• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.73-73
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• 2011

현재의 NATM터널에 대한 물량은 설계도면을 기반으로 산출되는데, 이러한 방법은 수작업에 많이 의존하게 되므로 실수로 인한 물량의 오류와 사람의 능력에 따른 물량의 차이가 나타나게 된다. 본 연구는 BIM기반의 모델에서 자동적으로 물량을 산출하여 물량산출의 오류나 차이점을 바로잡고 설계변경에 따른 물량산출작업을 효율적으로 수행하려는 프로젝트에 필요한 BIM 모델링을 통한 물량산출 프로세스의 가이드라인을 제시한다. 또한, 여러 BIM 프로그램들은 각각의 모델링 및 물량산출 방식을 가지고 있어서 하나의 프로세스로 통합하기 어려운 문제가 있기 때문에 본 연구에서는 Autodesk사의 Revit Structure에 적합한 작업 프로세스에 대한 가이드라인을 제시하며 NATM 터널의 전체 구간이 아닌 본선구간만을 대상으로 한다. 본 연구는 전체적인 NATM 터널의 BIM기반 물량산출 모델링 프로세스를 BIM 모델링과 BIM 물량산출로 분리하였다. BIM 모델링 프로세스는 물량산출의 대상과 범위 설정, 모델링을 위한 CAD도면 작성, 패밀리 파일의 설정, 공종별 모델링 작업으로 구성된다. 물량산출의 대상과 범위 설정 단계에서는 NATM 터널의 CAD 파일과 수량 산출서를 분석하여 물량산출을 위한 공종별 물량산출 범위를 확정하고, 도면에 표시되지 않는 물량정보를 파악하여 물량 값을 정확하게 산출할 수 있도록 하며, 모델링을 위한 CAD도면 작성 단계에서는 Revit Structure 특성을 고려하여 모델링에 참조하는 CAD 도면을 Revit Structure에서의 모델링에 적합하게 편집해야한다. 그리고 패밀리 파일의 설정과 공종별 모델링 작업 단계에서는 CAD도면과 Revit Structure의 패밀리 파일과의 단위를 일치시키고 NATM 터널의 특성에 맞게 공종별 모델링을 실시한다. BIM 물량산출 프로세스는 모델링 데이터의 분할, 패밀리의 재구성, 물량산출로 구성된다. 모델링 데이터의 분할단계에서는 물량산출의 목적에 맞게 CAD에서 기준선을 작성하여 공종별 모델링이 작성된 패밀리 파일로 불러온 다음 모델을 분할해야한다. 그리고 패밀리의 재구성과 물량산출단계에서는 분할된 공종별 모델의 패밀리 파일을 프로젝트 파일로 불러온 다음 물량산출의 목적에 맞게 재배치하여 물량을 산출한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.34 no.4
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• pp.303-309
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• 2015

Speaker diarization is the task of determining the speakers for unlabeled data, and DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) has been widely used in the field of speaker diarization for its simplicity and computational efficiency. One challenging issue, however, is that if different clusters in non-spatial dataset are adjacent to each other, over-clustering may occur which subsequently degrades the performance of DBSCAN. In this paper, we identify the drawbacks of DBSCAN and propose a new density clustering algorithm based on local distribution property around object. Variable density criterions for local density and spreadness of object are used for effective data clustering. We compare the proposed algorithm to DBSCAN in terms of clustering accuracy. Experimental results confirm that the proposed algorithm exhibits higher accuracy than DBSCAN without over-clustering and confirm that the new approach based on local density and object spreadness is efficient.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.3
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• pp.143-151
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• 2009

In this paper, a new extraction algorithm for artificial structure in 3D cloud points of terrestrial LIDAR is described, considering that various obstacles in terrestrial LIDAR make it difficult to apply conventional algorithms which are designed for air-born LIDAR data. Firstly we use the R, G, B color information from the terrestrial LIDAR data to discriminate among the massive 3D cloud points. Hough transform is then applied to estimate the straight lines that correspond to the target structure. Finally, the structure is extracted by comparing the distance between the estimated line and 3D cloud points. The proposed algorithm is efficient in the sense that it requires the user interaction only when the reference colors are obtained. Computer simulation shows the performance to be quite satisfactory.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.2 s.46
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• pp.123-130
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• 2007

The aim of this study was to propose a fusion and registration method with heterogeneous small animal acquisition system in small animal in-vivo study. After an intravenous injection of $^{18}F$-FDG through tail vain and 60 min delay for uptake, mouse was placed on an acryl plate with fiducial markers that were made for fusion between small animal PET (microPET R4, Concorde Microsystems, Knoxville TN) and Discovery LS CT images. The acquired emission list-mode data was sorted to temporally framed sinograms and reconstructed using FORE rebining and 2D-OSEM algorithms without correction of attenuation and scatter. After PET imaging, CT images were acquired by mean of a clinical PET/CT with high-resolution mode. The microPET and CT images were fusion and co-registered using the fiducial markers and segmented lung region in both data sets to perform a point-based rigid co-registration. This method improves the quantitative accuracy and interpretation of the tracer.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.10
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• pp.45-51
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• 2020

Recently, many games provide data related to the users' game play, and there have been a few studies that predict opponent move by combining machine learning methods. This study predicts opponent move using match data of a real-time strategy game named ClashRoyale and a multi-label classification based on machine learning. In the initial experiment, binary card properties, binary card coordinates, and normalized time information are input, and card type and card coordinates are predicted using random forest and multi-layer perceptron. Subsequently, experiments were conducted sequentially using the next three data preprocessing methods. First, some property information of the input data were transformed. Next, input data were converted to nested form considering the consecutive card input system. Finally, input data were predicted by dividing into the early and the latter according to the normalized time information. As a result, the best preprocessing step was shown about 2.6% improvement in card type and about 1.8% improvement in card coordinates when nested data divided into the early.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.781-784
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• 2019

최근 AI를 산업 서비스에 적용하기 위해 많은 회사들이 활발히 연구를 하고 있다. 아마존과 넷플릭스 같은 거대 기업들은 이미 빅데이터와 AI 머신러닝을 이용한 추천 시스템을 구현하였고 아마존은 매출의 35%가 추천에 의해 발생하고 넷플릭스 75%의 사용자가 추천을 통해 영화를 선택한다고 보고되었다. 이러한 두 기업의 높은 추천 효율성의 이유는 협업 필터링(Collaborative filtering)과 같은 다양한 추천 알고리즘과 방대한 상품 및 고객 행동(구매, 시청 등) 데이터 등이 존재하고 있기 때문이다. 기계학습에서 알고리즘 학습을 위한 데이터의 양이 많지 않을 경우 알고리즘의 성능을 보장할 수 없다는 것이 일반적인 의견이다. 방대한 데이터를 가진 기업에서 추천 알고리즘을 적극적으로 활용 및 연구하고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. 반면, 오프라인 및 여행사 기반에서 온라인 기반으로 영역을 차츰 확대하고 있는 항공 서비스 고객 데이터의 경우, 산업의 특성상 많은 회원에 비해 고객 1명당 온라인에서 활동하는 이력이 많지 않은 것이 특징이다. 이는, 추천 알고리즘을 통한 서비스 제공에서 큰 제약사항으로 작용한다. 본 연구에서는, 이러한 희박한 고객 활동 데이터에서 최신성 기반의 추천 시스템을 통하여 제약사항을 극복하고 추천 효율을 높이는 방법을 제안한다. 고객의 최근 접속 이력 로그를 시간 기준으로 데이터 셋을 분할하여 추천 알고리즘에 반영하였을 때, 추천된 노선에 대한 고객의 반응을 추천 성능 지표인 CTR(Click-Through Rate)로 측정하여 성능을 확인해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1195-1198
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• 2008

본 논문은 다중 Tier 상에서 온라인 서비스 대량 데이타 처리를 빠르고 정확하게 클라이언트에 전달하는 기법을 제안한다. Tier 가 많은 온라인 서비스상에서 대량의 데이타를 빠르게 처리하는 데에는 많은 어려움이 있다. Tier 간 지연 시간의 최소화, 네트워크 대역폭를 고려한 트란잭션(Transaction)의 적절한 분할 통신, 이 기종간의 데이타 변환 시 처리속도 개선 등이 해결해야 할 주요한 요건이라고 할 수 있다. 하지만 이러한 문제들이 해결된다고 해서 괄목할 만한 성능의 개선은 쉽게 나타나지 않는다. 그 이유는 바로 Partial Query에 의한 데이타 통신이 꾸준히 반복 발생하기 때문이다. 온라인 서비스의 특성상 대량 데이타는 많은 사용자의 효율적인 트란잭션 처리를 위하여 분할(Partial) 처리되어 통신하는 방식을 기준으로 사용하고 있다. 이러한 방식을 준수 하기 위해서는 데이타 사이즈에 비례하는 반복의 증가가 불가피하다. 그래서 반복 횟수를 줄이는데 포커스를 두고 온라인 서비스 대량 데이타 처리에 대한 성능 데스트를 진행한 결과 반복이 최소화 될수록 성능은 최대한으로 유지되며, 다른 어떤 기술적인 요소를 개선하는 것보다 큰 효과를 볼 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.689-693
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• 2004

주어진 데이터를 일정한 기준에 따라 여러 개 군집으로 분할할 때 대부분 경우는 군집수에 대한 사전 정보가 없이 군집화를 실시하게 된다. 적절한 군집수의 결정은 군집화 결과의 타당성에 전제가 되는 매우 중요한 문제이나 내재된 복잡성 때문에 실제 적용에 간편한 방법을 찾기 힘들고 더구나 다양한 형태의 데이터에 보편적으로 적합한 방법을 찾기는 더욱 어렵다. 본 연구에서는 기존의 제시된 군집수 결정방법 들의 아이디어 들을 소개하고 주어진 데이터의 종류에 관계없이 일반적으로 적용할 수 있는 새로운 군집수 결정기법을 제시한다. 대부분의 경우 군집수 결정은 군집화와 동시에 이루어지게 되므로 이것을 한꺼번에 처리하는 범용의 방법도 소개한다. 적용 예제들을 통한 타당성 검증도 이루어진다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.463-466
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• 2004

본 논문에서는 각 입력 변수에 대하여 퍼지 공간을 분할한 퍼지 집합 기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 퍼지 모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 쥘 필요성이 요구된다. 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등의 기준에 의해 서로 결합된 물체(특히, 데이터 점)의 연결된 모임으로 간주된다. 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의한 중심71을 이용하여 각 입력 변수에 대한 퍼지 집합 기반 전반부/후반부 구조 및 파라미터를 동정한다. 퍼지 추론 방법은 간략 및 선형 퍼지 추론을 수행하며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정하며, 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 또한, 제안된 퍼지 모델은 수치적인 예를 통하여 성능을 평가한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.12
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• pp.1824-1833
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• 2016

In this paper, we propose networked airborne relay-based positioning scheme (N-ARPS) based on time division multiple access (TDMA) networks to improve the performance of relative navigation (RelNav). To integrate the ARPS into TDMA, there are three problems such as slot allocation, selection of airborne relays, and method for signal loss to be solved. A subframe of N-ARPS is designed to assign the slots for broadcast and relay of navigation signals consecutively to minimize the effect of mobility. The selection algorithm determines the optimum set of airborne relays by selecting evenly distributed nodes depending on their distances to the master station. Finally, we uses precise position location information (PPLI) messages, which are received in data transmission period, to estimate a user position when the navigation signals are missing. The simulation results indicate that N-ARPS significantly improves user accuracy over RelNav.