최근 모바일 기기가 발전함에 따라 사용자의 위치 수집 및 분석 방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 사용자의 위치분석 방법 중 궤적 데이터 마이닝은 사용자의 궤적을 바탕으로 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용된다. 궤적 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 사용자의 GPS 궤적을 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 알고리즘은 두 가지의 임계값이 필요하며 해당 임계값들은 사용자가 임의로 설정함으로써 알고리즘의 신뢰도가 떨어지고, 실내에서 머문 지점과 실외에서 머문지점에 대한 구분이 없기 때문에 Stay Point 위치의 모호성이 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 통계적 분석방법을 이용하여 SP를 추출하는 방법을 제안한다. 제안 알고리즘은 가우시안 확률분포를 사용하여 실내와 실외 SP를 각각 추출함으로써 SP 위치의 모호성을 개선하였다. 또한, 사용자가 임의로 설정하는 임계값이 없기 때문에 알고리즘의 신뢰도를 향상시켰다.
Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.
본 논문에서는 라이브러리의 하부 표현 구조에 관계 없이 재사용 라이브러리로 부 터 소프트웨어 부품을 일관성 있게 저장하고 검색할 수 있도록 지원해주는 검책 프레 임워크를 객체지향 기법을 도입하게 제안하였다. 제안한 검색 프레임워크는 일관된 사 용자 인터페이스를 가능하도록 하기 위하여 시각적 영역에서 미리 정의한 간단한 시각 적 오퍼레이션을 통해 라이브러리에 저장한 부품에 대한 정보 객체를 검색할 수 있도 록 하였다. 이는 제안한 4I모델에 의해 가능하다. 또한 새로운 검색 메카니즘이나 분 류기법을 쉽게 추가할 수 있다. 본 논문에서는 객체지향 프레임워크 개발을 위한 4I 모델을 제안하고 이를 구성하는 각각의 구성 요소를 객체로 모델링하고 구현하였다.
스마트 자동차에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 3GPP와 5GAA와 같은 표준기구에서는 스마트 자동차를 위한 자율 주행 자동차를 포함한 커넥티드 카, 자동차 네트워크 인프라에 대한 표준 통신 프로토콜을 제시하고 있다. 하지만 이와 같이, 스마트 자동차 네트워크 환경에는 기존의 유선 통신 네트워크 보다 더욱 위험할 것으로 예상되는 보안 위협 요소들이 존재한다. 대표적으로 스마트 자동차의 주변 장치들이 신분을 위장하여 차량에 대한 위치정보, 개인 정보 등을 탈취할 수 있을 뿐만 아니라, 스마트 자동차 주변의 인프라 요소들이 공모하여 주행중인 자동차를 위험한 상황에 빠뜨려 생명에 위협을 가할 수도 있을 것이다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 속성 기반 권한 위임 관리 기법과 임계치 암호 알고리즘을 사용해 공모 공격으로부터 안전한 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 앞서 예로 제시한 공모 공격으로부터 안전할 수 있음을 의미론적 안전 모델을 사용해서 증명하였다.
This study discusses developing ecological trails and route alignment in mountainous rural area. Through a process of ecological resources survey, ecological trails and route alignment has been established. Mainly, by focusing on ecological resources in rural areas, it was indifferent to their own ecological resource and charm to make it unique strengths. Based on survey the results, Natural ecology resources, there were the climate factor, surface, geological, terrain analysis. Furthermore, ecological resources were researched and analyzed the elements of it, distribution of resources, types, location, semantic analysis. The results are expressed on the map and recorded by taking pictures. Plant ecosystem, there were actual vegetation, land use, flora analysis. Wild animal ecosystem, it was checked and recorded on 1/1,000 map partition the emergence of wild birds, the number of species distributed by foraging guild, the emergence of amphibians, reptile, mammals and insect species. The site is chosen as rural theme village in 2007, base on their own rich ecological and landscape resources. Therefore, we carried out ecological trails and route alignment plan in accordance with analyzed the natural ecological resource and after setting up the basic goal, ecological trail has been composed and planting has done and direction.
최근 이미지 검색은 검색의 정확성을 높이고자 사용자의 요구를 반영하는 적합성 피드백에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이미지 검색 시 나타나는 고수준 개념과 저수준 특징 사이의 의미적 격차를 줄이기 위하여 적합성 피드백에 기반한 영역 기반 이미지 검색의 가중치 기법에 대해서 논의하고 새로운 가중치 기법을 제안한다. 새롭게 제시된 가중치 기법은 한 이미지에 존재하는 영역들의 공간적 위치에 따라 영역의 중요성을 결정한다. 실험 결과는 본 논문에서 제시된 가중치 기법이 평균 재현율에 있어서 크기 백분율 가중치 기법에 비해 약 18%, 역 이미지 빈도수를 적용한 영역 빈도수 가중치 기법에 비해 약 11% 가량 높게 나타나는 것을 보이고 있으며, 검색 시간에 있어서도 영역 빈도수 가중치에 비해 약 1/10인 것을 보이고 있다.
정보의 주요 전달체로서 디지털 이미지는 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 이미지 획득 장비의 대중화와 이미지 편집 소프트웨어의 급속한 발전으로 인해, 최근 몇 년간 디지털 이미지 위조 사건이 잇따라 발생해 이미지의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 사회와 개인에게도 큰 악영향을 미치고 있다. 이미지 복사-붙여넣기 변조(image copy-paste tampering)는 가장 일반적인 유형의 이미지 변조 중 하나이며, 조작이 쉽고 효과적이기 때문에 디지털 이미지 의미 정보 변경에 자주 사용된다. 본 논문에서는 이미지 복사 및 붙여넣기의 변조 탐지 방법을 연구하여 이미지 콘텐츠의 진정성과 무결성을 보호하는 방법이 제안되었다. 딥러닝의 우수한 학습과 분석능력을 감안해 영상처리작업이 남긴 흔적을 활용해 영상 속 원본 영역과 변조된 영역을 구분하는 딥러닝 기반 변조 검출법 2가지가 제안되었다. 또한 실험을 통해 이론적 근거의 합리성, 변조 탐지, 위치 및 분류의 정확성을 검증하였다.
정확한 지리위치 좌표를 나타내는 기준점은 국가의 중요한 자산으로써 전국토의 측량과 기타 측량 사업에 사용되고 있다. 유비쿼터스 기술의 발전으로 위치정보는 우리 생활에서 중요한 역할을 하고 있다. 현재 RFID (Radio-Frequency Identification)와 같은 유비쿼터스 기술을 기준점 관리 시스템에 융합함으로써 관리의 효율성을 제고하기 위해 여러 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 데이터 관점에서 기준점 관리를 위한 호환성과 효율적인 검색에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 온톨로지 기술을 사용하여 기준점 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 데이터 모델링을 구축하고 그의 적용 방안에 초점을 두어 연구한다. 제안된 온톨로지 기반의 검색 시스템은 계층적 검색으로 사용자의 반복된 검색 수행을 줄일 수 있고, 연관 검색으로 검색 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 사용자 인터페이스와 관련된 소스 코드를 수정하지 않고 카테고리와 속성의 항목을 편집할 수 있는 효과적인 검색 시스템 구축 방법을 제안한다.
대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.
신흥유학 성리학을 바탕으로 조영된 조선시대 별서원림인 소쇄원과 중국 송대 성리학 생성기(生成期)에 조영된 창랑정을 비교 고찰하여 원림문화의 조영사상과 구성요소의 의미론적 해석에 관한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소쇄원은 한국 별서원림 중에서도 성리학사상을 오롯이 구현하였으며, 중국 창랑정은 현재까지 잘 보존된 가장 연원이 깊은 중국의 사가원림으로서, 조영 시기는 소쇄원보다 약 500년가량 앞서며 조영자인 소순흠 또한 송대의 사대부로서 창랑정 조영배경에는 성리학이라는 뿌리 깊은 사상이 자리 잡고 있다. 둘째, 소쇄원과 창랑정 두 원림 모두 은일사상(隱逸思想)에 뿌리든 둔 자연친화(自然親和)성향이 두드러진다. 특히 소쇄원은 산림에 입지한 형태로 은일(隱逸) 중에서도 '소은(小隱)'이며 창랑정은 도시에 입지한 '중은(中隱)'으로 해석할 수 있다. 셋째, 소쇄원과 창랑정의 명명(命名)에 상징의미가 배태된 원림요소들을 비교분석하면, 소쇄원은 자연합일(自然合一)된 원림으로서 유불선(儒佛仙)의 다양한 사상들이 습합되어 발전된 중국 송대 성리학 사상이 원림조영에 깊숙이 내재되어 있으며, 현재 창랑정에서 발견할 수 있는 다양한 상징요소들의 의미해석의 밑바탕으로 작용하고 있다. 넷째, 사상적인 변화는 반드시 원림의 형식적 양식이나 요소들에 체현(體現)됨으로 원림요소를 비교분석하였다. 이를 통해 소쇄원은 최대한 자연을 활용함으로써 최소한의 인공을 가미하여 조영된 원림임을 알 수 있다. 즉 자연환경과 인문환경을 결합함으로써 공간의 의미적인 특징을 표출하고자 하였다. 그 대표적인 예로 소쇄원의 대봉대는 조영자의 이상을 표현하는 장소이며, 창랑정은 높은 담장 내에는 원내의 경치가 새롭게 창출되고 속세와의 단절감을 둔 채 재현된 자연을 구축함으로써, 창랑정은 가산 위에서 주변의 가경을 관조하며 삶을 성찰하는 공간으로서의 장소성이 감지된다. 한국과 중국은 같은 문화적 뿌리를 가졌음에도 불구하고 원림의 양식이나 성격에서는 다양한 차이를 드러내고 있다. 이는 사회적, 문화적 배경이 각 민족의 특성과 결합하여 원림을 형성하였고, 상이한 결과를 나타나는 것으로 해석할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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