본 논문에서는 대표적인 보급형 장비인 키넥트를 활용하여 실시간으로 사용자 캐릭터의 자세를 제어하고, 상대 캐릭터와 함께 자연스러운 상호작용 동작을 수행하는 실시간 상호작용 애니메이션 시스템을 소개한다. 해당 상호작용 애니메이션 시스템은 실시간으로 두 캐릭터의 상호작용 동작을 연출하는 시스템으로, 사용자는 키넥트를 이용한 자세 입력을 통해 사용자 캐릭터의 동작을 제어하고 상대 캐릭터는 사용자 캐릭터의 동작에 따라 반응하는데 이 반응 동작은 시스템에 의해 자동으로 결정된다. 전처리 과정은 예제 동작 데이터 정보를 사전에 관측 및 분석하여 맵핑 모델을 생성하고, 실시간 처리 과정에서는 사용자의 실시간 입력에 맞는 두 캐릭터의 자세(동작)을 실시간으로 생성 및 보정 후 최종 결과 애니메이션을 화면에 출력한다. 실험 결과를 통해 해당 시스템은 사용자의 입력 동작에 맞추어 상대 캐릭터는 적절한 대응 동작을 수행하고, 화면상의 두 캐릭터가 서로 상호작용 동작을 연출하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기술 및 아이디어는 응용하여 실제 사용자 상호작용 소프트웨어 개발에 적용할 수 있고, 이를 통해 사용자에게 더 나은 몰입감을 제공할 수 있을 것이다.
지하공간통합지도는 지반침하 예방을 목적으로 2015년 4월 구축 기본계획을 수립하고 올해까지 전국 시급 지자체 구축 완료를 앞두고 있다. 지하공간통합지도의 활용을 위해 2018년 9월부터 지하안전영향평가 전문기관 대상의 종이도면 제공, 2019년 5월부터 지하정보 활용시스템을 통한 지자체 담당자 대상의 서비스 등이 이루어지고 있다. 그러나 갱신없이 구축 당시의 정보만으로 활용이 이루어지고 있어 최신성·정확성을 확보하지 못한 상태로 정보의 활용성 및 신뢰성이 떨어지고 있다. 이에 본 연구에서는 지하공간통합지도의 핵심구성요소인 지하구조물(지하철, 지하상가, 지하보도, 지하차도, 지하주차장, 공동구)을 대상으로 「지하안전관리에 관한 특별법」 제42조제2항에 따른 준공도면 제출을 위한 표준 서식을 설계하여 지하공간통합지도 갱신체계 구축의 초석을 다지고자 하였다. 그 결과 3차원 지하구조물 자동갱신을 위한 준공도서 제출 표준을 마련하였으며, 자동가공정보에 대한 위치정확도 검증 결과 직선구간에서는 오차가 발생하지 않았으나 곡선 구간에서는 허용오차 내에서 오차가 발생함을 확인하였다. 표준 서식을 기반으로 자동 갱신된 지하구조물 데이터에 대한 검증을 통해 신뢰성을 확보하고 향후, 지하공간통합지도의 활용성 향상을 도모하고자 한다.
비트코인이 등장한 이후, 다양한 가상자산이 가상자산 거래소의 가상자산 서비스를 통해 활발하게 거래되고 있다. 최근 가상자산거래소에 대한 보안사고가 자주 발생하고 있어 정부는 가상자산 거래소의 정보보호 강화를 위해 Information Security Management System (ISMS) 인증획득을 의무화하고 있으며, 이를 위한 56개 특화항목을 추가로 제정하였다. 본 논문에서는 ISMS와 암호화폐를 이용하는 모든 정보시스템에 대한 요구사항을 담고있는 CryptoCurrency Security Standard (CCSS)의 도메인 중요도를 비교하고 상호매핑을 한 후 그 결과를 분석하여 각 인증제도의 특성을 통찰하였으며, 도출된 개선항목의 중요도 평가를 통해 개선항목에 대한 우선순위를 High, Medium, Low 등 3단계로 분류하여 High Level 4가지 항목에 대한 개선사항들을 도출하였다. 이러한 결과는 가상자산 및 정보시스템 보안에 대한 우선순위를 제공하고 인증항목 개선에 대한 방법 및 체계적인 의사결정을 지원할 수 있을 뿐만 아니라 가상자산서비스에 대한 신뢰성 및 안전성을 제고하여 가상자산 거래 활성화에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
본 논문에서는 재난안전 분야의 연구 현황에 대한 계량정보 분석을 위하여 재난안전 분야 학과 소속의 연구자 논문을 분석하는 방법을 제안한다. 분석 연구 수행을 위하여 국내 대학기관의 방재 및 안전 공학 유형 학과에 소속된 저자들의 연구 논문들을 대상으로 기관식별, 참고문헌 인용 학술지 식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류, 연구자 전공정보, 한국표준산업분류를 매핑하여 실험데이터를 구성 및 활용함으로써 재난안전 분야 학술지와 관련 키워드 검색을 통한 데이터셋 기반의 기존 선행연구들과 차별점을 갖는다. 연구 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 연구자 전공 현황, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황, 학술지 인용 현황 및 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 또한 분석 단위별로 동시출현 네트워크를 생성 및 시각화여 주요 연결 관계를 조망 및 분석하였다. 연구 결과는 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 정보의 식별과 추천에 활용할 예정이며, 향후 종합적이고 상시적인 분석 정보 제공을 위해 분석 범위의 확대와 데이터셋 구축을 위한 정보의 식별 및 분류 프로세스의 자동화가 필요하다.
MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.
외식서비스산업은 지속가능한 세계 식품 소비의 주요 원동력이다. 외식소비행동을 이해함으로써, 식당 관리자들은 수요를 예측하고 소비 전(前)단계에서 음식 낭비를 줄일 수 있다. 본 연구는 식당과 카페의 영향요인과 고객 수 간의 관계를 조사한다. 이러한 요인들은 비와 기온을 포함한 날씨와 관련된 요인들과 시험 기간과 요일을 포함한 학교 관련 요인들이다. 이 네 가지 요인에 기초하여 가능한 조합은 24개였다. 각 평일 조합에 대해서는 3가지 요일을 대표일로 정하였다. 각 주말 조합에 대해서는 1가지 요일을 대표일로 정하였다. 일 년 중 총 48일이 표본으로 추출되었다. 고객 자료는 한국의 한 대학 캠퍼스에 있는 6개의 식당과 카페에서 수집되었다. 고객 수에 대한 각 변수의 상대적 중요도를 결정하기 위해 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)이 사용되었다. 이어 효용 값 (Utility Score)를 표준화하여 고객 수가 최고점에 도달했을 때 최적의 상태를 찾도록 매핑 (Mapping) 하였다. 또한 피어슨 상관 계수(Pearson's Correlation Coefficient)를 사용하여 각 점포의 매출을 비교하였다. 본 연구 결과는 온도와 비의 영향이 고객 수와 상관관계가 있다는 것을 뒷받침하였다. 또한, 고객 수를 예측하는 데 있어서 온도가 비보다 훨씬 더 중요하다는 것이 발견되었다. 본 논문은 식음료 수요를 예측하고 식사 선택을 예측하기 위해 날씨를 사용하는 것의 시사점에 대해 논의하였다.
논문에서는 어닐링 시뮬레이션에 근거한 인공 뉴럴 네트워크를 구축한다. 미세 유동채널의 전기화학적 가공 파라미터와 채널 형태 간의 매핑은 샘플의 학습에 의하여 이루어진다. 스텐리스강 표면에 대한 미세 유동채널의 전기화학적 가공의 깊이와 넓이가 예측되고, 형성된 네트워크 모델을 입증하기 위한 NaNO3 해 내부의 펄스 전원공급기와 함께 유동채널의 실험이 진행된다. 결과적으로, "4-7-2" 구조를 갖는 인공 뉴럴 네트워크에 의한 어닐링 시뮬레이션으로 예측된 채널의 깊이와 넓이는 실험값에 매우 근접한다. 그 오차는 5.3% 미만이다. 예측된 데이터와 실험 데이터는 전기화학적 가공 과정에서의 에칭 규격이 전압 및 전류의 밀도와 매우 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 전압이 5V보다 작을 때에는 채널 내에 "작은 섬"이 형성된다; 반면에 전압이 40V보다 클 때에는 채널의 측면 에칭이 비교적 크고 채널 사이의 "댐"은 사라지게 된다. 전압이 25V일 때 채널의 가공 형태는 최적이 된다.
GPS 반송파를 사용하는 GPS/INS 통합 측위 기술은 서로가 가지는 기술적 한계를 상호 극복하여 그 성능을 최대화 할 수 있어 측량과 항법의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 GPS/INS 통합 측위을 통하여 수 센티미터의 정확도를 확보하기 위해서는 기준국과 이동국 수신기 사이의 간격이 10~20Km 이내로 제한되어야 하는 단점을 가지고 있으며 이는 두 시스템 관측데이터를 통합 처리하더라도 그 정확도는 여전히 GPS 위성궤도 오차, 전리층 영향 그리고 대류권 지연과 같은 기선장에 따른 오차의 영향을 받기 때문이다. 이것은 3대 이상의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량을 추정하여 이동국 관측데이터에서 그 영향을 최소화하여 극복 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다중의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량 결정을 위한 기준국 반송파 미지정수 결정, 칼만필터에 의한 기선장에 따른 오차 추정 그리고 기준국과 이동국의 기하관계에 의한 오차 보간을 통한 보정량 산출 알고리즘 제안하고 실제 관측데이터 처리를 통해 그 성능을 평가 하였다.
최근 도시하천의 환경생태학적 접근이 활발히 진행중에 있으며, 특히 하천의 유지수량 확보가 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 도시하천을 효율적으로 관리하기 위한 방안으로서 하천의 지형태 현장조사 자료와 영상정보를 연계한 수체적 평가기법을 제안하였으며, 갑천을 대상지역으로 선정하여 분석한 결과 다음의 결론을 얻었다. 첫째, 도시하천의 지형태 특성을 조사하기 위해 사주와 초지에 대한 지형측량을 실시하였으며, 수체적 계산에 영향을 주는 수면부에서의 경사특성을 분석한 결과 사주는 0.024, 초지는 0.220로서 초지가 사주에 비해 약 10배 높은 경사특성을 나타내었다. 또한 IKONOS 영상으로부터 사주와 수체에 대한 분광특성과 최소거리법을 이용하여 영상을 분류하였으며, 수체적 계산을 위해 Median 필터를 통한 일반화를 통해 수체적 계산을 위한 사주영역을 효과적으로 추출하는 기법을 제시하였다. 마지막으로 하천내 지형태 조사자료와 영상에서 추출한 사주영역을 GIS 공간분석 기법을 적용하여 도면화하였으며, 영상 촬영시점의 수위를 1m로 가정했을때의 수체적은 $225,258m^3$로서, 사주의 경사특성을 고려하지 않은 수체적($251,599m^3$)에 비해 약 10.5%의 수체적 개선 효과를 얻을 수 있었다.
고해상도 위성의 센서모형화는 도면화와 지형공간정보(Geo-spatial Information System)의 응용을 위해서는 필수적인 단계이다. 영상과 대상물과의 기하학적인 관계를 규정하는 센서모형은 크게 엄밀(rigorous)센서모형화와 간략(approximate)센서모형화의 두 가지로 나눌 수 있다. 엄밀센서모형화는 위성의 실제적인 촬영기하를 고려한 것으로 센서의 내외부적인 특성을 알고 있어야 하는 반면에 간략센서모형화 방법은 영상취득기하의 종합적인 이해나 센서의 내외부적인 특성정보를 필요로 하지 않기 때문에 사진측량 커뮤니티에서 많은 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 3차원 위치결정에 이용되고 있는 엄밀센서모형과 다양한 간략센서모형에 대해 비교연구를 수행하였으며 위성영상의 이용목적에 따른 적합한 모형화 방법을 제안하였다. IKONOS 위성영상을 이용한 사례연구를 통하여 엄밀센서모형과 간략센서모형에 대한 비교연구를 수행하였으며, 수집 가능한 지상기준점에 따른 위치정확도를 평가하였다. 간략센서모형화 방법 중에서 편의보정된 다항식비례모형(bias compensated RFM)이 가장 우수하였으며 개량평행투영모형(modified parallel projection)과 평행-중심투영모형(parallel-perspective model)은 적은 수의 기준점을 이용하여 센서모형화가 가능하였다. 또한 간략센서모형화 방법 중 부등각사상변환(affine transformation)은 고해상도 위성의 수평위치결정과 영상간의 등록에 활용가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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