• 대한공간정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.117-128
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• 1998

정보 유통단계를 준비하고 있는 국가기본도 수치지도는 각종 정확도 저해요인에 의해 품질에 대한 신뢰성 문제가 대두되고 있는 실정으로 다양한 작업방법과 단계에 의해 제작된 기존 수치지도에 대한 위치정화도의 검증 및 평가가 요망되고 있다. 본 연구에서는 국가기본도 수치지도제작 사업을 통해 기 제작된 1:1,000 및 1:5,000 축척의 수치지도를 대상으로 제작단계와 방법에 따른 위치정확도 분석을 통해 기존 수치지도의 정확도 한계를 규명함으로써 고품질의 수치지도 제작을 위한 기반을 조성하고 국가기본도 수치지도정보의 신뢰성 및 활용성 증대에 기여하는데 목적이 있다. 본 연구의 수행 결과, 축척별 기 제작 수치지도의 수평위치 및 수직위치정확도 한계를 파악할 수 있었으며, 제작방법 및 자료레이어별 위치오차 요인을 규명하므로써 향후 수치지도의 수정 및 갱신 시 정확도 개선에 기여할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.345-346
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• 2018

본 논문에서는 사용자의 위치 정보를 입력받아 근처에 위치한 식당이나 어트랙션 장소를 추천하는 사이트를 구현하고 이를 제안한다. 웹 페이지를 통해 사용자의 위치정보를 입력 받고, SNS에서 추천하는 장소를 크롤링하여 데이터베이스를 구축하고 분석하여 식당과 어트랙션 장소를 추천해 준다. 추천 장소는 사용자에게 지도를 이용하여 그 위치를 보여주며 지도 위에 추천 장소의 간략 정보를 표시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.772-774
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• 2004

본 논문은 원시코퍼스에서 추출한 동음이의어의 의미 별 공기정보를 사용한 비지도식 의미구분 시스템의 구축을 제안한다. 대용량 원시코퍼스에서 추출한 의미체계를 기준으로 의미구분을 수행하였기 때문에 비현실적인 의미체계에 의한 문제점을 해결하였고, 원시코퍼스에서 추출한 공기정보로 데이터 획득비용과 부족문제를 해소하였다 실험을 통해 의미체계의 현실화와 비지도식 훈련데이터 추출방법이 의미구분의 성능향상에 기여함을 보였다

• 한국측량학회지
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• 제25권4호
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• pp.289-297
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• 2007

대축척 수치지도를 이용하여 소축척 수치지도를 제작하기 위해서는 일반화 방법이 사용된다. 이중 가장 많은 처리시간과 수작업을 요하는 것이 대상물의 연결공정이다. 국토지리정보원에서 사용하는 대상물 연결기법은 수치지도 Ver. 1.0을 기반으로 하였기 때문에 속성정보가 포함된 수치지도 Ver. 2.0에 적용시킬 경우 저조한 연결율과 많은 처리시간이 필요하다. 이에, 본 연구에서는 속성정보와 도형정보를 고려하여 수치지도 Ver. 2.0에 적합하도록 대상물 연결기법을 개선하였다. 개선된 기법을 적용한 결과 대상물의 연결율을 높이고 처리시간의 감소효과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.19-26
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• 1999

화상 처리 방법은 최근 다양한 기법을 적용하여 지도 정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 GIS(Geographic Information System) 시스템을 효율적으로 구축하기 위한 방안으로, 기존 지도 도형이나 수 작업에 의해 작성된 도면을 컴퓨터로 스케닝하여 각종 도로 정보 인식 추출하는 방법을 제안하였다. 이러한 화상 정보 인식 방안간으로 많은 알고리듬들이 제시되고 있지만, 실제로 그 활용 면에서, 인식 분석 처리 과정이 매우 복잡함으로 인하여 충분히 반영되지 못하고 있는 한계성을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 지도 화상을 스케닝하여 도로 정보를 효율적으로 분리추출하기 위하여 $3{\times}3$ 방향성 구조요소, 즉 수리 형태학적 기법에서 Erosion과 Dilation 그리고 Opening과 Closing, 최적의 Structuring Element를 적용하여, 대상 화상인 지도에서 최적의 도로정보와 문자열간의 특징 분리 추출의 유효성을 검증하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.390-395
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• 2007

현재 컴퓨터 성능의 발달과 함께 GIS 서비스는 기존의 단순 지도 서비스를 비롯한 각 개체들의 위치 정보인 POI 서비스까지 요구되고 있다. 하지만 대부분의 GIS 서비스는 그 핵심적 기반이라 할 수 있는 지도 데이터를 표현하는데 있어서 각 개발 업체 및 연구기관마다 각기 다른 지도데이터 포맷을 사용하고 있다. 이는 곧 데이터의 중복 구축뿐만 아니라 기존 GIS간의 상호 운용성이 결여되어 서로 간에 호환 불가라는 문제점을 야기 시킨다. 또한, POI 서비스에서도 POI를 이루는 개체들에 대한 위치 정보가 불충분하여 단순히 지명 서비스만을 제공하고 있어, 다양한 정보 서비스를 제공 받고자 하는 사용자의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 지도 표준인 GML을 기반으로 하여 지도 가시화의 중복 구축 및 비호환성을 극복하고, 단순한 POI 정보에 대해서는 계층적이고 사용자 중심적인 위치정보를 구축하고 이를 가시화하는 GVP를 개발한다.

• 정보관리학회지
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• 제27권3호
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• pp.241-264
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• 2010

세계에는 수많은 도서관이 있지만 어떤 시스템도 이 모든 도서관에 대한 정보를 총체적으로 제공하는 기관은 없다는 인식에서, 본 연구에서는 위키원리 기반 도서관지도정보시스템을 구축하고자 하였다. 또한 구글지도서비스를 매쉬업함으로써 도서관위치정보서비스도 제공하고자 하였다. 새로운 서비스 시스템이 개발됨에 따라, 이 시스템을 통해 제공될 정보의 효과적 조직 및 관리를 위해 새로운 메타데이터를 개발할 필요가 있었으며, 이를 위해 델파이 연구기법을 적용하였다. 델파이 전문위원으로 대학, 전문, 학교, 공공, 국가도서관의 사서를 포함하여 도서관 지도정보의 전문가인 연구소의 연구원 및 대학의 교수진 등 총 13명을 위촉하였다. 이들을 대상으로 한 제 3차에 걸친 델파이 설문분석과정을 통해, 초기 메타데이터 항목에 대한 추가, 수정, 삭제가 이루어졌으며, 도서관 위치정보, 도서관 정보, 장서정보, 행사정보로 구성된, 4개 부문 49개 항목의 메타데이터가 최종적으로 제안되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.158-160
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• 1998

지도 제작에 있어서, 기존의 구축된 대축척의 원천 데이터로부터 소축척의 목적 데이터를 추출해 냄으로 데이터 구축을 중복되지 않고 효율적으로 할 수 있게 하는 것을 지도 일반화라고 한다. 초기의 선을 단순화하는 알고리즘 개발과 향상에 대한 연구로부터, 최근에는 자동화를 위한 지식 기반 일반화 및 데이터 품질에 대한 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 최근에 지리 정보 시스템의 발전으로 다양한 공간 분석이 필요하고, 그 성능 향상을 위하여 위상 정보를 구축하게 된다. 그러므로, 본 논문에서는 위상 정보를 가진 원천 데이터 베이스에서, 일반화 연산자가 적용됨으로 발생하게 되는 위상 데이터의 손실과 불일치를 해결하기 위하여 일반화 연산자들이 위상 정보에 미치는 영향과 이를 해결하기 위한 규칙들을 제시한다. 그리고, 지도 일반화 과정에서 위상 정보의 일관성을 유지한 목적 데이터 베이스를 구축하는 시스템을 구현하는 것이 본 논문의 목적이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.924-926
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• 2015

맛집과 맛집 정보에 대한 관심이 높아진 현재 사용자들이 손쉽게 맛집 정보를 지도형태로 기록할 수 있는 맛집 지도 만들기 애플리케이션을 구현하고자 한다. 본 애플리케이션은 구글 지도 API를 이용해 사용자들에게 지도를 제공하며 본인의 현재 위치를 나타내 주는 핀을 간단히 터치하는 동작으로 후가, 분야, 별점 등을 간편하게 기록하고 조회하며, 데이터베이스에 저장된 맛집 정보를 분석하여 맛집의 순위를 사용자들에게 제공하여 사용자들이 적절한 맛집 정보관리를 가능하게 한다. 또한, 특별한 기능으로 친구의 맛집 정보를 볼 수 있어, 친하게 지내는 친구의 음식 취향이나 최근 선호도 등을 공유할 수 있어, 음식을 통한 친분 형성에 도움을 줄 수 있도록 구현하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.297-300
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• 2021

영상 잡음 제거는 잡음으로 저하된 영상으로부터 잡음 없는 영상을 복원하는 기술이다. 최근 영상 처리에 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법 중 저수준 컴퓨터 비전 분야에 고수준 영상 정보를 활용하는 접근이 있었다. 본 논문에서는 고수준 영상 정보인 영상 분할 지도를 활용하여 영상 속 가산 백색 잡음 제거 연구를 진행하였다. 잔차 연결을 활용한 구조의 인공신경망 모델에 잡음 영상, 잡음 수준 지도, 영상 분할 지도를 입력으로 넣어 고수준 영상 정보를 활용할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안한 인공신경망을 Outdoor Scene Dataset과 CBSD68 Dataset에 대해 확인해본 결과, PSNR과 인지적인 측면에서 DnCNN과 FFDNet보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다.