Journal of Information Technology Applications and Management
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제14권3호
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pp.49-77
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2007
Role-based access control (RBAC) models are recently receiving considerable attention as a generalized approach to access control. In line with the increase in applications that deal with spatial data. an advanced RBAC model whose entities and constraints depend on the characteristics of spatial data is required. Even if some approaches have been proposed for geographic information systems. most studies focus on the location of users instead of the characteristics of spatial data. In this paper. we extend the traditional RBAC model in order to deal with the characteristics of spatial data and propose new spatial constraints. We use the object-oriented modeling based on open GIS consortium geometric model to formalize spatial objects and spatial relations such as hierarchy relation and topology relation. As a result of the formalization for spatial relations. we present spatial constraints classified according to the characteristics of each relation. We demonstrate our extended-RBAC model called OOGIS-RBAC and spatial constraints through case studies. Finally. we compare our OOGIS-RBAC model and the DAC model in the management of access control to prove the efficiency of our model.
GIS을 활용하는 다양한 응용분야에서 공간데이터베이스의 상세한 정도(추상화 수준)는 그 목적에 따라 달라진다. 추상화 수준이 달라지면 공간자료의 기하학적인 단순화뿐 아니라, 객체(인스턴스), 공간 및 속성 자료, 위상관계, 의미관계 등이 변화되거나 유지되어야 한다. 이와 관련하여 본 연구에서는 원시 공간데이터베이스를 추상화하여 목표데이터베이스를 생성하는 방법을 제시하였다. 공간데이터베이스를 추상화하는 연산자를 재정의하고, 어떤 객체에 어떤 연산자들을 어떤 순서로 적용하여야 하는지에 대한 기준을 제시하고, 이 기준에 따라 워크플로우를 제시하였으며, 프로토타입시스템을 개발하여 타당성을 검토했다.
국토교통부 공간정보 오픈플랫폼으로 인해 3차원 공간정보자료에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 3차원 공간정보자료 중 텍스쳐 자료를 효율적으로 관리 및 저장에 관한 것으로, 다방향 항공 카메라 및 수직 항공 카메라에 의해 획득된 원시영상을 이용하여 항공삼각측량 및 3차원 저작을 통해 제작된 3차원 공간자료를 추출하고, 이 자료로부터 해당 텍스쳐 자료를 최적 저장 공간에 정렬 및 배치하여 단일 텍스쳐 자료를 생성하는 방안을 연구하고 관련 기법을 개발하였다. 실험 결과, 기존 방안인 단일 파일 저장 방식에 비해 최대 1/8배에 상응하는 용량 축소 효과가 있었으며, 다중 파일 저장 방식과 비교하였을 때 파일 관리 효율성을 증진시킬 수 있음을 최종 확인하였다. 본 연구 성과는 다수의 3차원 공간정보자료를 효율적으로 관리하기 위한 초석이 될 것으로 판단되며, 향후 알고리즘의 개선 및 추가 연구를 통해 활용 방안이 증대될 것으로 사료된다.
최근 들어 건축과 IT 기술이 발전함에 따라서 대규모의 복잡한 3차윈 공간이 증가하고 있고, 사람들 또한 이러한 공간에서 생활하는 시간이 늘어나고 있는 추세이다. 이에 따라 복잡한 3차원 공간 내에서 유사시를 대비한 또는 편의 정보를 제공하기 위한 서비스가 필요하게 되었고, 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 공간에서의 효율적인 위상학적 관계성 파악이 기본적으로 뒷받침이 되어야 한다. 공간의 관계성 파악은 위상학적 관계를 저장하고 표현하는 각각의 데이터 모델에 따라 그 방법과 효율성이 달라진다. 위상학적 관계성 저장과 표현에 있어서 가장 널리 사용되어 왔던 데이터 모델은 B-rep 기반의 데이터 모델이고, 2000년대 초반에 들어서는 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델에 관한 연구가 많이 진행되었다. 본 연구에서는 데이터 저장 용량 및 공간질의에 대하여 두 데이터 모델의 효율성을 검증한다. 효율성은 데이터의 저장용량, 인접성 및 연결성 질의 응답속도를 기준으로 하여 수행한다. 효율성 검증의 결과로써 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델이 3차원 공간질의에 있어서 B-rep 기반 데이터 모델 보다 효율성이 높음을 제시한다.
본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)로 촬영한 이미지를 활용하여 수치지도 지형지물 표준 코드에서 정의하고 있는 건물 8종에 대하여 딥러닝 기반의 객체 탐지 분석을 수행하였다. UAV로 촬영한 이미지 509매에 대하여 이미지 라벨링을 하였고 YOLO (You Only Look Once) v5 모델을 적용하여 학습 및 추론을 진행하였다. 실험 및 분석은 오픈소스 기반의 분석 플랫폼과 알고리즘을 적용하여 데이터를 분석하였으며 분석결과 88%~98%의 예측 확률로 건물 객체를 탐지하였다. 또한 학습데이터의 구축 및 반복 학습의 과정에서 건물 객체 탐지의 높은 정확도를 위해 필요한 학습 방식 및 모델 구축방식을 분석하였고, 학습한 모델을 다른 영상자료에 적용하는 방안을 모색하였다. 본 연구를 통해 고효율 심층 신경망과 공간정보데이터가 융합하는 모델을 제안하며 공간정보데이터와 딥러닝 기술의 융합은 향후 공간정보데이터 구축의 효율성, 분석 및 예측의 정확도 향상에 많은 도움을 제공할 것이다.
본 논문에서는 실내 근거리 무선 통신에 적합하고 대역폭 효율을 향상시키는 공간 변조(spatial modulation) 다중 안테나 시스템을 제안한다. 기존의 공간 변조 다중 안테나 시스템은 다중 송신 안테나 중 하나의 안테나를 사용하여 채널 간에 간섭을 피할 수 있어서 다중 경로가 많은 실내 환경에서 적합하다. 그러나 심벌 전송 구간마다 한 개의 안테나만을 선택하여 전송하므로 다중 안테나의 최대 부호 이득을 얻을 수 없다. 이를 극복하기 위하여 시공간블록부호화 방식을 적용한 공간 변조 다중 안테나 시스템은 두 개의 안테나를 사용하여 수신 성능을 향상시키지만 대역폭 효율이 향상되지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 골든 부호(Golden code)를 적용한 공간 변조를 제안하여 공간 변조 다중 안테나 시스템의 수신 성능과 대역폭 효율을 개선한다. 그리고 컴퓨터 모의실험을 통하여 기존 시스템과 제안하는 시스템의 성능을 비교 평가한다.
본 연구는 그림책 속 그림 디자인에 기초한 것으로, 그림책 속 일러스트레이션의 공간 표현은 매우 중요한 객관성을 담고 있다. 그림속의 다양한 텍스트, 그림, 여백 등은 작업자의 다양한 편집기술과 합리적 요소를 가지고 있어야 공간배치가 원활히 이루어진다. 본 논문은 여러 그림 사례와 고전적인 그림책에 대한 연구를 분석하여 그림책 속 디자인의 공간 표현의 특징을 도출하였다. 첫째 그림과 텍스트의 융합, 즉 그림과 텍스트 모두 화면의 요소로서 함께 공간 정보를 전달한다는 점이다. 둘째 그림책 속 공간 디자인의 일관성 특징으로, 책을 열람할 때 이야기와 내용을 부드럽게 연결시켜야 한다. 셋째 공간 표현 시 창작자가 필요에 따라 추상적 공간 표현과 구상적 공간 표현 중에서 서로 장단점을 활용하여야 한다는 점이다. 넷째는 그림책 공간 표현의 상징적 특징으로, 기호학 원리에 따라 그림책의 공간 표현에 많은 상징적 표현 수법이 적용됨을 알 수 있으며 이는 그림책 열람의 인지적 효율을 크게 향상시킨다. 다섯째 특징은 우수한 그림책의 공간 표현은 재미있는 요소가 뛰어나며 디자인 수단이 풍부하고 화면 내용과 화면 형식을 독자들에게 재미나게 전달한다는 점이다. 본 연구는 그림책 디자인에 있어서 디자이너와 아티스트가 이 같은 주어진 공간프레임 안에서 창작을 이끌어내야 하며 이러한 공간프레임은 그림책창작의 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 뿐 아니라, 시각적으로 독자중심적인 흥미로운 체험을 제공할 수 있을 것이라고 생각된다.
In this paper, we propose a spatial modulation (SM) scheme referred to as complex quadrature SM (CQSM). In contrast to quadrature SM (QSM), CQSM transmits two complex signal constellation symbols on the real and quadrature spatial dimensions at each channel use, increasing the spectral efficiency. To achieve that, signal symbols transmitted at any given time instant are drawn from two different modulation sets. The first modulation set is any of the conventional QAM/PSK alphabets, while the second is a rotated version of it. The optimal rotation angle is obtained through simulations for several modulation schemes and analytically proven for the case of QPSK, where both results coincide. Simulation results showed that CQSM outperformed QSM and generalized SM by approximately 5 dB and 4.5 dB, respectively, for the same transmission rate. Its performance was similar to that of QSM; however, it achieved higher transmission rates. It was additionally shown numerically and analytically that CQSM outperformed QSM for a relatively large number of transmit antennas.
Kim, Kwang-Soo;Kim, Min-Soo;Choi, Hae-Ock;Lee, Jong-Hun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.194-197
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1999
In AVL, GIS analyze the information from the vehicles to provide commercial or other value far user. As spatial analysis functions in GIS make a new valuable information using the vehicle's position and geographic object's location, they perform an important roles to improve the management efficiency of vehicles. Most GIS however are used static data for the spatial analysis, so the research area on AVL used dynamic vehicle location has generated unsuitable result. In this study, we use GPS real time tracking data to perform spatial analysis between moving vehicle and static geographic object. The method proposed in this paper considers the driving direction of vehicle and creates the result which is located in forward of vehicle. In this paper, two spatial analysis functions, near and connectivity, are developed.
This paper addresses the efficient processing of all-farthest-neighbors (AFN) queries in spatial network databases. Given a set of data points P={p1,p2,…,p|p|} in a spatial network, where the distance between two data points p and s, denoted by dist (p,s), is the length of the shortest path between them, an AFN query is defined as follows: find the farthest neighbor ω(p)∈P of each data point p such that dist(p,ω(p)) ≥ dist(p,s) for all s∈P. In this paper, we propose a shared execution algorithm called FAST (for All-Farthest-neighbors Search in spatial neTworks). Extensive experiments on real-world roadmaps confirm the efficiency and scalability of the FAST algorithm, while demonstrating a speedup of up to two orders of magnitude over a conventional solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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