• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.10b
• /
• pp.141-142
• /
• 2008

본 논문은 텍스처된 3차원 점군데이터를 효율적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 지상라이다로부터 획득한 3차원 점군데이터는 많은 노이즈를 가지고 있으며 이로 인해 자동적인 모델링이 어렵다. 3차원 모델링에 있어서 메쉬를 생성해야 3차원 랜더링이 가능하지만 3차원 메쉬 생성은 노이즈에 취약하기 때문에 디자이너들이 수작업으로 노이즈를 제거해야만 한다. 하지만 노이즈 자제가 지상 라이다로부터 들어온 데이터이기 때문에 자동적인 노이즈 제거가 어렵다. 본 논문에서는 텍스처된 지상 라이다 데이터로부터 칼라 영상의 정보를 이용한 윤곽선 정보 검출 방법을 제안한다. 대부분의 건물과 같은 구조물에서 최 외곽은 같은 색의 정보를 가지고 있다. 최 외곽 칼라의 정보를 이용하여 칼라 정보의 변화를 제한하고, 유사 칼라 정보를 가지고 있는 픽셀만 얻어냄으로써 최외각 정보를 얻어낸다. 칼라 이미지를 이용만 필터링 된 점군데이터는 xy, xz, yz 각각의 평면에서 윤곽선 데이터를 가지며 이는 구조물에 대한 모델링의 속도를 빠르게 해준다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
• /
• v.26 no.5
• /
• pp.439-448
• /
• 2022

This study aims to search for education-related datasets provided by public data portals and examine what data types are constructed through classification using topic modeling methods. Regarding the data of the public data portal, 3,072 cases of file data in the education field were collected based on the classification system. Text mining analysis was performed using the LDA-based topic modeling method with stopword processing and data pre-processing for each dataset. Program information and student-supporting notifications were usually provided in the pre-classified dataset for education from the data portal. On the other hand, the characteristics of educational programs and supporting information for the disabled, parents, the elderly, and children through the perspective of lifelong education were generally indicated in the dataset collected by searching for education. The results of data analysis through this study show that providing sufficient educational information through the public data portal would be better to help the students' data science-based decision-making and problem-solving skills.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.441-442
• /
• 2004

본 논문에서는 남해 바다에서 디지털 데이터 전송 실험을 통하여 잃은 데이터를 이용하여 수중 초음파 전달 채널을 분석하고, 데이터 분석으로 추정된 채널 파라메타를 이용하여 수중에서 고속 및 고성능의 디지털 통신을 위하여 요구되는 디지털 처리 기법의 성능을 정확하게 분석하기 위한 수중채널 모델링을 하였다. 또한, 수중 채널 모델링은 모델링된 채널을 및 기타 파라메타를 계수 값으로 하는 FIR 구조 근간의 COSSAP 기법을 사용하였다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.54-62
• /
• 1999

This paper describes a datuming scheme for a prestack dataset which uses wavefield depth extrapolation. The formulation of the prestack datuming algorithm is performed by finding the adjoint operator to the corresponding forward prestack wavefield extrapolation from a flat surface to an irregular surface. Here I used double-square-root (DSR) equation to extrapolate wavefield in prestack sense. This correspond to the forward model of the well known `survey sinking` prestack imaging algorithm.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.5 no.7
• /
• pp.1873-1882
• /
• 1998

사실감있는 인체 모델과 동작제어 기술은 컴퓨터 그래픽스와 가상현실감 및 시뮬레이션등의 다양한 응용 분야에서 이용되고 있다. 인체의 모델링과 이의 동작을 제어하는 기술은 관절 구조의 인체를 뼈대와 관절 그리고 이를 둘러싸고 있는 피부로 모델링하고 운동학에 기반하여 각 관절을 제어하여 인체의 동작을 생성한다. 본 논문에서는 인체의 모델링을 위한 스킨-스켈레턴 바인딩 알고리즘을 제안한다. 인체의 골격구조를 관리하기 위한 일반적인 계층적 다관절체 데이터 구조를 설계하고, 골격 데이터에 피부를 입히기 위한 스킨-tm켈레던 바인딩 알고리즘을 설계한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 세그멘테이션과 바인딩의 세기능 모듈로 구성된다. 바인딩 가능한 요소들의 효율적인 탐색을 위하여 분할해결 방식을 적용한 후보 테이블을 이용하였다. 20개의 관절로 이루어진 인체 골격 데이터와 Inventor 포맷의 인체 피부 데이터로 알고리즘을 실험하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.113-116
• /
• 2005

엔터티는 데이터 모델링에서 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. 엔터티를 우리말로는 '실체(實體)'라고 번역하고 있다. 말 그대로 '실질적으로 육체를 가지고 있는 것'을 의미한다. 만약 이 실체가 모호하다면 그 다음 과정이 아무리 완벽하다고 하더라도 모델링은 전체가 모호한 모습일 수밖에 없다. 이 논문에서는 엔터티를 보다 쉽게 도출하고 전략적인 판단을 해 가는 구체적인 단계와 객관적인 판단의 근거를 매우 상세하게 설명할 것이다. 엔터티는 매우 명확하게 표현해야 한다. 이처럼 데이터 모델링에서는 실체 집합인 '엔터티'를 정확하게 도출할 수 있는 것이 무엇보다도 중요하다. 잘못된 실체를 가지고 아무리 집을 지어본들 그것은 단지 사상누각에 불과 하다. 본 연구에서는 데이터베이스 엔터티 각 각의 표현 방법에 대해서 연구함으로써, 데이터 모델을 보다 정밀하게 표현할 수 있고, 남들이 모델을 좀 더 정확하게 이해하는데 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.28-30
• /
• 2002

B2B 전자상거래와 같이 XML을 이용한 정보교환이 확산되고 있으며 이에 따라 상호 교환되는 정보에 대하여 체계적이며 안정적인 저장관리가 요구되고 있다. 이를 위해 XML 응용과 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 관계형 데이터베이스를 중심으로 수행되었다. 그러나 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 정보로 표현하는 관계형 데이터베이스로의 저장에는 본질적인 한계가 있어, 계층구조를 지원하는 ORDB로의 저장이 요망된다. 따라서 계층구조를 갖는 XML 데이터를 ORDB로 저장하기 위한 모델링 방안이 요구된다. 본 논문에서는 UML을 이용한, ORDB 기반의 XML 응용을 우한 통합 설계 방법론을 제안한다. 이를 위하여 먼저 UML을 이용하여 W3C XML Schema를 설계하기 위한 XMI. 모델링 방안을 제시하고, 아울러 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 ORDB 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.35-38
• /
• 2002

B2B 전자상거래와 같이 XML을 이용한 정보교환이 확산되고 있으며 이에 따라 상호 교환되는 정보에 대하여 체계적이며 안정적인 저장관리가 요구되고 있다. 이를 위해 XML 응용과 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 관계형 데이터베이스를 중심으로 수행되었다. 그러나 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 정보로 표현하는 관계형 데이터베이스로의 저장에는 본질적인 한계가 있어, 계층구조를 지원하는 객체지향 데이터베이스로의 저장이 요망된다. 따라서 계층구조를 갖는 XML 데이터를 객체지향 데이터베이스로 저장하기 위한 모델링 방안이 요구된다. 본 논문에서는 UML을 이용한 객체지향 데이터베이스 기반의 XML 응용을 위한 통합 설계 방법론을 제안한다. 이를 위하여 먼저 UML을 이용하여 W3C XML Schema를 설계하기 위한 XML 모델링 방안을 제시하고, 아울러 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 객체지향 데이터베이스 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.19 no.9
• /
• pp.125-139
• /
• 2014

In this paper, I propose a response modeling with a Semi-Supervised Support Vector Regression (SS-SVR) algorithm. In order to increase the accuracy and profit of response modeling, unlabeled data in the customer dataset are used with the labeled data during training. The proposed SS-SVR algorithm is designed to be a batch learning to reduce the training complexity. The label distributions of unlabeled data are estimated in order to consider the uncertainty of labeling. Then, multiple training data are generated from the unlabeled data and their estimated label distributions with oversampling to construct the training dataset with the labeled data. Finally, a data selection algorithm, Expected Margin based Pattern Selection (EMPS), is employed to reduce the training complexity. The experimental results conducted on a real-world marketing dataset showed that the proposed response modeling method trained efficiently, and improved the accuracy and the expected profit.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.245-251
• /
• 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 퍼지 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 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 자기 구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 다변수비선형 정적 함수의 데이터와 하수 처리 활성오니 공정의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.