본 연구는 항공다중센서시스템으로부터 동시에 취득되는 항공영상과 라이다데이터 사이에 존재하는 기하학적 불일치를 제거하는 정합 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 크게 정합요소의 추출, 정합요소간의 상호일치성 수립, 영상외부표정요소의 조정계산으로 구성된다. 정합요소로써 라이다데이터로부터 평면패치와 교면에지를 항공영상으로부터 객체점과 연결에지를 추출한다. 추출된 정합요소를 수평 및 수직요소로 구분하여 상호일치성을 수립한다. 이를 광속조정번에 확률제약조건으로 적용하며 외부표정요소를 정밀하게 조정한다. 제안된 방법을 실측 데이터에 적용한 결과에 따르면 외부표정요소 중에 자세변수에 대한 의미 있는 조정이 이루어졌으며, 조정에 사용된 대상객체에 존재하던 최대 2m 정도의 기하학적 불일치가 조정 후에 약 2cm 정도로 크게 감소된 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 특히 도시지역의 고품질의 3차원 공간정보를 생성하기 위한 데이터 융합에 크게 기여할 것으로 판단된다.
대상 물체의 3차원 모델을 구축하기 위해서는 여러 시점에서 측정된 거리정보 데이타들을 하나의 좌표계로 통합하는 정합(registration) 과정이 필수적이다. 3차원 데이타의 정합을 위해 가장 널리 사용되는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘은 거리정보 데이타 간에 겹치는 영역 또는 일치점 등에 대한 사전 정보가 필요하다. 본 논문에서는 임의의 시점에서 측정된 데이타를 반복적인 방법에 의해 자동으로 정합하는 개선된 ICP 방법이 제안된다. 3차원 데이타가 거리정보 영상으로 맺히는 관계를 나타내는 센서 사영조건(projection constraint), 데이타의 공분산(covariance) 행렬, 교차(cross) 사영 등을 이용하여 정합과정을 자동화하였으며, 유저의 개입이나 3차원 기계 보조 장치 등을 사용하는 별도의 초기값 측정 없이 3차원 모델을 정확하게 구성할 수 있다. 다양한 거리정보 데이타에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 우수한 성능을 확인하였다.
In this paper, we consider curriculum mining as an application of process mining in the domain of education. The basic objective of the curriculum mining is to construct a registration pattern model by using logs of registration data. However, subject registration patterns of students are very unstructured and complicated, called a spaghetti model, because it has a lot of different cases and high diversity of behaviors. In general, it is typically difficult to develop and analyze registration patterns. In the literature, there was an effort to handle this issue by using clustering based on the features of students and behaviors. However, it is not easy to obtain them in general since they are private and qualitative. Therefore, in this paper, we propose a new framework of curriculum mining applying K-means clustering based on subject attributes to solve the problems caused by unstructured process model obtained. Specifically, we divide subject's attribute data into two parts : categorical and numerical data. Categorical attribute has subject name, class classification, and research field, while numerical attribute has ABEEK goal and semester information. In case of categorical attribute, we suggest a method to quantify them by using binarization. The number of clusters used for K-means clustering, we applied Elbow method using R-squared value representing the variance ratio that can be explained by the number of clusters. The performance of the suggested method was verified by using a log of student registration data from an 'A university' in terms of the simplicity and fitness, which are the typical performance measure of obtained process model in process mining.
의료기술의 발전과 함께 의료기관에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 의료 영상의 해석을 위해서는 의사들의 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 특히 영상 정합을 통하여 의료 영상을 원하는 형태로 제공할 필요가 있고, 연속적으로 촬영된 2차원 영상들을 3차원 공간으로 해석하고 가시화 할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 고가의 시스템이 대부분이며 의료기관에서는 고가의 시스템 도입에 따른 예산문제로 인해 사용하기를 꺼려하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경들을 고려하여 공개 그래픽 라이브러리인 VTK(Visualization Tool Kit)를 이용하여 정합된 결과를 3차원을 비롯한 여러 형태로 가시화할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 제안한 시각화 시스템은 3차원 공간에서의 정합된 결과를 다양한 형태로 확인함으로써 단순히 2차원으로만 정합 결과를 표현했을 때 보다 정확한 진단 및 치료에 적용할 수 있으며 기존의 유사한 소프트웨어에 비해 가격 경쟁력도 갖출 것이라 예상된다.
본 연구는 KOMPSAT-3 및 3A호 영상 간 상호좌표등록을 수행할 당시에 두 영상이 보이는 수렴각(convergence angle)의 크기에 따라서 상호좌표등록의 정확도가 어떻게 달라지는지에 대한 분석을 수행하였다. 고해상도 위성영상의 메타데이터에서 제공하는 영상의 좌표정보를 이용하여 영상 정합을 수행하기 위한 탐색영역을 줄일 수 있으므로, 본 연구에서는 좁은 탐색영역에서 정합 신뢰도가 높은 영역기반 정합쌍 추출 기법 중 하나인 상호정보(mutual information) 기법을 활용하였다. 상대적으로 해상도가 낮은 다중분광 영상을 이용하여 초기 상호좌표등록을 수행하여 초기 위치관계를 파악하고, 보다 정밀한 상호좌표등록을 위해 전정색 영상의 관심대상지역을 중심으로 정밀 상호좌표등록을 수행하였다. 대전지역에서 촬영된 16장의 KOMPSAT-3 및 3A호 영상으로 120개의 조합을 구성하여 실험을 수행하였다. 실험결과, 영상 간 수렴각 크기와 상호좌표등록 정확도 사이의 상관계수 값은 0.59를 보였고, 영상 간의 수렴각 크기가 클수록 상호좌표등록 정확도가 떨어지는 경향을 보이는 것을 확인하였다.
The historical study reveals that our ancestors had maintained a system which could produce data on population and households. The main purposes of maintaing the system at that time were taxation and conscription. At the present time, however, there are three major data sources which produce the statistics on pop-ulation and households in Korea : Civil Registration System, Resident Registration System and Popula-tion Census. These three systems are found to have some problems. there are some inherent problems in the regis-tration systems, such as problems in its coverage, accuracies in contents and timeliness in reporting the vital events and publishing the results. The population census has also non- sampling erors, such as errors in coverage, respone and non-response. Apart from the above mentioned problems, there are also conflicting problems arised from having three data sources, We can find some overlapping problems and difficulties in comparative studies. In the future, these problems should be considered for the improvement of the quality of statistics on population and household.
Many organizations implement knowledge management initiates by developing knowledge management systems. This study aims at investigating knowledge sharing behaviors in a knowledge management system and identifying factors affecting such behaviors. To do this, we defined knowledge sharing behaviors in a knowledge management system as registration and view of knowledge at a system. Based on this definition, we established a research model by identifying seven factors affecting both behaviors as independent variables: Learning orientation, Pressure to share knowledge, Top management support, Reward for knowledge sharing, Level of experience in IT, System quality, and Knowledge quality. The 14 hypotheses derived from a research model were tested by a correlation analysis and a multiple regression analysis with data from 165 respondents of the 21 organizations which implemented knowledge management initiatives. As results, both of knowledge registration and knowledge review were strongly affected by the learning-orientedness of an organization. Finally, we discussed results and limitations of this study.
Electronic methods are already used in money transfer and credit cards transactions and electronic money and checks, which can substitute cash and coins, are being discussed. Recently, the Acts of Electronic Draft have been enacted, in order to make the money in the market flow efficiently. Also electronic bill of lading has been adopted for the practical use of international shipments. However, despite of the effort from the academia and practice, investments to stocks, especially in the stock exchange, is not quite perfectly electronic. Japan enacted a relevant act in 2004 which make its stock market totally dematerialized. This writing summarizes some issues in interpretation that arise in the course of operation of the Stock Electronic Registration System at the present time of 6 months after it came into effect and its purpose, by doing so, is to prevent in advance the kind of problems in introducing the similar system to Korea.
본 연구에서는 3차원 지적을 정의하고, 객체선별, 표준화를 통하여 UFID체계 기반의 측량분야 통합 ID 체계를 구축하고자 하였으며, 구축된 통합 ID 체계를 서울시에서 제시하고 있는 객체 ID 체계와 비교검토를 통하여 향후 3차원 지적정보시스템에서의 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구를 통하여 총 41자리로 구성한 UFID기반의 지적공간정보 통합 ID 체계를 개발하였으며, 개발한 통합 ID를 서울시에서 구축한 3차원 지적정보시스템의 객체 ID와 비교 검토한 결과 객체 ID의 경우 위치정보가 제한적이며 타 기관과의 연계가 불가능하였으나, 본 연구에서 제시한 통합 ID는 정확한 위치정보와 정보연계의 유연성 및 활용성을 파악할 수 있었다.
Massive amount of satellite image processing such asglobal/continental-level analysis and monitoring requires automated and speedy georegistration. There could be two major automated approaches: (1) rigid mathematical modeling using sensor model and ephemeris data; (2) heuristic co-registration approach with respect to existing reference image. In case of ETM+, the accuracy of the first approach is known as RMSE 250m, which is far below requested accuracy level for most of satellite image processing. On the other hands, the second approach is to find identical points between new image and reference image and use heuristic regression model for registration. The latter shows better accuracy but has problems with expensive computation. To improve efficiency of the coregistration approach, the author proposed a pre-qualified matching algorithm which is composed of feature extraction with canny operator and area matching algorithm with correlation coefficient. Throughout the pre-qualification approach, the computation time was significantly improved and make the registration accuracy is improved. A prototype was implemented and tested with the proposed algorithm. The performance test of 14 TM/ETM+ images in the U.S. showed: (1) average RMSE error of the approach was 0.47 dependent upon terrain and features; (2) the number average matching points were over 15,000; (3) the time complexity was 12 min per image with 3.2GHz Intel Pentium 4 and 1G Ram.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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