정부는 1999년부터 국가적으로 보존 및 이용가치가 높은 학술, 문화, 과학기술, 행정 등에 관한 공공정보를 체계적으 로 수집하고 디지털데이터로 구축하는 국가DB 사업을 추 진해 왔다. 그러나 기구축한 국가DB는 부처 또는 전문영역 별 DB 포맷(format)과 설계표준이 상이하고, 정보제공자 위주의 정보로 가공되어 정부3.0의 공공정보 개방과 창의적 활용에 대응하기 어려웠다. 이에 대안으로 제시된 것이 개 방형 연결데이터인 Linked Open Data(LOD)이다. LOD는 기존의 HTML(HyperText Markup Language)로 제공되었 던 데이터를 RDF(Resource Description Framework)형식 의 의미적 연관 관계있는 온톨로지(Ontology) 정보로 변환 시켜 URI(Uniform Resource Identifier)를 통해 웹상에 공 개하여 누구나 제약 없이 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 여러 기관에서 생성한 데이터를 상호 관련성이 높은 정보와 연결되어 거대한 지식베이스(knowledge base) 구현에 적합하다. 본 연구는 국립중앙과학관과 국립수목원이 공동으로 구 축한 LOD와 국내외 LOD구축 사례를 소개하고 기존의 DB 공개 방식과 LOD의 차이점을 비교하여 기존 DB를 LOD형 태로 변환했을 때의 장점과 해결해야할 문제점 등을 고찰해 보고자 하였다. LOD는 기존의 문서(Document)중심의 웹에서 데이터 (Data)중심의 웹으로 온톨로지를 통한 Data의 의미적 연결 성을 확보하여 인간과 기계간의 상호소통뿐만 아니라 컴퓨 터 간에도 스스로 추론하여 의미 있는 정보를 추출할 수 있다. 또한 LOD는 URI와 RDF를 사용하여 기존 DB에 비 해 개방성과 유연성이 좋으며, 다른 데이터와 서로 링크하 여 데이터 매시업(Mashup) 및 재사용이 유용하다. LOD구축사업은 국립중앙과학관과 국립수목원에 기 구 축된 생물다양성 정보를 RDF형태로 변환하여 두 기관의 정보를 연결하고 관련정보의 공동검색 그리고 그와 관련된 연관정보를 구축하였다. 또한 다른 기관과의 정보 연결까지 고려한 ‘LOD플랫폼’ 및 ‘LOD생물다양성정보통합시스템’ 을 구축하고 생물다양성정보의 통합 지식베이스의 기틀을 마련하였다. LOD플랫폼은 LOD발행·관리·통계, 데이터브라우징, SPARQL Endpoint, 검색, 다운로드 등의 기능을 구현하였 으며, LOD생물다양성정보통합시스템은 발행된 LOD데이 터의 활용을 위한 예시 사이트로서 구축된 식물, 균류, 척추 동물의 상세설명 및 그와 관련된 연관정보, 검색, 동영상, 음성 서비스 등의 기능을 구현하였다. 대상정보는 기 구축된 국립중앙과학관의 65만개의 데이 터와 국립수목원의 143만개의 데이터 중, 해당 포털에서 인기 검색된 생물종 300종(식물100종, 척추동물100종, 균 류100종)을 선정하여, 생물종 기본 정보 및 각종 연관정보 를 연계할 수 있는 생물다양성정보 DB를 새롭게 구축하였 다. LOD 구축은 대상DB분석 및 구축범위선정, 온톨로지 모 델설계 및 트리플 변환규칙설계, RDF 트리플 변환, 저장 순으로 진행하였고, 연관정보 구축은 정보의 전문성과 정합 성을 위해 분야별 전문가를 선정하여 진행하였다. 또한 LOD활용 측면에서 가장 중요한 인터링킹 구축을 위해 DBpedia, KDATA 등에 있는 관련 LOD 데이터와의 연결 을 통한 매시업 작업을 하였다. 생물다양성 정보의 LOD 구축 효과로는 전문가 중심에서 일반인을 위한 맞춤형 생물다양성 정보를 제공하고, 생물분 야에 대한 다양한 정보를 URI, SPARQL 검색 등으로 손쉽 게 제공함으로서 생물다양성 정보의 접근성 확대와 정보의 활용성을 강화하였다. 또한 스마트폰, 태블릿 PC 등의 스마 트 멀티미디어 교육 환경 조성 및 생물 관련 교육자료 제공등의 효과로 생물다양성 정보의 부가가치 창출이 기대되고 있다. LOD구축의 국내 사례로는 서울시 열린 데이터 광장, 국 립중앙도서관의 국가서지 LOD, 한국사 역사정보 LOD 등 이 있으며, 국외 사례로는 미국의 Data.gov, 영국의 Data.gov.uk, BBC , DBpedia 등이 있다. 하지만, 아직은 LOD로 구축된 국내외 데이터 정보가 빈약하고, 기존의 구 축된 DB를 LOD형태로 변환하는데 비용과 시간이 많이 든다. 또한 LOD변환의 필요성 및 인식이 부족하여, 연관정 보를 임의로 구축하여 연결하는 제한된 형태의 LOD를 구 축하여 제공하는 실정이다. 이에 국가적 차원으로 지속적인 관심과 협조를 통해 기존의 구축된 여러 기관의 데이터를 LOD형태로 변환하여 하나로 통합함으로서 국가지식정보 의 거대 지식베이스 구축에 힘써야 할 것이다.

본 논문에서는 3D 그래픽에서 빠르고 정확한 충돌검사(Collision-detection)는 공간에서 표준객체를 중심으로 하는 연구가 많이 이루어져 왔다. H/W를 중심으로 3D그래픽 분야의 놀라운 발달과 다양한 충돌 알고리즘 연구를 통하여 3D 객체의 충돌 속도의 향상뿐만 아니라, 최근에는 사실적인 표현에 깊은 관심을 가지고 있다. 이 논문에서는 기존의 연구되어진 표준 3D 객체의 충돌 알고리즘을 특징을 분석하고, 단순한 계층 구조에서 LOD(Level-of-Detail)를 적용한 유향상자에 가변적 밀도의 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 이용하여 공간상에서 LOD 알고리즘을 기반으로 하여, 단순히 거리에 따라서 상세화와 간략화를 적용하는 방법에서 탈피하여 유향상자의 밀도의 알고리즘을 차별적으로 적용하여, 3D객체가 공간상에서 충돌검사의 성능을 향상 시켜, 3D 게임에서 효율적인 렌더링과 사실적인 표현을 제안하여 많은 3D 객체의 실시간을 중요시 하는 3D 게임에서 효율성을 높인다.

본 논문에서는 3D 그래픽에서 빠르고 정확한 충돌검사(collision-detection)는 3D공간에서 표준객체를 중심으로 하는 연구가 많이 이루어져 왔다. 3D그래픽 분야에서 H/W의 놀라운 발달과 다양한 3D그래픽 관련 논문에서 3D객체의 충돌 속도의 성능 향상뿐만 아니라 사실적인 표현에 깊은 관심을 가지고 있다. 3D 그래픽 알고리즘 중에서 표준 3D 객체의 다양한 충돌 알고리즘을 특징을 분석하고, 기존의 3D 객체의 단순한 계층 구조에서 LOD(Level-of-Detail)를 이용한 알고리즘를 제안한다. 이 알고리즘을 이용하여 3D공간상에서 LOD(Level-of-Detail) 알고리즘을 적용시켜서, LOD단계가 높은 (가까운) 곳에서는 객체의 유향상자를 자세히 검사하고, LOD단계가 낮은(먼곳)에 위치한 객체의 유향상자는 간략히 검사를 적용3D객체가 3D 공간상에서 충돌검사의 성능을 향상시키고 3D 그래픽에서 중요한 요소인 3차원 공간상의 효율적인 렌더링과 사실적인 표현을 제안하여 실시간을 중요시 하는 3D 게임에서 사실감과 효율성을 높였다.

Based on the study of LOD for BIM when doing structural modeling. Divide and standards LOD criteria And investigates the characteristics of property which have to involve in structural analysis

화산재해대응을 위하여 화산분화 시 화산재 확산의 다양한 조건을 분석 모델에 의해 분석하고 이를 기반으로 도출된 결과물을 가시화함으로서 화산재 확산 시 피해규모 및 범위를 사전에 예측하는 것이 중요하다. 시간대 별 격자 형태의 대용량 분석 결과물을 실시간 3차원으로 가시화하기 위해 LOD(Level Of Detail) 알고리즘을 핵심 요소로 적용한다. 최근 3차원 시각화 기술은 재해 시뮬레이션은 물론, GIS 응용 분야, 가상현실 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다. 그러나 대용량 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위해 컴퓨터 메모리 한계성의 극복은 아직 과제로 남아 있다. 본 연구에서는 대규모의 화산재 확산 분석 모델 데이터를 가시화하기 위해 파일 기반의 효율적은 실시간 LOD 알고리즘 개발을 수행한다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 분석데이터 표현에 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 시간대별 격자형태의 화산재 확산 분석 모델 결과 데이터(NetCDF)의 가시화를 위해 3차원 격자 데이터를 공간 분할하여 피라미드 형태의 계층적인 구조로 재구성 하는 방법을 선택한다. 또한 정규화 된 3차원 격자(Cube)는 사용자 시야를 중심으로 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 비 메모리 방식의 계층 구조로 블록화하여 파일 형태로 저장한다. 대용량 분석데이터는 다수의 상세도를 가지는 데이터로 변형하고 이를 상호 연결함으로서 수많은 격자를 데이터 손실 없이 표현하고 3차원 프레임 속도를 극대화 시키는 방안을 제시한다.

사진트리 기반의 지형 시각화 기법은 많은 응용 프로그램에서 활용되어 왔다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 GPU를 사용하는 다른 방법들에 비해 렌더링 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 사진트리 기반의 지형 시각화 기법을 GPU에서 수행할 수 있도록 오차텍스처와 LOD텍스처를 제안하고, 상세단계가 적용된 사진트리 블록을 동일한 해상도의 메쉬로 채워서 렌더링 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 보편 공간에서 사진트리의 연속된 두 단계사이에서 지형의 높이 값 차이를 계산하여 오차텍스처에 저장한다. 렌더링 단계에서는 저장된 오차 값을 이용하여 투영된 오차 값을 계산하고, 그 결과를 LOD텍스처에 저장한다. LOD텍스처에 저장된 값을 이용해서 블록단위로 시각 절두체 선별을 하고 상세단계를 선택한다. 이 방법은 부하가 큰 상세 단계 선택 작업을 GPU에서 수행하고 블록단위 연산을 함으로써 작업량을 줄일 수 있다. 상세 단계가 서로 다른 블록이 인접해 있을 경우 T-정점 때문에 크랙이 발생하는데 원본 고도 데이터의 밉맵을 활용해서 이것을 제거할 수 있다.