• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.35 no.5
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• pp.1-15
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• 2007

본 연구는 커뮤니티 시설 상세 설계의 대상물에 대한 질적 특성을 파악하기 위하여 그 대상물의 이미지를 상징화하는 단계적 발전 과정을 거쳐 그 시설의 상세 설계적 언어를 형상화하는 방법을 제시하였다. 사례로 역사적, 문화적, 전이적 특성을 지닌 세 커뮤니티를 조사하여 디자인 언어와 상징화되는 이미지를 구명해 보면서 디자인 언어의 구성과 설계요소와의 관계 커뮤니티의 목표 등과 연관시켜 커뮤니티의 본질성을 추구하는 수단을 평가 분석하는 방법을 강구하고 커뮤니티 시설의 상세 설계 언어의 형상을 검토하는 방법을 통섭적으로 제시하였다. 설계 언어의 형상 분석의 수단을 구체화 하는 데는 시각적 형태, 설계 주제의 상황, 설계요소의 관계성, 설계요소의 위치와 구성 등과 연관된 문제이다. 본 연구는 상세설계 언어의 형상을 개발하는 시도로 네 가지 기본 전제를 세우고 그를 설명해 보았다. 본 연구는 커뮤니티 시설 특성의 상징화를 위한 설계언어연구 대상의 사례로 미국의 전통성이 강한 메사츄세츠주에서 역사적, 문화적, 전이적 특성을 각기 다르게 지니고 있는 콩코드(Concord), 렉싱톤(Lexington), 알링톤(Arlington) 등의 세 커뮤니티를 택하였다. 사례 커뮤니티 시설 특성의 상세 설계 언어의 형상을 도출하는 과정을 설명하고 시각적 노트와 디자인 의미와 그 상징성을 바탕으로 상징과 시각적 언어를 찾으면서 상세 요소의 디자인 언어를 비교하였다. 그를 바탕으로 디자인 언어와 의미 및 그에 대한 평가를 위하여 편익을 기초로 사회, 건강, 환경, 경제 등 네 가지로 세부 분류된 커뮤니티 시설을 검토하였다. 커뮤니티 시설 특성을 파악하는 기법 발굴 과정에서 시작된 시각적 형상으로부터 상징과 그 의미 등을 구명하면서 그를 정성화하기 위한 기준으로서 설계 언어, 상징적 언어, 커뮤니티, 자연적 심미성 등의 네 가지로 대표되는 평가 요소에 의하여 분석 평가 검토에 이르기까지 일련의 과정이 그 상세설계언어의 형상에 관하여 통섭적 접근이 이루어 졌다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.9-14
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• 2007

단백질 분류는 현대 생물학의 큰 도전과제이다. 현재 여러 단체에 의해 잘 관리되는 상세한 주석이 달린 많은 양의 단백질 정보들이 존재한다. 이러한 데이터베이스의 덕분으로 다양한 물리 화학적 특성과 주석들에 기반하고 있는 분류 기법들이 연구되고 있다. 특히 아미노산들로 이루어진 단백질 서열이 해당 단백질의 분류에 중요한 역할을 하는 진화적 기록들의 단서가 되기 때문에 단백질 서열들에 대한 연구가 활성화되고 있다. 비록 단백질 서열이 단백질 분류 문제의 중요한 특징이 된다고 해도 단순한 단백질 서열만으론 해당 단백질에 대한 충분한 정보를 얻을 수 없으며, 타 종 간에도 기능상 유사성 때문에 서로 비슷하게 판별될 수 있다. 이러한 문제점에 착안해서 우리는 오토마타 종 분류기라고 부르는 새로운 시스템적인 종 분류 접근 방법을 제안한다. 이 시스템의 클러스터링과 종 분류 판별 성능에 대한 평가 실험을 수행해본 결과 상대적으로 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.6
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• pp.906-913
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• 2022

In this paper, we propose a new deep network architecture using nearest neighbor kernel for the estimation of dense depth map from its sparse map and corresponding color information. First, we propose to decompose the depth map signal into the structure and details for easier prediction. We then propose two separate subnetworks for prediction of both structure and details using classification and regression approaches, respectively. Moreover, the nearest neighboring kernel method has been newly proposed for accurate prediction of structure signal. As a result, the proposed method showed better results than other methods quantitatively and qualitatively.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.06a
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• pp.341-346
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• 2002

현재의 우리나라 SI 관련 산업 분류체계는 상세한 수준의 분류가 이루어지지 못하고 있을 뿐 아니라 새로운 기술 및 산업계의 변화를 적시에 반영시키지 못하는 단점이 있다. SI 분야 산업 발전에 따라 보다 정확한 세부분야 별 생산성 및 매출액 등의 데이터가 필요할 뿐만 아니라 적극적인 수출품목으로의 육성을 위하여 국제적인 분류체계와도 일관성을 가져야 할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 기존의 국내 외 SI 산업 분류체계의 장단점을 분석한 후 목적중심적인 새로운 SI 분류체계를 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.28-34
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• 2005

특허 검색은 수많은 특허 문서 중에서 특정 해당분야의 문서 집합 내에서 검색을 수행하기 때문에 정확한 특허 분류에 크게 의존하게 된다. 이러한 특허 분류의 중요성에 덧붙여, 특허 문서의 수가 빠르게 증가하게 되면서 특허를 자동으로 분류하려는 요구가 더욱 필요하게 되었다. 특허문서는 일반문서와는 달리 구조화되어 있기 때문에 특허분류를 하기 위해서는 이러한 점이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 k-NN 방법을 이용하여 일본어 특허 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 훈련집합으로부터 유사문서를 검색할 때, 구조화되어 있는 특허 문서의 특징을 이용한다. 문서 전체가 아닌 (기존 기술), (응용 분야), (해결하고자 하는 문제), (문제를 해결하려는 방법) 등의 세분화된 요소끼리 비교하여 유사성을 계산한다. 특허 문서에는 사용자가 정의한 많은 의미 요소가 있기 때문에 먼저 이들을 군집화한 후에 이용한다. 실험 결과 제안한 방법이 특허문서를 그대로 이용하는 것보다는 74%, 특허문서에 나타난 <요약>, <청구항>, <상세한 설명>의 큰 구조 정보를 이용하는 것보다는 4%의 성능 향상을 가져왔다.

• Korean Journal of Environmental Biology
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• v.17 no.3
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• pp.365-369
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• 1999

The mature larvae of Podontia affinis (Grondal), P dalmani Baly, and P. lutea (O1ivier) collected Vietnam are described and illustrated for the first time exception of P. dalmani. Their taxonomic remarks are also given.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.816-821
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• 2009

In this paper, I would like to talk about a step by step detailed information browsing which is founded on hierarchical structure for offering suitable information about the mass 3D data of a national treasure building to user as a standard of the visual distance. A step by step detailed information of the national treasure building of gigantic proportions offers a process of detailed information browsing which decided suitable hierarchical structure as considering of the preprocessing procedure which produces hierarchical structure and a visual distance of user. In the preprocessing procedure, 3D data is divided and controlled by optimized spacial structures. The relevance connection between the inner spacial surface is then examined and reconfigured in order to prevent holes or distortions. Finally, relative information data is created. In detailed information browsing, by examining the visual distance between model and user, then by browsing proper step of data, suitable level model data can be provided to the users in accordance with the position of observation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.763-765
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• 2015

선박 수리 업무는 각 수리업체가 자체적으로 진행하고 있다. 업무를 진행하는 업체의 특성에 맞추어 업무분류를 산출하고 수리가 진행되고 있다. 따라서 실제 업무를 진행하는 외주업체는 정형화 되지 못한 업무성향에 따라 혼돈이 발생한다. 본 논문에서는 선박수리 업무를 분류하여 수리장비 및 인력정보 표현방법과 이를 활용하는 방법을 상세하여 수리업무의 차질이 발생하지 않도록 한다. 업무분류를 통하여 수리관리업체 및 외주업체는 더욱 밀착된 협력관계를 유지할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1210-1213
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• 2009

네트워크 트래픽의 응용 별 분류는 최근 학계의 중요한 이슈 중 하나이다. 기존의 전통적인 트래픽 분류 방법으로 대표되는 well-known 포트 기반 분류 방법 및 페이로드 시그니쳐 기반 분류 방법의 구조적 한계점을 극복하기 위한 새로운 대안으로써, 트래픽의 상관관계를 통한 분류 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 트래픽 상관관계에 대한 정형화된 식이나 룰을 찾는데 유용한 정보를 제공하기 위해 인터넷 응용 별 트래픽을 동작형태의 관점에서 분석하였다. 학내 망에서 자주 사용되는 인터넷 응용을 선정하고, 이들이 실행 초기에 발생시키는 트래픽을 플로우와 패킷 단위로 분석한 내용을 기술하였다. 특히, 인터넷 응용이 발생시키는 플로우 중 페이로드가 존재하는 첫 플로우를 first talk 라 정의하였으며, 이에 대한 상세한 분석 내용을 기술하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.32 no.3
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• pp.235-244
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• 2016

In large-area crop classification with MODIS data, a mixed pixel problem caused by the low resolution of MODIS data has been one of main issues. To mitigate this problem, this paper proposes a hierarchical classification algorithm that selectively classifies the specific crop class of interest by using their spectral characteristics. This selective classification algorithm can reduce mixed pixel effects between crops and improve classification performance. The methodological developments are illustrated via a case study in Jilin city, China with MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Near InfRared (NIR) reflectance datasets. First, paddy fields were extracted from unsupervised classification of NIR reflectance. Non-paddy areas were then classified into corn and bean using time-series NDVI datasets. In the case study result, the proposed classification algorithm showed the best classification performance by selectively classifying crops having similar spectral characteristics, compared with traditional direct supervised classification of time-series NDVI and NIR datasets. Thus, it is expected that the proposed selective hierarchical classification algorithm would be effectively used for producing reliable crop maps.