• 제목/요약/키워드: 데이터모델링

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항공영상에 의한 LiDAR 데이터 분할에 기반한 건물 모델링 (LiDAR Data Segmentation Using Aerial Images for Building Modeling)

  • 이진형;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.47-56
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    • 2010
  • 항공 레이저 스캐너 시스템은 3차원 공간좌표를 획득할 수 있는 센서로서 획득된 LiDAR 데이터는 공간 정보 분야에서 건물 모델링에 많이 이용되고 있다. 또한 LiDAR데이터는 불규칙한 좌표로 이루어져 있으며 시각적인 정보가 결여되어 있으므로 데이터 처리가 복잡하다. 본 연구에서는 디지털 항공영상에서 생성된 단위 요소면을 이용하여 LiDAR 데이터를 분할하고 분할된 데이터를 기반으로 다양한 지붕의 형태를 분석하여 평면, 곡면(돔형, 아치형)등으로 판별하고 건물 모델링을 위한 최적의 함수를 결정하였다. 실제 영상에서는 그림자. 색조변화 등에 의해 정확한 데이터 분할에 문제점이 발생할 수 있으므로 이를 보완하기 위하여 영상에서 경계선 추출 결과 불필요한 경계선들은 제거할 수 있는 방법이 요구된다.

A Data Model for XML

  • 이대우;최옥;김영찬
    • 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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    • 한국정보기술응용학회 2001년도 추계공동학술대회 논문자료집 정보화 젼략 패러다임의 변화에 대한 보기술의 대응
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    • pp.169-171
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    • 2001
  • 본 논문에서는 XML(eXtensible Markup Language)을 위한 데이터 모델을 제시하기 위해 현재 광범위하게 사용되고 있는 관계형 데이터베이스(relational database) 개념을 적용한다. 관계형 데이터베이스는 업무 요구사항의 분석으로부터 고수준의 개념적 데이터 모델을 사용해서 데이터베이스에 대한 개념적 스키마(conceptual schema)를 생성한 다음, 고수준 개념적 데이터 모델을 구현 데이터 모델로 변환하여 논리적 데이터베이스 스키마를 생성한다. 이때, 고수준 개념적 데이터 모델링의 대표적인 방법으로 ER모델을 사용하고, 구현 데이터 모델로 관계 모델(relation model)을 사용한다. XML은 문서의 논리적 구조를 정의하는 DTD와 XML Schema 등을 갖는다. XML의 DTD와 정보 모델링 기법인 E/R 모델은 모두 작은 세계(real world)를 모델링하는 도구들이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 XML의 DTD와 E/R 모델의 구성요소들을 분석하여 서로 사상(mapping)시키는 'XML을 위한 데이터 모델(A Data Model for XML)'을 제시한다. 최종적으로 제시된 XML을 위한 데이터 모델에 의해 작은 세계(real world)을 모델링하는 XML DTD에서 정의한 구조(XML Structure)을 따르는 유효한 XML문서(validate XML document)들은 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 된다.

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훼손된 시계열 데이터 분석을 위한 퍼지 시스템 융합 연구 (Fused Fuzzy Logic System for Corrupted Time Series Data Analysis)

  • 김동원
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.1-5
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    • 2018
  • 본 논문에서는 노이즈에 의해 훼손된 시계열 데이터의 모델링에 대하여 다룬다. 모델링 기법으로, 논싱글톤 퍼지 시스템을 사용한다. 논싱글톤 퍼지 시스템의 주요특징은 미지의 비선형시스템의 입력이 퍼지값으로 모델링 된다는데 있다. 그러므로 퍼지시스템에 인가되는 학습데이터나 입력데이터 등이 노이즈나 외부 환경에 의해 변형된 경우에 매우 유용하게 적용될 수 있다. 성능비교를 위해 벤치마크 데이터로 잘 알려진 Mackey-Glass 데이터를 사용한다. 이들 데이터 모델링을 통하여 결과를 비교, 분석하여 논싱글톤 퍼지시스템이 잡음에 대하여 보다 강인하고 효율적임을 본 논문에서 보인다.

XML 메타데이터 모델링기법과 멀티미디어 검색시스템의 제안 (A Proposal of Multimedia Retrieval System and XML Meta-data Modeling Techniques)

  • 윤미희;조동욱
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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    • pp.393-398
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    • 2003
  • 비디오는 멀티미디어 데이터의 가장 대표적인 형태로, 텍스트나, 이미지, 오디오와 객체의 움직임 같은 풍부한 정보를 담고 있다. 비정형의 멀티미디어 데이터를 다양하고 효율적으로 표현하기 위해서는 XML(extensible Markup Language)을 사용하여 저장하고 검색하는 멀티미디어 검색시스템이 필수적이다. 그러므로 멀티미디어 데이터에 대한 검색을 위해서는 멀티미디어 데이터의 내용을 구조적으로 설명하는 메타데이터가 필요하고 이 메타데이터를 XML을 사용하여 표현하며 저장하고 검색하기 위한 멀티미디어 검색시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 메타데이터 모델링 기법과 이 모델링 기법을 지반으로 한 멀티미디어 검색시스템을 제안한다.

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k-NN 기법을 이용한 학습자 데이터의 노이즈 선별 방법 (Noise-Reduction of Student's Learning Data using k-NN Method)

  • 윤태복;이지형;정영모;차현진;박선희;김용세
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.135-138
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    • 2006
  • 사용자 모델링을 위해서는 사용자의 성향 및 행위 등의 다양한 정보를 수집하여 분석에 이용한다. 하지만 사용자(인간)로 부터 얻은 데이터는 기계나 환경에서 수집된 데이터 보다 패턴을 찾기 힘들어 모델링하기 어렵다. 그 이유는 사용자는 사용자의 현재 상태와 상황에 따라 다양한 결과를 보이며, 일관성을 유지 하지 않는 경우가 있기 때문이다. 사용자 모델링을 위해서는 분산되어 있는 데이터에서 노이즈를 선별하고 연관성 있는 데이터를 분류할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문은 사용자로 부터 수집된 데이터를 k-NN(Nearest Neighbor) 기법을 이용하여 노이즈를 선별한다. 노이즈가 제거된 데이터는 의사결정나무(Decision Tree)방법을 이용하여 학습하였고, 노이즈가 분류되기 전과 비교 분석 하였다. 실험에서는 홈 인테리어 학습 컨텐츠인 DOLLS-HI를 이용하여 수집된 학습자의 데이터를 이용하였고, 생성된 학습자 모델링의 신뢰도가 높아지는 것을 확인하였다.

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연구지원 데이터베이스에서 최적화된 데이터모델링을 통한 데이터 비만도 개선에 관한 연구 (A Study on Reducing Data Obesity through Optimized Data Modeling in Research Support Database)

  • 김희완
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.119-127
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    • 2018
  • 현업에서 사용하고 있는 정형 데이터는 데이터모델링에 대한 이해부족 및 적용의 미흡으로 정규화되지 않은 채로 테이블 형태로 관리되고 있는 현실이다. 데이터베이스 설계의 균형이 파괴되면 데이터 질의에 대한 응답속도에 영향을 미치며, 데이터 비만도가 높아지게 된다. 본 논문에서는 최적화된 데이터모델링을 통한 데이터베이스 설계를 통하여 데이터 비만도가 어떻게 개선되었는지를 연구하였다. 데이터 비만도가 과다하게 나타나는 방사형 및 업무 중심의 고립형 설계에서 객체(데이터)와 객체간의 관계 중심의 데이터모델링을 통한 정방형 설계를 함으로 데이터 질의 경로가 선명하게 가시화되었다. 데이터비만도 면에서도 기존의 연구지원 데이터베이스의 비만도는 57.2%였으나, 새로운 연구지원 데이터베이스에서는 16.2%로 나타나 데이터 비만도가 40.5%가 개선되었으며, 데이터의 중복을 최소화함으로써 데이터의 정확성과 무결성이 보장되는 데이터베이스로 개선되었다.

클러스터 생성을 이용한 자기구성 퍼지 모델링 (Self-Organizing Fuzzy Modeling Using Creation of Clusters)

  • 고택범
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.334-340
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    • 2002
  • 본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.

UML 클래스의 XML DTD로의 변환을 이용한, 관계형 데이터베이스 기반의 XML 모델링 (XML Modeling based on RDB using transformation from UML classes to XML DTD)

  • 김경수;임종선;주경수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.39-42
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    • 2002
  • XML을 가장 효율적으로 활용할 수 있는 B2B 시스템 구축 시 가장 중요한 부분은 모델링을 어떻게 하느냐 일 것이다. 기존의 관계형 데이터베이스에 저장된 정보를 XML 문서로 변환하는 것뿐만 아니라 신규로 정의하여 사용하는 정보에 대하여서도 확장성 있고 만족할 만한 성능을 보장하도록 구조화시킬 것인지가 관건이다. XML 문서는 그 자체로 하나의 객체이며 객체지향 모델링의 표준인 UML을 사용하여 문서정보 뿐만 아니라 시스템 전체를 모델링하는 것이 가장 바람직한 접근 방법이다. 따라서 본 논문은 계층구조를 갖는 XML 데이터를 관계형 데이터베이스로 저장이 가능하도록 하는 모델링 방법론을 제안하였다. 이를 위하여 우선적으로 객체지향 설계언어인 UML를 이용해서 클래스 다이어그램을 도출한 후, 클래스 다이어그램에 의해서 XML DTD 설계를 위한 XML 모델링을 소개하고 이들의 모델링으로 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 관계형 데이터베이스 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안하였다. 아울러 변환 방법에 의해 관계형 데이터베이스 스키마 스크립트를 구현했다.

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정보검색시스템의 모델링 및 정형 검증 (Formal Modeling and Verification of an Information Retrieval System)

  • 김종환;박혜숙;방기석;장성호;백두권
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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    • pp.457-459
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    • 2001
  • 정보검색시스템은 지역적으로 분산된 이기종의 컴퓨터들 간의 데이터 교환과 다양한 종류의 DB에 대한접근을 가능하게 함으로써, 기업에게 공급망 관리에 대한 통합된 정보를 제공한다. 정보검색시스템은 X3.285에 기반한 데이터 레지스트리 모델을 이용하여 모델링되었고, 모델링이 주어진 가정 하에서 요구사항을 만족하는지를 검증하기 위해 핵심 부분인 메타데이터 레지스트리 관리기(MDR Manager) 부분 만을 SMV를 이용하여 검증하였다.

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공공 데이터를 이용한 에너지 소비 예측 모델링에 관한 연구 (A study on energy consumption predictive modeling using public data)

  • 박구락;정진영;안우영;정영석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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    • pp.329-330
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    • 2012
  • 인터넷과 웹의 발전으로 수많은 정보가 발생하고 있으며, 공공기간도 많은 정보를 축적하고 있다. 이에 각 국에서는 공공기간이 보유하는 데이터를 공개하고 있으며 우리나라도 통계청을 중심으로 다양한 데이터를 공개하고 있다. 그러나 공개된 자료의 활용도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 공개된 공공데이터 중 에너지 소비 데이터를 활용하고자 한다. 에너지 소비 데이터를 미래 예측 연구에 많이 이용되고 있는 마코프 프로세스를 적용하여, 에너지 소비를 예측할 수 있는 모델링을 제안하고, 그 기대 효과에 대해 논의 한다.

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