• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.21 no.2
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• pp.99-105
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• 2013

In rapidly developing urban areas that include high-rise, large, and complex buildings, indoor and outdoor maps in GIS become a basis for utilizing and sharing information pertaining to various aspects of the real world. Although an indoor mapping has gained much attentions, research efforts are mostly in 2D and 3D modeling of terrain and buildings. Therefore, to facilitate fast and accurate construction of indoor GIS, this paper proposes a semi-automatic method consisting of preprocessing, 2D mapping, and 3D mapping stages. The preprocessing is designed to estimate heights of building interiors and to identify noise data from point clouds. In the 2D mapping, a floor map is extracted with a tracing grid and a refinement method. In the 3D mapping, a 3D wireframe model is created with heights from the preprocessing stage. 3D mesh data converted from noise data is combined with the 3D wireframe model for detail modeling. The proposed method was applied to point clouds depicting a hallway in a building. Experiment results indicate that the proposed method can be utilized to construct 2D and 3D maps for indoor GIS.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.18 no.2
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• pp.151-157
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• 2014

Recently UAV(unmanned aerial vehicle) is frequently used not only for military purpose but also for civil purpose. UAV automatically navigates following the coordinates input in advance using GPS information. However it is impossible when GPS cannot be received because of jamming or external interference. In order to solve this problem, we propose a real-time segmentation and classification algorithm for the specific regions from UAV image in this paper. We use the super-pixels algorithm using graph-based image segmentation as a pre-processing stage for the feature extraction. We choose the most ideal model by analyzing various color models and mixture color models. Also, we use support vector machine for classification, which is one of the machine learning algorithms and can use small quantity of training data. 18 color and texture feature vectors are extracted from the UAV image, then 3 classes of regions; river, vinyl house, rice filed are classified in real-time through training and prediction processes.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.14 no.5
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• pp.131-143
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• 2013

There is the difference of criteria to apply guidelines among the project participants and to depend on the purpose of utilizing BIM models, although modeling criteria are basically provided through BIM guidelines. Therefore, it is quite important to check compliance with guidelines to raise quality of the BIM model. But Quality Checking (QC) items and method for BIM model modeled in accordance with guidelines is not provided. This study suggested QC items and Rule Specifications(RS) for automatic QC. First of all, QC items were derived by analyzing domestic BIM guidelines and a process for structuring natural language is conducted by utilizing flowchart and pseudocode. So, by combining them, RS was suggested. Finally, RS-based case study was conducted by implementing automatic QC process with solibri model checker$^{TM}$. This study will contribute to the improvement of design quality and completeness of BIM model including huge data of 3 dimension. Furthermore, it is necessary to develop BIM guidelines according to the use case and to provide detailed process and standard for QC of BIM model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.456-458
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• 2012

최근 스마트폰의 개발과 어플리케이션의 다양화로 인하여 OpenAPI을 사용한 'Mashup'의 기술이 많은 곳에서 이용되고 있다. 매쉬업은 2가지 이상의 서비스를 복합하여 사용하므로 요구 목적에 맞는 새로운 형태의 서비스를 만들어 낸다는 장점도 있지만, OpenAPI 정보 제공자에게 종속될 수밖에 없다는 점과, 서비스를 융합하는 과정이 복잡하다는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점들은 매쉬업 프로그램 개발과 유지에 있어서 큰 장벽이 된다. 그래서 매쉬업 개발자에게는 자신의 서비스를 만들어 내기 위하여 손쉽게 OpenaAPI에 접근하는 방법과 매쉬업의 문제점을 보완할 수 있는 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 매쉬업 서비스의 효율적 관리와 문제점을 보완할 수 있는 통합적 매쉬업 관리 모델에 대해서 다룬다. 통합적 매쉬업 관리 모델은 '선택적 매쉬업'과 '자가 복구 시스템'으로 구성된다. 선택적 매쉬업은 사용자가 원하는 매쉬업 데이터를 얻기 위해서 여러 번 작업을 해야 한다는 번거로움을 간편화하여 효율적 작업처리가 가능하게 하였다. 또한, 자가 복구 시스템은 매쉬업의 단점인 종속적 정보 획득을 보완하고 방지하기 위해서 OpenAPI 수집 에이전트를 통하여 중복된 OpenAPI를 수집, 요구된 매쉬업 정보를 자동 업데이트를 수행하는 기능을 제공한다. 통합적 매쉬업 관리 모델은 매쉬업 사용자에게 편리한 접근 인터페이스 제공하고 종속성이라는 문제점을 해결해 줄 수 있을 것이라고 본다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.1_2
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• pp.1-9
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• 2001

In this paper. we present a web-based object model of language resources that are distributed in different places in variable forms. Language resources organized as objects distributed over web sites can be easily utilized to produce application systems of natural language processing. So. it renders effective maintenance of overall language processing environment in that upgrading language resources can lead to the mechanical upgrading of application systems. We implemented a dictionary constructing system for Korean Language (YDK2000). This system can integrate various linguistic dictionaries and also allow to construct high quality application specific dictionaries by connecting them to natural language systems on the Internet.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.129-136
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• 2002

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 유형의 난이도에 관계없이 의도를 파악할 수 있는 질의유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 문서 범주화 기법을 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 이 과정에서 질의의 구문 특성을 반영하기 위해서 슬라이딩 윈도 기법을 이용한다. 또한, 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에지지 벡터 기계를 이용한 자동문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.21 no.2
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• pp.101-107
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• 1997

고전제어와 현대제어의 이론을 선형제어론을 중심으로 각각의 특징을 간략히 살펴보았다. 21세기의 문턱에 서 있는 현재, 과학의 발전은 급진전하고 있음은 주지하는 바이며, 이러한 시점에서 천학비재한 필자가 제어계의 미래를 전망한다는 것은 대단히 어려운 일이지만, 현재 상황으로 볼 때 짧은 기간의 미래에는 강인성에 중점을 둔 제어기의 설계에 관한 연구가 계속 되어지리라고 본다. 그리고 컴퓨터 기술의 발달과 더불어 복잡한 제어 알고리즘도 쉽게 실현될 수 있으므로 뉴럴네트워크 및 인공지능에 의한 제어 기술도 크게 발전될것으로 생각된다. 한편 일반적인 제어기의 설계 순서는 대상으로 하는 플란트의 동특성을 고려하여 플란트를 수학적으로 모델링하고, 모델링된 공칭모델을 기초로 하여 제어기를 설계한 다음, 시뮬레이션 및 실험을 통하여 설계된 제어계의 타당성을 검토하여 불만족스러운 경우는 제어계를 재설계하거나, 나아가 모델링을 다시 하는 것이 통상적으로 이용되어온 설계 순서였다. 이 경우는 플란트의 모델링 과정과 제어기 설계 과정이 완전히 독립적으로 이루어졌다. 그러나 최근 모델링과 제어기 설계의 불가분(나눌수 없음) 성이 제기되면서, 시스템의 동정(identification)과 보상기(compensator)의 통합화 설계기법이 제안되고 있으며, 앞으로 이 연구 테마도 흥미있는 한 분야가 될 것으로 생각된다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.4
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• pp.42-48
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• 2002

The case that cannot show the satisfactory control results with a modeling error and a shortage of related knowledge about a plant is if a fuzzy controller designed based on the plant model or the experience applies to an actual plant. We must adjust the scale factor which is a controller again in order to improve control performance in case of this and needs a lot of time and costs because this regulation process is carried out with a trial and error way We proposes the fuzzy controller that an automatic control adjust scale factors according to fuzzy logic and normalizer in this paper We confirmed that an automatic adjusted fuzzy controller displayed good performance than the fuzzy controller that scale factors was fixed through simulation. We implemented the controller using the DSP processor and applied in a hydraulic servo system. And then we observed an experimental results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.937-940
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• 2020

본 논문은 AI 기술을 기반으로 텍스트 스크립트를 자동으로 인식하고 영상 합성 기술을 응용하여 텍스트 정보를 시각화하는 AI 아나운서 소프트웨어 연구에 대하여 기술한다. 기존의 AI 기반 영상 정보 전달 서비스인 AI 앵커는 텍스트를 인식하여 영상을 합성하는데 오랜 시간이 필요하였으며, 특정 인물 이미지로만 영상 합성이 가능했기 때문에 그 용도가 제한적이었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 Tacotron 으로 새로운 음성을 학습 및 합성하여, LRW 데이터셋으로 학습된 모델을 사용하여 자연스러운 영상 합성 체계를 구축한다. 단순한 얼굴 이미지의 합성을 개선하고 다채로운 이미지 제작을 위한 과정을 간략화하여 다양한 비대면 영상 정보 제공 환경을 구성할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.404-404
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• 2011

최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.