This qualitative study investigated different interaction patterns in an online discussion. The data was collected from asynchronous discussion occurred in a graduate course. The data analysis methods include inductive analysis and mapping strategy. The results of the study suggest three layers of interaction: response sequences, interaction amongst participants, and concept map of messages. The visualization of response sequences enabled the researcher to discover complex and dynamic interaction patterns amongst participants. The many-to-many communication feature of online discussion does not always enable direct one-on-one interaction between two participants. Rather, one message contributed to multiple threads in the stream of conversation. In terms of interaction amongst participants, the interaction amongst participants, as indicated in the data, the messages also bind each participant and consequently a group(s) of participants together. It appears that the contribution of one message may not only enable a response to one participant, but also connect many participants to each other. The concept map of messages proposes that response sequences and interaction amongst participants can also be viewed between concepts within messages in the discussion. On the surface, the messages posted by individuals are linked by the system in a linear fashion as they are posted. However, the interaction extends to collaborative conversation amongst participants. Ultimately, a conceptual network of interrelated ideas including multiple perspectives is built in asynchronous discussion.
Depth estimation is one of the most complicated and difficult problems to deal with in the light field. In this paper, a compound attention convolutional neural network (CAttNet) is proposed to extract depth maps from light field images. To make more effective use of the sub-aperture images (SAIs) of light field and reduce the redundancy in SAIs, we use a compound attention mechanism to weigh the channel and space of the feature map after extracting the primary features, so it can more efficiently select the required view and the important area within the view. We modified various layers of feature extraction to make it more efficient and useful to extract features without adding parameters. By exploring the characteristics of light field, we increased the network depth and optimized the network structure to reduce the adverse impact of this change. CAttNet can efficiently utilize different SAIs correlations and features to generate a high-quality light field depth map. The experimental results show that CAttNet has advantages in both accuracy and time.
토양오염은 인간의 활동에 의해 만들어진 물질로 인해 발생하고 있으며, 인간뿐만 아니라 모든 생물에게 피해를 주고, 정화비용이 크다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서 정밀한 토양오염분석 활용을 위한 심도별 3차원 토양오염지도 구축을 제시하였다. 이를 위해 연구대상지인 부산광역시 동래구에서 기존 토양오염조사 지점의 최근린분석을 실시하였고, 0.72로 군집되는 경향을 알 수 있었으며, 이는 군집지역 이외에는 오염 값의 정확도가 보다 낮다. 이에 조사지점을 $1km{\times}1km $ 격자의 중심을 조사할 것을 제시하였고 일정한 조사지점으로 균일한 정확도를 나타낼 수 있도록 하였다. 또한, 지표면 및 지하공간에서 토양오염 기준은 5단계로 나눴으며 지표면의 경우 토양 단위 무게 당 오염물질의 양을 IDW 보간법을 이용하여 지도를 구축을 하였다. 지하공간에서의 토양오염분석은 지표면의 오염, 지형을 통한 오염물질의 흐름과 국토지반정보시스템에서 504개의 시추정보로 투수계수, 지하수위를 영향인자로 선정하였으며, 영향인자의 특성을 종합점수로 나눠 0~20점으로 산정하였다. 토층에 특성을 고려한 지표면-지하공간의 심도별 3차원 토양오염지도 구축이 가능하였고, 이후 토양오염의 지반 침투 시 전체적인 침투 분석이 가능할 것으로 판단되었다. 또한, 심도별 영향분석과 지하수 오염에 대한 보다 정확한 예측이 가능할 것으로 판단된다.
Google, NAVER와 같은 대형포털에서 지도 기반의 다양한 서비스를 제공함에 따라, 지역관련 정보를 얻으려는 사용자들의 관심과 요구 또한 증가하고 있다. 하지만, 대형포털의 서비스들은 특정 지역에 대한 상세정보가 충분하지 않고 관련 정보를 획득하는 과정이 반복되는 번거로움이 존재하기 때문에, 사용자가 특정 지역의 관련 정보를 자세하고 종합적이며 손쉽게 획득할 수 있도록 지원하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 지역정보 획득에 유용한 시스템의 구축을 위해, 맵 인터페이스와 지식처리를 활용한 시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 '지역정보 웹 문서 Layer', '고유지역키워드 Layer', '맵 인터페이스 Layer'의 3-Layer로 구성된다. 이 모델을 기반으로 한 지역관련정보 통합검색 시스템은 (l) 특정 지역의 대표 키워드 추출 (2) 관련 웹 페이지 수집 (3) 연관 키워드 집합 추출 및 키워드간의 연관도 계산 (4) 사용자 인터페이스 구축의 4단계 과정을 거쳐 구현한다. 구체적으로 고양시 지역을 대상으로 한 시스템의 구축을 통해 제안한 모델과 유사도 행렬을 이용한 지역정보의 지식처리 알고리즘, 사용자의 검색 편의를 돕는 UI 등의 타당성을 검증하였다. 본 시스템은 단순히 개별 '정보'로 존재하는 지역정보들을 융합하고, 새로운 '지식'을 생산 및 체계화하여 사용자들에게 제공해준다. 이를 통해 사용자는 다양하고 상세한 지역정보를 제공받을 수 있고 관련 정보도 쉽게 얻을 수 있다.
This study has analyzed the scale, location, resource potential and feasibility of offshore wind farm scientifically and systematically based on the national wind map and GIS. For long-term wind power development, this study pursues siting strategy building, selection of target area and deciding development priority as well as the presenting a basis for assessment that are necessary for policy decision making by making theme layers under GIS environment. According to the analysis after organizing technological development by stages, even if only the most suitable sites are developed among the area of offshore wind farm candidates that can be developed under the current technological standard, it has been evaluated as being able to develop about 3 times of the wind power dissemination target until 2012. It is expected that about 5% of territorial water area can be developed in a short-term future while the southern offshore area possessing relatively favorable wind resource than the western offshore has been identified as the most feasible site. While about 23% of territorial water area has been classified as potential area for offshore wind farm development in a long-term future, even Jeju Island and offshore of Ulsan possessing excellent wind resource have been analyzed as feasible sites. The feasibility assessment of offshore wind lam development established by this study is expected to assist national strategy building for accomplishing the wind power dissemination target.
지도 영상에 포함된 문자들을 효율적으로 인식하기 위해서는, 문자 영역만을 추 출하여 독립된 계층으로 만드는 전처리 단계가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 칼라 지도 영상의 색 정보를 대화식 클러스터링 기법에 의해 색 별로 분리하고, 문자 영역 을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 대화식 클러스터링 기법은 칼라 영상 중 에서 사용자가 분리하기 원하는 색을 대화식으로 선택하여 각각의 선택된 색을 중심 으로 클러스터를 형성하고 분리한다. 문자를 추출하는 알고리즘은 문자를 표현하는 색만을 추출한 이전 영상을 벡터 데이터화 한 후 각 원시 요소들의 상호 관계를 고려 하여 직선, 원, 문자의 세 계층으로 분류하는 것으로서, 문자와 직선이 중첩되어, 하 나의 연결 요소를 이루고 있을 때에도 효과적으로 문자를 분리할 수 있다. 알고리즘 의 평가를 위해 1:3,000의 지번약도에 대한 실험을 수행하였으며, 선분과 문자가 중 첩되어 있는 경우에도 각각 분리할 수 있음을 확인하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권2호
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pp.65-73
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2014
An overall responding security-centered framework is necessary required for infringement accidents, failures, and cyber threats. On the other hand, the correspondence structures of existing administrative, technical, physical security have weakness in a system responding to complex attacks because each step is performed independently. This study will recognize all internal and external users as a potentially threatening element. To perform connectivity analysis regarding an action, an intelligent convergence security framework and road map is suggested. A suggested convergence security framework was constructed to be independent of an automatic framework, such as the conventional single solution for the priority defense system of APT of the latest attack type, which makes continuous reputational attacks to achieve its goals. This study suggested the next generation convergence security framework to have preemptive responses, possibly against an APT attack, consisting of the following five hierarchical layers: domain security, domain connection, action visibility, action control, and convergence correspondence. In the domain, the connection layer suggests a security instruction and direction in the domains of administrative, physical and technical security. The domain security layer has consistency of status information among the security domain. A visibility layer of an intelligent attack action consists of data gathering, comparison and decision cycle. The action control layer is a layer that controls the visibility action. Finally, the convergence corresponding layer suggests a corresponding system of before and after an APT attack. The administrative security domain had a security design based on organization, rule, process, and paper information. The physical security domain is designed to separate into a control layer and facility according to the threats of the control impossible and control possible. Each domain action executes visible and control steps, and is designed to have flexibility regarding security environmental changes. In this study, the framework to address an APT attack and load map will be used as an infrastructure corresponding to the next generation security.
최근 정보화의 물결이 우리의 일상생활에까지 깊숙이 파고들고 있으며, 생활의 중요한 부분이 되고 있다. 특히 지형공간정보는 국토의 효율적 이용 및 관리, 도시계획 수립, 환경 및 재난관리 등 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있으며 지식정보시대의 필수적인 정보인프라로 자리매김하고 있다. 그러나 현재 국가보유 지도는 수치지도(digital map)화 되어 과거 종이지도보다 선진화된 면은 있으나, 지도의 생명인 정보의 갱신이 지연되거나 지물 지모가 변모됨으로써 최첨단 정보통신시대에 부적합한 정보매체가 되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 기술에 의한 지형공간정보의 구축 가능성을 분석하고 항공 LiDAR 측량을 통해 취득한 데이터를 바탕으로 수치지도의 주요 레이어인 건물, 도로, 등고선 등의 벡터를 추출하여 GIS DB를 구축하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 또한 구축된 데이터는 국토지리정보원에서 발행한 축척 1:1,000 수치지도 및 현지 GPS 측량 성과를 이용하여 정확도 검증을 실시하였으며, 이를 통해 기존 GIS DB 구축 방안과의 비교 분석을 통한 합리적인 DB 구축 방안을 제시하였다.
본 논문은 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 BDM(Bidirectional Disparity Morphing)을 이용하여 중간시점 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 영상은 하나 이상의 계층으로 구성되어 있고 각각의 계층은 유사한 시차값을 갖기 때문에, 블록 단위의 시차 맵을 이용하는 것은 유용하다. 또한 블록 단위의 시차 맵은 시차계산을 위한 영상의 해상도를 줄여 계산량을 크게 감소시킨다. 그러나 서로 다른 계층이 겹쳐진 영역에서는 시차가 급격히 변화하여 정합 오차가 증가하고, 가려짐이 발생할 확률이 높다. 따라서 정합 결과에 따라 블록의 크기를 변화시켜 보다 정밀하게 대응 블록을 검색하여 잘못된 시차 계산을 막고, 아울러 가려진 영역을 검출할 수 있다. 가려진 영역의 시차는 가려짐 패턴을 이용하여 올바른 시차를 지정할 수 있어, 결과적으로 보다 정확한 중간 시점 영상을 생성할 수 있다.
OGC(Open GIS Consortium)는 웹 GIS 환경의 상호 온용을 제공하기 위해, 웹 매핑 테스트 베드를 통한 맵서버와 GML 명세를 정의함으로써 새로운 웹 매핑 기술을 제안하고 있다. 이 환경에서 맵서버는 다양한 데이타 서버들의 지리정보를 GML로 변환하여 클라이언트에게 제공하고, 클라이언트는 전송받은 GML 데이타를 웹 브라우저에 출력한다. 이러한 웹 매핑 테스트베드는 웹 GIS 환경에 분산 저장된 GIS 정보의 발견, 접근, 통합 및 출력 방법은 제공하지만 GIS에서 필수적인 공간연산을 수행하는 방법은 제공하지 않는다. 본 논문은 웹 환경의 다양한 데이타 서버들로부터 중첩되어 전송된 GML 데이타에 대한 공간연산을 수행하는 방법을 제시한다. 이를 위해 W3C에서 XML 문서의 분석을 위해 제시한 DOM과 OGC에서 개방형 GIS 시스템의 구현을 위해 제시한 OpenGIS 단순 피처(Simple Features) 명세를 기반으로, 웹 GIS 환경에서 GML 데이타에 대한 공간연산을 지원하는 GDOM(Geographic Document Object Model)을 설계하고 구현한다. 그리고 웹 매핑 테스트베드 환경에서 클라이언트가 GDOM을 이용하여 공간연산을 수행하는 과정 및 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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