진동을 정량화하기 위해서는 진동변위, 진동속도, 진동가속도 등의 척도를 사용하여 진동의 크기를 나타내고 있다. 또한 각 국가별로 지반조건 및 사회적 특성에 따라 진동척도의 단위가 통일되지 않았고, 각 단위에 대한 진동기준도 다양하게 설정되어 있는 실정이다. 본 기사에서는 진동변위, 진동속도, 진동가속도로 표현된 진동기준을 국외에서 연구 제시된 자료를 중심으로 고찰하였으며 각기 다른 척도 및 단위로 표현된 기준들을 통일된 단위인 진동수준으로 표현하였다. 국내에서도 점차 진동문제에 대한 인식이 늘어감에 따라 진동기준에 대한 필요성이 증가하고 있는 시점에서 국내 실정에 적합하게 진동문제를 효과적으로 표현할 수 있으며, 현장에서 계측하고 평가하기에 편리한 진동 표현방법의 기준설정에 대한 기초적인 준비가 필요하다고 사료된다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.9B
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pp.1251-1258
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2001
본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 본 연구는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단한다. 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았고, 또한 제안된 기법으로 3차원 물체를 재구성하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1995.10b
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pp.203-210
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1995
본 논문에서는 주어진 입출력 데이터로부터 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지제어 기를 자동 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 주어진 입출력 데이터를 표현하는 퍼지제어기 는 각 유전자에 암호화되고, 퍼지제어기를 표현하는 각 유전자들은 서로 정보를 교환함으로 써 주어진 데이터를 적절히 표현하는 퍼지제어기를 탐색하게 된다. 유전자는 각 입력 변수 의 언어항을 정의하고, 퍼지제어규칙은 정의된 언어항과 주어진 데이터로부터 생성된다. 탐 색과정에서 퍼지제어기의 제어규칙과 각 입력변수의 언어항의 개수와 위치는 계속 변화하여 주어진 입출력 데이터를 잘 설명하는 퍼지제어기를 찾는다.
도로 정보 시스템은 현재 경찰서 등의 국가 공공 기관 등에서 사용중이며 점차적으로 수도국이나 전기, 전화 등의 사회 공익 단체에서도 사용되어질 전망이다. 본 논문은 도로 정보 시스템의 기본 데이터와 시스템을 이용하여 도로관리에 필수적인 도로 단면도를 생성하기 위한 도로 단면도의 전체적인 디스플레이 구성과 관로나 맨홀 등 지하 매설물의 표현 방법, 각 매설물이 갖고 있는 수치 표현 방법, 각 매설물을 화면에 표현하기 위한 심볼화 작업을 통한 단면도 생성 방법을 제시한다. 또한 매설물의 속성 데이타 표현 방법을 포함하여 도로 단면도 생성에 의한 기대 효과를 고찰한다.
This study used metaphors as a analysis tool to investigate elementary school students' formation and development of angle concepts. For this purpose, the students were asked to write words associated with angle, right angle, acute angle and obtuse angle and to explain why. In case of angle and right angle, responses of 268 students from 3rd to 6th graders were analyzed and for acute angle and obtuse angle, those of 192 students from 4th to 6th graders were examined. As the results of categorizing the metaphors, they can be classified into categories such as; (1) qualitative aspects: 'things metaphor', 'personality metaphor', 'emotions metaphor' etc., (2) quantitative aspects: 'motions metaphor', 'changes metaphor', 'emotions metaphor' etc., and (3) relational aspects: 'shape relations metaphor.' The metaphoric expressions were prominent in 'qualitative aspects' associated with shapes. As for the other aspects, 'quantitative aspect'- the size of angles and the amount of spread and 'relational aspects' - elements of angle and relationship with another shapes, the frequency increses were shown to as grade levels were up. In case of right angle and acute angle, 'qualitative aspects' associated with shapes were outstanding and the frequency of the metaphoric expressions of obtuse angle was distributed similarly in three aspects. As the figure strand and the measurement strand are integrated to an strand in the 2022 revised curriculum, we need more discussion of multifaced aspects of angle and the learning sequences in the 'figure and measurement' strand.
컴퓨터 네트워크의 발달로 인터넷이 실생활이 되면서, 온라인에서 인스턴트 메신저를 이용한 커뮤니케이션 방식이 확대되고 있다. 이러한 메신저에서는 이모티콘 및 플래시콘 혹은 윙크 등 과 같은 다양한 방식을 통해 감정을 표현할 수 있도록 제안하고 있다. 하지만, 아직까지 온라인의 감정표현은 흥미위주이며, 오프라인의 다양한 감정표현에 비해서 제한적이다 따라서 오프라인에서의 다양한 사용자 감정표현을 온라인에서 표현해 줄 수 있는 새로운 형태의 감성 커뮤니케이션 방법이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 인스턴트 메신저의 사용행태 이해를 통해서 사용자들의 요구사항을 파악하고 이를 통해 제안할 수 있는 커뮤니케이션 방법을 모색하고자 한다. 실생활에서 사용자의 감정표현 방법을 바탕으로 온라인 메신저에 적용하여 새로운 감성 커뮤니케이션 방법을 제안하는 연구로, 감정어휘와 표현방법의 사용자 조사를 통해 감정표현 방법에 대한 컨셉을 제안하였다. 우선 메신저 사용 행태와 요구사항 도출을 위한 사용자 FGI를 진행하였다. 사용자 FGI로 얻어진 사용자들의 메신저 사용행태를 통해, 텍스트와 모션을 활용하는 '텍스트콘'을 컨셉 아이디어로 도출하였다. 아이디어에 적용하기 위해 모션을 감정으로 인해 파생되는 행동과 체감각 요소로 구분하였다. 구체적인 표현방법 및 적용 요소를 추출하기 위한 방법으로 온라인 설문조사를 실시하였으며 감정어휘와 표현방법(행동, 체감각)을 추출하였다. 추출된 내용은 '사용자 참여 관찰' 기법을 활용하여, 사용어휘와 행동을 정리하고 구제화하여 그 결과를 '텍스트콘'에 적용하였다. 본 연구는 사용자들이 메신저를 이용한 감정표현에 있어 텍스트를 선호하고 텍스트에 대한 요구사형에 있음을 확인하였으며, 감정표현 컨셉 아이디어 '텍스트콘'을 도출하였다. '사용자 참여 관찰' 기법을 활용하여 기존의 이모티콘으로 대표되는 그래픽 아이콘 중심의 사용자 감정표현 방법을 보조해줄 수 있는 방법으로 실생활에서 사용자가 표현하고 받아들이는 신체언와 행동을 적용하였다는 것에 그 의의가 있다. 또한, 감정에 의한 생리적 반응 요소를 외적인 반응과 내적인 반응으로 구분하여, '체감각'이라고 하는 내적반응을 중심표현방법으로 삼아, 기존과는 다른 시각으로 접근할 수 있었다.
3차원 물체표현은 컴퓨터 비젼 분야에서 중요한 역할을 차지하고 있다. 본 논문에서는 체적 표현법의 일종인 부품기반의 superquadric 모델을 통하여 3차원 기계 부품 물체를 표현하는 기법을 제안하였다. 이러한 부품기반의 superquadric 모델은 크기, 이동, 회전, 그리고 변형 등의 유한개의 계수들만을 가지고 다양한 3차원 체적소의 형상 표현이 가능하다는 장점이 있다. 따라서, superquadric 형상복구 과정을 통해서 이들 superquadric 계수들을 추출함으로써 3차원 단일 체적소 표현이 가능하다. 이때, 형상복구 과정의 입력은 3차원 거리 데이터로, 형상복구 과정은 3차원 nfcp를 이루는 각 체적소에 속하는 거리 데이터들을 입력으로하는 적합도 측정함수의 최소 자승법(LSM)에 의해 이루어진다. 이후에 3차원 물체 각 체적소에 해당하는 superquadric 계수들을 얻는다. 결과적으로 3차원 전체 물체에 해당하는 superquadric 모델은 이들 각 체적소에 해당하는 계수들의 집합으로 표현된다. 컴퓨터에서 합성한 합성영상과 실제 거리영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 입증하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.138-145
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2001
자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 분류하는 작업이다. 문서 분류를 위해서는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고, 이러한 자질들을 통해 분류할 문서를 표현해야 한다. 기존의 연구들은 문장간의 구분 없이, 문서 전체에 나타난 각 자질의 빈도수를 이용하여 문서를 표현 한다. 그러나 하나의 문서 내에서도 중요한 문장과 그렇지 못한 문장의 구분이 있으며, 이러한 문장 중요도의 차이는 각각의 문장에 나타나는 자질의 중요도에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 문서에서 사용되는 중요 문장 추출 기법을 문서 분류에 적용하여, 문서 내에 나타나는 각 문장들의 문장 중요도를 계산하고 문서의 내용을 잘 나타내는 문장들과 그렇지 못한 문장들을 구분하여 각 문장에서 출현하는 자질들의 가중치를 다르게 부여하여 문서를 표현한다. 이렇게 문장들의 중요도를 고려하여 문서를 표현한 기법의 성능을 평가하기 위해서 뉴스 그룹 데이터를 구축하고 실험하였으며 좋은 성능을 얻을 수 있었다.
군중 장면의 실시간 처리를 위해서는 기하 처리 부분 뿐만 아니라 모션 처리 부분까지 다단계 표현 기법 연구가 필요하다. 우리는 모션 처리 부분에서 사용되는 운동학 연산 간소화를 위해, 선택적 주의와 최적화 기법을 통한 모션 다단계 기법을 제안한다. 선택적 주의 기법으로 잘 알려진 가우시안 거리 기법을 응용하여, 우리는 한 모션에서 각 관절의 중요도를 수치화할 수 있다. 또한 운동학 연산에서 제외된 관절에 의해 손상된 각 단계의 모션에 대하여, 비선형 최적화 기법을 통해 최대한 손상을 막은 모션으로 수정할 수 있다. 우리는 제안한 다단계 표현 기법을 통해 표현된 모션의 어색한 정도를 설문조사를 통해 객관적으로 검토하였고, 피실험 자들이 관절각이 어느 정도 적은 상태를 유지하는 모션에 대해서는 다단계 표현 기법을 통한 군중 장면과 원본 군중 장면의 차이점을 파악하지 못했음을 발견하였다. 또한 제안한 기법을 사용하여 군중 장면을 렌더링하면 전체 처리 시간이 약 16% 정도, 운동한 연산 시간이 약 70% 절감됨을 알 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.176-178
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2018
트위터는 최대 140자의 단문을 주고받는 소셜 네트워크 서비스이다. 트위터의 해시 태그는 주로 문장의 핵심 단어나 주요 토픽 등을 링크하게 되는데 본 논문에서는 이러한 정보를 이용하여 키워드 추출에 활용한다. 문장을 Character CNN, Bi-LSTM을 통해 문장 표현을 얻어내고 각 Span에서 이러한 문장 표현을 활용하여 Span 표현을 생성한다. Span 표현을 이용하여 각 Span에 대한 Score를 얻고 높은 점수의 Span을 이용하여 키워드를 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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