• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.12 no.1
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• pp.43-52
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• 1994

This paper outlines a new approach to the line generalization when preparing small scale map on the basis of existing large scale digital map. Line generalizations are conducted based on Douglas algorithm using 1/25,000 scale topographic maps of southeastern JEJU island which produced by National Geographic Institute to analyze the fitness to the original and problems of graphical representation. Compare to the same scale map which was generated by manual method, a verity of small, but sometimes significant errors ＆ modification of topological relationship have been detected. The research gives full details of three algorithms that operationalize the smallest visible object method, together with some empirical results. A comparison of the results produced by the new algorithms with those produced by manual generalization and Douglas method of data reduction is provided. Also this paper presents the preliminary results of an relationships between the size of smallest visual object and requiring data storages for each algorithms.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.5 s.101
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• pp.649-658
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• 2005

Since the Network based attack Is extensive in the real state of damage, It is very important to detect intrusion quickly at the beginning. But the intrusion detection using supervised learning needs either the preprocessing enormous data or the manager's analysis. Also it has two difficulties to detect abnormal traffic that the manager's analysis might be incorrect and would miss the real time detection. In this paper, we propose a traffic attributes correlation analysis mechanism based on self-organizing maps(SOM) for the real-time intrusion detection. The proposed mechanism has three steps. First, with unsupervised learning build a map cluster composed of similar traffic. Second, label each map cluster to divide the map into normal traffic and abnormal traffic. In this step there is a rule which is created through the correlation analysis with SOM. At last, the mechanism would the process real-time detecting and updating gradually. During a lot of experiments the proposed mechanism has good performance in real-time intrusion to combine of unsupervised learning and supervised learning than that of supervised learning.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.29 no.2
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• pp.183-191
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• 2011

The objective of this study is 10 investigate the method to produce urban climate map so as to cope with climate change and efficiently control greenhouse gas in the city by using GIS. To produce urban climate map by using GIS, statistical data and spatial data of greenhouse gases related to climate change were collected and analyzed and the correlation between the type of urban climatop and urban climate change was analyzed by establishing GIS framework data construction method to prepare urban climate map and preparing and analyzing urban climate map related to the demonstration area. It was found that exact greenhouse gases emission quantity and absorption quantity can be calculated for each type of urban climatop by preparing urban climate map and the temperature is high in residential area, commercial area and industrial area and the emission quantity per unit area is high in the traffic area and industrial area. It seems that the influence of climate change can be presented for urban development by suggesting urban climate change for type of urban climatop and they can be utilized to save energy in urban area and to establish greenhouse gases reducing policy.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.5
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• pp.335-342
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• 2015

In this study, data linking module called GeoSWMM was developed using a typical secondary flooding model SWMM in order to improve the accuracy of the input data of SWMM and to map hourly inundation estimation areas that were not represented in the conventional inundation map. GeoSWMM is a data linking module of GIS and SWMM, which can generate a SWMM project file directly from sewer network GIS data. Utilizing the GeoSWMM the project file of SWMM model was constructed in the study area, Seocho 2-dong, Seoul. The actual flooding has occurred September 21, 2010 and the actual rainfall data were used for flood simulation. As a result, the outflow started from 2 PM due to the lack of water flow capacity of the sewage system. Based on the results, hourly inundation estimation maps were produced and compared with flood train map in 2010. The comparison showed about 66% matching in the overlap of inundation areas. By utilizing GeoSWMM that was developed in this study, it is easy to build the sewer network data for SWMM. In addition, the creation of hourly inundation estimation map using SWMM will be much help to flood disaster prevention plan.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.3 no.1
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• pp.69-77
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• 2000

In retrieving and analyzing digital map information using mouse or key strokes, it needs several times of repeated mouse operation for designating the range of study area. In this study, we proposed a voice activated map information retrieval system for eliminating such repetitions and we realized the system on the personal computer. The system was constructed in two ways - traditional OLE(object linking embedding) method and MFC(Microsoft fundamental class) method in controlling of window display for practical use. In the system performance evaluation, the retrieval data for digital map were consisted of 68 words uttered by 3 male persons which include attribute words and control words for Susung-gu area of Taegu city in a 1:5,000 map. As the results, we obtained the average 98.02% of recognition rate through on-line tests in the office environment and the operating speed of 5.39 seconds by OLE, 10.38 seconds by MFC. These results showed the possibility for practical use of information retrieval system using speech recognition in digital map.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.2 no.2 s.4
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• pp.89-98
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• 1994

Digital road map - which plays an essential role in giving accurate location of the vehicle, optimum route guidance, destination searching, and topographic feature query functions - is the most fundamental element of the vehicle navigation system. Unfortunately, there is not a nation-wide digital map in Korea such as U.S. TIGER fie, that is easily applied to digital road database production. Therefore, producing new digital road map is inevitable in Korea For establishing digital road map for vehicle navigation, this paper puts forth the necessary condition to stabilize the digital road map qualify, and to keep up the compatibility and the economical use. As a result, the standards of coordinate and map accuracy arc presented, and the Items and the structures of database arc decided.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.23 no.4
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• pp.567-584
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• 2013

In school mathematics, the concept of continuous functions has been intuitively taught. Many researches reported that many students identified the continuity of function with the connectedness of the graphs. Several researchers proposed some ideas which are enhancing the formal aspects of the definition as alternative. We analysed the historical developments of the concept of continuous functions and drew pedagogical implications for the intuitive teaching of continuous functions from the result of analysis.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.273-283
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• 1999

래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.