현 도로교통법상 도로 이용의 효율성과 교통안전 확보의 목적으로 차로 별 통행 가능 차종을 지정한 제도로써, 2020년 개정안이 현재 시행되고 있다. 독일과 국내의 자동차 1만 대당 교통사고 사망자 수를 비교하였을 때, 독일의 교통사고 사망자는 국내보다 현저히 낮은 수치를 기록하고 있다. 대표적으로 속도의 제한을 두지 않은 독일 아우토반의 사례는 한국의 속도위반법만이 사고율의 경감에 정답이 되지 않는다는 점을 시사한다. 아우토반 고속도로의 킵 라이트 원칙(keep right principle)에 따라 준수되는 지정차로제는 교통사고 감소에 큰 역할을 한다. 이러한 사실을 기반으로 지정차로제 위반 차량의 단속과 준수율 향상을 위한 교통 단속 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo5를 이용하여 차종을 인식하고 OpenCV를 이용하여 차량 번호판과 차선을 인식 및 추출된 데이터를 서버에 저장하여 법규의 위반 여부를 판별하는 지정차로제 단속시스템을 개발한다. 이에 따라 운전자의 제도 인식 및 준수율의 향상을 통한 교통사고율의 감소 효과가 있을 것으로 기대된다.
정보통신기술의 발달로 인하여 데이터의 생산과 처리 속도가 빨라지고 있다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 이용하여 객체를 분류하기 위해, 학습에 필요한 데이터는 인터넷과 공간정보기술의 발달로 인하여 손쉽게 수집할 수 있게 되었다. 공간정보 분야에서도 머신러닝은 영상, 포인트 클라우드 등을 이용하여 객체를 분류 또는 인식하는 것에 적용되고 있다. 본 연구에서는 기 구축된 수치지도 버전 1.0을 활용하여 학습 데이터를 수동으로 구축하는 문제점을 개선하고 영상과 포인트 클라우드를 이용하여 도로, 건물, 식생을 분류하는 기법을 제안하였다. 실험을 통해서 RGB 밴드만을 갖고 있는 실감정사영상을 사용하였을 경우 색상을 뚜렷하게 구분할 수 있는 도로, 건물, 식생의 분류가 가능하였지만 색상이 유사한 경우에는 분류가 잘 되지 않는 한계를 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해 실감정사영상과 정규수치표면모델을 밴드 퓨전한 후 랜덤포레스트와 서포트벡터머신 기법을 적용하였으며 이를 통해 85%이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였다.
차량의 차종 분류는 요금소에서의 요금 징수, 교통 통계의 수집, 교통 예측 등의 다양한 분야에 쓰이고 있다. 대부분의 차종 분류 기준이 직간접적으로 차량의 전장에 그 기능의 일부를 의존하고 있어 신뢰성이 높은 차량의 전장 자동 측정 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 고가의 측정 장비를 대신할 수 있도록 상대적으로 저렴한 레이저 거리계와 이를 회전시켜 측정 대상 차량을 여러 방면으로 측정할 수 있는 회전 구동부를 제작하여 차량의 전장 측정 장치를 구성하였다. 구현된 시스템은 공간상의 한 점과 레이저 거리계 사이의 거리를 구면좌표계 상의 좌표로 나타내며 레이저 거리계의 거리 측정 값과 회전 구동부의 회전량을 이용하여, 구면좌표계 상의 좌표를 얻는다. 얻은 좌표를 이용하여 측정하는 물체의 수평 단면 윤곽선을 얻은 후, 수평 방향 회전각에 대한 변화율을 구하고, 그 부호를 저장한 후, 제곱을 취하여 레이더 타겟 검지에 쓰이는 일정오경보율 쓰레시홀딩 기법을 사용하여 배경과 물체 사이의 경계를 구했다. 구한 경계를 이용하여 삼각비 측량 방법을 통해 차량의 전장을 산출하였고 그 결과가 실제 전장과 크게 다르지 않음을 확인하였다.
최근 스마트 디바이스가 많이 보급되면서 개인 영상 미디어가 다양한 방식으로 생성되어 영상 미디어를 이용한 서비스가 요구되고 있다. 이에 따라 영상 미디어 분석 및 인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어, 영상으로부터 의미 있는 객체를 인지할 수 있게 되었다. 기존의 미디어 온톨로지를 이용한 시스템은 영상의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용하기 때문에 영상에 등장하는 객체를 통해 미디어 분류를 수행할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 미디어 데이터에서 인지되는 객체들을 이용해 해당 영상이 속하는 범주로 자동 분류하기 위해 서술논리 기반(Description Logic) 추론 시스템과 순서에 따라 달라질 수 있는 이벤트 처리를 위한 규칙 기반 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 서술논리 기반 추론 시스템은 영상 미디어에서 인지되는 객체들의 관계를 서술논리로 정의된 행위(Activity) 온톨로지로 표현하고, 실체화 추론을 통해 인지된 객체가 행위로 추론되는 방법에 대해 설명한다. 규칙 기반 추론 시스템은 추론된 행위의 순서에 따른 이벤트를 정의하고 순서 기반 규칙 추론을 이용하여 범주에 알맞은 이벤트로 자동 분류하는 방법에 대하여 설명한다. 제안하는 방법의 타당성을 증명하기 위해 유투브의 영상에 대한 분석을 통해 올바른 범주로 분류된 미디어 데이터를 구성하여 제안하는 시스템의 타당성을 증명하였다.
서비스지향 컴퓨팅 시스템은 시스템의 기능적 단위인 서비스들을 재사용함으로 해서 개발 시간과 노력을 줄이는 특성 때문에 분산 환경이 일반화 되면서 더욱 중요하게 부각되고 있다. 서비스의 재사용은 서비스들 간의 느슨한 결합에 의하여 효과적으로 이루어질 수 있다. 그러나 상속 및 포함 관계와 같은 객체지향 시스템의 강한 연관 관계들은 객체들 간에 강한 결합을 생성한다. 상속 관계와 포함 관계가 없는 컴포넌트 기반의 시스템은 컴포넌트들 간에 느슨한 결합을 생성한다. 그리하여 컴포넌트 인터페이스들에 의해서 제공된 기능을 사용해서 실시간에 서비스지향 시스템의 서비스를 실현한다. 따라서 컴포넌트기반 시스템은 기능적 서비스 단위들을 효율적으로 제공하기 위하여 서비스지향 컴퓨팅 시스템으로 확장될 필요가 있다. 또한, 서비스지향 컴퓨팅 시스템을 지원하는 기존의 방법들은 서비스 계층의 명확한 분류 및 서비스 계층에 따른 명확한 서비스 식별 가이드라인 그리고 서비스 계층 간의 매핑 방법을 제시하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 관점의 서비스와 구현 관점의 서비스를 계층으로 나누어 분류하고 서비스 식별 가이드라인 및 각 계층의 서비스들 간의 매핑을 제안한다. 즉, 우리는 서비스 계층과 다양한 크기의 서비스 식별 방법을 연구하고, 각 계층의 서비스들 간의 매핑 방법을 도출한다. 이를 기반으로 기존 컴포넌트 기반 시스템을 서비스 지향 컴퓨팅 시스템으로 확장할 수 있다.
본 연구에서는 기능성 약용식물로 부가가치가 높은 두릅나무 선발클론을 대상으로 잎, 가시 그리고 동아의 형태적 특정을 조사하고 다변량 분석 방법을 통하여 선발클론 간 유연관계를 분석하였다. 주성분 분석 결과, 제4 주성분까지의 누적 기여율은 76%로 나타났으며, 유집분석 결과 거리 수준 2.0을 기준으로 I그룹은 강원 연곡 등 15클론, II그룹은 경기 여주 등 5클론, III그룹은 봉화와 울릉 클론, IV그룹은 용문과 보성 클론 그리고 V그룹은 신구 클론으로 총 5개 그룹으로 구분되었다.
본 논문에서는 개인의 성향을 추출하기 위한 딥러닝 기반의 SNS 리뷰 분석 방법을 제안한다. 기존의 SNS 리뷰 분석 방법은 대부분이 가장 높은 가중치를 기반으로 처리되기 때문에 여러 관심사에 대한 다양한 의견을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안된 방법은 음식을 대상으로 한 SNS의 리뷰에서 사용자의 개인적인 성향을 추출하기 위한 방법이다. YOLOv3 모델을 사용하여 분류체계를 작성하고, BiLSTM 모델을 통해 감성분석을 수행한 후 집합 알고리즘을 통해 다양한 개인적 성향을 추출한다. 실험 결과, YOLOv3 모델의 경우 Top-1 88.61%, Top-5 90.13%의 성능을 보여주었으며, BiLSTM 모델의 경우 90.99%의 정확도를 보여주었다. 또한, SNS 리뷰 분류에서의 개인 성향에 대한 다양성을 히트맵을 통해 시각화하여 확인하였다. 향후에는 다양한 분야에서의 개인 성향을 추출하여 사용자 맞춤 서비스나 마케팅 등에 활용될 것으로 기대된다.
지적도는 토지의 소재, 지번, 지목, 경계, 면적을 지적법에 근거하여 연속하는 일필지에 의해 구성되어진 공적장부이다. 수년 전까지 지적도는 7개의 일정한 축척을 가진 2차원 평면 종이지도로 관리되어졌다. 최근 컴퓨터 시스템이 발달함으로써 지적도는 한 단계 발전할 수 있는 발판을 마련하였고, 그것의 형태가 래스터 방식에서 벡터 방식으로 전환 된 것이다. 그 결과 벡터화된 지적도는 다양하게 응용될 수 있게 되었다. 따라서 수치지적도는 한국토지정보시스템(KLIS)에 의해 다목적으로 이용될 수 있도록 시스템을 갖추었다. 본 연구에서는 수치지적도와 한국토지정보시스템을 기본으로 지적도상의 토지 이용 현황 표시를 원래의 일필지보다 구체적으로 표시하고자 한다. 필지 단위로 구성되어 있는 지적도를 "지적도의 토지현황표시를 위한 일필지 표현기법 모형 연구"에 의해 새로운 표현 기법을 적용하였다. 지적도면의 기능을 소유권의 위치관계 및 지적법에 명시된 28가지 지목별 토지이용현황의 표현뿐만 아니라 GIS 구축 사업의 기초 자료 등으로도 쓰일 수 있게 하기 위하여 도로, 철도, 구거, 하천 등의 공공용지를 중심으로 각각의 필지와 지목에 대한 일필지 표현 기법을 개발하였다. 특히, 공공용지 중 도로를 대상으로 일필지 표현 기법 개발과 이에 따른 지적도 기능 향상에 대하여 분석하였다.
우리나라 국토교통부는 GSD가 0.5m 급인 위성영상의 촬영이 가능한 CAS 500-1/2 위성과 함께 이를 활용하기 위한 기술을 개발 중에 있다. 이에 본 연구에서는 CAS 500-1/2 위성영상의 활용을 위한 기술로 자동화를 지향하는 공간객체추출 기술을 개발하고자 하였다. 연구 수행을 위해 CAS 500-1/2와 가장 유사할 것으로 예상되는 KOMPSAT-3A 위성영상을 연구에 이용하였으며, 상대방사보정을 통해 공간객체추출의 자동화 가능성을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 상대방사보정에 이용된 참조 영상과 상대방사보정된 영상에서 매개변수 및 임계값을 동일하게 적용하고, 공간객체를 추출하였다. 추출된 공간객체가 참조영상과 상대방사보정된 영상에서 유사한 형태로 추출되는지에 대한 정성적 분석과 분류정확도가 본 연구에서 설정한 목표정확도인 90% 이상을 만족하는지에 대한 정량적 분석을 통해 공간객체추출의 자동화 가능성 여부를 분석하고자 하였다. 그 결과, 참조영상과 상대방사보정된 영상에서 각각 추출한 공간객체가 유사하게 추출되는 것을 확인하였으며, 분류정확도 분석 결과가 모두 목표정확도인 90% 이상을 만족하는 것으로 나타나 상대방사보정을 통해 공간객체추출 시 자동화가 가능할 것으로 판단된다.
디자인된 사물은 형태, 색채, 소재를 통해 그 의미나 이미지를 전달한다. 이 세 가지 요소 중에서 소재는 촉각적·시각적 특성을 함께 지님으로써 디자인 작업에 있어서 좀 더 독특한 영향을 준다. 한국에서는 전통적으로 생활용품의 고안에 있어서 색채나 장식보다 소재 자체의 특성이 더 중요하게 사용되어왔으며 이에 대한 현대적 활용이 탐구되어야할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 한국 전통 생활환경에서 사용된 소재를 수집하고, 그 표면에 나타난 질감적 특성에 의해 이를 체계적으로 분류하려는 것이다. 이 연구를 위해 민속촌 둥의 현장조사와 더불어 문헌고찰을 통해 한국 전통소재가 표현된 사진들을 수집하였다. 수집 대상은 전통건축 및 실내, 가구, 의복 및 직물소재, 예술 및 공예품, 생활용품 등 생활의 각 분야가 모두 포함되도록 하였다. 수집된 소재의 총 사례 수는 543개였으며 이는 금속재, 토재, 석재, 지재, 목재, 초재, 섬유재 둥 7가지로 나눌 수 있었다. 각 소재들의 사례 수는 금속재가 59개, 토재 115개, 석재 62개, 지재 73개, 목재 80개, 초재 47개, 섬유재 97개, 기타 10개였다. 각 소재들은 표면의 질감적 특성에 의해 성형방법과 표면장식으로 나누어 정리 되었다. 본 연구를 통해 한국에서 전통적으로 사용되어온 각 소재들은 그 성형방법과 표면장식이 다양하고 독특함을 알 수 있었다. 또한 각 소재별로 개발된 가공방법들에 의한 다양한 질감은 오늘날의 디자이너들에게도 풍부한 정보와 아이디어를 제공할 수 있을 것으로 전망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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