• 환경영향평가
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• 제26권3호
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• pp.195-206
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• 2017

최근 도시물순환 회복을 위한 저영향개발(LID) 기법 적용에 대한 관심이 증가함에 따라, LID 계획 설계 및 시공, 유지관리 등에 활용할 수 있는 건축정보모델(BIM)에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 LID 기법의 계획 및 설계공정 단계에서 BIM의 적용가능성과 활용방안을 검토하고자 2D기반의 설계도서를 통해 산출된 LID 시설물의 물량과 BIM 모델링에서 산출된 LID 시설물의 물량을 자동으로 비교하는 모듈을 개발하여 2D기반 산출물량과 비교검토하였다. BIM 기반 LID 시설물량 자동검토 모듈을 개발하기 위해서 연구대상지를 선정하고, BIM 모델링을 통해 물량산출표를 추출하였다. 추출된 물량산출표를 2D 기반의 물량산출표와 비교하기 위한 알고리듬을 작성하고, 작성된 알고리듬을 프로그램화해 산출된 물량의 비교 검토를 실시하였다. 대상지에 적용된 LID 시설물의 모델링을 완료하고, LID 시설물량 자동검토 모듈을 이용해 2D 기반 설계도서의 물량산출표와 BIM기반 물량산출표의 비교 검토를 실시하여, 좀 더 정확한 물량산출을 진행하였다. 또한 산출된 결과 중 재료의 물량 오차율이 ${\pm}30%$를 벗어나는 시설물들의 오차발생 원인을 분석하여 LID 시설물량 자동검토 모듈의 정확도를 검토하였다. LID 시설물량 자동검토 모듈을 통해, 설계도서를 기반으로 한 물량 산출과정에서 발생할 수 있는 오류들을 조기에 발견하고 수정할 수 있을 것으로 보이며, BIM 기반 LID 시설물 종합 관리 시스템 구축의 기반을 마련할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.892-896
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• 2008

도로, 철도 및 운하 등을 비롯한 각종 건설공사를 위해서는 건설공사의 기본설계과정에서 건설예정지에 대한 지형측량을 실시하고 이를 기초로 종 횡단면도의 제작이 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 건설예정지에 대한 프로파일 제작에 있어 NGIS구축사업에 의해 제작된 수치지형도의 지형정보를 이용하여 정밀 3차원지형모델을 구축하고, 이로부터 자동 프로파일을 생성하여 종 횡단면도로 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위해 수치지형도로부터 표고 및 주요시설물의 레이어를 각각 추출하고 이를 이용하여 정밀 3차원 지형모델을 구축하는 한편, 3차원 지형모델로부터 자동 프로파일을 생성하여 종횡단면도를 제작하였다. 그리고 생성된 프로파일의 경로에 대하여 지형측량을 실시하여 상호 분석함으로써 자동 생성된 프로파일의 정확도가 현지측량 정확도와 허용정확도를 만족시킬 수 있는지의 여부를 검토하였다. 본 연구의 결과는 건설공사를 위해 실시되는 기본설계과정에서 설계기간의 단축, 설계비용의 감소와 설계업무의 효율화를 꾀할 수 있는 새로운 개념의 프로파일 생성기법으로 제안할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.466-475
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• 2003

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 의도를 파악할 수 있는 질의 유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)를 이용한 질의유형 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. 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에 자동 문서 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.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.611-622
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• 2020

실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.53-63
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• 2023

과학기술 문헌을 활용한 계량정보분석에서 학과정보의 활용은 매우 유용하다. 본 논문에서는 국내 과학기술 분야 학술지 논문에 출현하는 대학기관 소속 저자의 학과정보 선별, 데이터 정제와 학과유형 분류 처리 과정을 통해 학과정보 데이터셋을 구축하고 학습데이터와 검증데이터로 이용하여 딥러닝 기반의 자동분류 모델을 구현하였다. 또한 학과정보 데이터셋과 국내 학술지 저자소속 정보를 활용하여 컴퓨터 분야의 공저 구성 현황과 네트워크를 분석하였다. 연구결과, 자동분류 모델은 한글 학과정보 기준 98.6% 정확률을 보였으며 컴퓨터 분야 연구자들의 공저 패턴과 기관유형, 지역, 기관, 학과유형 측면별 공저 네트워크의 속성과 중심성이 자세히 파악되고 맵으로 시각화되었다.

• 기술혁신학회지
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• 제14권1호
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• pp.85-108
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• 2011

포드방식은 대량생산방식을 탄생하게 하였지만, 1980년대 들어 생산성 향상에서 한계에 직면하게 된다. 시장이 다변화되고 가계부문과 컴퓨터의 결합에 의한 자동제어기능이 발달함에 따라 대량생산방식은 새로운 변화의 계기를 맞게 된다. 자동차산업에서는 지동화에 기반을 둔 JIT, 신제품 모델개발, 모듈화를 전략적 개념으로 결합하여 점진적인 기술혁신이 진행된다. 이러한 기술혁신의 범주들은 유연생산기술의 특징을 형성하며 공정혁신을 주도하게 된다. 유연생산방식은 포드방식에서 기술적인 발전으로 인해 진보한 생산방식이다. 자동차산업의 이 같은 생산방식의 진보는 슘페터가 언급하였듯이 새로운 기술 패러다임이 등장하고, 이에 따른 기술적 불확실성이 점차 체계화하는 과정에서 이루어진 혁신이다. 기술혁신에 대해 공정혁신이 기여하는 바를 정량적 분석을 통해 검증함으로써 기술혁신이 점차 공정혁신을 통해 정착되는 과정을 분석할 수 있게 된다. 공정혁신의 이러한 기술혁신에 대한 기여의 분석은 자동차산업에서 미래에 예견되는 기술혁신에서 공정혁신이 갖는 성과와 방향을 예측하는데 도움이 될 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.75-86
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• 2022

본 연구는 딥러닝 기반 변분 오토인코더(Variational Autoencoder)를 활용하여 수치형 학습데이터 내 클래스 불균형 문제를 해결하고, 학습데이터를 증강하여 학습모델의 성능을 향상시키고자 한다. 우리는 주어진 테이블 데이터에 대하여 인위적으로 레코드 개수를 늘리기 위해 'D-VAE'을 제안한다. 제안 기법은 최적의 데이터 증강을 지원하기 위해 우선 이산화와 특징선택을 수반한 전처리 과정을 수행한다. 이산화 과정에서 k-means 클러스터링을 적용하여 그룹화한 후, 주어진 데이터가 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 기법으로 원-핫 벡터(one-hot vector)로 변환한다. 이후, 특징 선택 기법 중 RFECV 기법을 활용하여 예측에 도움이 되는 변수를 가려내고, 이에 대해서만 변분 오토인코더를 활용하여 새로운 학습데이터를 생성한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위해 4가지 유형의 실험 데이터를 활용하여 데이터 증강 비율별로 그 유효성을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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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.

• 디자인학연구
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• 제15권1호
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• pp.191-202
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• 2002

최근 다양한 가족유형이 일반화되어가면서 현재 웹상의 주거공간 설계에 대한 전반적인 재검토와 함께 다양하게 표출되는 사용자 요구에 충족할 수 있도록 새로운 형식의 주거 공간 리모델링 제안이 이루어져야 할 시점에 이르렀다. 이에 거주자 생활 패턴 변화에 대응하는 주거 공간의 제안과 웹 구조상치 설계 및 리모델링의 과정이 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 -인터넷 기반 가상아파트 리모델링 지능형 서비스 시스템- 사용 시나리오와 프로토타입을 제시하여 리모델링 자동 내역 산출을 위한 시뮬레이터 디자인을 연구하였다. 연구는 크게 네 부분으로 구성되어진다. 먼저, 문헌 연구를 통하여 리모델링의 범위 및 유형 분류로 가능하게 된, 전반적인 리모델링 개념과 기존 범람되어지고 있는 용어들을 정리하였다. 두 번째로 본 연구의 기본모델인 아파트의 공간 가변화를 고정 요소와 가변 요소로 분류하여 실제적 가변벽체의 적응성과 유연성을 살펴보았다. 세 번째로 현장 공사단계의 시뮬레이션을 위한 상담, 마감재, 가견적, 실견적의 데이터베이스화 과정이다. 그 데이터베이스는 다이아그램 계층구조와, 모델을 리모델링 할때 생성되는 일위대가 및 물량 산출 내역 근거표에 기초하여 소개되었다. 마지막으로 기 개발된 시스템을 활용하여 리모델링 시뮬레이터의 시스템 구조도와 사용 시나리오를 제시하였다. 그리고 그 시스템의 디자인 대안을 탐색하고 표현하기 위한 수단으로 프로토 타입을 제작하여 기존 온라인 프로그램 인터페이스의 효율성을 증가시키고 정보 누락의 문제점을 개선하였다.