• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1777-1783
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• 2021

The use of drones is gradually increasing for the efficient maintenance of large-scale renewable energy power generation complexes. For a long time, photovoltaic panels have been photographed with drones to manage panel loss and contamination. Various approaches using artificial intelligence are being tried for efficient maintenance of large-scale photovoltaic complexes. Recently, semantic segmentation-based application techniques have been developed to solve the image classification problem. In this paper, we propose a classification model using semantic segmentation to determine the presence or absence of failures such as arcs, disconnections, and cracks in solar panel images obtained using a drone equipped with a thermal imaging camera. In addition, an efficient classification model was implemented by tuning several factors such as data size and type and loss function customization in U-Net, which shows robust classification performance even with a small dataset.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.5
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• pp.448-464
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• 2007

Location-Based Services (LBSs) provide results to queries according to the location of the client issuing the query. In LBS, techniques such as caching and prefetching are effective approaches to reducing the data transmission from a server and query response time. However, they can lead to cache inefficiency and network overload due to the client's mobility and query pattern. To solve these drawbacks, we propose a semantic prefetching (SP) scheme using prefetching segment concept and improved cache replacement policies. When a mobile client enters a new service area, called semantic prefetching area, proposed scheme fetches the necessary semantic information from the server in advance. The mobile client maintains the information in its own cache for query processing of location-dependent data (LDD) in mobile computing environment. The performance of the proposed scheme is investigated in relation to various environmental variables, such as the mobility and query pattern of user, the distributions of LDDs and applied cache replacement strategies. Simulation results show that the proposed scheme is more efficient than the well-known existing scheme for range query and nearest neighbor query. In addition, applying the two queries dynamically to query processing improves the performance of the proposed scheme.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.4
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• pp.113-130
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• 2010

During the decades, considerable human interventions to comprehend the web information were increased continually. The successful expansion of the web services made it more complex and required more contributions of the users. Many researchers have tried to improve the comprehension ability of computers in supporting an intelligent web service. One reasonable approach is enriching the information with machine understandable semantics. They applied ontology design, intelligent reasoning and other logical representation schemes to design an infrastructure of the semantic web. For the features, the semantic web is considered as an intelligent access to understanding, transforming, storing, retrieving, and processing the information gathered from heterogeneous, distributed web resources. The goal of this study is firstly to explore the problems that restrict the applications of web services and the basic concepts, languages, and tools of the semantic web. Then we highlight some of the researches, solutions, and projects that have attempted to combine the semantic web and business support, and find out the pros and cons of the approaches. Through the study, we were able to know that the semantic web technology is trying to offer a new and higher level of web service to the online users. The services are overcoming the limitations of traditional web technologies/services. In traditional web services, too much human interventions were needed to seek and interpret the information. The semantic web service, however, is based on machine-understandable semantics and knowledge representation. Therefore, most of information processing activities will be executed by computers. The main elements required to develop a semantic web-based business support are business logics, ontologies, ontology languages, intelligent agents, applications, and etc. In using/managing the infrastructure of the semantic web services, software developers, service consumers, and service providers are the main representatives. Some researchers integrated those technologies, languages, tools, mechanisms, and applications into a semantic web services framework. Therefore, future directions of the semantic web-based business support should be start over from the infrastructure.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2003.10a
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• pp.159-159
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• 2003

• Korea Information Processing Society Review
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• v.14 no.4
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• pp.76-82
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• 2007

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.28 no.8
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• pp.46-53
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• 2010

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.195-197
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• 2016

시멘틱웹을 구축하는 표준언어인 RDF (Resource Description Framework)는 언어의 그래프 기반 특성으로 인해 일반적인 방식들로는 효과적인 저장과 추출이 어렵다. 더욱이 대용량 RDF 데이터의 저장과 추출에는 성능문제가 더욱 커지므로 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SPARQL을 지원하면서 RDF 파일들을 효과적으로 저장하고 검색할 수 있는 저장방식에 대해 연구한 결과를 제시한다. RDF 데이터를 전처리를 통해 RDF의 트리플(주어:subject, 술어:property, 목적어:Object)에서 중복되는 주어(S)나 목적어(O)를 묶고, 사용자가 SPARQL 형식으로 검색했을 때 이용자가 주어부분을 변수로 두었는지 아니면 서술어 부분을 변수로 두어 찾는지에 따라 검색어와 유사한 단어 클러스터를 찾아준다. 동일 단어에 대해 여러 번 검색되던 부분을 한 번 검색으로 처리할 수 있기 때문에 효율이 높아진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.589-591
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• 2003

현재 대부분 e-Learning에서 이루어지고 있는 교육은 학습(Loaming)이 아닌 단순 훈련(Trainning)만이 이루어지고 있다. e-Learning에서 진정한 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 수준에 맞는 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time) 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 기술적 관점뿐만 아니라, 발견적 학습(heuristic learning)관점에서 학습자원이 기술되고, 컴퓨터(에이전트)가 학습자원의 구성요소인 학습목표(Goal), 학습내용(Content), 학습맥락(Context), 학습구조(Structure), 학습전략(Strategy)의 의미(Semantic)와 관계(Relation)를 이해해 학습자에게 필요한 정보만을 검색, 추론해주고 이를 학습자 수준에 맞게 재가공해 학습자에게 지식(Knowledge)을 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time)으로 전달해주는 e-Learning 학습 환경이 필수적이다. 메타데이터(RDF), 온톨로지(Ontology), 에이전트(Agent) 매커니즘의 시멘틱 웹을 e-Learning 환경에 적용함으로써 학습자원의 구성요소의 의미와 관계를 파악해 적응적(Adaptive)으로 지식을 전달해 주어 자기 주도적 학습(Self-directed Loaming)을 실현해 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.23-24
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• 2017

본 논문은 온톨로지를 분석할 때 사용하는 추론엔진의 대한 연구와 비교를 서술한다. 온톨로지를 분석할 때 메타데이터로 검색하고 이를 바탕으로 데이터를 추론한다. 이러한 온톨로지는 시멘틱 웹에서 중요하며 논리를 바탕으로 추론을 적용하여 데이터를 분석한다. 이러한 추론엔진의 적용 사례는 사물 인터넷, 상황인식, 전문가 시스템 등 다양한 곳에 적용이 가능하다. 추론엔진의 연구와 비교를 통하여 추론 기술에 대한 연구와 조사를 서술한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2005.08a
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• pp.99-106
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• 2005

효율적이고 체계적인 정보관리를 위해 최근 연구들은 시멘틱웹(semantic web), 지식관리, 메타데이터의 통합 등에 많은 관심을 두고 있다. 그러한 연구들은 자원(resources)의 기술을 어떻게 표현할 것인가에 대한 기술구조와 그 구조를 표현하기 위한 기계 언어 등을 다루고 있다. 특히 자원의 기술을 어떻게 표현할 것인가에 대한 기술적인 구조로 가장 널리 사용되는 것은 RDF와 토픽맵(Topic Maps)을 들 수 있다. 정보조직이나 시멘틱웹 등의 연구에서 자주 등장하는 위의 개념들을 정확하게 이해하고 무엇보다 그 개념들 간의 관계를 알아보는 것이 중요할 것이다. 본 연구에서는 RDF와 토픽맵에서, 정보 즉 표현하고자 하는 대상을 표현하는 방법을 살펴보고, 두 기법간의 상호운용성에 대한 선행연구로 RDF와 토픽맵의 유사점과 차이점을 비교하고자 한다.