본 논문에서는 법령 온톨로지 구축을 위해 법령의 구조적 특징과 요소 간의 관계에 대해 분석 정리하고 정리된 내용을 바탕으로 OWL DL 수준의 매핑 규칙을 제안한다. 제안하는 매핑 규칙은 국내 법령 관계의 상-하위 구조, 법령의 고유 속성, 법률 간의 참조 관계와 같은 구조적인 관계의 TBox를 구축하는 방법과 법률 문장을 분석하여 조문 규정 별로 나타나는 문장의 패턴 유형을 선별, ABox로 구축될 수 있는 요소를 표현한다. 제안된 매핑 규칙은 일반 텍스트로 설명되고 있는 국내의 법령을 컴퓨터가 이해 가능한 수준의 정보로 변환 되어 법령 지식 베이스로 활용 가능하다.
Currently, a majority of artificial intelligence is used to secure big data; however, it is concentrated in a few of major companies. Therefore, automatic data augmentation and efficient learning algorithms for small-scale data will become key elements in future artificial intelligence competitiveness. In addition, it is necessary to develop a technique to learn meanings, correlations, and time-related associations of complex modal knowledge similar to that in humans and expand and transfer semantic prediction/knowledge inference about unknown data. To this end, a neural memory model, which imitates how knowledge in the human brain is processed, needs to be developed to enable knowledge expansion through modality cooperative learning. Moreover, declarative and procedural knowledge in the memory model must also be self-developed through human interaction. In this paper, we reviewed this essential methodology and briefly described achievements that have been made so far.
With Building Information Modeling(BIM) becoming the de facto standard for data sharing in the AEC industry, additional needs have increased to ensure the data integrity of BIM models themselves. Although the Industry Foundation Classes provide an open and neutral data format, its generalized schema leaves it open to data loss and misclassifications This research applied deep learning to automatically classify BIM elements and thus check the integrity of BIM-to-IFC mappings. Multi-view CNN(MVCC) and PointNet, which are two deep learning models customized to learn and classify in 3 dimensional non-euclidean spaces, were used. The analysis was restricted to classifying subtypes of architectural walls. MVCNN resulted in the highest performance, with ACC and F1 score of 0.95 and 0.94. MVCNN unitizes images from multiple perspectives of an element, and was thus able to learn the nuanced differences of wall subtypes. PointNet, on the other hand, lost many of the detailed features as it uses a sample of the point clouds and perceived only the 'skeleton' of the given walls.
Purpose We introduce a groundbreaking surveillance system explicitly designed to overcome the limitations typically associated with conventional surveillance systems, which often focus primarily on object-centric behavior analysis. Design/methodology/approach The study introduces an innovative approach to risk assessment in surveillance, employing image captioning to generate descriptive captions that effectively encapsulate the interactions among objects, actions, and spatial elements within observed scenes. To support our methodology, we developed a distinctive dataset comprising pairs of [image-caption-danger score] for training purposes. We fine-tuned the BLIP-2 model using this dataset and utilized BERT to decipher the semantic content of the generated captions for assessing risk levels. Findings In a series of experiments conducted with our self-constructed datasets, we illustrate that these datasets offer a wealth of information for risk assessment and display outstanding performance in this area. In comparison to models pre-trained on established datasets, our generated captions thoroughly encompass the necessary object attributes, behaviors, and spatial context crucial for the surveillance system. Additionally, they showcase adaptability to novel sentence structures, ensuring their versatility across a range of contexts.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 문헌연구를 바탕으로 표지디자인의 개념 및 기능, 구성요소를 고찰하고 1999년부터 2002년까지 문학부문 베스트셀러 표지디자인의 사례분석을 통해 표지디자인의 특징을 도출하였다. 독자의 연령과 성별에 따라 표지디자인에 대한 독자의 선호도를 설문조사와 이미지 평가를 통해 책표지 디자인의 조건 및 방법을 제안하고자 하였다. 표지디자인의 선호도 조사에서 연령, 성별에 따라 관심있게 읽는 책의 종류와 책을 구매하는 장소, 표지디자인에 대한 관심도에 차이가 있었다. 또한 여자는 스타일서체를 선호하며, 남녀 모두 한색을 선호하는 것으로 나타났다. 하지만 그 외의 시각적 요소에대한 선호도 차이가 없는 것은 표지디자인이 여러 요소들로 이루어진 통합적인 이미지이기 때문이다. 그리하여 SD법을 통해 통합적인 이미지로써 표지디자인에 대한 평가를 실시하였다. 그 결과 지나친 추상적 이미지는 명료성이 떨어져 의미전달이 어려운 것으로 나타났다. 또한 스타일 서체가 주를 이룬 표지디자인이 독특성, 명확성에서 높은 평가를 받았다. 비주얼이 뛰어나다고 해도 기능적인 면인 의미전달에서 뛰어난 것과는 차이가 있었다. 이 논문은 시각적 요소만을 한정하여 살펴보았다. 향후 표지디자인을 구성하고 있는 요소들인 재료, 재본, 형태 등에 따라 독자의 선호에 미치는 영향에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
미디어의 발전과 함께 시각표현은 정지화면에서 동영상으로 그 영역이 확대되었다. 애니메이션 영화, TV CM, GUI 등과 같은 분야는 프레임이 누적된 가현운동 현상이 나타나면서 쇼트, 씬과 같은 단위 구조가 만들어지므로 정지화면에 비해 움직임이 필연적인 조형요소가 된다. 따라서 형태, 색채, 공간, 크기, 움직임과 같은 조형요소 중에서 움직임은 특히 중요한 요소로 부각된다고 볼 수 있다. 소쉬르(Saussure)가 설명한 기표와 기의의 관계처럼 이미지의 표현과 형식은 그 내용과 서로 제약을 주는 반면 상호 보완에 의해 하나의 기호로서 수용된다. 이는 움직임 역시 그 형식적 특성이 메시지가 담고 있는 내용에 어떠한 관여를 할 것이라는 추론을 가능하게 한다. 이를 분석하기 전 먼저 게슈탈트이론 중 '그룹핑의 원리'를 이론적 근거로 하여 동영상 시지각 실험을 실시하여 움직임과 타 조형요소의 관계를 조사하였다. 그 결과 약 70-80%의 피실험자가 '움직임'을 지각 상 중요한 그룹핑 단서로 생각하는 것으로 나타났다. 이러한 형식적 특성을 토대로 동영상의 구조를 분석했을 때 움직임은 커뮤니케이션 과정에서 메시지의 의미의 맥락을 유지하는데 영향을 준다. 사람이나 사물, 배경의 형태와 색 등이 변하더라도 움직임이 유사한 지향점을 가지면 그 대상의 정체성은 유지될 수 있다. 둘째, 움직임에 의해 형상(figure)으로서 대상이 부각되므로 내용의 명료성을 높여준다. 셋째 추후 정보처리에 있어서 유사한 움직임의 진행을 예측할 수 있는 지식표상으로 작용하게 된다. 넷째, 교차편집과 같이 둘 이상의 씬이 빠르게 전환되고 복잡한 편집구조를 가지더라도 움직임이 내용에 일관성을 부여하는 성격을 갖는다. 움직임은 기본적인 시지각적 반응으로서 입력되는 시각정보를 그룹화시키는 하나의 단서가 된다. 또한 영상 메시지의 구조적인 틀을 형성하는데 관계하여 자칫 현란하고 남용될 수 있는 시각적 표현에 질서를 부여하고 의미 작용에 명료함을 높이는 효율성을 가진다. 동영상은 본질적으로 시간성을 내포하므로 다수의 단위 구조가 조합된 담화를 가지며, 미디어믹스 환경에 의해 공통적이면서도 차별화된 표현이 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 게슈탈트 이론의 그룹핑 원리를 동영상 범주로 확대하여 적용해 봄으로써 움직임이 다른 조형요소보다 부각되는 속성이 됨과 의미구조 형성에 영향을 줌을 분석하였으며, 이는 미디어 특성에 따라 각 영상분야에서 구조적 조형미와 새로운 영상표현을 개발하는 관점이 될 수 있음을 제안한다.
신흥유학 성리학을 바탕으로 조영된 조선시대 별서원림인 소쇄원과 중국 송대 성리학 생성기(生成期)에 조영된 창랑정을 비교 고찰하여 원림문화의 조영사상과 구성요소의 의미론적 해석에 관한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소쇄원은 한국 별서원림 중에서도 성리학사상을 오롯이 구현하였으며, 중국 창랑정은 현재까지 잘 보존된 가장 연원이 깊은 중국의 사가원림으로서, 조영 시기는 소쇄원보다 약 500년가량 앞서며 조영자인 소순흠 또한 송대의 사대부로서 창랑정 조영배경에는 성리학이라는 뿌리 깊은 사상이 자리 잡고 있다. 둘째, 소쇄원과 창랑정 두 원림 모두 은일사상(隱逸思想)에 뿌리든 둔 자연친화(自然親和)성향이 두드러진다. 특히 소쇄원은 산림에 입지한 형태로 은일(隱逸) 중에서도 '소은(小隱)'이며 창랑정은 도시에 입지한 '중은(中隱)'으로 해석할 수 있다. 셋째, 소쇄원과 창랑정의 명명(命名)에 상징의미가 배태된 원림요소들을 비교분석하면, 소쇄원은 자연합일(自然合一)된 원림으로서 유불선(儒佛仙)의 다양한 사상들이 습합되어 발전된 중국 송대 성리학 사상이 원림조영에 깊숙이 내재되어 있으며, 현재 창랑정에서 발견할 수 있는 다양한 상징요소들의 의미해석의 밑바탕으로 작용하고 있다. 넷째, 사상적인 변화는 반드시 원림의 형식적 양식이나 요소들에 체현(體現)됨으로 원림요소를 비교분석하였다. 이를 통해 소쇄원은 최대한 자연을 활용함으로써 최소한의 인공을 가미하여 조영된 원림임을 알 수 있다. 즉 자연환경과 인문환경을 결합함으로써 공간의 의미적인 특징을 표출하고자 하였다. 그 대표적인 예로 소쇄원의 대봉대는 조영자의 이상을 표현하는 장소이며, 창랑정은 높은 담장 내에는 원내의 경치가 새롭게 창출되고 속세와의 단절감을 둔 채 재현된 자연을 구축함으로써, 창랑정은 가산 위에서 주변의 가경을 관조하며 삶을 성찰하는 공간으로서의 장소성이 감지된다. 한국과 중국은 같은 문화적 뿌리를 가졌음에도 불구하고 원림의 양식이나 성격에서는 다양한 차이를 드러내고 있다. 이는 사회적, 문화적 배경이 각 민족의 특성과 결합하여 원림을 형성하였고, 상이한 결과를 나타나는 것으로 해석할 수 있다.
본 연구는 소쇄원 48영의 잠재적 의미경관 구성에 있어서 인간의 본성과 우주적 보편적 질서를 연결하는 사유체계라 할 수 있는 음양오행론(陰陽五行論)적 의미를 추출하는데 목적이 있다. 지금까지의 논의를 정리하면 다음과 같다. 1. 소쇄원 48영에 대한 음양(陰陽)적 경관구성 중 자연과 행위의 관계를 형상화 한 시문은 작중 화자가 산수를 유유자적하게 완상하거나 답사하는 동적인 모습을 그렸다. 주로 양(陽)의 배속을 통해 동 남쪽에서 창작된 경우가 많았다. 반면 정적인 음(陰)의 경관구성이라 할 수 있는 자연과 경물을 형상화 한 시문은 북 서쪽 부근에서 창작된 경우가 많았다. 자연과 인공 경물을 작품으로 형상화 한 시문은 김인후 자신이 경물을 두고 의미경관을 표출하고자 한 경우와 있는 그대로의 사실적 정원의 이미지를 묘사한 경우로 구분 지을 수 있다. 시문은 행위의 표현보다는 경물을 형상화하는데 치중했음을 보여준다. 또한 제1영과 마지막 작품인 '장원제영'의 시문이 모두 같은 구역 안에 있다는 것은 음과 양, 자연의 순환원리가 내재된 종시(終始)적 공간으로 파악했다는 것을 알 수 있었다. 2. 소쇄원 48영에 대한 오행론(五行論)적 경관해석 중 발산(發散)에 의해 결합된 세계로서 목(木), 화(火)기(氣)를 들 수 있다. 먼저 목의 성정을 나타내는 시문은 경물을 형상화 한 시문이 많았으며, 정내의 전체구도에서 동향인 오곡문 구역에 배치되어 있었다. 시문의 내용은 유연하고 소박함 속에서 발생과 곡직(曲直)을 나타내고 있다. 화의 성정을 나타내는 시문은 행위를 형상화 한 시문이 많았으며, 정내에서는 낮에 해가 위치하는 남향인 애양단 구역에서 창작되었다. 모두 양의 속성인 발산과 상승을 특징으로 하는 변(變)의 운동에 오른 상태라 할 수 있다. 3. 소쇄원 48영에 대한 오행론적 경관해석 중 수렴(收斂)에 의해 결합된 세계로서 금(金), 수(水)기를 들 수 있다. 먼저 금의 성정을 나타내는 시문들은 모두 경물을 형상화 한 시문이었고, 정내의 전체구도에서는 서향인 대나무 숲 구역에 배치되어 있음을 알 수 있었다. 사계절 중 가을의 경치를 나타내며, 선비의 단호함과 의로움의 정결을 나타내고 있다. 수의 성정을 표현한 시문은 정원의 가장 상단이라 할 수 있는 북향의 제월당 부근에서 창작되었으며, 시간적으로 저녁 늦은 밤 달맞이를 하는 행위를 형상화 한 시문과 설경의 자연경물을 형상화 한 시문이었다. 모두 수렴에 의한 음으로 화(化)하는 기운을 표현한 시문이라 할 수 있다. 4. 소쇄원 48영에 대한 오행론적 경관해석 중 수렴과 발산의 복합체라 할 수 있는 토(土)의 성정을 나타내는 시문은 내원의 경관 중 중앙에 위치한 광풍각 계류주변이며, 자연현상과 인공경물을 통해 작가의 행위를 매개하고 있다.
본 논문의 목적은 정보 시스템 개발 단계에서 3종(논문, 보고서, 과제)콘텐츠를 융 복합하여 정보 필터링과 시각화에 기반하여 연구자들이 이용하기 편한 국가R&D정보 내비게이션 시스템을 개발하는 것이다. 이전 단계인 정보 서비스 기획 단계에서 조사된 사용자 니즈 분석과 정보 시각화 요소를 반영하여 본 논문에서는 화면 프로토타입을 작성한 후 3종 콘텐츠에 대해 온톨로지와 RDF를 구축하고 정보 필터링과 시맨틱 검색 기술을 적용하여 정보 시스템을 개발한다. 정보 필터링을 위한 척도를 지수화하기 위해 본 논문에서는 R&D내비게이션 인덱스를 제안하여 구현하고,R&D 콘텐츠를 정보 시각화를 통해 종합적으로 검색할 수 있는 국가R&D정보 내비게이션 시스템을 개발하고, 개발된 시스템에 대해 100명을 대상으로 디자인 선호도 조사를 실시하고 실제 사용자 10명을 대상으로 사용성을 테스트한다. 디자인 선호도 결과도 85%가 긍정적으로 나타났고 사용성 테스트 결과 종합적으로 87.2점으로 시인성은 좋으나 향후 개인화 기능 개발이 더 필요하다고 조사되었다. 본 논문에서 제안되고 구현된 논문의 R&D 내비게이션 지수가 정량적 객관성을 제시하고 향후 다른 콘텐츠의 정보 필터링 지수 개발로 이어지길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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