• 제목/요약/키워드: 지도모델

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정밀도로지도 개선을 위한 정밀도로지도 객체 활용성 검증 (High Definition Road Map Object usability Verification for High Definition Road Map improvement)

  • 오종민;송용현;홍송표;신영민;고영진
    • 한국측량학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.375-382
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    • 2020
  • 세계적으로 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 자율주행차에 대한 관심이 증대되고 있으나 최근 보행자사고, 차대차사고 등 안전 확보 등의 이슈로 이에 대한 기술적인 모델로서 차선, 노면표시 등 도로정보와 신호등, 교통표지판 등 시설물 정보가 포함된 3차원 정밀도로지도(HD Map: High Definition Map) 수요가 높아지고 있다. 하지만, 수요에 따른 일부 보완점들이 계속적으로 제기되고 있어, 정밀도로지도를 활용하는 기관·기업들의 의견을 수렴하고 그에 따른 정밀도로지도의 개선이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토지리정보원에서 주최하고 공간정보산업진흥원에서 주관했던 정밀도로지도 활용성 검증 공모전의 결과를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 정밀도로지도의 개선을 위한 정밀도로지도 객체 검증을 위해 정밀도로지도의 레이어 및 레이어 코드를 조사하고, 그에 따라 정밀도로지도 객체 검증 항목을 구성하였으며 그 항목에 따라 정밀도로지도 활용성 검증 공모전 참가자들이 검증을 수행하고, 그 결과를 분석하였다. 그 결과 참가자들이 가장 많이 사용한 레이어별 코드는 평면교차로 등이며, 가장 높은 사용률을 보여주는 코드는 안전표지로 나타났다. 또한 부속구간 및 높이 장애물의 사용률은 각각 16.67%, 8.88%로 낮은 비율을 보여주었다. 이번 연구로 향후 정밀도로지도의 활용을 위해서 지속적으로 수요처의 의견을 수렴하여 수요처에서 실제로 필요한 레이어와 이에 대한 데이터 모델을 개선하는 연구가 필요할 것으로 예상된다.

유비쿼터스 기술을 이용한 다중집합장소의 시민서비스 고도화 방안 : 지리공간 웹 기반 서비스 제공을 중심으로 (Strategic Plan for Improvement of Citizen Service using Ubiquitous Technology on Public Area: Geospatial Web based Service)

  • 강영옥;김희원
    • Spatial Information Research
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    • 제16권1호
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    • pp.79-99
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    • 2008
  • 유비쿼터스 기술을 실생활에 활용하고자 하는 노력은 기업은 물론 중앙정부와 지자체를 중심으로 다양한 사업 형태로 추진되고 있다. 본 연구에서는 많은 사람들이 모이는 다중집합장소를 중심으로 유비쿼터스 기술을 이용하여 시민서비스를 고도화하기 위한 전략적 추진방안을 제시하였다. 유무선 통신망을 통해 네트워크 접속이 가능해 지면서, 유비쿼터스 서비스 모델은 보편적 지도위에 참여와 협업을 전제로 하는 모델이 구상되어야 할 것으로 보인다. 이를 구현하기 위해 본 연구에서는 보편적으로 이용 가능한 디지털 지도의 구축, 디지털 지도기반의 컨텐츠 제작, 이와 관련된 유비쿼터스 시설 설치, 그리고 컨텐츠 확보를 위한 기존 홈페이지의 웹 표준화 및 자료정비, 기존자료를 인터넷지도와 연계하여 지리정보 및 속성정보 표출할 수 있도록 하는 등의 인터넷고도화 사업을 제안하였다. 향후의 유비쿼터스 서비스는 기술적 관점 뿐 아니라 그 장소를 활용하는 시민, 기업, 공공부분의 특성과 이들이 요구하는 수요에 기반 하는 서비스 모델이 개발되어야 할 것이며, 이 기반에는 지리공간 웹이 핵심이 될 것으로 판단된다.

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Utilizing Mean Teacher Semi-Supervised Learning for Robust Pothole Image Classification

  • Inki Kim;Beomjun Kim;Jeonghwan Gwak
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권5호
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    • pp.17-28
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    • 2023
  • 포장도로에서 발생하는 포트홀은 고속 주행 차량에 치명적인 영향을 미치며, 사망사고를 유발할 수 있는 도로상의 장애물이다. 이를 방지하기 위해 일반적으로는 작업자가 직접 포트홀을 탐지하는 방식을 사용해왔으나, 이는 작업자의 안전 문제와 예측하기 어려운 범주에서 발생하는 모든 포트홀을 인력으로 탐지하는 것이 비효율적이기 때문에 한계가 있다. 또한, 도로 환경과 관련된 지반 환경이 포트홀 생성에 영향을 미치기 때문에, 완벽한 포트홀 방지는 어렵다. 데이터셋 구축을 위해서는 전문가의 지도하에 라벨링 작업이 필요하지만, 이는 매우 시간과 비용이 많이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 Mean Teacher 기법을 사용하여 라벨링된 데이터의 샘플 수가 적더라도 지도학습보다 더욱 강인한 포트홀 이미지 분류 성능을 보여준다. 이러한 결과는 성능지표와 GradCAM을 통해 입증되었으며, 준지도학습을 사용할 때 15개의 사전 학습된 CNN 모델이 평균 90.41%의 정확도를 달성하며, 지도학습과 비교하여 2%에서 9%의 차이로 강인한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

일반선형회귀분석을 이용한 프락시 기반 한반도 VS30지도 개발 (Development of Korean Peninsula VS30 Map Based on Proxy Using Linear Regression Analysis)

  • 최인혁;유병호;곽동엽
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권1호
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    • pp.35-44
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    • 2022
  • VS30지도는 부지증폭을 나타내는 주요 변수로 임의의 부지에서 지반운동을 예측하는 ShakeMap의 핵심 변수로 사용된다. 하지만, 한반도의 지질특성과 지형특성을 고려하는 VS30지도는 아직 제시된 적이 없다. 이번 연구에서는 지질과 지형을 고려하는 VS30지도를 작성하기 위해 전단파 속도 주상도로부터 계산 또는 추정된 1,101개의 VS30과 한반도 광범위 지질, 지형정보 레이어를 수집하였다. 이러한 데이터와 일반선형회귀분석 방법을 사용하여 VS30 추정 모델을 개발하였다. 모델은 지질분류에 따라 매립지, 신생대 제4기 퇴적층, 중생대 그룹, 선캄브리아기와 해양층으로 구분된 후 지형정보의 함수로 제안되었다. 지도의 해상도는 기상청에서 기존에 진도추정을 위한 ShakeMap 구동에 사용하는 미국지질조사국(USGS)의 지도의 2배로 하였다. 그 결과, 프락시 기반 VS30지도의 대수로그 잔차의 표준편차는 0.233으로 USGS의 VS30 지도의 표준편차인 0.387보다 낮은 수치를 보인다. 본 연구에서 개발한 VS30지도를 사용한다면 ShakeMap의 불확실성이 줄어들 것으로 기대된다.

시-공간 정보도표상의 사용자 관심정보 획득을 위한 3차원 지도 기반 가시화기법 (The Representation Techniques based on 3D Map to Obtain User-interested Information from Spatio-Temporal Table)

  • 이석준;정기숙;정승대;정순기
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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    • pp.751-753
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    • 2005
  • 다양한 과학 분야와 공학 분야에서는 그들이 다루고 있는 특정한 주제의 정보를 좀 더 신속하고, 명확하게 사용자에게 전달하기 위해서 여러 가지 정보가시화(information visualization) 기법을 사용한다. 정보를 가시화 할 때는 기본적으로 세 가지 과정을 거치는데, 원천 데이터(raw data)로부터 데이터 모델(data model)로 변환하고, 변환된 데이터 모델을 가시화 구조상(visual structure)에 매핑(mapping)시킨 후 정보화 모델(information model)로 변환하게 된다. 본 논문에서는 특정 행사가 진행되고 있는 건물내부에서 발생하는 시간, 공간적인 정보를 정리한 도표 메타포(metaphor)를 토대로, 해당 데이터 모델로부터 추출한 다양한 정보를 3차원 지도로 구성된 정보화 모델 상에 반영하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 정보를 단순히 공간상에 반영하기 보다는 사용자의 관심영역(interest area)에 따른 정보의 공간적 의미에 중점을 두어 3차원 공간상에 표현하였다.

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다중 필터와 복합형 신경망을 이용한 얼굴 검출 기법 (Face Detection Using Multiple Filters and Hybrid Neural Networks)

  • 조일국;박현정;김호준
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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    • pp.191-194
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    • 2005
  • 본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

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문장 임베딩을 위한 Cross-Encoder의 Re-Ranker를 적용한 의미 검색 기반 대조적 학습 (Contrastive Learning of Sentence Embeddings utilizing Semantic Search through Re-Ranker of Cross-Encoder)

  • 오동석;김수완;박기남;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.473-476
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    • 2022
  • 문장 임베딩은 문장의 의미를 고려하여 모델이 적절하게 의미적인 벡터 공간에 표상하는 것이다. 문장 임베딩을 위해 다양한 방법들이 제안되었지만, 최근 가장 높은 성능을 보이는 방법은 대조적 학습 방법이다. 대조적 학습을 이용한 문장 임베딩은 문장의 의미가 의미적으로 유사하면 가까운 공간에 배치하고, 그렇지 않으면 멀게 배치하도록 학습하는 방법이다. 이러한 대조적 학습은 비지도와 지도 학습 방법이 존재하는데, 본 논문에서는 효과적인 비지도 학습방법을 제안한다. 기존의 비지도 학습 방법은 문장 표현을 학습하는 언어모델이 자체적인 정보를 활용하여 문장의 의미를 구별한다. 그러나, 하나의 모델이 판단하는 정보로만 문장 표현을 학습하는 것은 편향적으로 학습될 수 있기 때문에 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Cross-Encoder의 Re-Ranker를 통한 의미 검색으로부터 추천된 문장 쌍을 학습하여 기존 모델의 성능을 개선한다. 결과적으로, STS 테스크에서 베이스라인보다 2% 정도 더 높은 성능을 보여준다.

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도화원도를 이용한 3차원 건물모델의 자동생성 (Automatic Generation of 3D Building Models using a Draft Map)

  • 김성준;민성홍;이동천;박진호;이임평
    • 대한공간정보학회지
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    • 제15권2호통권40호
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    • pp.3-14
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    • 2007
  • 본 연구는 항공사진으로부터 지도를 제작하는 과정의 중간산출물인 도화원도를 이용하여 3차원 건물모델을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기구축된 도화원도에 포함된 제한적인3차원 정보를 추출하여 지면모델, 지붕면모델과 벽면모델을 생성하는 과정으로 구성된다. 지붕면모델은 지붕면 모서리점들의 평면근사오차를 기준으로 단일평면이나 복합평면으로 생성한다. 단일평면은 강인추정법에 의한 평면근사를 통해, 복합평면은 삼각망에 기반한 분할 및 병합으로 구성된다. 벽면모델은 지붕면모델을 구성하는 모서리를 지면모델에 투영하여 생성한다. 실제 데이터에 적용한 결과 넓은 지역에 다양한 형태의 건물모델이 성공적으로 생성되었다. 제안된 방법은 기구축된 데이터를 이용하기 때문에 시간 및 비용적인 측면에서 효율적인 방법으로 평가된다.

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확률모델을 이용한 산림전용지역의 스크리닝방법 개발 (Development of a Screening Method for Deforestation Area Prediction using Probability Model)

  • 이정수
    • 한국지리정보학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.108-120
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    • 2008
  • 본 연구에서는 행정정보, GIS, RS정보, 확률모델을 이용하여 교토의정서에서 정의하는 산림전용지역의 추출가능성에 대하여 검토하였다. 1989년의 정사사진과 2001년의 IKONOS화상을 이용한 산림전용지역의 특성을 보면, 1989년부터 2001년까지의 산림전용지역은 약 40ha로 나타났다. 산림전용지역의 종류를 살펴보면, 도로(임도) 개설 및 주택지 개발을 위한 산림전용이 대부분을 차지하였고, 택지전용지의 80%는 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였으며, 신설된 도로 또한 20% 이상이 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였다. 산림전용지역의 추출모델 구축을 위하여 지형인자와 위성영상인자를 이용하였으며, 확률 개념을 도입한 산림전용지 발생 확률 지도를 작성하였다. 구축한 산지전용지 발생 모델의 유효성을 검증하기 위하여, 대상지역을 시스템적으로 구분하여, 추출 정도를 비교 검토하였다. 베이즈 모델과 Regression모델을 비교한 결과, 베이즈모델이 Regression모델보다 높은 추출확률을 나타냈다. 모델의 적합성을 평가하기위해서 대상지역을 2지역으로 구분하여 한쪽의 정보만을 가지고 발생확률지도를 작성하고, 나머지 지역에 대하여 발생확률을 검토한 결과에서도 베이즈모델이 높은 추출확률을 나타냈다.

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초등학교 2학년 수 개념 지도를 위한 비비례모델의 적용 가능성 탐색 (Study on Applicability of Nonproportional Model for Teaching Second Graders the Number Concept)

  • 강태석;임미인;장혜원
    • 한국초등수학교육학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.305-321
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    • 2015
  • 본 연구는 2009 개정 교과서 2학년 1학기 1단원 '세 자리 수'의 단원평가에 제시된 비비례모델과 관련된 문항의 적절성에 대한 문제제기에서 출발하여, 교과서 분석과 검사지 적용을 통해 2학년 수 개념 학습을 위한 비비례모델의 적용 가능성 탐색을 목적으로 한다. 결과적으로 2학년 초기 단계에서 비비례모델을 이용한 수 개념 지도는 교수학적으로 몇 가지 문제가 있음이 지적된다. 교과서 분석 결과로서 파악된 문제점은 첫째, 비례모델을 통한 학습 후 평가 시점에서만 비비례모델을 제시한 것, 둘째, 비비례모델을 제시할 때 수의 크기를 표시하지 않은 것, 셋째, 비비례모델이 처음 제시되는 시점에서 가장 어려운 수준의 유형을 이용한 것이다. 한편 학생 이해 측면의 문제점으로, 첫째, 비비례모델의 관계에 대한 이해도가 낮으며 특히 자릿값 개념에 기초하여 파악하는 경향이 있다는 점, 둘째, 비비례모델 간의 관계를 묻는 질문이 덧셈 맥락이 상실된 곱셈 맥락을 따른다는 점이 파악되었다.