• Title/Summary/Keyword: 속성 관계 그래프

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A Hypergraph-based Modeling for Temporal RDF (하이퍼 그래프 기반 Temporal RDF 모델링 기법)

  • Lee, Taewhi;Im, Dong-Hyuk
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.04a
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    • pp.694-696
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    • 2015
  • RDF 데이터에 대한 시간 속성에 대한 연구는 트리플의 속성에 시간을 부여하는 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 트리플마다 시간 속성을 부여하는 방법은 저장 및 관리 측면에서 비효율적이다. 본 논문에서는 하이퍼그래프 기반의 RDF 시간 속성 모델링 방법을 제안한다. 하나의 트리플마다 시간 속성을 부여하는 것이 아닌 여러 재의 트리플을 하나의 하이퍼 간선으로 연결하여 시간 속성을 부여하는 방법으로 기존 방법보다 RDF 데이터가 가지는 의미에 적합하며 직관적으로 이해하기가 쉽다. 또한 시간 속성 RDF에서 지원해야 하는 시간 관계를 하이퍼그래프의 여러 속성을 이용하여 처리할 수 있는 장점을 가지게 된다.

Integration of Component Image Information and Design Information by Graph to Support Product Design Information Reuse (제품 설계 정보 재사용을 위한 그래프 기반의 부품 영상 정보와 설계 정보의 병합)

  • Lee, Hyung-Jae;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Kyoung-Yun;Kim, Soo-Hyung;Kim, Sun-Hee
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.13D no.7 s.110
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    • pp.1017-1026
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    • 2006
  • Recently, distributed collaborative development environment has been recognized an alternative environment for product development in which multidisciplinary participants are naturally involving. Reuse of Product design information has long been recognized as one of core requirements for efficient product development. This paper addresses an image-based retrieval system to support product design information reuse. In the system, product images obtained from multi-modal devices are utilized to reuse design information. The proposed system conducts the segmentation of a product image by using a labeling method and generates an attributed relational graph (ARG) that represents properties of segmented regions and their relationships. The generated ARG is extended by integrating corresponding part/assembly information. In this manner, the reuse of assembly design information using a product image has been realized. The main advantages of the presented system are following. First, the system is not dependent to specific design tools, because it utilizes multimedia images that can be obtained easily from peripheral devices. Second ratio-based features extracted from images enable image retrievals that contain various sizes of parts. Third, the system has shown outstanding search performance, because we applied various information of segmented part regions and their relationships between parts.

Deep Neural Network-Based Scene Graph Generation for 3D Simulated Indoor Environments (3차원 가상 실내 환경을 위한 심층 신경망 기반의 장면 그래프 생성)

  • Shin, Donghyeop;Kim, Incheol
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.8 no.5
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    • pp.205-212
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    • 2019
  • Scene graph is a kind of knowledge graph that represents both objects and their relationships found in a image. This paper proposes a 3D scene graph generation model for three-dimensional indoor environments. An 3D scene graph includes not only object types, their positions and attributes, but also three-dimensional spatial relationships between them, An 3D scene graph can be viewed as a prior knowledge base describing the given environment within that the agent will be deployed later. Therefore, 3D scene graphs can be used in many useful applications, such as visual question answering (VQA) and service robots. This proposed 3D scene graph generation model consists of four sub-networks: object detection network (ObjNet), attribute prediction network (AttNet), transfer network (TransNet), relationship prediction network (RelNet). Conducting several experiments with 3D simulated indoor environments provided by AI2-THOR, we confirmed that the proposed model shows high performance.

Road Object Graph Modeling Method for Efficient Road Situation Recognition (효과적인 도로 상황 인지를 위한 도로 객체 그래프 모델링 방법)

  • Ariunerdene, Nyamdavaa;Jeong, Seongmo;Song, Seokil
    • Journal of Platform Technology
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    • v.9 no.4
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    • pp.3-9
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    • 2021
  • In this paper, a graph data model is introduced to effectively recognize the situation between each object on the road detected by vehicles or road infrastructure sensors. The proposed method builds a graph database by modeling each object on the road as a node of the graph and the relationship between objects as an edge of the graph, and updates object properties and edge properties in real time. In this case, the relationship between objects represented as edges is set when there is a possibility of approach between objects in consideration of the position, direction, and speed of each object. Finally, we propose a spatial indexing technique for graph nodes and edges to update the road object graph database represented through the proposed graph modeling method continuously in real time. To show the superiority of the proposed indexing technique, we compare the proposed indexing based database update method to the non-indexing update method through simulation. The results of the simulation show the proposed method outperforms more than 10 times to the non-indexing method.

A XML Instance Repository Model based on the Edge-Labeled Graph (Edge-Labeled 그래프 기반의 XML 인스턴스 저장 모델)

  • Kim Jeong-Hee;Kwak Ho-Young
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.4 no.6
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    • pp.33-42
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    • 2003
  • A XML Instance repository model based on the Edge-Labeled Graph is suggested for storing the XML instance in Relational Databases, This repository model represents the XML instance as a data graph based on the Edge-Labeled Graph, extracts the defined value based on the structure of data path, element, attribute, and table index table presented as database schema, and stores these values using the Mapper module, In order to support querry, XML repository model offers the module translating XQL which is a query language under XPATH to SQL, and has DBtoXML generator module restoring the stored XML instance. As a result, it is possible to represent the storage relationship between the XML instances and the proposed repository model in terms of Graph-based Path, and it shows the possibility of easy search of specific element and attribute information.

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Scene Graph Generation by Exploration of Agent in Three-Dimensional Space (3차원 공간에서 에이전트의 탐색을 통한 장면 그래프 생성)

  • Shin, Donghyeop;Kim, Incheol
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.742-745
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    • 2018
  • 장면 그래프는 영상 내 물체들의 정보를 나타내는 지식 그래프이다. 본 논문에서는 3차원 공간에서 에이전트의 탐색을 통해, 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 공간에 대한 장면 그래프는 물체들의 위치, 종류, 속성뿐만 아니라 물체들 간의 관계 정보를 포함한다. 이에 따라 장면 그래프는 다양한 문제 해결에 기초 데이터로써 활용될 수 있다. 본 논문은 장면 그래프를 생성하기 위해 필요한 기능들을 정의하고, 기능에 따라 4가지 부분 네트워크들을 제안한다. 또한 각 부분 네트워크들의 학습 및 성능 평가를 위해, 3차원 실내 가상환경인 AI2-THOR에서 데이터들을 수집하였고, 다양한 실험을 통해 각 부분 네트워크들의 성능을 검증하였다.

Product Design Information Retrieval System using Product Ad-hoc image (제품 영상을 이용한 제품 설계 정보 검색 시스템)

  • Lee Hyung-Jae;Kim Yong-Il;Yang Hyung-Jeong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.307-310
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    • 2006
  • 본 논문은 분산된 협동적 개발 환경에서 제품 설계 정보 재사용을 위한 제품 영상 기반의 제품 설계 정보 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 에지기반 라벨링(EBL) 방법으로 제품 영상을 분할하고 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프(ARG)을 생성하여 질의 영상과의 부합을 수행한다. 검색된 유사 영상과 연결된 제품 설계 정보를 접근함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. (1) 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함한 영상의 검색이 가능하다. (2) 분할된 각 부품의 영역, R,G,B 채널의 표준편차등의 다양한 속성(특징)과 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다. (3) 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 래스터 영상을 이용하므로 활용성이 높다.

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Detecting Visual Attributes and Spatial Relationships with Deep Neural Networks (심층 신경망을 이용한 영상 기반 물체 속성 및 공간 관계 탐지)

  • Lee, Jae-Yun;Lee, Gi-Ho;Kim, In-Cheol
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.424-427
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    • 2018
  • 영상이나 비디오에 담긴 장면을 이해하는 것은 컴퓨터 비전의 궁극적인 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 장면을 구성하는 각 물체들과 그들 간의 공간 관계, 개별 물체들의 다양한 속성들을 탐지해, 지식 그래프를 생성해주는 심층 신경망 기반의 물체 속성 및 공간 관계 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 복합 시각 인식 작업을 동시에 수행하는 탐지 모델의 구성에 대해 설명하고, 대규모 벤치마크 데이터 집합인 CLEVR을 이용한 탐지 모델의 성능 분석 실험 결과를 소개한다.

A Design of Class in the Statistics Learning (통계학습을 위한 클래스 설계)

  • Yoo, In-Cheol;Kim, Kap-Su
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 2005.08a
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    • pp.107-115
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    • 2005
  • 통계 학습에서 자바 애플릿의 활용은 통계간을 직관적으로 이해할 수 있어 학습의 효과를 높일 수 있다. 통계 영역의 그래프를 공부하는데 통계값의 의미를 눈으로 보면서 이해하고 직접 조작하며 학습을 하면 보다 능률적일 것이다. 이에 본 연구에서는 통계 영역의 교육과정을 분석하여 그래프 객체를 정의하고, 객체의 속성과 메소드를 분석하여 클래스를 구성한 후 클래스 사이의 관계를 파악하여 클래스 계층구조를 설계하였다.

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Shape Analysis and Representation of Handwritten Hangul Characters (필기 한글 문자의 모양 분석과 표현)

  • Hong, Ki-Cheon;Oh, Il-Seok
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.7 no.5
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    • pp.1579-1586
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    • 2000
  • This paper propose a method of shape analysis and representation for the handwritten Hangul character patterns. Each of the connected components composing a Hangul character is decomposed into many parts, and skeletons are extracted from the decomposed parts. Using the results, we represent the shape of Hangul characters using the attributed graph representation. A node of the attributed graph represents a part and an edge represents their relationships and they store valuable informations of the pattern shapes.

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