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      • KCI등재후보

        미들웨어 시스템 개발을 통한 분산형 대용량 공간정보 관리 방안

        배경호,김정택 한국국토정보공사 2011 지적과 국토정보 Vol.41 No.2

        Currently, during it is increasing of social needs and treatment of for spatial information, the spatial information is being various and more bigger in storage capacity. It is necessary to service spatial information based object and to separate the large volume information. In this research for overcoming this status, it is developing that the middle ware system can make seamless data, manage and service the large volume spatial information, store and manage the separated information. The middle ware system can contribute the system of spatial information to extension and stability. 공간정보에 대한 사회적 요구가 폭발적으로 증가하고 공간정보 처리 기술이 급속도로 발달함에 따라 공간정보 데이터는 점점 다양해지고 대용량화되고 있으며 저장용량 역시 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 공간정보의 효율적인 관리 및 서비스를 위한 객체 중심의 공간정보 서비스와 대용량 데이터의 분산처리 기술 개발이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 대용량 공간정보를 연속화하며 이를 관리 및 서비스할 수 있는 미들웨어 시스템을 제시하였다. 개발된 미들웨어 시스템은 기존 도엽 단위의 수치지도를 객체 중심의 연속 수치지도로 제작 가능케 하며, 더불어 대용량 DB를 분산형으로 관리하여 공간정보 시스템의 확장성과 안정성에 기여할 것으로 기대된다.

      • 차세대수치지도 DB 관리시스템 요소기능 분석

        배경호,유근홍,허민 대한공간정보학회 2010 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2010 No.1

        각종 DB를 포함한 객체기반 연속 수치지도인 차세대수치지도 개발을 위해서는 대용량 정보를 관리할 수 있는 미들웨어 개발이 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 DB관리시스템을 구성하는 각 요소기능에 대한 검토 및 분석을 실시하여 개발 결과물에 대한 현장 적용성을 높이고자 하였다. 다양하고 대용량 DB을 처리하기 위해서는 미들웨어를 이용하여 가용성, 확장성, 표준화, 호환성, 사용자 편의성 등의 조건을 충족하여야 한다. 본 연구에서는 DB 관리시스템의 기능인 미들웨어 관리기, 공간에디터, View/Edit Control 기능에 대한 분석을 실시하였다.

      • KCI등재

        영상 폐색영역 검출 및 해결을 위한 딥러닝 알고리즘 적용 가능성 연구

        배경호,박홍기 한국산학기술학회 2019 한국산학기술학회논문지 Vol.20 No.11

        Recently, spatial information is being constructed actively based on the images obtained by drones. Because occlusion areas occur due to buildings as well as many obstacles, such as trees, pedestrians, and banners in the urban areas, an efficient way to resolve the problem is necessary. Instead of the traditional way, which replaces the occlusion area with other images obtained at different positions, various models based on deep learning were examined and compared. A comparison of a type of feature descriptor, HOG, to the machine learning-based SVM, deep learning-based DNN, CNN, and RNN showed that the CNN is used broadly to detect and classify objects. Until now, many studies have focused on the development and application of models so that it is impossible to select an optimal model. On the other hand, the upgrade of a deep learning-based detection and classification technique is expected because many researchers have attempted to upgrade the accuracy of the model as well as reduce the computation time. In that case, the procedures for generating spatial information will be changed to detect the occlusion area and replace it with simulated images automatically, and the efficiency of time, cost, and workforce will also be improved. 최근 드론을 이용한 공간정보 구축이 활성화되면서 공간정보 산업발전에 많은 기여를 하고 있다. 하지만 드론 공간정보는 카메라의 중심투영에 의한 발생하는 폐색영역 뿐 아니라 가로수, 보행자, 현수막과 같은 적치물에 의한 폐색영역이 필연적으로 발생한다. 이러한 폐색영역을 효율적으로 해결하기 위한 다양한 방안이 연구되고 있다. 본 연구에서는 폐색영역 해결을 위해 원초적인 재촬영이 아닌 딥러닝 알고리즘을 적용하기 위한 다양한 알고리즘별 조사 및 비교 연구를 수행하였다. 그 결과, 객체 검출 알고리즘인 HOG부터 기계학습 방법인 SVM, 딥러닝 방식인 DNN, CNN, RNN까지 다양한 모델들이 개발 및 적용되고 있으며, 이 중 영상의 분류, 검출에 가장 보편적이고 효율적인 알고리즘은 CNN 기법임을 확인하였다. 향후 AI 기반의 자동 객체 탐지와 분류는 공간정보 분야에서 각광받는 최신 과학기술이다. 이를 위해 다양한 알고리즘에 대한 검토와 적용은 중요하다. 따라서, 본 연구에서 제시하는 알고리즘별 적용 가능성은 자동으로 드론 영상의 폐색영역을 탐지하고 해결할 수 있어 공간정보 구축의 시간, 비용, 인력에 대한 효율성 향상에 기여할 것으로 판단된다.

      • KCI등재

        항공사진측량을 이용한 채소주산단지 재배면적 추정 연구

        배경호,함건우,이정민 한국지리정보학회 2018 한국지리정보학회지 Vol.21 No.4

        Recently, agricultural sector apply ICT technology such as Smart Farm to pursue innovation in the changing situation that is emerging as the fourth industrial revolution. However, this innovation requires techniques for forecasting and analyzing in various data bases and spatial information provides such infrastructure data. In this study, the cultivation area of Chinese cabbage, radish, garlic, onion, and red pepper were calculated and analyzed by year. The purpose of this analysis is to cope with sudden changes in vegetable crops and changes in cultivated area caused by weather changes to supply and demand of major vegetables and price instability. As a result of this study, spatial information based on time series information of vegetable complex will be used as efficient agricultural environment observation data, as well as interpretation of various spatial ranges such as the estimation of cultivation area using remote sensing. 최근 4차산업혁명으로 대두되는 기술혁명 변화에 농업분야도 환경변화에 효율적으로 대응하기 위해 ICT 기술을 적용한 스마트팜 구현 등의 혁신을 추구하고 있다. 하지만 이러한 혁신을 위한 변화기술은 다양한 공간정보에 기반한 농작물 현황에 대한 분석과 예측 기법이 필요하다. 이러한 분석기법은 주기적이고 과학적인 공간정보에 기반할 때 보다 과학적인 결과를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 기상변화에 따라 민감하게 반응하는 배추, 무, 마늘, 양파, 고추를 선정하여 항공사진 측량을 이용한 재배면적 추정, 채소 작황 현황 및 연도별 변화를 분석하였다. 본 연구 결과로 농업분야의 원격탐사를 활용한 재배면적 산정 및 작황현황 분석 가능성을 제시하였으며, 공간정보 기반의 채소주산단지 시계열 정보는 효율적인 농업환경 관측 자료로 활용될 것으로 예측된다.

      • 동적 바인딩을 이용한 공유 데이터 구조

        배경호,김태완,장천현 한국정보과학회 프로그래밍언어연구회 2004 프로그래밍언어논문지 Vol.18 No.3

        일반적으로 정적 바인딩에 의해 데이터형이 결정되는 소프트웨어는 프로그램을 작성시에 데이터의 형식을 정의해 컴파일 하는 과정에 데이터의 형식을 분석한다.이와 같은 경우 실행 시간에 데이터의 형식 및 구조가 변경되어야 한다면 실행을 멈추고 해당소프트웨어의 원시프로그램을 수정해야 한다. 그리고 다수의 소프트웨어들이 데이터구조 및 값을 공유해야 한다면 소프트웨어간의 통신 기법을 이용해서 데이터를 주고 받아야 한다. 그러나 이 방법에도 데이터 구조 및 내용 변경 시에는 원시 프로그램을 수정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 운영체제에서 지원하는 공유 메모리를 이용하여, 공유 데이터 구조를 탑재하고 동적 바인딩 기술을 이용하여 문제점을 해결하였다. 데이터의 형식, 변수명이나 값을 공유메모리에 저장하고 시스템 내의 모든 응용 소프트웨어들이 공유할 수 있도록 한 기법이다. 응용 소프트웨어는 실행 중에 필요한 데이터의 값이나 형식을 공유 메모리로부터 읽어온다. 그리고 시스템에서 사용하는 데이터 형식이 변경되더라도 공유 메모리내의 해당 데이터의 형식만 변경하면 되므로 응용 소프트웨어의 실행을 멈추지 않아도 된다. 또한 시스템 내에서 사용하는 모든 데이터를 응용 소프트웨어들이 공유함으로써 응용 소프트웨어간의 데이터를 동기화하기 위하여 통신을 하지 않아도 되어서 응용 소프트웨어 개발자의 개발 작업은 더욱 쉬워진다.

      • KCI등재후보

        네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 정확도 향상

        이용욱,배경호 대한공간정보학회 2007 Spatial Information Research Vol.15 No.2

        The GPS positioning offer 3D position using code and carrier phasemeasurements, but the user can obtain the precise acuracy positioning using carrier phase in대한측량협회 측량정보기술연구원 책임연구원 공학박사* ,대한측량협회 측량정보기술연구원 선임연구원 공학박사** ,이용욱 배경호112Real Time Kinematic(RTK). The main problem, which RTK have to vercome, is thenecessary to have a reference station(RS) when using RTK should be generally no more than10km on average, which is ignificantly diferent from DGPS, where distances to RS canexceed several hundred kilometers. The accuracy of today's RTK is limited by the distancedependent erors from orbit, ionosphere and troposphere as wel as station dependent influenceslike multipath and antena phase center variations.For these reasons, the author proposes Network based GPS Carrier Phase DiferentialPositioning using Multiple RS which is detached from user eceiver about 30km. An importantpart of the proposed system is algorithm and software development, named DAUNet. Themain proces is corrections computation, corrections interpolation and searching for the integerambiguity. Corrections computation of satellite by satellite and epoch by epoch at eachreference station are calculated by a Functional model and Stochastic model based on a linearcombination algorithm and corrections interpolation at user eceiver are used by area correctionparameters. As results, the users can obtain the cm-level positioning. GPS의 3차원 위치결정은 코드파와 반송파를 이용한다. 하지만 이동체에 대한 cm수준의 정확도를 획득하기 위해서는 정확한 기지점의 성과를 이용한 GPS 반송파 상대측위,즉RTK-GPS기법을 수행하여야 한다.이 때 두 대의 수신기 사이의 거리가 증가할수록 기선장에 따른 오차가 증가하여 기준국과 사용자 수신기의 거리를 10~20km 정도로 제한하고 있다. 따라서 사용자는 깊은 내륙, 연안 해역 등과 같은 기준국과 이동체의 이격이 수십 km로 증대되는 지역에서는 기준국 설치의 문제를 포함하 고 있으며 독자적인 기준국을 설치하여야 하는 인력 및 장비의 부담을 가지게 된다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 방식을 제안하였으며 GPS 네트워크 처리 프로그램인 DAUNet을 개발하였다. 기선장에 따른 오차보정량 산출을 위해 선형보간알고리즘 방식에 기반한 함수모델과 통계모델을 제시하였으며,오차보정량의 보간은 면보정매개변수 방식을 제안하였다.기존 단일기준국 방식은 기선장에 따른 오차를 소거하지 못하였지만 본 연구에서는 사용자 수신기 와 평균 30km 떨어진 3대의 기준국을 이용하여 기선장에 따른 오차보정량을 소거 혹은 감소시킬 수 있었다.따라서 사용자는 네트워크 기반의GPS 반송파 상대측위 방식을 이용하여 이동체에 대한 10cm 이하 수준의 정확도를 획득할 수 있었다.

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