최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.
International journal of advanced smart convergence
/
제10권4호
/
pp.278-288
/
2021
Recently, IoT systems are cloud-based, so that continuous and large amounts of data collected from sensor nodes are processed in the data server through the cloud. However, in the centralized configuration of large-scale cloud computing, computational processing must be performed at a physical location where data collection and processing take place, and the need for edge computers to reduce the network load of the cloud system is gradually expanding. In this paper, a cluster system consisting of 6 inexpensive Raspberry Pi boards was constructed to perform fast data processing. And we propose "Kubernetes cluster system(KCS)" for processing large data collection and analysis by model distribution and data pipeline method. To compare the performance of this study, an ensemble model of deep learning was built, and the accuracy, processing performance, and processing time through the proposed KCS system and model distribution were compared and analyzed. As a result, the ensemble model was excellent in accuracy, but the KCS implemented as a data pipeline proved to be superior in processing speed..
본 연구는 용담댐유역을 포함한 금강 유역 상류 지역을 대상으로 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 한 토양수분 산정을 목적으로 하였다. Sentinel-1 영상은 2019년에 대해 12일 간격으로 수집하였고, 영상의 전처리는 SNAP (SentiNel Application Platform)을 활용하여 기하 보정, 방사 보정 및 Speckle 보정을 수행하여 VH (Vertical transmit-Horizontal receive) 및 VV (Vertical transmit-Vertical receive) 편파 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 산정에는 Water Cloud Model (WCM)이 활용되었으며, 모형의 식생 서술자(Vegetation descriptor)는 RVI (Radar Vegetation Index)와 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. RVI는 Sentinel-1 영상의 VH 및 VV 편파자료를 이용해 산정하였으며, NDVI는 동기간에 대해 10일 간격으로 수집된 Sentinel-2 MSI (MultiSpectral Instrument) 위성영상을 활용하여 산정하였다. WCM의 검정 및 보정은 한국수자원공사에서 제공하는 10 cm 깊이의 TDR (Time Domain Reflectometry) 센서에서 실측된 6개 지점의 토양수분 자료를 수집하여 수행하였으며, 매개변수의 최적화는 비선형 최소제곱(Non-linear least square) 및 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 활용하였다. WCM을 통해 산정된 토양수분은 피어슨 상관계수(Pearson's correlation coefficient)와 평균제곱근오차(Root mean square error)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제9권3호
/
pp.843-871
/
2015
Cloud computing evolve as a cost effective business model for IT companies to focus on their core business without perturbing on infrastructure related issues. Hence, major IT firms and Small & Medium Enterprises (SME) are adopting cloud services on rental basis from cloud providers. Cloud Service level agreements (SLA) act as a key liaison between consumers and providers on renting Anything as a Service (AaaS). Design of such an agreement must aim for greater profit to providers as well as assured availability of services to consumers. However in reality, cloud SLA is not satisfying the parties involved because of its inherent complex nature and issues. Also currently most of the agreements are unilateral to favour the provider. This study focuses on comprehensive, 360-degree survey on different aspects of the cloud service agreements. We detailed the life cycle of SLA based on negotiation, different types of SLA, current standards, languages & characteristics, metrics and issues involved in it. This study will help the cloud actors to understand and evaluate the agreements and to make firm decision on negotiation. The need for standardized, bilateral, semantic SLA has also been proposed.
클라우드 서비스 공급자가 제공하는 클라우드 스토리지 시스템은 대량의 데이터 저장 및 클라우드 컴퓨팅 처리의 핵심구성요소이다. 구글, 유투브, 페이스북 등과 같은 대형 벤더에서도 클라우드 스토리지를 사용하여 태블릿, 스마트폰 등 이기종 장치에서 사진, 동영상, 문서등을 공유하며, 쉽고 빠르게 네트워크를 통해 데이터의 대량 전송과 접근이 가능하다. 이로 인해 전세계적으로 데이터 성장 발전과 함께 클라우드 스토리지가 비지니스모델로 새롭게 부각받고 있다. 클라우드 스토리지는 네트워크 스토리지의 새로운 서비스 개념이며 데이터 구성, 스토리지 가상화, 데이터 복제와 중복제거, 보안 등을 포함한 클라우드 컴퓨팅 핵심기술이다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 대해 분석한다.
It is still very difficult to generate a geometry model and finite element model, which has complex and many free surface, even though 3D CAD solutions are applied. Furthermore, in the medical field, which is a big growth area of recent years, there is no drawing. For these reasons, making a geometry model, which is used in finite element analysis, is very difficult. To resolve these problems and satisfy the requests of the need to create a 3D digital file for an object where none had existed before, new technologies are appeared recently. Among the recent technologies, there is a growing interest in the availability of fast, affordable optical range laser scanning. The development of 3D laser scan technology to obtain 3D point cloud data, made it possible to generate 3D model of complex object. To generate CAD and finite element model using point cloud data from 3D scanning, surface reconstruction applications have widely used. In the early stage, these applications have many difficulties, such as data handling, model creation time and so on. Recently developed point-based surface generation applications partly resolve these difficulties. However there are still many problems. In case of large and complex object scanning, generation of CAD and finite element model has a significant amount of working time and effort. Hence, we concerned developing a good direct finite element model generation method using point cloud's location coordinate value to save working time and obtain accurate finite element model.
Design changes for an original surface model are frequently required in a manufacturing area: for example, when the physical parts are modified or when the parts are partially manufactured from analogous shapes. In this case, an efficient 3D model updating method by locally adding scan data for the modified area is highly desirable. For this purpose, this paper presents a new procedure to update an initial model that is composed of combinatorial triangular facets based on a set of locally added point data. The initial surface model is first created from the initial point set by Tight Cocone, which is a water-tight surface reconstructor; and then the point cloud data for the updates is locally added onto the initial model maintaining the same coordinate system. In order to update the initial model, the special region on the initial surface that needs to be updated is recognized through the detection of the overlapping area between the initial model and the boundary of the newly added point cloud. After that, the initial surface model is eventually updated to the final output by replacing the recognized region with the newly added point cloud. The proposed method has been implemented and tested with several examples. This algorithm will be practically useful to modify the surface model with physical part changes and free-form surface design.
전 세계적으로 클라우드 서비스는 다양한 산업과의 융합을 통하여 산업의 생산성을 향상시키고 혁신을 가속화하는 핵심 인프라로써 지속적인 시장규모의 확대와 전 산업으로의 확산이 전망되고 있다. 특히 COVID-19로 인한 글로벌 팬데믹 현상으로 인해 클라우드 서비스는 언택트 시대를 대응하기 위한 핵심 인프라로 인식하는 계기가 되었다. 그러나 아직 국내에서는 시장 확대를 위한 전 단계에 머물러 있는 것이 현실이다. 본 논문은 확장된 TAM을 통하여 각 산업별로 클라우드 서비스가 어떠한 경로로 사용자에게 수용될 수 있으며 어떠한 요인들이 클라우드 서비스를 사용자에게 수용과 회피의 영향을 미치는지를 실증 분석하고자 한다. 이를 위하여 클라우드 서비스 이용의도를 분석하기 위한 산업분야를 선정하고, 제안한 확장된 기술수용모델을 통하여 가설검정을 통해 각 산업별 클라우드 서비스 수용의도에 미치는 영향과 요인을 분석하였다. 산업분야는 교육, 금융, 제조, 의료의 4개의 산업분야를 선정하였고 TAM의 매개변수와 클라우드의 핵심특징과 기타 요인을 종합적으로 검토하여 요인을 도출하였다. 실증 분석을 수행한 결과 4개 산업분야별로 클라우드 서비스 수용의도에 영향을 미치는 요인들에 차이점이 나타났는데, 이는 산업별로 클라우드 서비스의 도입이나 이용에 대한 인식의 차이가 있음을 의미한다. 궁극적으로 본 연구를 통하여 산업별로 클라우드 서비스 이용의도를 파악하는데 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 클라우드 서비스 제공자들이 각 산업에 클라우드 서비스를 확대하여 제공하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
사물인터넷(IoT: Internet of Things)과 클라우드(Cloud) 컴퓨팅의 융합에 기반한 소위 IoT-Cloud 서비스들이 ICT 기반의 창의적이고 다양한 미래지향적인 응용 서비스를 구현하는 핵심 모델로 부상하고 있다. IoT 부분의 기기에서 부족한 컴퓨팅 능력을 공유형 클라우드로 보완하는 IoT-Cloud 서비스의 실증은 컨테이너(container)를 활용한 마이크로서비스(microservice) 기반 구현이 효율적이다. 마이크로서비스로 구현된 응용 서비스의 품질은 서비스 기능(function)들을 서로 연결(inter-connect)하는 서비스기능체이닝(SFC: service function chaining) 과정에서 발생하는 특정 기능 또는 이들의 연결에 따른 병목(bottleneck) 등에 영향 받는다. 전체 서비스의 정상작동을 보장하기 위해 서비스 환경 변동을 감안한 다양한 테스트 과정이 필요하며, 이를 통한 지속적인 개선 노력이 필요하다. 본 논문에서는 Node.js 기반의 IoT-Cloud 서비스를 대상으로 DevOps(개발운영병행체제) 기반 지속적인 통합 도구와 응용 성능 모니터링(application performance monitoring) 기법을 활용하여 지속적인 통합을 실험적으로 실증하고 그 효과를 논하고자 한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.