According to computer-based life style and computer networking system is generalized, the construction of information system based on the construction of database is one of the major jobs in the design field. The construction of standard database system is one of the major factors to build the information infra and develop design field as knowledge-base industry. However, the construction of user-based dassification of database is prior to that of standard design database system. This study presents the possibility of the construction of user-friendly and standard database system by studying the dassification system of database.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.10a
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pp.344-346
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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.
Information collected on mobile devices might be utilized to support user's memory, but it is difficult to effectively retrieve them because of the enormous amount of information. In order to organize information as an episodic approach that mimics human memory for the effective search, it is required to detect important event like landmarks. For providing new services with users, in this paper, we propose the prediction model to find landmarks automatically from various context log information based on attributed Bayesian networks. The data are divided into daily and weekly ones, and are categorized into attributes according to the source, to learn the Bayesian networks for the improvement of landmark prediction. The experiments on the Nokia log data showed that the Bayesian method outperforms SVMs, and the proposed attributed Bayesian networks are superior to the Bayesian networks modelled daily and weekly.
Kim, Jong-Uk;Ji, Hyeong-Min;Yu, Yong-Su;Han, Ju-Seop;Choe, Su-Bong
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.06a
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pp.152-154
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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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05b
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pp.939-942
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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.
Kim, Min-Seon;Kim, Soo-Dong;Jang, Woo-Hyun;Ryu, Ji-Won
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.465-468
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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.
In this study, experiments on the improvement of the emotion classification, analysis and accuracy of EEG data were proceeded, which applied DEAP (a Database for Emotion Analysis using Physiological signals) dataset. In the experiment, total 32 of EEG channel data measured from 32 of subjects were applied. In pre-processing step, 256Hz sampling tasks of the EEG data were conducted, each wave range of the frequency (Hz); Theta, Slow-alpha, Alpha, Beta and Gamma were then extracted by using Finite Impulse Response Filter. After the extracted data were classified through Time-frequency transform, the data were purified through Independent Component Analysis to delete artifacts. The purified data were converted into CSV file format in order to conduct experiments of Machine learning algorithm and Arousal-Valence plane was used in the criteria of the emotion classification. The emotions were categorized into three-sections; 'Positive', 'Negative' and 'Neutral' meaning the tranquil (neutral) emotional condition. Data of 'Neutral' condition were classified by using Cz(Central zero) channel configured as Reference channel. To enhance the accuracy ratio, the experiment was performed by applying the attributes selected by ASC(Attribute Selected Classifier). In "Arousal" sector, the accuracy of this study's experiments was higher at "32.48%" than Koelstra's results. And the result of ASC showed higher accuracy at "8.13%" compare to the Liu's results in "Valence". In the experiment of Random Forest Classifier adapting ASC to improve accuracy, the higher accuracy rate at "2.68%" was confirmed than Total mean as the criterion compare to the existing researches.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.289-294
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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.
This study aimed to distinguish categories of archival information and identify properties by their detail types, so that the various forms of architectural heritage information generated can be managed based on their attributes and characteristics. First, the specific uses of terms in the legal system were reviewed and their associated concepts specifically defined. "Architectural heritage" was defined as architecture belonging to the category of tangible cultural heritage as designated by law, and "architectural heritage archival information" was defined as all kinds of material expressed by electronic processing of the actual status for preservation and management. Next, the production status of architectural heritage archival information was reviewed in relation to the legal system. This confirmed that relevant legal systems were organized hierarchically and that various types of archival information were generated in a single project. Furthermore, it was confirmed that even archival information produced in the same form contained differing contents depending on the specific purpose and method, and that there was no classification by which to cover all archival information. Finally, it was also confirmed that detailed drawing types could be categorized according to the purpose of production and the target of the records. Based on the findings of this review, the type and properties of archival information were presented as the primary classification criteria, and the architectural heritage archival information was divided into 6 general types and 27 detailed types. Specifically, the linguistic form, dimension, temporal property, and graphic form of archival information were applied as criteria for the classification of general types, and the target, production purpose, production method of archival information, and content characteristics of archival information properties of archival information by type were comprehensively reviewed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.453-456
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2005
In this paper, we propose method to improve recognition performance using the most effective algorithm selectively after clustering various face data, because recognition performance of each algorithm according to facial attribute is change. The proposed face recognition is divided into two steps. First step is the clustering integrated various data to be optimized in algorithm. Second is that classify input image by a similar cluster, select suitable algorithm and recognize the target. This thesis takes the first step towards the creation of a synthetic classifier fusiontesting environment. The effects of data correlation on three classifier fusion techniques were examined. We proposed fusion method for each recognition algorithm's result. This research explores how the degree of correlation in classification data affects the degree of accuracy in a fusion context.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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