• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.507-516
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• 2007

Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권2호
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• pp.213-223
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• 2008

오늘날 XML 웹 서비스의 보급에 따라 많은 양의 서비스로부터 적합한 서비스들을 발견해 내는 문제는 중요한 문제로 부각되고 있다[7, 24]. 본 논문에서는 의미론적인 서비스 발견을 행하는 기존 연구와 다르게 구문적인 방법으로 서비스 발견 문제에 접근한다. 우리는 웹서비스 발견의 문제를 레지스트리에 저장된 웹 서비스 설명 정보들에 대한 정보 검색의 문제로 인식하고, 웹 서비스와 질의의 모델링과 유사도 측정을 통한 검색 기법을 고안하였다. 이 서비스 설명정보는 특정 구조를 가지는 XML 문서이며, 본 논문에서는 이를 대상으로 한 키워드 질의를 통해 서비스 발견을 수행한다. 본 논문의 특징은 다음과 같다. 사용자는 키워드 질의를 통해 순위화된 서비스 검색 결과를 제공받을 수 있다. 서비스 검색에 있어 기존 기법들과 달리 UDDI 레지스트리에 저장된 서비스 설명 정보와 WSDL 서비스 정의 모두를 활용한다. 또한 시스템은 기존 관계형 DBMS의 기능을 이용하여 구현됨으로써 의미적인 서비스 발견에 비해 구현이 용이하고, DBMS의 여러 장점을 취할 수 있다.

• 디자인학연구
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• 제17권1호
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• pp.201-210
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• 2004

기호 통합 텍스트로서 웹은 "정보"라는 무형의 지식개념을 위한 핵심적 플랫폼으로 전 세계에 걸쳐 유비쿼터스 환경을 기반으로 광범위한 소통모델로 발전하고 있다. 이러한 소통과정의 파악은 정보구조 조직화시 필수불가결한 요소로 늘어만 가는 정보의 양적 팽창과 더불어 컨텐츠 질을 결정 하는데 주요한 기준으로 작용되어질 수 있다. 본 연구는 공학적, 언어학적 모델을 기반으로 웹 사이트내에서 리치미디어 컨텐츠들의 형태, 기능, 감성적 측면을 중심으로 컨텐츠 조직화시 어떠한 방식으로 의미적 소통을 행하는지 그 추이과정을 분석하였다. 이를 토대로 웹 공간에서 이루어지는 사용자들의 접근요소에서 인터페이스 최종 귀착지까지의 과정을 통해 그 변화과정을 소통모델로 재인하고 그 과정 중에 나타나는 정보기능에 중점을 두어 고찰하였다. 방법적인 측면으로 쉐논과 웨버 모델의 기능특성과 야콥슨 모델의 네 가지 기능(교감, 지시, 시적, 메타언어적)을 중심으로 정보 소통 시 웹 컨텐츠에 적용되어질 수 있는지에 관하여 그 가능성의 도출 작업을 수행한다. 웹이라는 신지형의 구조에서 속도, 저장 공간, 압축기술, 정보여과 과정과 같은 새로운 개념들은 의사소통의 채널로 작용하는 웹이 표현되어지는 컨텐츠의 양식 변화에 많은 부분 영향을 미침으로써 컨텐츠 표현에 있어 통합매체의 소통환경을 파악하는 것은 컨텐츠 조직화시 정보를 효율적으로 운용할 수 있는 기틀이 마련될 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.141-148
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• 2015

본 논문은 SNS와 Web에서 실시간으로 공유되는 정보를 추출하고, 추출한 데이터를 신속하게 분석하여 고객이 무엇을 원하는 지를 분석해서 온라인 마케팅 전략을 효율적으로 만드는 SNS와 Web기반 BDAS(Big data Data Analysis Scheme)을 제안한다. 제안하는 BDAS는 첫째, SNS와 Web에서 공유되는 데이터를 수집하고, 둘째, 수집된 데이터의 의미를 긍정과 부정으로 분석하여 그 결과를 시각화하여 제공한다. 그 결과, BDAS는 공유되는 SNS와 Web 데이터에 대한 의미를 판단하는데 있어서 평균 90%의 정확성을 보장한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 BDAS를 이용하여 소비자의 성향을 정확하게 판단할 수 있으므로 온라인 마케팅에 보다 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.31-36
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• 2010

최근 대두되고 있는 웹2.0의 특징은 일반 사용자들이 능동적으로 정보를 생산해내고 공유하는데 있다. 웹 2.0의 참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미(Folksonomy)는 과거 택소노미(Taxonomy)와 같이 전문가에 의하여 구축되는 분류 체계가 아닌 사용자들이 협동적으로 태그(Tag)들을 만들고 관리하는 소셜 태깅(Social Tagging)에 의한 분류 시스템이다. 최근 이러한 폭소노미를 활용하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 Flickr와 같은 태그 기반 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 검색 시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폭소노미에 기반한 이미지 공유 데이터베이스에서 적합한 태그들을 태그 전달(Tag Propagation)하거나 확률 및 출현빈도에 기반하여 태그 랭킹을 수행하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있지만 여전히 만족할만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 이미지 공유 데이터베이스에서 유사한 이미지들로부터 이미지에 보다 적합한 태그들을 부여하기 위해서, WordNet을 활용하여 태그들 간의 의미관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법을 제안한다. 또한, 신뢰성 있는 태그 기반 검색을 위하여 제안한 태그 랭킹 기법이 현재 이미지 공유 시스템의 랭킹 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.835-846
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• 2005

제품계열(Product Line)은 핵심자산(Core Asset)을 서로 공유하는 제품들의 집합이며, 제품계열 공학(Product Line Engineering, PLE)은 제품계열을 특화(Instantiation) 할 수 있는 원리, 기술, 메커니즘과 프로세스들의 집합이다. PLE는 여러 유사한 제품들간에 공유할 수 있는 핵심자산을 만들고, 그 핵심자산을 특정 제품에 맞게 실체화 시켜서 제품을 만든다. 모델 기반 아키텍처(Model Driven Architecture, MDA)는 자동화 도구를 이용하여 모델로부터 구현으로 구체화하는 접근 방법이다. 그러므로, 핵심자산을 MDA의 플랫폼 독립적인 모델(PIM)로 정의하여 구현까지 자동화한다면, 두 개발 방법의 장점을 극대화 할 수 있다. 하지만, 핵심자산을 표현하는 UML 프로파일은 현재까지 없으며, PLE의 핵심자산 및 제품 조림의 자동화 생산을 위한 PIM 명세 기법의 연구가 부족하다. 본 논문에서는 PLE기술과 MDA 기술을 접목하기 위해 PIM 수준의 핵심자산 명세 기법을 제안한다. 핵심자산을 명세하기 위해 아키텍처 명세, 컴포넌트 명세, 워크플로우 명세, 알고리즘 명세, 결정 모델 명세 기법을 제안한다. 본 논문의 명세 기법은 PLE, MDA 기술을 사용하여 제품의 생산성, 적용성, 유지보수성 및 품질 향상을 지원한다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제23권1호
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• pp.113-127
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• 2021

This study aims to analyze the style of men's suits and extract expressional words for the development of semantic differential scales of visual images according to the change in silhouette. Research methods are literature studies, case studies, and questionnaires. The stimuli were created using CLO 3D, a virtual sewing CAD. This study's results are as follows: 1) The British suit jacket has an angled shoulder line using thin pads, and a slightly higher waistline. The pants of the suit have a high waistline and two pleats, so the thighs of the pants are wide. The American suit jacket has a natural shoulder line, and the waistline is not emphasized. The width of the jacket is relaxed, and the length is long. The pants of the suit have a higher waistline, and the pants are wide as well. The Italian suit jacket has wide shoulders, and the waistline is connected lower with a soft curve, and the length is relatively short. The trousers of the suit are tapered and get narrower as it goes down to the hem. 2) Because it originated in the practices of true bespoke tailoring, traditional British suits have a far more 'fitted' silhouette than the mass-produced styles that became emblematic of the American style. By the late 1950s, a sack-style suit was standard American business attire. This technique gives the sack suit its characteristically 'boxy' silhouette. The "Continental" presented a highly tailored silhouette, with padded shoulders, a slim, tight-fitting chest, and a closely tapered waist. The story was that Italian culture valued aesthetics over all else and thus sought the 'slim' suit style as much as possible. 3) The main expressional words of visual images for men's suits differ greatly depending on the silhouette of suit. The visual images are ranked in the order of 'neat', 'classic', 'educated', 'hard', 'mature', for fitted silhouettes. The words of 'masculine', 'basic', 'comfortable', 'simple', 'mature', 'conservative', 'modern', are ranked for boxy silhouettes. And the words of 'slim', 'young', 'neat', are noted for slim silhouettes.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-501
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• 2022

This paper is a study on context-sensitive spelling error correction and uses the Korean WordNet (KorLex)[1] that defines the relationship between words as a graph to improve the performance of the correction[2] based on the vector information of the word embedded in the correction technique. The Korean WordNet replaced WordNet[3] developed at Princeton University in the United States and was additionally constructed for Korean. In order to learn a semantic network in graph form or to use it for learned vector information, it is necessary to transform it into a vector form by embedding learning. For transformation, we list the nodes (limited number) in a line format like a sentence in a graph in the form of a network before the training input. One of the learning techniques that use this strategy is Deepwalk[4]. DeepWalk is used to learn graphs between words in the Korean WordNet. The graph embedding information is used in concatenation with the word vector information of the learned language model for correction, and the final correction word is determined by the cosine distance value between the vectors. In this paper, In order to test whether the information of graph embedding affects the improvement of the performance of context- sensitive spelling error correction, a confused word pair was constructed and tested from the perspective of Word Sense Disambiguation(WSD). In the experimental results, the average correction performance of all confused word pairs was improved by 2.24% compared to the baseline correction performance.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.351-363
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• 2023

Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2^nd International Competition for Structural Health Monitoring.

• 산업진흥연구
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• 제8권4호
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• pp.131-137
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• 2023

본 연구는 군의 성범죄로 발생하는 문제점을 파악하고자 2019년 2월부터 2022년 5월28일까지 뉴스에서 다룬 군 성범죄 관련 기사를 수집하고 분석하였다. 언론에 보도된 군 성폭력 현황을 파악하고자 뉴스 빅 데이터 전문분석 시스템인 빅카인즈 (BIGKinds)를 활용하여 기사를 수집하였고, Textom 프로그램을 활용해 키워드를 대상으로 시기별 빈도 분석, 워드 클라우드, 의미 연결망 분석 기법을 활용하여 연구를 수행하였다. 데이터 분석 결과, 첫째, 군 내부의 성범죄에 대한 사건 관련 보도는 피해자에게 대중의 관심이 집중된 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 성범죄에 대응하는 관련 당국의 미온적 시스템의 문제가 드러났다. 셋째, 성범죄 피해자에 대한 지원 부족이 나타났다.