Recently, Discussion about BIM based LID (Low Impact Development) facilities management system is activated because interest of LID technique for urban water cycle restoration is increasing. For this reason, this paper developed the auto-checking module of the BIM (Building Information Model) based supply output table. This module will be the foundation of the BIM based LID facilities total management system. The research order is composed like next follows: (1) Select target area, (2) Make BIM model of LID facilities and extract supply output table, (3) Develop comparison module, (4) Analysis results. As a result, the authors made 27 LID facilities and developed the supply output table comparison automation module. So, the authors could find differences of 2D design documents based supply output table and BIm based supply output table. So, the authors made an improvement suggestion of the design plan and could construct foundation of the BIM based LID facilities total management system.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.892-896
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2008
In construction work's process of a basic planning, we must carry out a topographical for construction reserved land and to the basis of this, production of profile is Indispensable factor for the purpose of every construction work such as road, rail way, canal and etc. From this research, the production of profile about construction reserved land, using topography information of numerical value topographical map produced by NGIS construction project, construct precision 3D topography model and from this, propose plans for utilizing by producing automatic profile. With the aim of this, abstract every layers of main facilities and altitude from numerical value topographical map and while producing 3D topography model by using this, we produce and product automatic profile from construct precision 3D topography. And about the produced profile's process, a topographical by mutual analysis was carried out to check whether the automatic produced profile's accuracy could be accepted at actual estimation and permissible accuracy. It is considered that the result of the research could be suggested as a new formation techniques concept which can reduce the designing time and expenses and increase the efficiency of planning in the basic design process for the construction.
To build an efficient Question-Answering (QA) system, a question type classifier is needed. It can classify user's queries into predefined categories regardless of the surface form of a question. In this paper, we propose a question type classifier using a Support Vector Machine (SVM). The question type classifier first extracts features like lexical forms, part of speech and semantic markers from a user's question. The system uses $X^2$ statistic to select important features. Selected features are represented as a vector. Finally, a SVM categorizes questions into predefined categories according to the extracted features. In the experiment, the proposed system accomplished 86.4% accuracy The system precisely classifies question type without using any rules like lexico-syntactic patterns. Therefore, the system is robust and easily portable to other domains.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.6
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pp.611-622
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2020
As the advancement of technologies on indoor positioning systems and measuring devices such as LiDAR (Light Detection And Ranging) and cameras, the demands on analyzing and searching indoor spaces and visualization services via virtual and augmented reality have rapidly increasing. To this end, it is necessary to model 3D objects from measured data from real-world structures. In addition, it is important to store these structured data in standardized formats to improve the applicability and interoperability. In this paper, we propose a method to construct IndoorGML data, which is an international standard for indoor modeling, from point cloud data acquired from LiDAR sensors. After examining considerations that should be addressed in IndoorGML data, we present a construction method, which consists of free space extraction and connectivity detection processes. With experimental results, we demonstrate that the proposed method can effectively reconstruct the 3D model from point cloud.
Kim, Kyung-Duk;Kim, Seok-Hwan;Lee, Gray Geun-Bae;Cha, Jeong-Won
Annual Conference on Human and Language Technology
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2005.10a
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pp.1-6
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2005
텍스트 기반 문서의 급증으로 인해 정보 추출 기술이 더욱 중요해지고 있다 특히 최근에 활발한 연구가 진행되고 있는 개체 간 관계 추출 기술은 정보검색과 질의응답 등 많은 분야에 걸쳐 활용될 수 있는 기술이다 본 논문은 기존의 자질 기반 관계 추출 시스템의 재현율을 향상시키기 위해 WHISK 알고리즘을 도입한 시스템에 관한 것이다. WHISK 알고리즘은 문장으로부터 관계에 참여하는 개체 쌍을 추출하는 규칙을 자동으로 학습한다. 그리고 시스템은 최대 엔트로피 모델을 이용하여 WHISK에 의해 추출된 개체 쌍에 적합한 관계 유형을 파악해 낸다. 본 논문은 시스템에 사용된 WHISK 알고리즘과 최대 엔트로피 모델에 대해서 알아보고, 실제로 WHISK 알고리즘을 도입하여 관계를 가지는 개체 쌍을 추출하여 문제를 해결했을 때 어느 정도의 성능 향상이 있는지 알아본다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.4
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pp.53-63
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2023
The utilization of department information in bibliometric analysis using scientific and technological literature is highly advantageous. In this paper, the department information dataset was built through the screening, data refinement, and classification processing of authors' department type belonging to university institutions appearing in academic journals in the field of science and technology published in Korea, and the automatic classification model based on deep learning was developed using the department information dataset as learning data and verification data. In addition, we analyzed the co-authorship structure and network in the field of computer science using the department information dataset and affiliation information of authors from domestic academic journals. The research resulted in a 98.6% accuracy rate for the automatic classification model using Korean department information. Moreover, the co-authorship patterns of Korean researchers in the computer science and engineering field, along with the characteristics and centralities of the co-author network based on institution type, region, institution, and department type, were identified in detail and visually presented on a map.
Under Ford system, corporations sought to maximize the economies of scale by raising the production efficiency. It aims to lower the production cost by increasing the quantity of output. But in the era of market flux and uncertainty, however, such strategies can no longer be sustained. Replacing the structures of Ford system, Toyota was able to accelerate the pace of process innovation and product innovation. Related to this innovation is JIT, new model development, modularization. The firm's reliance on flexible production technology provides opportunities to expand her production basis to foreign countries successfully. The main objective of this paper is to explore the contribution of process innovation to profit-capital ratio. The model is estimated using a time-series data of 18 years from 1990 to 2007 of auto production industry in korea. An Implication of this estimation shows that process innovation explains a significant portion of profit-capital ratio.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.75-86
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2022
This study aims to solve the problem of class imbalance in numerical data by using a deep learning-based Variational AutoEncoder and to improve the performance of the learning model by augmenting the learning data. We propose 'D-VAE' to artificially increase the number of records for a given table data. The main features of the proposed technique go through discretization and feature selection in the preprocessing process to optimize the data. In the discretization process, K-means are applied and grouped, and then converted into one-hot vectors by one-hot encoding technique. Subsequently, for memory efficiency, sample data are generated with Variational AutoEncoder using only features that help predict with RFECV among feature selection techniques. To verify the performance of the proposed model, we demonstrate its validity by conducting experiments by data augmentation ratio.
Kim, Jung-Hoon;Kim, Sung-Jin;Kwon, Gi-Yeol;Ju, Da-Hye;Oh, Jae-Yong;Lee, Jun-Dong
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.253-255
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2020
기업 및 기관 데이터는 워드프로세서, 프레젠테이션, 이메일, open api, 엑셀, XML, JSON 등과 같은 텍스트 기반의 비정형 데이터로 구성되어 있습니다. 텍스트 마이닝(Textmining)을 통해서 자연어 처리 및 기계학습 등의 기술을 이용하여 정보의 추출부터 요약·분류·군집·연관도 분석 등의 과정을 수행울 진행한다. 다양한 시각화 데이터를 보여줄 수 있는 다양한 모델 구축을 진행한 후 민원 신청 내용을 분석 및 변환 작업을 진행한다. 본 논문은 AI 기술과 빅데이터를 활용하여 민원을 분석을 하여 알맞은 부서에 민원을 자동으로 할당해 주는 기술을 다룬다.
As family types have been diverse, patterns of living and living space became diverse as much as users are. Therefore, it is needed to provide various remodeled design of living space corresponding to changes of users'living patterns, and to provide these remodeling process to users directly on the web. In this paper, use scenario for the Internet-based Virtual Apartment Remodeling Simulator is researched as an export system to remodel space in accordance with users diverse lifestyle paradigm and the website is developed. The study consists of four parts. First, the general concept of remodeling, including the range and types of remodeling, are defined, and the misleading terms in this field are reviewed and organized by secondary research Second, fixed factors and variable factors are differentiated in the complex building for residence and business that was decided as a basic building type in this study. Third, there needed a database for consulting, final material, pre-estimation real estimation for simulation of remodeling. This database was introduced along with floor plan and elevation. Finally, the remodeling simulator is presented by the case study developed on the web. The system structure and use scenario are also presented. In order to present and inspect design alternatives, prototype was produced. The Final simulator was enhanced by defeating problems regarding interface efficiency and missing information of existing online site.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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