• 제목/요약/키워드: 상호참조적 네비게이션

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온톨로지를 이용한 프로세스 기반 지식지도 구축 (Ontology-based Implementation of the Process-oriented Knowledge Map)

  • 유기동;황현석
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.87-97
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    • 2012
  • 지식지도는 지식 간의 상호 연관성을 기초로 전체적인 지식의 현황을 보여주는 도식으로, 상황에 따라 다양하게 해석 및 적용될 수 있는 지식의 특성을 보다 형식화되고 정형화된 방식으로 표현하기 위해 온톨로지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 지식 네트워크에 나타나는 지식 간 상호참조적 네비게이션이 가능하도록 온톨로지 기술을 기반으로 지식지도를 정의하고 표현하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 타당성을 검증하기 위하여, 온톨로지 모델링 도구인 Protege-OWL을 이용하여 실제 지식지도를 모델링하고, 몇 가지 예제를 통해 구현된 온톨로지 기반 지식지도가 실제로 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 반영하는 지식네트워크를 구성하는지 알아본다.

계층형 및 네트워크형 지식지도의 사용자 관점 성능 비교 (User-oriented Performance Comparison between Hierarchical and Networked Knowledge)

  • 장기태;유기동
    • 지식경영연구
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    • 제22권3호
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    • pp.75-89
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    • 2021
  • 지식지도는 상호참조적 네비게이션 방식의 지식 탐색, 즉 내용적 연관성을 갖는 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 검색 및 조회를 지원할 수 있어야 한다. 본 연구는 계층형 및 네트워크형 지식지도 중 어떤 유형의 지식지도가 문제 풀이에 필요한 지식 탐색을 지원하는 데에 우월한 성능을 나타내는가를 사용자 관점에서 규명하는 테스트를 수행한다. 테스트 결과, 정답률을 이용하여 파악한 효과성과 문제 풀이 완료시간 및 참고 문서 수를 이용하여 파악한 효율성 모두 네트워크형 지식지도가 우월한 성능을 보임이 확인되었다. 본 연구에서 규명한 네트워크형 지식지도를 이용한 지식 검색 및 조회 방식의 우월성은 보다 사용자 친화적이고 합리적인 지식서비스 개발에 응용될 수 있다.

지식 간 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 프로세스 중심 지식지도 (Ontology-Based Process-Oriented Knowledge Map Enabling Referential Navigation between Knowledge)

  • 유기동
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.61-83
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    • 2012
  • 지식지도는 관련된 지식의 현황을 네트워크 형식으로 보여주는 일종의 도식으로, 지식 간의 상호참조적 네비게이션 관계를 기초로 하는 지식 분류 및 저장 체계 역할을 한다. 이러한 이유로 인하여 지식 및 이들 지식이 또 다른 지식과 갖는 관계를 네트워크 형식으로 형식적이고 객관적으로 묘사하기 위한 온톨로지 기반 지식지도의 필요성이 대두되어왔다. 본 논문은 지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 지식지도를 구현하기 위한 방법론을 제시한다. 제시된 방법론에 의해 구현되는 온톨로지 기반 지식지도는 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 이러한 지식 간 네트워크 관계에 의해 추가적인 지식 간의 관계를 추론할 수 있다. 제시된 개념의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지의 실제 비즈니스 프로세스를 기반으로 지식지도를 구현하였고, 구현된 지식지도에 나타나는 지식 간 네트워크 구성의 유효성을 검토하였다.

지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 프로세스 기반 반자동화 지식지도 (Semi-automated knowledge map enabling referential navigation among knowledge)

  • 유기동
    • 지식경영연구
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    • 제13권1호
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    • pp.1-12
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    • 2012
  • A knowledge map is a network-typed diagram visualizing all kinds of knowledge that influences each other to solve a problem. A knowledge map determines the structure of knowledge categorizing and archiving by defining the relationship of referential navigation among knowledge. Since tremendous and increasing number of knowledge needs to be included in a knowledge map, a knowledge map must be organized automatically by considering the contents and relationships of knowledge. This paper suggests the concept and prototype of a semi-automated knowledge map which automatically maps new piece of knowledge onto a manually provided draft map. The prototype knowledge map is based on the recursive programming to make a knowledge map automatically determine the location of the newly-entered knowledge by considering the referential relationship between knowledge. The proposed knowledge enables the knowledge network to expand autonomously by automatically including and storing knowledge. Also, it can improve the accuracy and applicability of knowledge for problem-solving, because the relationship of referential navigation among knowledge can be efficiently and effectively expressed.

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다시점 카메라로부터 획득된 깊이 및 컬러 영상을 이용한 실내환경의 파노라믹 3D 복원 (Panoramic 3D Reconstruction of an Indoor Scene Using Depth and Color Images Acquired from A Multi-view Camera)

  • 김세환;우운택
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.24-32
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    • 2006
  • 본 논문에서는 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3D 점군을 사용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라를 이용하여 실내환경을 복원하는 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점 간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 3D 모델 생성에 활용될 수 있다.

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깊이 및 컬러 영상을 이용한 실내환경의 3D 복원 (3D Reconstruction of an Indoor Scene Using Depth and Color Images)

  • 김세환;우운택
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.53-61
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    • 2006
  • 본 논문에서는 다시점 카메라를 이용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라로 여러 방향에서 획득된 3D 점군을 이용한 실내환경 복원 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상평면으로 투영하고 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 주변화소와의 상관관계를 이용함으로써 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경에 대한 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 가상 환경 생성 및 Mediated Reality (MR) 응용 분야에 활용될 수 있다.

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