• Proceedings of the Conference
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• 2005.12a
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• pp.40-47
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• 2005

카토그램(Cartogram)은 통계데이터를 이용하여 지리공간에 나타나는 현상을 효과적으로 표현하는 방법 중 하나이다. 카토그램이란 넓은 의미에서 모든 통계지도를 포함하지만, 좁은 의미에서 지도의 변형을 통해 통계데이터의 특징을 표현하는 시각화 방법을 의미한다. 이 연구에서는 후자의 의미에서 카토그램이란 용어를 사용하였으며, 우리나라를 대상으로 절대적 공간을 시간거리 접근성에 의한 공간 카토그램으로 재구성하여 지도화하고, 변화된 공간패턴을 분석하고자 하였다. 카토그램은 특정한 목적을 위해 기본도의 형상이나 지역간의 연속성을 강조시켜서 만든 변형된 지도의 일종으로 전통적인 지도와는 매우 다른 이미지를 주게 되지만, 표현하고자 하는 현상의 공간적 구조를 매우 효과적으로 나타낼 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.32-36
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• 2020

문장의 의미를 잘 임베딩하는 문장 인코더를 만들기 위해 비지도 학습과 지도 학습 기반의 여러 방법이 연구되고 있다. 지도 학습 방식은 충분한 양의 정답을 구축하는데 어려움이 있다는 한계가 있다. 반면 지금까지의 비지도 학습은 단일 형식의 말뭉치에 한정해서 입력된 현재 문장의 다음 문장을 생성 또는 예측하는 형식으로 문제를 정의하였다. 본 논문에서는 위키피디아, 뉴스, 지식 백과 등 문서 형태의 말뭉치에 더해 지식인이나 검색 클릭 로그와 같은 구성이 다양한 이종의 대량 말뭉치를 활용하는 자기 지도 학습 방법을 제안한다. 각 형태의 말뭉치에 적합한 자기 지도 학습 문제를 설계하고 학습한 경우 KorSTS 데이셋의 비지도 모델 성능 평가에서 기준 모델 대비 7점 가량의 성능 향상이 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.12
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• pp.875-884
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• 2001

Although the self organizing map (SOM) is widely utilized in such fields of data visualization and topology preserving mapping, since it should have the topology fixed before trained, it has some shortcomings that it is difficult to apply it to practical problems, and classification capability is quite low despite better clustering performance. To overcome these points this paper proposes the dynamic topology preserving self-organizing map(DTSOM) that dynamically splits the output nodes on the map and trains them, and attempts to improve the classification capability by combining multiple DTSOMs K-Winner method has been applied to combine DTSOMs which produces K outputs with winner node selection method. This produces even better performance than the conventional combining methods such as majority voting weighting, BKS Bayesian, Borda, Condorect and reliability sum. DTSOM remedies the shortcoming of determining the topology in advance, and the classification rate increases significantly by combing multiple maps trained with different features. Experimental results with handwritten digit recognition indicate that the proposed method works out to problems of conventional SOM effectively so to improve the classification rate to 98.1%.

• Communications of Mathematical Education
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• v.12
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• pp.67-82
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• 2001

발생적 원리는 수학을 공리적으로 전개된 완성된 것으로 가르치는 형식주의의 결함을 극복하기 위하여 제기되어온 교수학적 원리로, 수학을 발생된 것으로 파악하고 그 발생을 학습과정에서 재성취하게 하려는 것이다. 특히, 수학을 지도함에 있어서 역사적으로 발생, 발달한 순서를 지켜 지도해야 한다는 것이 역사-발생적 원리로, 수학이 역사적으로 발생, 발달 되어온 역동적인 과정을 학생들이 재경험해 보게 하기 위해서는 이러한 일련의 과정을 효과적으로 설명할 수 있는 교수-학습 방법이 필요하다. 변증법적인 방법론은 헤겔에 의해서 꽃을 피운 철학으로, 정일반일합(正一反一合)의 원리에 따라 사물의 발생과 진화 과정을 역동적으로 설명할 수 있는 방법론이다. 따라서, 본 연구는 초등학교에서 역사-발생적 원리에 따라 수학을 지도할 수 있는 방법으로 변증법적인 방법을 고찰하여, 역사-발생적 원리의 수학 교수-학습 방법에 대한 시사점을 얻고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.850-852
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• 2005

차량을 포함하는 임의의 영상에서 번호판 추출은 다양한 조명조건 및 배경, 촬영 각도, 번호판 종류 등의 요인으로 인해 고도의 영상처리 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 실제 환경에서 발생할 수 있는 이러한 요인들에 대해 강건한 번호판 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력영상의 RGB 성분들을 색상성분과 영암성분으로 분리할 수 있는 칼라모델 HSI로 변환하고 H(hue)와 S(saturation)성분을 이용하여 번호판의 배경색상을 고려한 칼라 퍼지지도를 구성한다. 또한, I(intensity)성분을 이용하여 에지밀도를 추출하고 에지밀도 지도에 기반한 영역분리 퍼지지도를 생성한다. 마지막으로, 후보영역 탐색을 위해 칼라 퍼지지도와 영역분리 퍼지지도를 결합하고, 연결성분 해석(Connected Component Analysis)을 통해 ROI(Region Of Interest)를 추출한다. 제안하는 방법의 유효성 검증을 위해 조명 및 촬영 각도에 제한을 거의 두지 않고 촬영된 차량 영상 410장을 실험 영상으로 사용하였다. 실험 결과에서는 $97.1\%$의 효과적인 추출 성공률을 볼 수 있었다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.8 no.1 s.15
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• pp.85-95
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• 2000

There is a recent emphasis on the need for updating and revision of existing digital maps as more digital maps are used and produced. Various type of data sources, such as photographs, ground surveyed data and satellite images, are used in the revision and the updating process. The process is very time consuming and costly, especially for small regional areas. This study, attempts to present an effective update/revision method using the as-built surveying drawings and the accuracy of the digital map which has been updated and revised using this method was also investigated. This study showed that by using as-built surveying drawings of scale 1/1,200 to update a digital map of scale 1/1,000, the resulting accuracy satisfied the requirements of the national digital map accuracy specification for the corresponding scale. The necessity of the existence of the necessary drawings and maps is a requirement of this process and it is also suggested that densification of local control points especially in the urban areas is necessary for producing accurate as-built surveying drawings. This would require the establishment of rules and regulations which would require constructions to perform as-built surveying, immediately after the construction has been completed.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.31-32
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• 2012

본 논문에서는 수렴형 양안식 카메라 배열에서 효율적으로 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 양안식 영상에서의 깊이 지도 추출 방법은 영상 정렬화 과정이 필수적이었다. 이는 평행형 배열에서는 효과가 있지만, 수렴형 배열에서는 영상을 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법은 영상 정렬화 과정을 생략하고, 에피폴라 조건에 따라서 직접적으로 깊이 값을 추출한다. 깊이 예측을 위한 Markov Random Field 에너지는 계층적 구조를 사용하여 복잡도를 낮춘 상수 공간 신뢰 확산 방식에 의해서 최적화한다. 이어서 좀 더 정확한 깊이 지도를 구하기 위해서 후처리 기술을 최종적으로 적용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 적은 제약으로 깊이 지도를 좀 더 안정적으로 추출할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.580-582
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• 2022

본 논문에서는 데이터를 정량화하여 특징을 분류하기 위한 방법으로 퍼지 클러스터링 기반 지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 FCM 클러스터링을 기법을 적용하여 군집화를 수행한다. 그리고 군집화 된 데이터들 중에서는 정확히 분류되지 않은 데이터가 존재하므로 분류되지 않은 데이터에 대해 지도 학습 방법을 적용한다. 본 논문에서는 당뇨병의 유무를 타겟 데이터로 설정하고 나머지 8개의 속성의 데이터를 FCM 기반 지도 학습 방법을 적용하여 당뇨병의 유무를 예측한다. 당뇨병 예측에 대한 성능을 30회의 K-겹 교차검증 (K-Fold Corss Validation)을 이용하여 평가하였으며, 다층 퍼셉트론의 경우에는 훈련 데이터가 77.88%, 테스트 데이터가 62.78%로 나타났고 제안된 방법의 경우에는 훈련 데이터가 79.96%, 테스트 데이터 74.16%로 나타났다.

• Archives of design research
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• v.20 no.3 s.71
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• pp.345-354
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• 2007

Sometimes characterized graphic map rather than realistic graphic map can help users to understand information more easily. This paper tried to reveal the relation between the methodology to create outline on the map using caricature automatic algorism and level of human cognition. Caricature algorism such as exaggeration transformation algorism, joint transformation algorism and simplification algorism were used to create outline on the map. In order to apply exaggeration transformation algorism and joint transformation algorism, the method to create average form of the object were developed. We survey how users recognize the similarity of the characterized map with the real map when realistic map is simplified by certain value of simplification rate and transformed into certain value of exaggeration rate or joint transformation rate. We also survey how users recognize the similarity differently according to the scale of the map. As a result of this study, the method to calculate the optimal data is developed for users to recognize caricatured map effectively by shifting scale. This data can be used as basic data, when map developers create outline of map with programming code on computer

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.21 no.5
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• pp.469-481
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• 2021

Under Korean law, small-to-medium-sized construction projects with budgets of more than 100 million won and less than 12 billion won must receive technical guidance by a visiting technician belonging to a specialized institution. This study proposed a method for calculating the technical guidance fee to prevent the potential inadequacy of technical guidance when the responsibility providing the technical guidance fee is changed from a contractor to a client. The method simplified the construction works which should receive technical guidance into four sections according to the construction amount. For each section, the number of instances of technical guidance per day provided by the visiting technician and the minimum technical grade of the visiting technician were limited, and the guideline for estimating engineering services fees was applied to calculate the fee per instance of technical guidance. The results show that the proposed method can be applied to the establishment of a technical guidance fee guideline since it well reflects the current fee distribution and K2B analysis results.