• 디자인학연구
• /
• 제13권1호
• /
• pp.67-74
• /
• 2000

오늘날 컴퓨터의 사용이 일반화되어 인터넷을 이용한 정보의 교환 시스템이 보편화되면서 필요한 정보를 신속하게 이용하고 공유할 수 있는 데이터 베이스 환경을 구축하는 일은 디자인 분야에서도 신속히 추진해야 할 과제 중의 하나로 떠오르게 되었다. 이러한 디자인 데이터 베이스(DB)의 체계적 구축은 디자인 정보화 산업의 추진과 더 나아가 지식기반 산업으로서의 디자인 분야 발전의 토대가 된다. 이러한 체계적 구축은 디자인 분야 발전의 토대가 된다. 이러한 체계적이고 표준화된 디자인 DB의 구축을 위하여 선행되어 져야 할 것이 사용자들이 쉽게 접근하고 이용할 수 있는, 사용자 중심의 보편화된 분류체계를 수립하는 것이다. 본 연구에서는 분류체계에 대한 연구를 통하여 사용자 중심의 표준화된 분류체계의 구축과 이러한 분류체계가 오늘날의 기술환경에 적용되어 실행될 수 잇는 가능성을 제시하는데 목적이 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.344-346
• /
• 2014

우리나라 항만 입출항 통항 선박의 대형화, 고속화에 따른 해양안전사고가 증가하고 있어 항만 연안 해역에서의 해상교통안전 확보가 절실히 요구되고 있는 실정으로, 최근 국제항로표지협회(IALA)에서 항로표지 설계와 배치계획에 대한 의사결정을 지원할 수 있는 항로표지 전문 기능 시뮬레이터의 개발과 주요 항로의 항로표지 설계 및 계획 등을 검증할 수 있는 시스템 필요성을 제기하였다. 우리나라 주요 항로의 항로표지 설계와 적정 배치 여부 등을 검증하고 보완할 수 있는 시뮬레이션 시스템에 대한 개발이 진행되고 있다. 항로표지 시뮬레이션 수행을 위하여 AtoN Manager 운영에 필요한 항로표지 속성 및 항로표지 3D 모델에 대한 항로표지 종류별, 속성별 세부사항을 검토하여 다양한 조합이 가능하도록 DB를 구축하였다. 또한, 항로표지 3D 모델링 작업데이터에 대하여 각 항로표지 시설물별 조합 경우의 수를 고려하여 시뮬레이션 구현 시 조합 가능한 항로표지 종류별 실시간 제어속성 항목을 검토하여 DB 분류작업을 수행하였으며 시뮬레이션을 위한 항로표지 3D 구현 방식을 검토하였다.

• 인지과학
• /
• 제20권4호
• /
• pp.535-554
• /
• 2009

모바일 장비에서 수집되는 정보는 개인의 기억을 보조하기 위한 수단으로 활용될 수 있지만, 그 양이 너무 많아 사용자가 효과적으로 검색하기에는 어려움이 있다. 데이터를 사람의 기억과 유사한 에피소드 방식으로 저장하기 위해 중요 이벤트인 랜드마크를 탐지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위해서 다양한 컨텍스트 로그 정보로부터 자동으로 랜드마크를 찾아내는 속성별 베이지안 랜드마크 예측 모델을 제안한다. 랜드마크 예측 정확도를 높이기 위해 요일별, 주간별로 데이터를 나누고 다시 수집된 경로에 따른 속성으로 분류하여 학습을 통해 베이지안 네트워크를 생성하였다. 노키아의 로그데이터로 실험한 결과, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다 예측성능이 높았으며, 주간별 및 요일별로 설계한 베이지안 네트워크에 비해 제안한 방법인 속성별 베이지안 네트워크의 성능이 가장 우수하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
• /
• pp.152-154
• /
• 2014

우리나라 항만 입출항 통항 선박의 대형화, 고속화에 따른 해양안전사고가 증가하고 있어 항만 연안 해역에서의 해상교통안전 확보가 절실히 요구되고 있는 실정으로, 최근 국제항로표지협회(IALA)에서 항로표지 설계와 배치계획에 대한 의사결정을 지원할 수 있는 항로표지 전문 기능 시뮬레이터의 개발과 주요 항로의 항로표지 설계 및 계획 등을 검증할 수 있는 시스템 필요성을 제기하였다. 우리나라 주요 항로의 항로표지 설계와 적정 배치 여부 등을 검증하고 보완할 수 있는 시뮬레이션 시스템에 대한 개발이 진행되고 있다. 항로표지 3D 모델에 대한 항로표지 종류별, 속성별 세부사항을 검토하여 다양한 조합이 가능하도록 DB를 구성하였다. 항로표지 3D 모델링 작업데이터에 대하여 각 항로표지 시설물별 조합 경우의 수를 고려하여 다양한 조합이 가능하도록 DB 분류작업을 수행하였으며 항로표지별 폴리건수에 따른 샘플형상을 비교하여 시인성이 양호한 최소한의 폴리건 수(안) 제시하는 등 항로표지 시뮬레이션을 위한 항로표지 3D 구현 방식을 검토하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
• /
• pp.939-942
• /
• 2003

본 연구과제는 건설업체의 현재 문제점은 각 업체별로 상이한 분류 및 식별코드체계를 사용, 품목표기방식, 속성 포맷의 불일치, 용어와 단위의 불일치, 현 업계에서 사용하는 코드 분류체계는 호환이 되지 않고 국제적으로 사용할 수 없는 부적합한 실정이다. 따라 기존의 통합정보시스템과 별개로 관리 운영이 이원화되어 오던 각종 건설정보를 건설CALS/EC 핵심기술을 적용하며 건설표준 ERP 템플릿시스템을 개발 할 목적으로 한다. 따라서 본 연구에서는 건설표준 ERP 템플릿시스템과 건설통합분류체계의 표준코드의 연계로 건설CALS/EC 핵심기술이 적용된 건설표준ERP(통합DB)를 구축과 건설공사의 물량산출 데이터의 체계화된 물량예측과 물량공정의 통합화와 설계정보, 시공정보 및 관리유지정보의 연계하여 그리고 현장관리 및 원가관리정보의 통신망접속으로 건설통합정보를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.465-468
• /
• 2001

인터넷을 사용하는 인구가 증가함에 따라 그들을 공략하기 위한 여러 형태의 비즈니스 모델이 구현되어 웹 상에서 유무형의 상품 및 서비스에 대한 거래가 활성화 되었다. 또한 통신 기술의 발달로 웹 성능에 대한 신뢰도가 높아져 기존에는 클라이언트/서버 아키텍쳐로 구축하던 기업의 전산 업무 환경을 웹 기반의 분산 환경으로 구축하거나 전환하고 있는 것이 현 소프트웨어 산업계의 추세이다. 이에 따라 웹 어플리케이션의 기능 및 성능을 테스트하고 나아가 품질을 평가하기 위한 제반 기법이 요구되는 상황이다. 국외에서는 이미 산업계를 주축으로 웹 테스팅에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔으나 국내에서는 그러한 노력들이 이제 막 착수단계에 있으며, 본 고에서는 웹 어플리케이션의 품질평가 기법 고안을 위해 기반 연구 활동으로서 선행된 웹-어플리케이션의 정의 및 분류체계를 제안하고 있다. 나아가 분류별로 보다 중시되는 품질 속성에 집중하는 방식으로 접근한 품질평가 지침을 제안하고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.27-36
• /
• 2019

본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
• /
• pp.289-294
• /
• 2008

어떤 자연언어 문서가 전달하려는 의미는 그 텍스트의 성격에 따라 아주 명확할 수도(예: 뉴스 문서), 아주 불분명할 수도 있다(예: 시). 이 연구는 이러한 '의미의 명확성(semantic transparency)'을 정량적으로 측정할 수 있다고 가정하고, 이 의미의 명확성을 판단하는 데에 단어들의 연쇄(word association)의 확률통계적 성질들이 어떻게 기능하는지에 대해 논한다. 이를 위해 특정 단어가 연쇄체를 형성하면서 발생하는 neighboring frequency와 degeneracy를 중심으로 Markov chain Monte Carlo scheme을 적용하여 의미망('Semantic Hypernetwork')으로 학습시킨 후 문서의 구성 단어들과 그 집합들 간의 연결 상태를 파악하였다. 우리는 의미적으로 그 표상이 분명하게 나뉘는 문서들(뉴스와 시)을 대상으로 이 모델이 어떻게 이들의 의미적 명확성을 분류하는지 분석하였다. Neighboring frequency와 degeneracy, 이 두 속성이 언어구조에서의 의미망 기억과 학습 탐색 기제에 유의한 기질로서 제안될 수 있다. 본 연구의 주요 결과로 1) 텍스트의 의미론적 투명성을 구별하는 통계적 증거와, 2) 문서의 의미구조에 대한 새로운 기질 발견, 3) 기존의 문서의 카테고리 별 분류와는 다른 방식의 분류 방식 제안을 들 수 있다.

• 헤리티지:역사와 과학
• /
• 제53권2호
• /
• pp.88-109
• /
• 2020

본 논문은 건조물 문화재를 대상으로 생산되는 다양한 정보들이 그 속성을 토대로 관리될 수 있도록 기록정보의 유형을 구분하고 유형별 기본 속성을 확인하는 것을 목적으로 하였다. 먼저, 건조물 문화재와 기록정보라는 용어의 구체적인 사용 현황을 법제도 중심으로 검토하였고, 본 논문에서 사용하는 용어의 개념을 구체적으로 정의하였다. 건조물 문화재는 문화재보호법의 기본 정의를 준용하여 '법적으로 지정된 유형문화재 중의 건조물'로 정의하였고, 건조물 문화재의 기록정보는 '문화재 보존·관리를 위하여 건조물 문화재의 실증적 현황을 전자적 방식으로 처리하여 표현한 모든 종류의 자료'로 정의하여 적용하였다. 다음으로 건조물 문화재 기록정보의 생산 현황을 법제도적 측면에서 검토하였다. 그 결과, 관련된 법제도가 위계적으로 구성되어 있는 점과 단일 사업에서 다양한 형태의 기록정보가 복합적으로 생산되고 있는 현황을 확인하였다. 나아가, 동일한 형태로 생산되는 기록정보일지라도 생산 목적과 방법에 따라 상이한 내용과 의미를 담고 있다는 점과 모든 기록정보를 포괄할 수 있는 분류가 부재하다는 점도 확인하였다. 마지막으로 기록정보 중 도면은 생산 목적 및 구체적 대상에 따라 세부유형이 구분되고 있는 것도 확인하였다. 이상의 검토 결과를 토대로, 본 논문에서는 기록정보의 형식과 속성을 일차적인 기준으로 적용하여, 건조물 문화재의 기록정보를 6개의 유형과 27개의 세부유형으로 구분하였다. 구체적으로는 기록정보의 언어적 형태, 차원, 시간적 속성, 그래픽 형식을 유형 구분을 위한 기준으로 적용하고, 유형별로 기록정보의 속성으로서 기록정보의 대상, 기록정보의 생산 목적, 기록정보의 생산 방식, 기록정보에 포함된 내용의 성격 및 구성 등을 종합적으로 검토하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.453-456
• /
• 2005

본 논문에서는 얼굴의 속성에 따라 각각의 알고리즘의 인식 성능이 달라지는 점에 착안해서, 다양한 얼굴 데이터를 클러스터링한 후 가장 효과적인 알고리즘을 선택적으로 사용하여 인식 성능을 높이는 방법을 제안하였다. 인식기 융합 문제는 인식결과를 결정짓는 문제에서 많이 사용하는 방식이며, Kuncheva는 데이터를 기준을 두어 영역별로 구분한 후. 각 데이터 영역에 맞는 분류기가 어떠한 것인가를 찾는 방법을 제안하였다. 분류기 여러개를 선택하여 사용할 경우, 어떻게 결과를 융합할것 인가에 대한 문제는 제시하지 않고 있다. 단지. 각 영역에 대하여, 어떠한 분류기를 사용하는 것이 좋을 것인가에 대한 문제만을 해결한다. 어떠한 영역의 데이터는 여러개의 분류기를 적용해도 된다는 결론하에, 각 분류기가 유사한 성능을 나타내므로, 어떠한 분류기를 사용하든 무관하다는 방향으로 전개한다. 따라서 본 논문에서는 각 데이터 영역별로 어떠한 분류기가 좋을 것인지 판단하며, 각 분류기에서 나온 결과값들을 융합하는 방법에 대하여 제안한다.