• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.8 no.3
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• pp.159-167
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• 2007

In this study, the concepts of integrated VE analysis assessment is introduced in order to achieve "Design for Deterioration performance" in design VE phase. For this purpose, a framework for fuzzy reliability based LCC and value analysis model using fuzzy logic based approach for breakwaters Projects is suggested. It is anticipated that the methodology Proposed in this paper can also be utilized in the design and maintenance phase of other facilities where decision making is made for the fuzzy reliability based life cycle cost and value analysis.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.437-444
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• 2008

최근 유비쿼터스 시대를 맞아 건설 분야에서 이용되는 CAD 자료에서 GIS 자료로의 변환 및 융복합에 대한 요구가 증대되면서 상호변환을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 건설도면 CAD 데이터를 활용하여 수치지도의 건물데이터를 수정, 갱신하기 위한 방법론의 일환으로 건설도면의 건물외곽선을 추출하여 수치지도의 건물데이터 수준으로 일반화하는 선형 단순화 알고리즘을 비교 분석하였다. 선형 단순화 알고리즘은 Douglas-Peucker 알고리즘, Lang 알고리즘, Reumann-Witkam, Opheim 알고리즘을 적용하였으며 분석방법으로는 시각적 분석, 절점 수, 총길이, 면적 변화율 분석 그리고 각 절점이 수치지도 작성내규를 만족하는 비율을 이용하였다. 분석 결과 Douglas-Peycker 알고리즘이 시각적 측면과 절점 수 감소율 측면에서 상대적으로 우수한 단순화 결과를 보여주었으나 수치지도 작성내규 만족도 측면에서는 공통적으로 $50{\sim}60%$ 수준의 만족도를 보이고 있어 국내의 수치지도의 건물데이터를 작성하기 위한 단순화 기법으로는 한계가 있는 것으로 나타났으며 이를 만족시키기 위한 일반화 알고리즘의 개발이 필요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.69-70
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• 2010

우리나라의 경우 시계열적인 토지 이용의 변화특성에 대한 경향 및 유형의 분석과 예측에 관련한 연구는 그 중요성에도 불구하고 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 서울시 강남구의 구축한 시계열 데이터를 바탕으로 가로체계와 토지이용 자료를 사용하여 강남구 공간구조의 시계열 공간구조변화의 패턴분석을 목적으로 한다. 또한 토지이용 변화과정을 함께 비교분석한다. 강남구는 70년대 초부터 개발로 인해 많이 변화해온 지역이다. 이를 고려하여 60,70,80,90년의 시계열별 공간구문론을 도입하여 축선도(Axial map)를 통해 정량적 분석을 한다. 향후 도로의 접근성 측면에서의 토지이용변화 예측모델 방법론과 연계가 이루어진다면 공간변화를 효과적으로 추정할 수 있을 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.171-172
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• 2020

본 연구는 오늘날 특수교육의 가장 핵심적인 방법론인 '통합교육'을 다룬 중앙일간지 뉴스 기사의 변화과정을 분석하였다. 신문자료는 오늘날 빅데이터 시대의 하나의 가치 있는 분석대상으로 부각되고 있다. 또 언론사 뉴스 분석방법론은 관련 학문 연구자의 언어가 아닌 일반 시민들의 인식수준을 확인하는 데 도움을 준다. 본 연구의 결과는 2000년 이후 20년간의 시간대를 10년 단위로 분할하여, '통합교육'의 모습이 어떻게 전파되었는 지를 확인하였다. 본 연구는 분석대상 자료를 기초로 하여, 객관적인 연구방법론을 추가하여 보완해 나갈 것이다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.457-464
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• 2021

The advent of the big data era has enabled the rapid development of deep learning that learns rules by itself from data. In particular, the performance of CNN algorithms has reached the level of self-adjusting the source data itself. However, the existing image processing method only deals with the image data itself, and does not sufficiently consider the heterogeneous environment in which the image is generated. Images generated in a heterogeneous environment may have the same information, but their features may be expressed differently depending on the photographing environment. This means that not only the different environmental information of each image but also the same information are represented by different features, which may degrade the performance of the image analysis model. Therefore, in this paper, we propose a method to improve the performance of the image color constancy model based on Adversarial Learning that uses image data generated in a heterogeneous environment simultaneously. Specifically, the proposed methodology operates with the interaction of the 'Domain Discriminator' that predicts the environment in which the image was taken and the 'Illumination Estimator' that predicts the lighting value. As a result of conducting an experiment on 7,022 images taken in heterogeneous environments to evaluate the performance of the proposed methodology, the proposed methodology showed superior performance in terms of Angular Error compared to the existing methods.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.15-16
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• 2022

본 논문에서는 국내 합법 사행산업의 가장 큰 비중을 차지하는 경마에 대한 데이터 분석 모델을 제공하여 건전한 국민 여가 스포츠로 인식 개선을 제안한다. 고배당을 강조하는 경마 예측론이 성행하며 경마가 스포츠가 아닌 도박에 가깝다는 부정적 이미지를 개선하고자 부모마의 수득 상금을 이용한 순위 분석 모델을 제공한다. 현재 국내 경마 경기는 서울, 부산, 제주에서 개최되며, 이 중 서울 지역 경마 데이터를 분석 데이터로 하였다. 분석에 이용한 데이터는 2019년 3월부터 2022년 3월까지의 경주 성적, 경주마 정보, 부모마 수득상금을 이용하였다. 분석에는 선형 회귀 모형, 랜덤 포레스트 회귀 모형 (Breiman, 2001)을 이용하였다. 분석은 Python 을 이용하였으며, Python에서 제공하는 다양한 라이브러리를 이용하여 크롤링, 전처리, 분석하였다.

• Knowledge Management Research
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• v.23 no.4
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• pp.69-89
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• 2022

As we enter a super-aged society, senior citizens' health issues are affecting a variety of fields, including medicine, economics, society, and culture. In this study, we intend to draw implications from unstructured data analysis such as text mining and social network analysis in order to apply digital health care service design for improving the cognitive ability of senior citizens. The research procedure of this study improved the service design methodology into a process suited to the analysis of unstructured data, and six steps were applied. Related keywords that exist on social media, focusing on cognitive improvement and healthcare for senior citizens, were collected and analyzed, and based on these results, the direction of healthcare service design for improving on the cognitive abilities of senior citizens was derived. The results of this study are expected to have academic and practical implications for expanding the scope of the use of big data analysis methods and improving existing healthcare service development methodologies.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.24 no.1
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• pp.121-131
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• 2024

This research explores the potential of leveraging unstructured data from construction supervision documents, which contain detailed inspection insights from independent third-party monitors of building construction processes. With the evolution of analytical methodologies, such unstructured data has been recognized as a valuable source of information, offering diverse insights. The study introduces a framework designed to assess cost performance by applying advanced analytical methods to the unstructured data found in final construction supervision reports. Specifically, key phrases were identified using text mining and social network analysis techniques, and these phrases were then analyzed through binomial logistic regression to assess cost performance. The study found that predictions of cost performance based on unstructured data from supervision documents achieved an accuracy rate of approximately 73%. The findings of this research are anticipated to serve as a foundational resource for analyzing various forms of unstructured data generated within the construction sector in future projects.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2002.10a
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• pp.163-175
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• 2002

가상현실 기법(virtual reality technologies)를 해양안전사고 가시화 시스템 개발에 적용하기 위한 개발론에 대해서 기술하였다. ‘목포해심’ 재결서 700여가지 사건에 대한 분류표와 수령화 표를 작성하여 질적 데이터를 양적 데이터로 변환하였다. 개발론에 대한 검토결과, 과거 10년 간의 해양사고 사건사례를 압축하여 저차원 데이터를 획득하기 위해서는 다변량해석기법(multivariate analysis)을 적용해야하고, 위기관리를 종합적으로 수행하기 위해서는 기존에 제시되고 있는 PRA, QRA, SPE 등의 기법 중 적합한 것을 적용할 필요가 있으며, 통계 데이터의 가시화를 위해서는 MATLAB의 Simulink 와 VR Toolkit을 이용하면 가능함을 분석할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.499-510
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• 2017

기술혁신에는 본질적인 어려움이 따르는데, 이는 상당부분 기술이 지닌 불확실성에 기인한다. 따라서 혁신 추구의 어려움을 경감에는 혁신 예측 방법론이 큰 도움이 될 수 있다. 한편 최근 빅데이터와 인공지능에 큰 관심이 이어지며 특히 알파고의 알고리즘 중 하나인 딥 러닝이 뛰어난성능을 보이고 있다. 이에 본 연구는 혁신성과 예측에 있어 딥 러닝을 이용한 방법론을 접목하여 연구를 진행하였다.. 모델 구축 및 학습에 있어 KIS 2016 데이터를 이용하였으며, 투입 요인으로는 정보 원천의 사용도와 혁신 목적을 사용하였고 산출 요인으로는 혁신 성과 지표를 구성하여 사용하였다.