• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.142-147
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• 2007

본 연구에서는 스캔라인을 이용한 LIDAR 포인트 cloud의 분리과정 중 분리된 포인트 군집간 인접 관계를 인식할 수 있는 기능을 추가하였다. 군집간 인접관계는，포인트 cloud 분리 과정 중에 분리된 건물 요소를 재결합하거나 지면 포인트를 인식하기 위하여 사용될 수 있다. 실험 결과 포인트 cloud 분리 과정에 군집간 인접 관계 인식 기능을 추가하더라도 처리 성능이 저하되지 않았으며 후처리를 통하여 건물 요소를 결합하여 온전한 형태의 건물 포인트 군집을 형성함과 더불어 지면 포인트 군집도 인식할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.29 no.4
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• pp.359-365
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• 2011

This study aims at filtering ALS points into ground and non-ground effectively through labeling and window based algorithm by utilizing 2D adjacency based on scan line. Firstly, points adjacency is constructed through minimal search based on scan line. Connected component labeling algorithm is applied to classify raw ALS points into ground and non-ground by utilizing the adjacency structure. Then, some small objects are removed by morphology filtering, and isolated ground points are restored by IDW estimation. The experimental results shows that the method provides good filtering performance( about 97% accuracy) for diverse sites, and the overall processing takes less time than converting raw data into TIN or raster grid.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.15 no.1 s.39
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• pp.17-22
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• 2007

In this study, we recognized and joined parts of buildings separated during LIDAR point segmentation utilizing scan line characteristics, with an additional function to recognize neighboring relation among point segments. And we applied the relation to suggest a method to recognize earth point segment. From the test, we could confirm that it does not drop down the efficiency of point segmentation to be added with the function of recognizing neighboring relation and it is possibile to combine point segments to form a complete shaped building and to recognize earth point segment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.716-718
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• 2016

본 논문에서는 실시간 메쉬 모델의 형태 분석 처리가 가능하도록 하기 위한 효율적 이산 곡률 근사 방법을 제안한다. 메쉬 이산 곡률을 계산하는 기존 방법들의 경우, 각 정점(vertex) 별로 인접면(face)에대한 인접 순서등 인접 정점과 인접면과의 관계에 대한 사전 분석이 요구된다. 또한, 인접 정점과의 관계 분석을 위하여 고유치 분석 등 높은 계산 비용을 요구한다. 이에 비해, 제안 방법은 각 정점별로 정렬되지 않은 인접 정점의 위치 정보만으로 이산 곡률을 계산함에 따라 계산 부담이 적은 반면, 기존에 Taubin의 방법을 적용한 결과에 비해 정확한 곡률 계산 결과를 보여 주었다. 곡률 계산의 정확성은 다양한 형태의 메쉬 모델들에 대한 기존 방법과의 비교 실험을 통하여 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.349-351
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• 2001

본 논문은 공기정보를 이용하여 한국어 추출요약 시스템의 성능을 개선한다. 여기서 공기정보는 복합명사와 구문관계를 말하며, 복합명사는 인접한 명사들 사이의 공기관계이고, 구문관계는 인접한 명사와 동사 사이의 공기관계를 말한다. 본 논문에서는 공기관계는 t test를 이용하였다. 공기정보를 이용한 시스템은 기존의 시스템보다 좋은 성능을 보였으나, 커다란 성능 향상을 가져오지 못했다. 복합명사는 거의 모든 환경에서 좋은 결과를 가져왔으나, 구문관계는 그렇지 못했다. 앞으로 공기정보의 추출방법을 좀더 개선한다면 좀더 좋은 성능을 기대할 수 있을 것이다.

• Spatial Information Research
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• v.18 no.5
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• pp.93-105
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• 2010

Spatial neighborhoods are spaces which are relate to target space. A 3D spatial query which is a function for searching spatial neighborhoods is a significant function in spatial analysis. Various methodologies have been proposed in related these studies, this study suggests an adjacent based methodology. The methodology of this paper implements topological data for represent a adjacency via using network based topological data model, then apply modifiable Dijkstra's algorithm to each topological data. Results of ordering analysis about an adjacent space from a target space were visualized and considered ways to take advantage of. Object of this paper is to implement a 3D spatial query for searching a target space with a adjacent relationship in 3D space. And purposes of this study are to 1)generate adjacency based 3D network data via network based topological data model and to 2)implement a 3D spatial query for searching spatial neighborhoods by applying Dijkstra's algorithms to these data.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.244-245
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• 2006

기존의 전력 계통에서 전기적인 거리는 서로 다른 두 모선 사이의 물리적인 관계를 추정하여 분할하는 방법으로서, 인접한 영역의 상호작용을 최소화하여 분할하는 방법을 사용하였다. 그러나 영역 간 상호 작용의 최소화를 고려했음에도 인접한 영역에 더 큰 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을, 파이션을 이용해서 분석하였고, 인접한 영역간의 상호 작용을 고려하여 기존의 전력계통 분할 방법 보다 향상된 분할 방법을 파이션을 사용하여 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.163-169
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• 2003

현재의 질의응답 시스템은 TREC(Text Retrieval Conference) 질의집합에 대해 최대 80% 정도의 응답 성공률을 보이고 있다. 하지만 질의 유형에 다라 성능의 많은 차이가 있으며, 인과관계에 대한 질의에 대해서는 매우 낮은 응답 성공률을 보이고 있다. 본 연구는 인접한 두 문장 혹은 두 문장 혹은 두 명사구 사이에 존재하는 인과관계를 추출하고자 한다. 기존의 명사구 간 인과관계 추출 연구에서는 인과관계 단서구문과 두 명사구의 의미를 주요한 정보로 사용하였으나, 사전 미등록어가 사용되었을 때 올바른 선택을 하기 어려웠다. 또한, 학습 코퍼스에 대한 인과관계 부착과정이 선행되어야 하며, 다량의 학습자료를 사용하기가 어려웠다. 본 연구에서는 인과관계 명사구 쌍에서 추출된 어휘 쌍을 기존의 단서구문과 같이 사용하는 방법을 제안한다. 인과관계 분류를 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하였으며, 비지도식 학습과정을 사용하였다. 제안된 분류 모델은 기존의 분류 모델과 달리 사전 미등록어에 의한 성능 저하가 없으며, 학습 코퍼스의 인과관계 분류 작업이 선행될 필요 없다. 문장 내 명사구간의 인과관계 추출 실험 결과 79.07%의 정확도를 얻었다. 이러한 결과는 단서구문과 명사구 의미를 이용한 방법에 비해 6.32% 향상된 결과이며, 지도식 학습방식을 통해 얻은 방법과 유사한 결과이다. 또한 제안된 학습 및 분류 모델은 문장간의 인과관계 추출에도 적용가능하며, 한국어에서 인접한 두 문장간의 인과관계 추출 실험에서 74.68%의 정확도를 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.208-214
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• 2001

웨이블릿을 이용한 분해와 복원은 영상의 압축에 널리 사용되는 도구이다. 웨이블릿 분해된자연 영상은 원 영상의 동일 부분을 표현하는 대역간의 계수 값 사이에 높은 상관관계를 갖고 있고, 하나의 대역 안의 인접한 계수들 사이에도 높은 상관 관계를 갖고 있다. EZW(Evbedded Zerotree Wavelet)나 SPIHT(Set Partitioning in Hierachical Trees)과 같이 성능이 우수하고 널리 사용되는 웨이블릿 기반 영상 압축은 웨이블릿 계수의 대역간 상관 관계를 이용하고 있다. Zero Tree에 기초한 이와 같은 방법들은 계수값의 부모 후손 관계를 이용하기 때문에 대역별 부호화를 수행할 수 없으며, 다중 해상도 복원이 필요한 응용 분야에 효과적으로 적용되어지지 못한다. 본 논문에서는 하나의 대역 내에서 인접한 계수들 간의 상관성을 이용한 대역 독립적 부호화 기법을 제안한다. 압축 성능은 SPIHT과 대등하거나 약간 우수한 것으로 나타났고, 다중해상도 복원에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of societal Security
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• v.3 no.1
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• pp.51-60
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• 2010

This study measured for comparison and analysis the correlation of River pollution and Soil contamination, based on the results of previous research, and then in order to increase the efficiency of study, heavy metals which cause serious side effects was limited to the case among pollutants. This study focused on the rivers that near the Urban and industrial districts, for example, Nak-Dong river, An-Yang river, Tae-Hwa river and the rivers that near the farm land or pasture, for example, Yeong-San river, Mi-Ho river, then compare and analyze the degree of actual pollution as gathered the results of Previous research. Correlationship about pollutants of river near the Urban, industrial area and drainage basin its river has been proven, and this expected because of the strong influence by point pollution source. On the other hand, I can found the opposite relationship where the river near the farm land or pasture, and this probably because of the influence by nonpoint pollution source.