• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2010년도 추계학술대회
• /
• pp.283-285
• /
• 2010

도시 계획의 중요성이 부각되면서 다양한 도시 통합 모델의 개발이 이루어져왔으나 기존 모델들은 거시적 측면의 토지이용의 변화만 다루는 한계점이 있다. 본 논문은 토지이용 변화뿐만 아니라 다양한 사회 경제 지표를 반영하여 미시적인 분석이 가능한 UrbanSim 모델을 사용하여 사례연구를 통한 국내 도입 가능성과 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 수치지적도, 건축물 대장, 개별 공시지가 등 다양한 시공간 데이터를 이용하여 $150{\times}150m$ 그리드 셀 기반의 입력 데이터베이스를 구축하고 UrbanSim의 Land Price Model에 적용하였다. 향후 보다 현실적인 모델 수행을 위한 다중 스케일 및 Synthetic 데이터 구축 방안과 접근성 측면의 교통 통합 모델로 확장이 요구된다.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국태양에너지학회 2008년도 추계학술발표대회 논문집
• /
• pp.327-331
• /
• 2008

In this paper, we argue that new&renewable energy resources are difficult to be managed with GIS technology due to their spatiotemporal features, and suggest that spatiotemporal database and sensor network can be applied to the new&renewable energy management system as advanced technology. To give the motivated issues, we introduce and analyze the concept of the spatiotemporal database and sensor network, and the case studies in each applications.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.3-6
• /
• 2009

변압기 무선부하감시 시스템에서 30분 간격으로 계측된 부하 데이터와 GIS-AMR 데이터웨어하우스로부터 변압기 속성 및 공간적 특징을 추출하여 정확한 변압기의 부하 패턴을 예측하기 위한 시공간 패턴 마이닝 기법을 적용하였다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제48권2호
• /
• pp.79-98
• /
• 2018

이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
• /
• pp.29-31
• /
• 2019

샷 경계 검출(Shot Boundary Detection)은 영상 콘텐츠 분석을 위한 필수적인 기술이며, 다양한 방식으로 편집된 영상의 샷 경계를 정확하게 검출하기 위한 연구가 지속되어 왔다. 그러나 기존에 연구들은 고정된 샷 경계 검출 알고리즘이나 매뉴얼한 작업과 같이 학습이 불가능한 과정이 포함되어 있어 성능 개선에 한계가 있었다. 본 논문에서는 이러한 과정을 제거한 End-to-End 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 시공간 정보 추출성능을 높이기 위해 행동 인식 데이터셋을 이용한 전이학습을 사용하고, 샷 경계 검출 성능을 높이기 위해 개선된 지식의 증류기법(Knowledge Distillation)을 결합한다. 제안하는 모델은 ClipShots 데이터셋에서 DeepSBD 에 비해 cut transition 과 gradual transition 이 각각 5.4%, 41.29% 높은 성능을 보였고, DSM 과의 비교에서 cut transition 의 정확도가 1.3% 더 높은 결과를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.874-878
• /
• 2006

수자원 분야에서 이용하고 있는 모형을 구동하기 위해서는 대상 지역의 지형특성과 시계열 자료 및 비공간적 매개변수 등의 많은 정보가 필요하다. 이러한 자료들은 다양한 과정을 거쳐서 모형에 입력되며, 모의대상이 복잡한 구조를 가지고 있거나 모형의 구동조건이 변할 경우, 모형의 구동과 결과의 관리를 위해서는 더욱 많은 노력이 필요하게 된다. 따라서 이러한 자료들을 효과적으로 관리하고 운용하는 것은 모형구동의 효율성과 객관성을 유지하는데 매우 중요한 요소가 될 수 있다. 이를 위하여 국내 기술로 개발된 GIS 기반의 수자원시스템인 HyGIS(Hydro Geographic Information System)와 수자원 모형을 연계하여 운영할 수 있는 시스템을 개발하고자 하며, 이를 HyGIS-Model이라고 한다. 본 연구에서는 HyGIS의 시공간 데이터 모델을 소개하고, HyGIS-Model 중 HyGIS와 SWAT2000 모형이 연계된 시스템(HyGIS-SWAT)을 개발하기 위한 데이터 모델링에 대해서 기술하고자 한다. 연구결과 HyGIS 데이터 모델과 HyGIS-Model 통합시스템 운영 표준은 HyGIS-SWAT 데이터 모델링과 시스템 설계에 효과적으로 적용될 수 있었다. 이를 통하여 GIS와 수자원 모형의 연계 시스템을 개발하기 위한 시스템 설계에 대한 기술을 확보할 수 있었으며, GIS를 이용한 수자원 모형의 입력자료의 생성, 운영 및 모형 구동 결과의 관리에 대한 표준적 절차를 수립할 수 있었다.

• Spatial Information Research
• /
• 제20권2호
• /
• pp.129-136
• /
• 2012

최근 ISO/TC211, OGC, INSPIRE 등 국제기구들을 중심으로 시맨틱 기술을 활용한 공간정보의 공유 노력이 진행되고 있다. 또한 스마트폰의 대중화와 소셜 네트워킹 서비스의 활성화로 인해 온라인 소셜 커뮤니티에서 이슈를 추출하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 응용 수준에서 가용한 공간정보 온톨로지는 부족한 실정이며, 소셜 네트워크 서비스에서의 공간정보 추출 역시 텍스트 마이닝을 통한 지오코딩 부분에 집중되어 있다. 따라서 소셜 미디어 정보에서 공간 현상을 추출하여 시맨틱 공간 지식으로 변환하기 위한 방법은 매우 유용하게 활용될 수 있다. 또한 공간 현상을 단순한 빈발 키워드가 아닌 연관 이슈의 형태로 사용자에게 제공함으로써 공간상에 발생하는 이슈에 대한 이해도를 향상 시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 서비스의 하나인 마이크로 블로그를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 기술을 접목하여 연관 이슈를 추출하고, 이를 시공간 지식으로 변환하기 위한 공간 이슈 온톨로지 모델을 제안하였다. 이를 통해 향후 관련 시스템의 개발을 위한 참조모델 및 공간 온톨로지 구축을 위한 모델로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.145-151
• /
• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
• /
• pp.214-214
• /
• 2012

본 논문은 최근 세계적으로 활발히 진행되고 있는 수리정보화시스템의 한 부분이 될 수 있는 하천정보화시스템의 구축의 근간이 되는 3차원 하천 자료 모형으로 개발된 아크리버 (Arc River)자료 모형을 소개한다. Arc River는 지리정보시스템(GIS)에 기반하여 수립되었고 최신 하천 유동 및 하상 계측기법으로 확보된 방대한 양의 관측 자료를 수집, 저장, 처리, 검색, 그리고 분석할 수 있게 하는 표준화된 자료 모형 (data model)이다. Arc River는 지난 10년간 유역 자료 모형의 표준으로 사용되어 온 Arc Hydro 모델의 한계를 극복하여 3차원에서 시공간적으로 변화하는 복수의 하천 관측 자료를 효율적으로 연계하고 GIS에서 활용할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 Arc River의 다양한 설계 원리에 대해 설명하고 실제 ADCP 자료를 활용하여 활성화된 Arc River의 예를 제시한다. Arc River는 향후 하천을 유지, 관리, 해석에 있어 필요한 3차원 하천정보화시스템의 구축의 근간을 이루고 국내에서도 그 활용을 범위를 넓힐 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.532-534
• /
• 2022

본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 비디오 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오의 시공간적 맥락을 충분히 고려해서 부족한 인물 클래스의 훈련 비디오 데이터들을 추가 생성함으로써, 비디오 개체 분할 신경망 모델의 성능을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 우수성을 입증한다.