다. 현재, 지자체마다 지리정보시스템이 개별적으로 구축 및 운영되고 있으나, 통합, 연계 및 활용 측면에서는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지리정보시스템을 기반으로 한 측량 기준점 관련 정보 제공 및 관리를 위한 관리시스템의 기능 개선 방안과 기준점 이전 경비의 선납부제도 정착방안을 제시하였다. 이를 통해 관리자와 사용자 중심의 One-stop 기준점 관리 통합 시스템 구축의 근간을 마련하고, 기준점 망실 원인자 불명에 따른 기준점 복구비 부과 문제를 해결할 수 있을 것이다.
본 연구는 중소(지방)건설업체의 효율적인 공정관리와 국내 건설 산업의 성과관리를 위한 시스템 구축을 목적으로 한다. 린 건설의 공정관리 프로세스를 탑재한 시스템은 Web 2.0 플랫폼을 기반으로 프로젝트에 참여한 수많은 원도급업체와 협력업체의 클러스터를 생성하여 상호 유기적인 공정관리를 가능하게 할 것이다. 또한 프로젝트 진행 중 발생되는 수많은 데이터를 수집/축적하여 프로젝트가 진행 중이거나 종료 된 후 이를 분석하여 프로젝트의 성과관리에 대한 비교가 가능 할 것이다. 이러한 성과관리 사례들은 차후 실행되는 유사한 프로젝트의 공정계획에도 도움이 될 것이다. 본 연구의 기대효과는 Web을 통한 공정관리로 인해 국내 중소(지방)건설업체가 느끼는 복잡한 공정관리 및 시스템 구축에 따른 부담감을 조금이나마 덜어 줄 것이며, 데이터베이스에 축적되는 방대한 양의 신뢰도 높은 데이터로 보다 정확한 성과관리를 할 것으로 기대된다. 그리고 더 나아가 공정관리뿐만 아니라 설계, 감리, CM 등 폭 넓은 데이터베이스 구축을 통해 건설산업의 경쟁력 향상에도 기여 할 것이다.
Recently, many large organizations have multiple data sources (MDS') distributed over different branches of an interstate company. Local patterns analysis has become an effective strategy for MDS mining in national and international organizations. It consists of mining different datasets in order to obtain frequent patterns, which are forwarded to a centralized place for global pattern analysis. Various synthesizing models [2,3,4,5,6,7,8,26] have been proposed to build global patterns from the forwarded patterns. It is desired that the synthesized rules from such forwarded patterns must closely match with the mono-mining results (i.e., the results that would be obtained if all of the databases are put together and mining has been done). When the pattern is present in the site, but fails to satisfy the minimum support threshold value, it is not allowed to take part in the pattern synthesizing process. Therefore, this process can lose some interesting patterns, which can help the decider to make the right decision. In such situations we propose the application of a probabilistic model in the synthesizing process. An adequate choice for a probabilistic model can improve the quality of patterns that have been discovered. In this paper, we perform a comprehensive study on various probabilistic models that can be applied in the synthesizing process and we choose and improve one of them that works to ameliorate the synthesizing results. Finally, some experiments are presented in public database in order to improve the efficiency of our proposed synthesizing method.
본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 픽셀 그래디언트의 방향 값을 특징으로 하는 OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) 특징을 개발하고 BoF(Bag-of-Feature)와 Random Forest 분류기를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 학습영상에서 추출된 특징 값은 code book 으로 군집화 되고, 각 영상들은 code book을 통해 의미 있는 새로운 차원인 BoF특징으로 변환된다. 이렇게 추출된 BoF특징은 Random Forest 분류기에 적용되고 학습된 분류기에 의해 유사한 특성을 갖는 N개의 클래스별로 분류되게 된다. 질의 영상이 입력되면 동일한 OCS-LBP특징이 추출되고 code book을 통해 BoF특징이 추출된다. 전통적인 내용기반 영상검색과는 다르게, 본 논문에서는 질의 영상에서 추출된 BoF특징이 학습된 Random Forest에 적용되어 가장 유사한 K-근접 이웃 (K-nearest neighbor) 클래스들을 선택하고 선택된 클래스들에 포함된 영상들에 대해서만 질의 영상과의 BoF 유사도 측정을 통해 최종 유사한 영상을 검색하게 된다. 실험결과에서 본 논문에서 제안하는 방법은 빠르고 우수한 검색 성능을 보여 주었다.
본 연구에서는 교통연계성에 따른 각 권역별 네트워크 분석을 수행하여 우리나라의 국토공간 구조상에서 발생하는 지역 간 흐름을 살펴보고 그에 따른 향후 권역별 발전방향을 도출해보고자 한다. 이를 위해 국가교통DB센터에서 제공하는 2010년 전국 고속버스 OD 데이터를 활용하여 전국 단위의 교통 연계성을 먼저 살펴보고, 그 이후, 2010년 승용차 O/D 데이터를 활용하여 강원도, 경상남도, 경상북도, 전라남도, 전라북도, 충청도, 서울특별시 등 총 7개 권역(125개 시군+서울특별시)을 대상으로 네트워크 분석을 통해 권역 내 교통연계성을 살펴보았다. 분석결과, 우리나라는 수도권과 전라권, 경상권을 중심으로 하는 교통연계성이 강하게 나타남과 동시에 각 권역별로 내 외부 연계성이 상이하게 나타났다. 이는 곧 권역마다 차별적인 발전방안이 마련되어야 하는 근거를 시사하며 이에 본 연구에서는 연계성 분석결과와 더불어 대표적인 지역진단지표인 성장잠재력과 결합한 권역별 발전방향을 제시하였다. 본 연구는 국토공간의 균형적 발전과 각 권역별 맞춤형 정책개발 및 발전전략 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 Fuzzy AHP와 IPA 분석을 이용하여 인천광역시 지역물류계획의 주요정책 가중치를 도출하고 현재수준을 포트폴리화 하여 향후 정책방향의 패러다임을 제시하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 전문가와의 Indepth-Interview를 통해 가중치와 현재수준에 대해 가능한 객관적으로 도출할 수 있도록 노력하였다. IPA 분석결과 국제물류거점 조기확충, 광역간선도로망구축, 인천지역교육기관의 전문화 및 특성화는 현상유지 및 지속적인 강화할 필요가 있으며, 지역물류유통단지조성사업, 항만배후수송망 개선, 인천항 항만배후단지 활성화,등은 개선보다는 현재의 수준을 유지할 필요가 있다, 인천시물류정보DB활성화, 화물차전용차로, 전용출입로 도입, 종합물류지원센터 설립 등 은 점진적인 투자나 개선이 필요하다. 물류 R&D사업발굴 및 역량강화, 항공물류전문기업 도입과 네트워크구축사업은 중점적인 예산투입과 관심등 개선이 필요한 것으로 나타났다. 인천시 물류정책이 기반시설이나 항만물류에 전통적으로 중점을 두고 있으며, 앞으로 글로벌 물류거점도시가 되기 위해서는 현재정책을 유지하면서 항공물류전문기업 도입과 물류정보화사업에도 관심을 가져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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