• Title/Summary/Keyword: 데이터모델링

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

  • Lee, Jin-Hyung;Lee, Dong-Cheon
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.28 no.1
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    • pp.47-56
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    • 2010
  • The use of airborne LiDAR data obtained by airborne laser scanners has increased in the field of spatial information such as building modeling. LiDAR data consist of irregularly distributed 3D coordinates and lack visual and semantic information. Therefore, LiDAR data processing is complicate. This study suggested a method of LiDAR data segmentation using roof surface patches from aerial images. Each segmented patch was modeled by analyzing geometric characteristics of the LiDAR data. The optimal functions could be determined with segmented data that fits various shapes of the roof surfaces as flat and slanted planes, dome and arch types. However, satisfiable segmentation results were not obtained occasionally due to shadow and tonal variation on the images. Therefore, methods to remove unnecessary edges result in incorrect segmentation are required.

A Data Model for XML

  • LEE, Dae-Woo;CHOI, Ok;KIM, Young-Chan
    • Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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    • 2001.11a
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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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Fused Fuzzy Logic System for Corrupted Time Series Data Analysis (훼손된 시계열 데이터 분석을 위한 퍼지 시스템 융합 연구)

  • Kim, Dong Won
    • Journal of Internet of Things and Convergence
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    • v.4 no.1
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    • pp.1-5
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    • 2018
  • This paper is concerned with the modeling and identification of time series data corrupted by noise. As modeling techniques, nonsingleton fuzzy logic system (NFLS) is employed for the modeling of corrupted time series. Main characteristic of the NFLS is a fuzzy system whose inputs are modeled as fuzzy number. So the NFLS is especially useful in cases where the available training data or the input data to the fuzzy logic system are corrupted by noise. Simulation results of the Mackey-Glass time series data will be demonstrated to show the performance of the modeling methods. As a result, NFLS does a much better job of modeling noisy time series data than does a traditional Mamdani FLS.

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

  • 윤미희;조동욱
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.393-398
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    • 2003
  • Video which contains the multiple data such as text, images, audio and motion of objects is typical multimedia data. Multimedia retrieval system using XML is essential for efficient rep. of multimedia data. Therefore, multimedia retrieval system for retrieval and structural understanding is needed to retrieve the multimedia data. This Paper Proposes the multimedia retrieval system based on XML Meta-data modeling techniques.

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

  • Yun, Tae-Bok;Lee, Ji-Hyeong;Jeong, Yeong-Mo;Cha, Hyeon-Jin;Park, Seon-Hui;Kim, Yong-Se
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2006.11a
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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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A Study on Reducing Data Obesity through Optimized Data Modeling in Research Support Database (연구지원 데이터베이스에서 최적화된 데이터모델링을 통한 데이터 비만도 개선에 관한 연구)

  • Kim, Hee-Wan
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.18 no.1
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    • pp.119-127
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    • 2018
  • The formal data used in the business is managed in a table form without normalization due to lack of understanding and application of data modeling. If the balance of the database design is destroyed, it affects the speed of response to the data query, and the data obesity becomes high. In this paper, it is investigated how data obesity improved through database design through optimized data modeling. The data query path was clearly visualized by square design through data modeling based on the relationship between object (data) and object, from the radial and task - oriented isolation design where data obesity is excessive. In terms of data obesity, the obesity degree of the current research support database was 57.2%, but it was 16.2% in the new research support database, and the data obesity degree was reducd by 40.5%. In addition, by minimizing redundancy of data, the database has been improved to ensure the accuracy and integrity of the data.

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

  • Koh, Taek-Beom
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.12 no.4
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    • pp.334-340
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    • 2002
  • This paper proposes a self-organizing fuzzy modeling which can create a new hyperplane-shaped cluster by applying multiple regression to input/output data with relatively large fuzzy entropy, add the new cluster to fuzzy rule base and adjust parameters of the fuzzy model in repetition. Tn the coarse tuning, weighted recursive least squared algorithm and fuzzy C-regression model clustering are used and in the fine tuning, gradient descent algorithm is used to adjust parameters of the fuzzy model precisely And learning rates are optimized by utilizing meiosis-genetic algorithm. To check the effectiveness and feasibility of the suggested algorithm, four representative examples for system identification are examined and the performance of the identified fuzzy model is demonstrated in comparison with that of the conventional fuzzy models.

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

  • Kim, Kyung-Soo;Lim, Jong-Seon;Joo, Kyung-Soo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04a
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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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Formal Modeling and Verification of an Information Retrieval System (정보검색시스템의 모델링 및 정형 검증)

  • 김종환;박혜숙;방기석;장성호;백두권
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10a
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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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A study on energy consumption predictive modeling using public data (공공 데이터를 이용한 에너지 소비 예측 모델링에 관한 연구)

  • Park, Koo-Rack;Jung, Jin-Young;Ahn, Woo-Young;Chung, Young-Suk
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2012.07a
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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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