• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.283-285
• /
• 2004

문제 은행 방식을 사용하는 웹 기반 학습 시스템의 문제점으로 지적되었던 문제 유출에 따른 평가의 공정성 문제를 해결하고자 임의 추출 분할 방식을 이용한 동적 문제 출제 시스템이 제안되었다. 하지만 이 시스템 또한 문제 은행 방식을 사용하여 위의 문제를 해결하려고 하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 단어간의 관계를 계층적으로 표현한 어휘 데이터베이스인 한국어 워드넷을 활용한 방법을 적용하였다 먼저 임의 추출 분할 방식으로 출제된 문제의 예제 문항을 형태소 분석기를 이용하여 명사들을 추출한다. 이 명사들을 이용하여 한국어 워드넷에서 해당 면사의 상위 개념 또는 동일 개념의 Synset을 추출한다. 이렇게 추출된 Synset으로 다른 예시 문항이지만 의미적으로 유사한 다양한 예제 문항을 생성하려는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 사용으로 평가의 공정성 문제를 해결하고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.27 no.8
• /
• pp.877-885
• /
• 2000

Static slice means a set of parts of a program that potentially affect the values computed at a slicing criterion considering all the possible input values. In this paper, we have formally defined static slice of a first-order functional language based on operational semantics. And, we have presented a sound method to analyze static slice using abstract interpretation.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2000.09a
• /
• pp.349-352
• /
• 2000

영상으로부터 의미있는 객체를 영역화하기 위하여, 움직임에 의한 시간적 정보를 이용하거나, 형태학적(Morphological) 기법과 같이 공간적 정보를 이용하는 방법이 있다. 그러나, 단지 시간적 정보나 공간적 정보만을 이용하는 방법은 그 한계를 가지고 있으며, 본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 분할하는 방법을 채택하였다. 시간적 분할에서는, 두 프레임에서 움직임 정보를 찾아내었던 기존 방법을 보완하여 연속되는 세 프레임을 사용하도록 하였다. 이렇게 하면 움직임이 미세한 영상에 대해서도 객체를 분리해 낼 가능성을 높일 수 있게 된다. 공간적 분할시에는, Watershed 알고리즘을 이용하는 형태학적 분할(Morphological Segmentation)[1][2]을 하게 되는데, 전처리 과정의 단일척도경사(Monoscale Gradient) 대신 다중척도 경사(Multiscale Gradient)[3][4]를 사용하여 미세한 경사는 누그러뜨리고 에지 부분의 경사만을 강조하게 하였다. 또한 개선된 Watershed 알고리즘을 제안하여 기존의 Watershed 알고리즘의 과분할 문제를 보완하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.126-128
• /
• 1999

평균 빙산 질의란 대용량의 데이터들에 의해 avg 집단 함수를 수행한 뒤 임계값 이상인 데이터들을 결과로 출력하는 연산을 의미한다. 이 때 데이터 도메인의 크기가 메모리에 생성할 수 있는 카운터의 수보다 크기 때문에 연산 처리가 어렵다. 지난 연구에서 빙산 질의에 대해 제안한 해시 카운터는 avg 연사의 경우 착오누락이 발생한다는 문제점이 존재한다. 그래서 이런 문제점들을 해결하며 효율적으로 연산을 수행하기 위해, 데이터베이스를 분할하며 카운터를 관리하는 '메모리 Full 분할', '후보 Full 분할'의 두 알고리즘을 제안한다. 실험결과 두 알고리즘은 메모리크기, 데이터 분포, 데이터 순서에 영향을 받았는데, 데이터들이 정렬이 되어 있거나 데이터분포가 정규분포를 이룰 때 우수한 성능을 보였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.12 no.11
• /
• pp.45-51
• /
• 2021

With the development of deep learning, semantic segmentation methods are being studied in various fields. There is a problem that segmenation accuracy drops in fields that require accuracy such as medical image analysis. In this paper, we improved PSPNet, which is a deep learning based segmentation method to minimized the loss of features during semantic segmentation. Conventional deep learning based segmentation methods result in lower resolution and loss of object features during feature extraction and compression. Due to these losses, the edge and the internal information of the object are lost, and there is a problem that the accuracy at the time of object segmentation is lowered. To solve these problems, we improved PSPNet, which is a semantic segmentation model. The multi-scale attention proposed to the conventional PSPNet was added to prevent feature loss of objects. The feature purification process was performed by applying the attention method to the conventional PPM module. By suppressing unnecessary feature information, eadg and texture information was improved. The proposed method trained on the Cityscapes dataset and use the segmentation index MIoU for quantitative evaluation. As a result of the experiment, the segmentation accuracy was improved by about 1.5% compared to the conventional PSPNet.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.92-92
• /
• 2023

본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km² 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.38 no.6_1
• /
• pp.991-1005
• /
• 2022

Satellite imaging is an effective supplementary data source for detecting and verifying nuclear activity. It is also highly beneficial in regions with limited access and information, such as nuclear installations. Time series analysis, in particular, can identify the process of preparing for the conduction of a nuclear experiment, such as relocating equipment or changing facilities. Differences in the semantic segmentation findings of time series photos were employed in this work to detect changes in meaningful items connected to nuclear activity. Building, road, and small object datasets made of KOMPSAT 3/3A photos given by AIHub were used to train deep learning models such as U-Net, PSPNet, and Attention U-Net. To pick relevant models for targets, many model parameters were adjusted. The final change detection was carried out by including object information into the first change detection, which was obtained as the difference in semantic segmentation findings. The experiment findings demonstrated that the suggested approach could effectively identify altered pixels. Although the suggested approach is dependent on the accuracy of semantic segmentation findings, it is envisaged that as the dataset for the region of interest grows in the future, so will the relevant scope of the proposed method.

• Journal of Korea Fair Competition Federation
• /
• no.164
• /
• pp.96-109
• /
• 2012

대법원이 2012년 7월부터 8월까지 사이에 선고한 일부 판결을 소개한다. 대법원으로서는 위 기간 동안 네 분의 대법관님이 퇴임하시는 등 업무적으로 공백이 있었다. 법리적으로 큰 의미가 있는 사건은 아니지만 사례판결로서 의미가 있는 판결이 몇 건 선고되어 이를 소개한다. 그러나 글의 마지막 부분에서는 많은 주목을 받았던 10년 공공임대주택의 표준임대차계약서 조항에 관한 판결을 소개하기로 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2005.10a
• /
• pp.89-96
• /
• 2005

본 연구에서는 영한 기계 번역에서 20단어 이상의 긴 문장을 보다 정확히 분석하기 위하여 문장을 복수개의 의미 있는 절로 분할하고자 한다. 긴 문장은 구문 분석을 시도할 때, 시간적으로 또는 공간적으로 급격히 증가하는 자원을 소모시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 긴 문장에서 분할 가능한 지점을 인식하여 이러한 지점을 중심으로 여러 개의 절을 생성한 후, 이 절을 개별적으로 분석하고자 하였다. 문장을 분할하기 위해서 일단 문장 내부에 존재하고 있는 분할이 가능한 지점을 선택하고, 선택된 지점을 중심으로 문맥 정보를 표현하는 입력 벡터를 생성하였다. 그리고 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 이러한 후보 지점의 특성을 학습하여 향후 긴 문장이 입력되었을 때 보다 정확하게 분할점을 찾고자 하였다. 본 논문에서는 SVM의 보다 좋은 학습과 분류를 위하여 내부 커널로써 다항 커널 (polynomial kernel)을 사용하였다. 그리고 실험을 통하여 약 0.97의 f-measure 값을 얻을 수 있었다.

• Archives of design research
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.339-347
• /
• 2002

Comic strip is a narrative sequence of cartoon panels. Comic strip book as a visual medium of communication is very effective for grasping objects visually as well as for developing creative thinking and culturing aesthetic sentiments. These aesthetic experiences awaken us to formative sentiments, The purpose of present paper is to study the visual streaming of the illustrated comic strips. The typical comic strip books are analyzed and the characteristic of visual communication is studied. The narrative illustrations in the form of comic strips encourage us to have a prosperous experience and to understand new formative artistry and the remarkable effect of visual experience.