• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 추계학술대회 논문요약집
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• pp.163-163
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• 2003

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.99-106
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• 2009

최근 수십 년 동안 개념도는 의미 있는 교수 및 학습 도구로써 사용되어지고 있다. 많은 기존의 연구는 개념도가 학습자의 학습에 긍정적인 영향을 준다는 사실을 입증하였다. 그러나 기존 방법의 단점은 개념도를 평가하거나 학습자에게 피드백을 제공하는 과정이 평가자에 의해 수작업으로 이루어지도록 설계되어 있어 매우 시간 소모적인 작업이 된다는 것이다. 따라서 온라인 학습 활동을 통하여 개념도를 자동으로 처리하여 시간 복잡성을 줄이는 방법을 개발하는 것이 필요하다. 이미 기존 연구의 결과로써 오프라인 환경에서 개념도 평가를 위한 많은 점수 부여 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 온라인 환경에 적합하도록 시멘틱 웹 기술을 적용하여 기존의 방법들을 효과적으로 구현한 자동화된 평가 시스템을 제시하였다. 본 논문을 통하여 시멘틱 웹 기술이 개념도의 효율적인 관리 및 자동화된 점수 부여를 위하여 이용될 수 있음을 확인하였다.

• 지식경영연구
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• 제19권3호
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• pp.47-61
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• 2018

A knowledge map, a taxonomy of knowledge repositories, must have capabilities supporting and enhancing knowledge user's activity to search and select proper knowledge for problem-solving. Conventional knowledge maps, however, have been hierarchically categorized, and could not support such activity that must coincide with the user's cognitive process for knowledge utilization. This paper, therefore, aims to verify and develop a methodology to build a networked knowledge map that can support user's activity to search and retrieve proper knowledge based on the referential navigation between content-relevant knowledge. This paper deploys keywords as the semantic information between knowledge, because they can represent the overall contents of a given document, and because they can play the role of semantic information on the link between related documents. By aggregating links between documents, a document network can be formulated: a keyword-based networked knowledge map can be finally built. Domain expert-based validation test was also conducted on a networked knowledge map of 50 research papers, which confirmed the performance of the proposed methodology to be outstanding with respect to the precision and recall.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.586-593
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• 2009

분산 환경에서 대부분 데이터 구성은 계층적 분류에 따른 트리 형태로 이루어져 연관성 검색에 제한이 있다. 이러한 데이터들 중 데이터베이스로 저장된 데이터는 통합의 문제와 효율적 검색이라는 문제가 있다. 이에 따라 본 시스템에서는 분산된 데이터 베이스 통합을 위해 XMDR을 이용하고 계층적으로 표현된 지식의 검색 효율성을 위해서 XMDR에 토픽맵을 연계하는 방안을 제안한다. XMDR은 메타시멘틱온톨로지, 인스턴스시멘틱온톨로지 그리고 메타로케이션으로 구성하고, 분산된 관계데이터베이스 사이의 데이터 이질적 문제와 메타데이터 이질적 문제를 해결하여 통합하고, 메타시멘틱온톨로지와 인스턴스시멘틱온톨로지를 토픽 맵과 연결하여, 토픽 맵의 자원위치를 표현하는 어커런스 역할을 XMDR의 메타로케이션이 수행하게 함으로써 효율적인 통합 검색을 위한 방안을 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.99-106
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• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• 로봇학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-10
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• 2014

In recent years, the research of 3D mapping technique in urban environments obtained by mobile robots equipped with multiple sensors for recognizing the robot's surroundings is being studied actively. However, the map generated by simple integration of multiple sensors data only gives spatial information to robots. To get a semantic knowledge to help an autonomous mobile robot from the map, the robot has to convert low-level map representations to higher-level ones containing semantic knowledge of a scene. Given a 3D point cloud of an urban scene, this research proposes a method to recognize the objects effectively using 3D graph model for autonomous mobile robots. The proposed method is decomposed into three steps: sequential range data acquisition, normal vector estimation and incremental graph-based segmentation. This method guarantees the both real-time performance and accuracy of recognizing the objects in real urban environments. Also, it can provide plentiful data for classifying the objects. To evaluate a performance of proposed method, computation time and recognition rate of objects are analyzed. Experimental results show that the proposed method has efficiently in understanding the semantic knowledge of an urban environment.

• 대한인간공학회지
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• 제32권4호
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• pp.371-380
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• 2013

Objective: The aim of this study is to investigate the effects of design parameters of vibrotactile signals on semantic association with transmitted information conveying different meanings. Background: As information communication relying on human visual channel becomes excessive, the utility of vibrotactile signals is being interested as a substitute measure of delivering information. Properly designed hapticons may relieve burden of visual communication by rendering distinct and meaningfully compatible haptic sensations. Method: A typical Kansei engineering approach was adopted in this study. Ten most distinctive hapticons were selected among those having different frequencies and amplitudes. Associations between the hapticons and twenty four pairs of adjectives used to describe the state of automobile in control were gathered from thirty subjects using semantic differential scales. Results: The selected pairs of adjectives were summarized by factor analysis into two semantic dimensions named 'Awareness' and 'Directionality'. The experimental hapticons matched with the semantic dimensions were presented as a haptic emotion map. Conclusion: The results from this study support that frequencies and amplitudes of haptic signals play important roles in arousing different human perceptions regarding the two haptic emotional dimensions. Application: Properly designed hapticons with respect to the contents of transmitted information will increase human operator's situation awareness as well as system performance. The result from this study can be used to develop standardized hapticons for active haptic communication.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권6호
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• pp.593-602
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• 2005

웹의 급속한 발전과 함께 웹 정보 자원을 보다 정확하게 이해할 수 있는 시멘틱 웹에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재 이와 관련된 두 가지 표준이 존재하는데 하나는 ISO/IEC JTC 1 표준인 토픽맵(Topic map)이고, 다른 하나는 W3C 표준인 RDF(Resource description framework)이다. 그러나 시멘틱 웹은 토픽맵을 적용한 정보자원과 RDF를 적용한 정보자원을 모두 인식할 수 있어야 하므로 토픽맵과 RDF간의 상호운용성이 요구된다. 이를 위해 토픽맵과 RDF간에 상호운용성 문제를 해결하기 위한 여러 변환 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 기존의 방법들은 의미의 손실, 복잡한 구조, 불필요한 노드의 추가 등과 같은 문제점을 지니고 있었다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 방법인 NOWL (NO structural Warp and semantics Loss)을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법에 비해 토픽맵 본래의 의미 구조를 유지하고 불필요한 노드의 생성을 제거하는 등 여러 가지 장점을 지닌다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.71-79
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• 2016

한국어처리 분야에서 동형이의어 분별은 의미처리를 위해서는 매우 중요하고 오랫동안 연구되어온 주제이다. 최근에 말뭉치를 학습하는 기계학습 방법이 정확률과 속도면에서 좋은 결과를 보이고 있으며, 미학습 어절을 처리하기 위해 어휘의미망을 이용한 지식기반 방법도 연구되고 있다. 본 논문은 말뭉치를 학습한 기계학습 방법에 어휘의미망과 함께 사용하는 방법을 제시한다. 이 방법의 기본 전략은 하위범주화 정보를 말뭉치화하여서 기존 말뭉치와 함께 학습시키고, 동형이의어 태깅 시점에서 분석 대상 명사의 상위어를 찾아서 학습정보와 같이 사용하는 것이다. 이 방법의 효과를 확인하기 위해 세종말뭉치와 UWordMap으로 실험을 하였으며, 정확률이 96.51%에서 96.52%로 미미하지만 상승하는 것을 확인하였다.