인구이동통계는 사회현상에 대한 공간적 이해와 공간과정의 사회적 영향 파악에 유용한 정보를 제공해줌에도 불구하고 데이터 구조의 복잡성 때문에 자료 서비스와 분석이 제한되어 왔다. 한편 인구이동통계를 탐색하고 시각화하는 효과적인 방법인 유선도 작성(flow mapping)은 아직 상용 GIS 소프트웨어서 완전히 구현되지 못하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 Web GIS를 통한 유선도 제작과 이를 이용한 인구이동통계에 대한 탐색적 공간 분석이 가능함으로 보여주는 것이다. 데이터베이스, GIS, 지도학적 관점에서 인구이동통계의 특성을 고찰하였고, 이를 바탕으로 O-D 구조의 인구이동통계를 유선도 제작에 적합한 공간데이터로 변환하였다. 인구이동통계에 적합하도록 Web GIS의 사용자 인터페이스를 전문화하였고, 지도화의 시간, 공간 및 속성 범위의 설정을 통한 탐색적 시각화가 가능하도록 구성하였다.
본 논문에서는 토지피복도에서 공간구조를 검출하고 시계열 공간구조 변화를 검출하는 시스템을 제안한다. 서로 다른 시간의 토지피복도에서 패치를 검출하고 패치의 측정요소를 계산하여 공간구조 패턴을 분석한다. 검출된 시계열 패치에 대해 패치 매핑을 이용하여 유지, 생성, 소멸, 분할, 병합, 혼합적 변환 등의 변화 유형을 결정한다. 또한, 시계열 토지피복도의 패치 기반 공간구조 패턴을 이진으로 저장하여 변화를 추출하였다. 본 논문에서는 제안하는 토지피복도 공간구조 변화검출 시스템을 통해 해당 지역(도시)의 난개발 현상을 진단하고, 향후 도시공간구조의 재구축을 위한 계획수립에 근거 자료로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
본 논문에서는 STTC 부호의 BER 성능을 향상시키기 위하여 MHD 매핑법을 응용한 STTC 부호의 성능을 평가하였다. 유감스럽게도, STTC 부호의 트렐리스 구조는 일반적으로 TCM 부호나 MTCM 부호와 다르기 때문에 기존의 MHD 매핑을 그대로 적용할 수 없다. 따라서, STTC 부호에 MHD 매핑 개념을 응용하기 위해서는 간단한 수정작업이 필요하다. 수정작업의 핵심은 STTC 부호의 트렐리스 가지에 유클리드 거리합에 비례하는 해밍거리를 갖는 정보비트를 할당하는 것이다. 지금까지 조사한 바로는, STTC 부호에 MHD 매핑 개념을 응용하는 연구 결과가 발표된 적이 없었다. MHD 매핑을 응용한 STTC 부호의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 일반적으로 많이 알려진 natural 매핑과 Gray 매핑의 성능을 빠른 레일리 페이딩 채널과 빠른 라이시안 페이딩 채널에서 비교하였다. MHD 매핑의 성능은 빠른 라이시안 페이딩 채널에서 natural 매핑이나 Gray 매핑보다 특히 성능이 우수하였다.
The necessity of an empirical study on how projection mapping videos are evaluated from consumers' point of view has arisen, as they can lead to visual pollution if factors including spatial characteristics around the structure and details of the contents are not taken into consideration. This study aims to evaluate projection mapping videos and elucidate the question on whether evaluation criteria positively influence the satisfaction level or not. Above all, five evaluation criteria including artistry, creativity, identity, immersion and usefulness were deducted and a hypothesis from preceding research "each evaluation criteria will positively(+) influence the satisfaction level of projection mapping video" has been established. In order to test the hypothesis, big domestic department stores which screened projection mapping videos were selected and a verification experiment has been conducted with ordinary citizens as subjects. In the result of the experiment, among the five evaluation criteria, artistry, creativity, and usefulness were chosen, while identity and immersion were dismissed. The result verifies that if useful information is provided in forms of interesting contents produced with distinctive ideas and creative methods, it will satisfy the consumers as attractive public design.
A simulation study was conducted to evaluate a fine-mapping method exploiting population-wide linkage disequilibrium. Data were simulated according to the pedigree structure based on a large paternal half-sib family population with a total of 1,034 or 2,068 progeny. Twenty autosomes of 100 cM were generated with 5 cM or 1 cM marker intervals for all founder individuals in the pedigree, and marker alleles and a number of quantitative trait loci (QTL) explaining a total of 70% phenotypic variance were generated and randomly assigned across the whole chromosomes, assuming linkage equilibrium between the markers. The founder chromosomes were then descended through the pedigree to the current offspring generation, including recombinants that were generated by recombination between adjacent markers. Power to detect QTL was high for the QTL with at least moderate size, which was more pronounced with larger sample size and denser marker map. However, sample size contributed much more significantly to power to detect QTL than map density to the precise estimate of QTL position. No QTL was detected on the test chromosomes in which QTL was not assigned, which did not allow detection of false positive QTL. For the multiple QTL that were closely located, the estimates of the QTL positions were biased, except when the QTL were located on the right marker positions. Our fine mapping simulation results indicate that construction of dense maps and large sample size is needed to increase power to detect QTL and mapping precision for QTL position.
본 연구에서는 BIM과 GIS간 공간정보 상호 운용성을 위해 BIM과 GIS의 대표적인 중립 모델인 IFC와 CityGML간의 상호 운용성을 위한 속성 정보 맵핑을 위한 규칙 정의 메타 데이터를 제안하고 구현 한다. 이를 위해 IFC와 CityGML의 맵핑을 위한 구조를 분석하고 이를 바탕으로 BIM과 GIS간 정보 상호 운용성을 위한 속성 정보 맵핑을 위한 메타 데이터를 제안한다. 메타 데이터는 BIM 모델과 GIS 모델 간의 연결을 위한 연결 정보, 관점 별 맵핑 규칙, 맵핑 규칙을 정의한 연산자와 속성 정의로 구성된다. 이 구조를 설계하고 XML로 표현하였으며, 이를 이용해 속성 정보를 자동 맵핑하는 시스템을 구현하였다.
현시대의 사회적 환경은 디지털화되고 있으며, 미디어의 발전으로 대중들은 아날로그보다 디지털에 익숙해지고 있다. 그러한 사회 구조 속에서 대두되고 있는 미디어아트는 다양한 작업방식 중에서 프로젝션 매핑방식이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 'Cloned Me' 작품을 바탕으로 프로젝션 매핑 작품 구현 과정에 대해 논하고자 한다. 음악을 가시화한 영상 콘텐츠를 제작하고 철 구조물 위에 프로젝션 매핑으로 영상 콘텐츠를 투사하는 방식으로 작품이 구현된다. 스토리를 담은 오브제를 제작하고 그 위에 프로젝션 매핑 방식으로 영상 콘텐츠를 투사함으로써 기존의 미디어 파사드와 차별성을 가진다. 오브제와 콘텐츠 사이를 연결하는 스토리와 구성이 존재하고 상호보완적 수정이 용이하다는 것이 장점이다. 프로젝션이 투사되는 면이 사각형의 고정된 프레임에서 벗어나 독특한 구조를 이룬다. 복제가 가능한 디지털 기술이 발전한 현시대의상을 반영해주는 작품이라는 점에서 의의를 지닌다.
본 논문에서는 지리정보데이타베이스 구축과정에서 자원이 많이 소요되는 벡터화 작업을 최소화하면서도 센서스지도제작 업무를 효과적으로 지원할 수 있는 데이타베이스 구조에 대해 연구하였다. 센서스지도의 기본이 되는 전국지형도를 스캐닝하여 래스터자료형태로 저장하고 센서스작업을 위해 필요한 조사고경계 등의 일부자료 항목에 대해서만 벡터형태로 변환하여 이를 문자형태의 각종 관리정보와 결합시킴으로써 지도의 제작 및 검색시 필요한 요소들을 추출.결합할 수 있는 구조로 데이타베이스를 설계하였다. 센서스용 기본지도들은 데이타베이스내부에서 논리적으로 한장의 커다란 연속지도(Continuous Map)로 구성할 수 있도록 타일(Tile) 형식의 저장 구조를 갖게 하였고, 이미지자료와 벡타자료 그리고 이와 관련된 문자 속성정보들의 연결 미 통합을 위해 다중계?(Multi-Layer)구조를 갖게 하였다. 또한 축척이 상이한 지도의 종류에 따라 서로 다른 계층구조를 가지면서 물리적으로 분리된 데이타베이스 구조를 갖도록 하였으며 이들간의 연결을 위해서는 소축적 데이타베이스가 대축척 데이타베이스의 색인(Inedex)데이타베이스 역할을 하도록 설계하였기 때문에 사용자 관점에서는 전체가 하나로 통합될 수 있게 하였다. 상기 방법에 의하여 센서스매핑시스템을 구축할 경우, 예산, 인력 및 비용 측면에서 괄목할 만한 기대효과를 예측할 수 있었으며, 활용면에서도 고품질의 실용적인 지도제작이 가능한 것으로 나타나, 향후 본 시스템이 실제 구축되면 각종 통계조사는 물론, 통계자료를 이용하는 각 기관 및 개인에게 다양한 정보를 제공할 수 있게 될 것이다.
Inevitable response loss under complex operational conditions significantly affects the integrity and quality of measured data, leading the structural health monitoring (SHM) ineffective. To remedy the impact of data loss, a common way is to transfer the recorded response of available measure point to where the data loss occurred by establishing the response mapping from measured data. However, the current research has yet addressed the structural condition changes afterward and response mapping learning from a small sample. So, this paper proposes a novel data driven structural response reconstruction method based on a sophisticated designed generating adversarial network (UAGAN). Advanced deep learning techniques including U-shaped dense blocks, self-attention and a customized loss function are specialized and embedded in UAGAN to improve the universal and representative features extraction and generalized responses mapping establishment. In numerical validation, UAGAN efficiently and accurately captures the distinguished features of structural response from only 40 training samples of the intact structure. Besides, the established response mapping is universal, which effectively reconstructs responses of the structure suffered up to 10% random stiffness reduction or structural damage. In the experimental validation, UAGAN is trained with ambient response and applied to reconstruct response measured under earthquake. The reconstruction losses of response in the time and frequency domains reached 16% and 17%, that is better than the previous research, demonstrating the leading performance of the sophisticated designed network. In addition, the identified modal parameters from reconstructed and the corresponding true responses are highly consistent indicates that the proposed UAGAN is very potential to be applied to practical civil engineering.
For the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem, a different path results in different SLAM results. Usually, SLAM follows a trail of input data. Active SLAM, which determines where to sense for the next step, can suggest a better path for a better SLAM result during the data acquisition step. In this paper, we will use reinforcement learning to find where to perceive. By assigning entire target area coverage to a goal and uncertainty as a negative reward, the reinforcement learning network finds an optimal path to minimize trajectory uncertainty and maximize map coverage. However, most active SLAM researches are performed in indoor or aerial environments where robots can move in every direction. In the urban environment, vehicles only can move following road structure and traffic rules. Graph structure can efficiently express road environment, considering crossroads and streets as nodes and edges, respectively. In this paper, we propose a novel method to find optimal SLAM path using graph structure and reinforcement learning technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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