최근 공간정보 기술은 정확도와 효율성 측면에서 큰 발전을 이루어 왔다. 특히, 항공 레이저 스캐너로부터 획득한 점군집 데이터를 이용하여 3차원 공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 다양한 3차원 공간 데이터 구축에 대한 연구는 국내외의 관심 분야이며, 객체 모델링은 가장 중요한 과정이다. 본 연구의 목적은 건물 모델링의 자동화 알고리즘 개발과 이를 검증할 수 있는 시뮬레이션 데이터의 생성이다. 시뮬레이션 데이터는 건물의 다양성을 고려하여 경사형, 피라미드형, 돔형, 복합 다각형과 같은 여러 복잡한 형태의 지붕으로 구성된 객체이다. 이 논문에서는 면교차점(Model key point) 결정을 통한 자동 건물 모델링을 위하여 지붕면 패치를 기하학적 특징을 기반으로 분할하였다. 실험 결과로부터 분할된 면들은 최적의 수학적 함수에 의해 모델링 되며, 객체를 구성하는 면교차점들을 추출할 수 있었고, 인공지물에 대한 수치도화 제작을 위한3차원 도화가 가능하였다.
Park, Daecheol;Myung, Rohae;Kim, Sang-Hyeob;Jang, Eun-Hye;Park, Byoung-Jun
대한인간공학회지
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제31권6호
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pp.705-713
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2012
Objective: The aim of this study is to predict human visual target search using ACT-R cognitive architecture in real scene images. Background: Human uses both the method of bottom-up and top-down process at the same time using characteristics of image itself and knowledge about images. Modeling of human visual search also needs to include both processes. Method: In this study, visual target object search performance in real scene images was analyzed comparing experimental data and result of ACT-R model. 10 students participated in this experiment and the model was simulated ten times. This experiment was conducted in two conditions, indoor images and outdoor images. The ACT-R model considering the first saccade region through calculating the saliency map and spatial layout was established. Proposed model in this study used the guide of visual search and adopted visual search strategies according to the guide. Results: In the analysis results, no significant difference on performance time between model prediction and empirical data was found. Conclusion: The proposed ACT-R model is able to predict the human visual search process in real scene images using salience map and spatial layout. Application: This study is useful in conducting model-based evaluation in visual search, particularly in real images. Also, this study is able to adopt in diverse image processing program such as helper of the visually impaired.
북서태평양의 $115{\sim}150^{\circ}E,\;20{\sim}52^{\circ}N$ 사이의 해역을 $1/12^{\circ}$ 격자망으로 구성한 광역 조석 모델을 수립, 연안역 수심 조정이 전체 조석 모델 결과에 미치는 영향을 검토하였다. 최소 수심을 10 m에서 35 m까지 5 m 간격으로 증가시키며 계산된 모델의 정확도를 비교한 결과, $M_2,\;S_2,\;K_1$ 진폭의 정확도가 최소 수심이 25m일 경우최소 수심 10 m인 경우와 비교하여 각각 약 42%, 32%, 26% 정도 개선되는 것으로 나타났다. 제주도 주변 해역의 $M_2$ 조석 진폭은 연안역 수심 조정에 따라 약 20cm이상 차이를 나타냈으며 발해만 내에 존재하는 무조점의 위치도 크게 변화하였다. 해저마찰계수 및 최소수심에 따른 평균상대오차(ARE)를 계산해 본 결과 해저마찰계수 0.0015와 최소수심 25 m의 조합이 오차를 최소화 할 수 있는 최적 값으로 확인되었다.
이 연구에서는 다층 서답형 문항을 이용하여 태양계 구조에 대한 학습 발달과정을 개발하고 그 타당성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 Wilson(2005)이 제안한 구인 모델링 방식을 적용하여 '태양계 구성원', '태양계 행성의 크기와 거리의 경향성', '태양계 모델링'을 발달 변인(progress variables)으로 설정하고 각각에 대한 다층 서답형 문항을 개발하여 검사지로 구성하였다. 개발된 문항을 초등학교 5학년 150명을 대상으로 '태양계와 별' 단원 수업의 사전 및 사후에 적용하였다. 평가 결과를 기술하기 위해 각각의 평가 문항에 대한 학생 응답을 범주화 하는 과정을 거쳤으며, 이범주들을 구인별로 5개 수준으로 분류하였다. Rasch 모델의 부분점수 모형을 적용하여 작성된 Wright map을 분석함으로써 학생들의 응답 결과를 기반으로 작성된 학습 발달과정의 수준이 적절한지 검토하였다. 또한, 수업 전후 학생들의 수준 변화를 추적함으로써 학습 발달과정에서 설정한 가설적인 경로의 타당성을 검증하였다. 연구 결과는 다음과 같다: 다층 서답형 문항을 이용한 상향식 연구방법으로 초등학교에 적용할 수 있는 태양계 구조에 대한 경험적 학습 발달과정을 정교하게 설정할 수 있었다. 그리고 학습 발달과정의 구인 타당도가 높게 나타나며 학생들의 발달이 학습 발달과정을 따라 변화하는 것으로 나타났다.
본 연구는 스마트도시 구축과정에서 시민참여 활성화를 위한 연구동향을 파악하고자 한다. 이를 바탕으로 스마트도시에서 시민참여의 역할과 방향을 제시하고 시민참여를 유인할 수 있는 정책적·산업적·학술적·방향성을 제시하는데 있다. 전 세계적으로 급격하게 진행되는 도시화와 도시인구 증가로 교통, 환경, 에너지 등 각종사회 문제가 도시를 중심으로 확산 및 심화되고 있다. 세계 각국은 이런 도시문제 해결 및 지속가능한 발전을 이루기 위해 스마트도시를 도입하고 있다. 최근에는 인프라 확대 등 스마트도시 건설을 위한 기존의 하향식(Top-Down) 도시계획 방식에서 벗어나 시민들이 직·간접적으로 도시건설 과정에 참여 및 상호작용할 수 있는 상향식(Bottom-Up) 방식으로의 접근이 경주되고 있다. 한편, 국내에서도 국가전략관점에서 스마트도시 건설이 추진되고 있지만, 스마트도시에 대한 일반 시민의 인식과 참여는 낮은 것으로 나타나고 있다. 이런 상황을 극복하기 위해 스마트도시의 구축과정에서 시민참여를 촉진하기 위한 연구가 시급한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 스마트도시의 구축과정에서 시민참여를 촉진하기 위한 전략모색을 위해 Scopus DB에서 'Smart City'와 'Participation(Engagement)'가 동시에 포함된 문헌 995건을 수집 후 토픽모델링 기법을 활용하여 관련 연구주제를 유형화하고, 연구동향을 분석하였다. 이를 통해 스마트도시에서 시민참여에 관한 연구방향을 이해하고, 향후 관련 연구에 대한 방향성을 제시하는 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
선체구조는 기본적으로 판부재의 조합으로 이루어져 있으며, 이러한 판부재는 하중분담 능력에 따라서 전체적인 구조의 강도에 큰 영향을 미치게 된다. 또한 각 구조적인 판부재는 개별적으로 거동하는 것이 아니라 종합적인 구조로서 작용하게 된다. 선박구조물은 강구조물과 해양구조물에서와는 달리 고정도의 부정정 구조물로 구성되어 있으며, 이러한 구조물의 거동을 정확하게 규명하기 위해서는 복잡하게 구성되어 있는 선체판넬 구조를 단순화시켜서 해석에 적용하여야 한다. 본 연구에서는 선체판넬구조의 모델링영역에 따른 최종강도 거동의 차이를 분석하여, 합리적인 모델링영역을 규명하고자 한다. 사용된 해석모델은 실제 상선의 이중저구조에서 사용되는 판넬에서 채택하였으며, 유한요소해석 모델링 시 3가지 서로 다른 해석영역을 지정하여 적용하였다. 본 연구의 목적은 일축압축하중이 작용하는 보강판넬구조에서 서로 다른 모델링영역을 갖는 보강판에서의 최종강도 거동을 분석하여 최적의 해석모델링 영역을 찾는 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3567-3582
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2020
Human activities are often affected by weather conditions. Automatic weather recognition is meaningful to traffic alerting, driving assistance, and intelligent traffic. With the boost of deep learning and AI, deep convolutional neural networks (CNN) are utilized to identify weather situations. In this paper, a three-channel convolutional neural network (3C-CNN) model is proposed on the basis of ResNet50.The model extracts global weather features from the whole image through the ResNet50 branch, and extracts the sky and ground features from the top and bottom regions by two CNN5 branches. Then the global features and the local features are merged by the Concat function. Finally, the weather image is classified by Softmax classifier and the identification result is output. In addition, a medium-scale dataset containing 6,185 outdoor weather images named WeatherDataset-6 is established. 3C-CNN is used to train and test both on the Two-class Weather Images and WeatherDataset-6. The experimental results show that 3C-CNN achieves best on both datasets, with the average recognition accuracy up to 94.35% and 95.81% respectively, which is superior to other classic convolutional neural networks such as AlexNet, VGG16, and ResNet50. It is prospected that our method can also work well for images taken at night with further improvement.
비즈니스 적으로 재사용 가능한 서비스와 언제 어디서나 컴퓨팅 서비스를 제공하는 유비쿼터스는 중요한 패러다임으로 이슈화되고 있다. 서비스의 필수 요소는 유연성과 독립성이고, 유비쿼터스 모델링의 핵심 요소는 상호운용과 상황인지이다. 서비스 식별 방법으로는 비즈니스 프로세스 기반의 하향식 방법과 컴포넌트 기반의 상향식 방법이 있다. 하향식 방법은 전문가의 직관에 의존하며, 상향식 방법은 컴포넌트의 제약으로 비기능 요소를 표현하지 못하는 단점이 있다. 반면, 피처는 비기능 표현이 가능하여 유비쿼터스 환경에서의 서비스 식별로 적합하나. 이를 기반으로 하는 서비스 식별 연구가 미흡하다. 본 논문에서는, 피쳐를 기반으로 유비쿼터스 환경에서의 서비스를 식별하는 방법을 제안한다. 피쳐 모델로부터 초기 후보 서비스를 도출, 정제, 분석하여 최종 서비스를 식별한다. 제안 방법을 통해, 피쳐 기반의 효과적인 유비쿼터스 도메인 분석과 재사용 단위의 다양화에 의한 재사용성 증가를 기대할 수 있다.
해저 진흙화산은 유동화/기화된 퇴적물이 표층으로 분출하여 만들어진 화산과 유사한 지형이다. 진흙화산은 지하의 열, 퇴적물이나 탄화수소를 지상으로 공급하는 공급원으로 관심을 받고 있다. 북극 캐나다 보퍼트 해의 대륙사면에는 다양한 수심에서 진흙화산이 존재한다고 알려져 있다. 수심 420 m에 위치한 MV420 진흙화산은 현재 분출하고 있는 활동성 진흙화산으로 많은 연구 대상이 되고 있다. 극지연구소에서는 쇄빙연구선 아라온호를 이용하여 MV420을 통과하는 고해상도 다중채널 탄성파 자료를 획득하였고, 진흙 분출구 주변에서 지열 관측을 수행하였다. 탄성파 자료에서는 가스하이드레이트에 의한 해저면모사반사파(bottom simulating reflector, BSR)로 추정되는 역위상 반사파를 확인하였다. 탄성파 자료의 BSR이 가스하이드레이트에 의한 반사파인지 확인하기 위하여, 정상 상태의 열방정식을 바탕으로 MV420 내부의 열구조를 수치적으로 모사하였다. 그리고 모사한 지열온도 모델을 이용하여 가스하이드레이트 안정영역의 하부 경계를 추정하였다. BSR의 깊이와 가스하이드레이트 안정영역의 하부 경계를 비교한 결과, 두 자료가 일치하며 이는 가스하이드레이트의 부존을 암시하는 지구물리학적 증거 중의 하나이다. 선행 연구 결과는 MV420의 분출구에서 표층에 가스하이드레이트가 부존한다는 것을 보여주었으며, 이번 연구의 결과는 분출구와의 거리에 따라 최대 50 m 깊이까지 가스하이드레이트가 존재할 수 있음을 시사한다.
현대 물류시스템은 점점 더 다각화되고 복잡한 형태로 변화하고 있다. 그 결과 시스템의 거시적인 행태 분석과 예측은 더욱 더 어려워지고 있다. 전통적 분석 방법은 하향식 분석 방법으로 복잡성이 높은 물류시스템에 대한 적용에 있어 한계를 갖는다. 행위자 기반 모형은 상향식 분석 방법으로 시스템 모형화에 있어 새로운 사고방식의 틀을 제공한다. 행위자 기반 모형은 전체시스템의 하위시스템, 즉 행위자의 상호작용에 초점을 맞춘다. 전체시스템의 거시적인 행태는 행위자의 미시적인 상호작용을 결집시킴으로서 발현된다. 행위자 기반 모형은 행위자 기능의 정의에 따라, 분석의 영역을 자유롭게 조정할 수 있고, 각 행위자의 상호작용 모형화와 이를 통해 얻어진 전체시스템의 거시적인 행태와의 인과관계 분석도 가능하다. 물류시스템의 복잡성은 시스템 내 존재하는 다수의 참가자들의 복잡한 상호작용과 시스템의 목적과 독립적인 의사결정 등에 기인한다. 행위자 기반 모형은 행위자를 자신의 목적 달성을 위하여 외부, 다른 행위자 간 상호작용을 통해 습득한 단순명료한 규칙에 기반하여 행동한다고 가정한다. 행위자 기반 모형의 이점은 모형화 과정을 보다 단순하게 만들고 이를 통하여 각 하위시스템의 특성만으로는 설명할 수 없는 현상, 즉 창발성을 파악할 수 있다는 점이다. 따라서 행위자 기반 모형은 물류시스템과 같은 복잡하고 동적인 시스템의 분석에 매우 유용한 기법으로 이에 대한 많은 연구와 적용이 이루어져야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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