GML 데이터는 일반적인 문자, 숫자 형태의 데이터와는 다르게 공간데이터의 특징과 (준) 구조적인XML 데이터의 성격을 동시에 지니고 있어 표준 데이터베이스에서 관리되기 힘들다. XML 저장이 가능한 데이터베이스는 GML 데이터를 효율적으로 저장할 수 있지만, 공간데이터 처리 능력이 부족하고, 공간데이터베이스는 XML 데이터를 저장하기 어렵다. 본 논문에서는 GML. 데이터를 공간데이터베이스에 저장하여 기존의 문제점들을 해결하고자 한다. 이를 위하여 GML 응용스키마로부터 OGC에서 제시한 공간데이터베이스의 스키마로 변환할 수 있는 방법을 제안하고 PostgreSQL/SPE 시스템을 기반으로 프로토타입 시스템을 구현하였다. 그 결과 다양한 기하 모델과 XML문서의 구조 정보를 포함하고 있는 GML 데이터들이 제안된 기법을 통하여 공간 데이터베이스에 저장될 수 있었고 저장된 데이터의 크기는 GML 파일로 존재할 때 보다 현격하게 적은 공간을 차지하였다. 또한 저장된 데이터에 대하여 공간, 비 공간 및 혼합 질의를 수행하여 저장된 GML 데이터들이 빠르게 검색되고 복잡한 질의가 손쉽게 수행될 수 있음을 보였다.
영상의 시각적 특성을 이용하여 영상 데이타베이스를 검색하는 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용자가 직접 작성한 질의 영상에 존재하는 불완전성을 극복하기 위하여, 물체의 정확한 좌표값 대신 물체간의 위치 관계를 비교하는 기법이 많이 사용된다. 본 논문에서는 물체간의 8 방향 위치 관계 정보를 이용하여 영상을 검색하는 시스템을 위한 질의 변환 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상내에 존재하는 물체들간의 위치 관계에 추이성(transitivity)이 존재하는 경우 정보가 중복된다는 사실로부터, 질의에 존재하는 추이성을 모두 제거함으로써 질의 영상을 최소 에지의 그래프로 변환한다. 제안된 알고리즘에 의해 생성된 프라임 에지 그래프는 동일한 위상 관계(topology)를 표현하는 그래프 중 최소 개수의 에지를 가지게 되므로 검색 중의 위치 관계 비교 회수를 최적화 할 수 있다. 실험 결과, 위치 관계의 추이성을 고려하지 않은 기존 알고리즘에 비해 평균 비교 회수를 크게 감소시켜 탐색 모듈의 효율을 향상시킴을 알 수 있다
According to Plato's ontology, we lead our lives by establishing a relationship with others in the society. However in rapidly changing era, our lives was gradually moving towards personal tendency. Even for the relationship with family, not with others. Thus, awareness about owning properties has changed due to the sociocultural factors and increase number of single-person households. So in this study, the considerations for single-person housing were perceived through preceding research, and the elements making spatial boundary of shared housing were drawn to make rational space sharing based on the boundary with others and of the living environment. With overall analysis based on the spatial boundary features of planned shared housing, the plan characteristics according to the spatial boundary of the current shared housing is to be drawn and analyzed. Third, The expressive and structural features of spatial boundary as above appear with mutual flexible connectivity, And the result shows that the modularity was the highest. Among them variable coupling modularity of shows how it is possible to combine efficiently and variously the private and public spaces with regularity of 'space of optimal unit'. This study drew plan characteristics from more detailed space border of shared housing. Therefore, The basic framework of the characteristics spin for the cases that newly emerge later on.
본 논문은 차량기반 멀티센서 측량시스템 데이터를 활용하여 도로 및 주변 건물에 대한 3차원 지적정보를 효과적으로 구축하기 위한 방안을 제시하고자 하였다. 3차원 지적정보의 구축은 기존의 지적정보와 공간정보의 융합을 의미하며 토지정보와 함께 다양한 공간정보를 효율적으로 등록 관리할 수 있는 입체적 토지관리를 의미한다. 기술적으로 GPS/INS 통합기술로 계산한 지형 지물들의 위치정보, 영상 또는 라이다 스캐너에 의한 형상정보 및 속성정보는 건축물 및 지상의 객체가 포함된 3차원 입체 지적정보를 구축하는데 매우 유용하다는 것을 확인 하였다. 결과적으로 3차원 지적정보 구축을 위한 차량기반 멀티센서 측량시스템의 적용으로 토지정보의 과학화 및 고도화를 이룰 수 있을 것이다.
공간 데이터베이스 호스트의 이동성은 어디서나 필요한 공간 데이터에 대한 접근을 가능하게 하지만, 시스템의 특징인 이동성과 이로 인한 네트워크의 불안정성으로 인하여 전통적인 분산 환경에서의 데이터베이스 트랜잭션 처리 방법으로는 처리하기 어려운 단점을 가지고 있다. 특히, 위치 투명성을 제공하는 분산 컴퓨팅 환경과는 달리 이동 컴퓨팅 환경은 위치 의존적인 특성을 가지므로 트랜잭션 처리에 있어서도 분산 트랜잭션에 참여하는 이동 호스트의 이동성을 반영하기 위한 새로운 모델이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 기존 이동 트랜잭션 모델들이 고려하지 않는 이동 호스트의 이동 경로 양식인 지리적 기준으로 트랜잭션을 처리하는 Feature 기반 트랜잭션 처리 모델을 구현한다.
국내산지사면의 토양수분 시공간적 분포상황을 파악하기 위한 토양수분 측정법을 개발하였다. 대상유역을 정밀 측량하여 수치고도모형을 구성한 다음 흐름분배 알고리즘을 적용하였고 역측랑을 통한 대상 유역의 흐름분배 알고리즘의 유의성을 판단하였다. 이를 통한 공간적 변화의 대표성을 최대화하기 위한 장기 모니터링 시스템을 구축하였으며, 토양수분의 정확한 측정을 위해 TDR(Time Domain Reflectometry)을 이용하였다. 측정은 설마천 유역의 범륜사 우측사면에서 수행되었다. 강우사상에 의한 시공간적 토양수분의 변화 자료를 성공적으로 획득하였다. 획득된 토양수분자료는 측정시스템의 효용성과 사면유출의 과정에 대한 물리적인 과정을 나타낸다. 불연속적인 토양수분의 연직분포 양상은 사면 수문과정에서 선행흐름이나 대공극 흐름의 중요성을 의미한다.
본 논문은 단일 영상을 이용하여 초해상도 방법을 수행하기 위해 질감-공간 영역을 분리한 뒤 세부정보를 중심으로 특징을 분류하는 방법을 제안한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도는 세부정보를 개선하기 위한 특징 추정 과정에서의 복잡한 절차와 중복된 특징 정보의 생성으로 인해 초해상도에서 가장 중요한 기준인 품질 저하가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 절차적 복잡성을 줄이고 중복 특징 정보의 생성을 최소화하여 초해상도 결과의 품질을 개선하기 위해 입력 영상을 질감과 공간의 두 채널로 분리하였다. 질감 채널에서는 세부정보 복원을 위해 다중스케일로 변환한 영상에 단계별 skip-connection을 적용한 잔차 블록 구조를 적용하여 특징 정제 과정을 수행함으로써 특징 추출을 개선하였고, 공간 채널에서는 평활화된 형태의 특징을 활용하여 잡음을 제거하고 구조적 특징을 유지하도록 하였다. 제안하는 방법을 이용해 실험한 결과 기존 초해상도 방법대비 PSNR 및 SSIM 성능 평가에서 향상된 결과를 보여 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.
현행법상 28개 지목 중에서 가장 빈번하게 신설 또는 변경되는 지목은 '도로'이다. 타 지목에서와 마찬가지로, 도로의 경계는 관련 설정원칙과 법에 따라 엄격히 확정되고 있다. 그런데 이러한 경계설정기준 중 일부, 즉 지형지물을 이용한 경계설정의 원칙과 법규해석이 혼동되는 경우가 있는데, 이는 주로 도시계획 등 토지이용계획을 구상하는 단계에서 발생한다. 법적규정은 법의 제정취지가 중요한 데, 경계확정 규정의 제정취지를 잘 못 유권 해석함으로 인해 도로경계는 현실상황과 괴리되는 문제점을 발생시킨다. 이를 시급히 보완키 위해 일부 규정의 개정, 보완이 필수적이다. 법률용어인 '절토면'과 '경사면'의 적용이 통일되어야 하고, '구조물'이라는 용어는 '지형 지물'로 개선할 것을 제언한다.
본 논문에서는 공간 명암도 의존 행렬을 이용하여 문서영상의 다양한 블록들을 상세하게 분류해 낼 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 블록분류 방법에서는 먼저 명암도 문서영상을 이진화하여 평활화 기법을 적용함으로써 명암도 영상의 질감특징을 이용하여 분할하는 것보다 신속하게 블록을 분할하고 동시에 그 위치정보도 구할 수 있도록 하였다. 분할된 각 블록들의 공간 명암도 의존 행렬로부터 문서블록들의 7가지 질감특징을 구하고, 이를 정규화한 다음 역전파 신경회로망를 이용하여 문서블록들을 분류하였다. 문서블록들을 큰 문자, 중간 문자, 작은 문자, 표, 그래픽 및 사진 등 여섯 가지 유형으로 상세 분류하였다. 또한 명암도 문서영상의 2차 통계 질감특징을 얻기 위해 공간 명암도 의존 행렬을 구할 때, 기존의 사진과 같은 일반 영상분할에서와는 달리, 문서블록 고유의 특징이 잘 반영되도록 하였다. 즉, 분할된 각 블록을 하나의 마스크로 정하여 수평 한 방향의 공간 명암도 의존 행렬을 구함으로써 고속의 질감특징추출과 상세 블록분류가 가능하도록 하였다.
본 논문은 딥 러닝(deep learning)을 이용하여 입력 영상의 기울어진 정도를 측정하고 수평에 맞게 바로 세우는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 영상 내에서 선분, 평면 등 하위 레벨의 특징들을 추출한 후 이를 이용해 영상의 기울어진 정도를 측정한다. 이러한 방법들은 영상 내에 선이나 평면이 존재하지 않는 경우에는 제대로 동작하지 않는다. 본 논문에서는 대규모 데이터 셋을 통해 영상의 다양한 특징들에 대해 학습 가능한 Convolutional Neural Network (CNN)를 이용하여 인물이나 복잡한 배경으로 구성된 기울어진 영상에 대해서도 강인하게 동작하는 프레임워크를 제시한다. 또한, 네트워크에 가변 공간적 (adaptive spatial) pooling 레이어를 추가하여 영상의 다중 스케일 특징을 동시에 고려할 수 있게 하여 영상의 기울어진 정도를 측정하는 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 다양한 콘텐츠를 포함한 영상의 기울어짐을 높은 정확도로 바로 세울 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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