이 연구는 GIS가 UIS로 발전하는 과정을 분석하고 UIS의 발전방향을 제시하고자 한다. 연구방법으로는 GIS를 유형화하고 유형별로 대표적인 사례도시를 선택하는 사례분석을 활용하였다. 연구범위로는 기초자치단체의 UIS를 유형별로 (1) 지하시설물관리 중심으로 발전한 UIS(경기도 과천시), (2) 도시계획관리를 중심으로 발전한 UIS(충청북도 청주시), (3) 토지정보시스템을 중심으로 한 UIS(대구광역시 남구청)에 한정하였다. GIS에서 UIS로 발전한 사례분석의 결과를 종합하면, 첫째, 선도적인 UIS의 발전과정은 단편적 접근단계에서 통합적 접근단계를 거쳐 인터넷 GIS로 발전하고 있다. 둘째, GIS는 각 도시의 필요에 따라 GIS가 구축되었던 것과 유사하게 UIS의 전개과정도 실무자의 필요성 인식에서 시작한 사례와 중앙정부의 재정지원으로 이루어진 사례로 나누어지고 있다. 셋째, 지방자치단체들이 UIS의 구축에서 비용이 많이 들어가지만 중앙정부로부터 예산확보가 용이한 지하시설물관리에 초점을 두는 경향이 있다. 이 연구는 UIS의 유형별 평가를 토대로 유형별로 정책제안을 하고 있다.
본 연구에서는 지반보강용 시멘트-페이스트에 초음파를 조사하여 온도변화, 점도, 일축압축강도, 육안관측 시험을 통해 초음파가 시멘트-페이스트에 어떠한 물리적 특성을 변화시키는지에 대하여 고찰하였다. 실험에 사용된 w/c는 50~100%까지 다양하게 진행하였으며, 그라우트재의 온도변화는 ${\pm}2^{\circ}C$내에서 범위를 벗어나지 않도록 조절하여 실험을 진행하였다. 실험결과 온도변화는 초음파 조사시간에 비례하여 일정하게 증가하였고, 초음파를 조사한 지반보강용 시멘트-페이스트 점도는 최대 40%까지 감소하는 것으로 나타났다. 일축압축강도는 평균 30% 증가하였으며 육안관측시험에서도 초음파를 조사한 시멘트-페이스트의 단면이 공극이 많이 감소하는 양상을 보였다.
전통적으로 동적 교통망 모형들은 실시간 교통운영 문제를 위한 도구로 인식되어 왔다. 이와 같은 모형들을 활용하는 방안 중 하나는 예측통행시간을 생성하는 것이다. 예측통행시간 정보는 통행자들이 혼잡한 지역에서 덜 혼잡한 지역으로 경로를 전환할 수 있도록 해 주는데 이는 교통망의 용량을 효과적으로 활용하게 한다. 이러한 접근 방법은 돌발상황이 발생했을 때 매우 효과적일 것으로 예상된다. 이 때 고려해야 할 사항은 통행시간정보가 미래 통행여건 자체에 영향을 준다는 점이다. 이로 인해 예기치 못한 과잉반응(over-reaction)을 야기할 수 있으며 예측정보의 신뢰도를 떨어뜨리는 요인으로 작용할 수도 있다. 본 연구에서는 돌발상황 발생 시를 대상으로 교통망 차원의 통행시간 예측모형을 제시한다. 이 모형에서는 모든 운전자가 개인 차내 단말기를 통해 상세한 교통정보를 이용할 수 있으며 이러한 정보를 바탕으로 경로선택에 관한 의사결정을 할 수 있다고 가정하였다. 경로기반(route-based)의 확률론적 변등부등식(stochastic variational inequality)을 통행시간예측의 기본모형으로 사용하였으며 운전자의 경로전환의사를 반영하기 위해 경로전환함수를 적용하였다. 컴퓨터 프로그램과 간단한 교통망 분석을 통해 제안된 모형의 특성을 살펴보았다.
u-City건설사업은 최근 건설사업이 창출할 수 있는 새로운 부가가치 영역으로서, 건설기업이 신시장을 개척하기 위해 적극적으로 도전해야 될 분야로 주목받고 있다. 하지만, 건설기업의 입장에서는 u-City건설시장의 주도권을 IT업계에서 선점하고 있으며, 관련 연구 개발이 IT분야의 주도로 추진되고 있다는 점 때문에 u-City 건설시장에 선뜻 참여하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 u-City 건설사업과 관련하여 제기되고 있는 불확실성 요인들을 개요화하고 각 불확실성 변수별로 그 방향성을 분석하여 개연성 있는 시나리오를 도출하였고, 이를 기반으로 각각의 시나리오 상황에 대응하기 위한 건설기업의 전략적 방향을 제시하였다. 이를 통하여 건설기업의 시장분석 및 전략수립의 기초자료로 활용할 수 있게 하며 결과적으로 u-City 건설사업에의 건설기 업의 참여를 유도하고자 한다.
결정 트리 기반 상태 공유 방법은 HMM을 사용하는 많은 연속 음성 인식 시스템에서 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링 뿐만 아니라 훈련 중에는 나타나지 않은 모델들의 합성을 위하여 널리 사용되고 있다. 음성 결정 트리를 구성하기 위한 표준적인 방법은 단일 가우시안 트라이폰 모델을 이용한 1계층 프루닝 만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 더욱 정교한 음향 모델링을 통하여 인식 성능 향상을 도모하기 위하여 새로운 2가지 접근 방법 즉, 2계층 결정 트리와 복수 혼합 결정 트리를 제안한다. 2계층 결정 트리는 상태 공유와 혼합 가중치 공유를 위하여 2계층 프루닝을 수행하며, 두 번째 계층을 사용하여 공유 상태들도 음성 문맥의 유사도에 따라서 서로 다른 가중치들을 사용할 수 있다. 두 번째 제안된 방법 에서는 훈련 과정 즉, 혼합 분할 및 재추정 과정과 함께 음성 결정 트리가 계속 갱신되어 진다. 복수 혼합 결정 트리를 구성하기 위하여 단일 가우시안 뿐만 아니라 복수 혼합 가우시안 모델이 함께 사용된다. 제안된 방법들을 이용하여 BN-96과 WSJ5k 데이터를 사용한 연속 음성 인식 실험을 수행한 결과, 표준 결정 트리를 사용한 시스템과 비교하여 공유 상태의 개수를 비슷하게 유지하면서 단어 오인식률을 줄일 수 있었다.
Piper Alpha disaster drew attention to the damage likely to arise from explosions and fires on an offshore platform. And great concerns have been increased to prevent these hazards. Blast wall is one of the passive safety systems; it plays a key part of minimizing the consequences. However, a buckling due to explosion loads is a factor which can reduce the strength of blast wall. The buckling often occurs between web and flange at the center of blast wall. This study aims to find a solution for reinforcing its strength by installing a flat plate at the spot where the buckling occurs. First of all, ANSYS finite element method is adopted to numerically compute the structural resistance characteristic of blast wall by using a quasi-static approach. Sequentially, the impact response characteristics of blast wall are investigated the effect on thickness of flat plate by using ANSYS/LS-DYNA. Finally, pressure-impulse diagrams (P-I diagram) are presented to permit easy assessment of structural response characteristics of stiffened blast wall. In this study, effective use is made to increase structural intensity. of blast wall and acquired important insights have been documented.
오늘날 급격한 멀티미디어 정보의 증가에 따라 영상에서의 시각적 특성을 이용하여 멀티미디어 데이터를 검색하는 내용 기반 영상 검색 기법에 대한 관심이 크게 늘어나고 있다. 본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 새로운 접근으로서 edge correlogram과 color coherence vector를 이용한 에지 기반의 공간 기술자를 제안한다. 우선 color vector angle기법을 이용하여 주어진 영상을 고주파 성분과 저주파 성분의 영상으로 나눈다. 저주파 성분의 영상에서는 color coherence vector를 이용하여 평탄 화소의 공간적인 색상 분포를 추출함으로써 이를 평탄 영역에서의 특징 정보로서 활용한다. 반면, 고주파 성분의 영상에서는 edge correlogram으로부터 에지 화소들 간의 분포를 추출하여 이를 에지 영역에서의 특징 정보로 이용한다. 제안된 방법은 색상 간의 지엽적인 특성과 전체적인 특성을 모두 가지고 있기 때문에, 영상 간의 비교에 있어서 영상의 모양과 크기의 급격한 변화로 인한 오검출 등에 매우 강건하다. 또한, 영상에서의 구조적인 특징을 이용함으로써 복잡한 영상에 대해서도 간단하고 유연한 특징을 제공한다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 알고리즘이 최근의 여러 히스토그램 정밀화 기법에 비하여 더 효과적임을 보여준다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용하였다.
DPM (Digital Phase wrapping Modulation) open-loop polar transmitter는 in-phase와 quadrature 신호를 진폭(envelope) 신호와 위상(phase) 신호로 변환한 후 신호의 사상화 과정을 거쳐 광대역 통신 시스템에서의 효율적인 적용이 가능하다. 사상화 과정은 일반적인 통신 시스템에서의 양자화와 유사하며 그 과정에서 발생하는 오차를 고려할 때 좌표계 변환부에 CORDIC (COordinates Rotation DIgital Computer) 알고리듬 대신 테일러 급수 근사 기법의 사용이 가능하다. 본 논문에서는 테일러 급수 근사 기법을 광대역 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템용 DPM polar transmitter의 직교 좌표계-극 좌표계(cartesian to polar coordinate) 변환부에 적용하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 기존의 방법은 CORDIC 알고리듬을 채용하고 있다. 이것을 효율적으로 적용하기 위해 모의 실험을 통해 각각의 기법에 대한 평균제곱오차 (MSE : Mean Square Error) 성능을 측정하고, 설계 관점에서 허용된 CORDIC 오차를 기준으로 알고리듬의 최소 반복횟수와 테일러 급수의 최소 근사 차수를 찾는다. 또한 FPGA 전달 지연속도를 비교한 결과에 의하면 CORDIC 알고리듬 대신 낮은 차수의 테일러 급수 근사 기법을 사용해 좌표 변환부의 처리 속도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
계획지원체계는 도시성장관리수단으로 간선시설 시설확장을 이용하는 우리의 능력을 증진시킨다. 이연구는 그러한 계획지원체계 (PEGASUS: 공간도시체계의 생성 및 분석을 위한 계획환경)의 개발계획의 일환으로서 상수도 시설확장모델의 개발에 관한 연구이다. 이 연구는 토지이용과 개발은 간선시설의 수요를 유발하고 간선시설은 토지가 이용되고 개발되는 방향에 영향을 미친다는 전제하에서 시작된다. 상수도 시설 확장은 2 방법으로 해결될 수 있다: 1) 최적통제이론, 2) MINLP 방법. 이 방법들은 각각장단점을 가지고 있다. 이 연구에서는 동적 시설 확장 크기 및 시기를 동시에 결정할 수 있는 MINLP방법이 채택이 되었다. 상수도 관망해석모델과 동적 상수도 시설 최적화 모델이 상수도계획과 토지이용계획의 동적 연관관계를 해결할 수 있다. 상수도 관망해석모델은 생성된 관경의 적정성을 분석하며 동적 상수도 시설 최적화모델은 변화하는 상수도 수요량을 충족할 수 있는 대안을 작성한다. 표준화기법에 의한 비용편익분석은 가장 경제적인 대안을 선정한다. GIS는 필요 상수도 수요량을 산정하고 시설확장모델의 결과를 이용자에게 보여주는데 훌륭한 역활을 할 수 있다.
최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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