In this paper, we studied linking method for updating navigation map with new address map. This method is hierarchical as we chose candidate using attribute data for geometry matching. Limiting a matching range, we conducted a experiment ICP with geometry matching. As a result, for linking method it's quite satisfied but for updating method, we decided that we have to do more precise method for updating.
수치지도의 효율적 갱신방안이 필요한 이유는 수치지도가 지자체 및 여러 지리정보시스템의 기본도로 활용되고 있어 수치지도의 수정갱신 이슈가 공간정보 활용 극대화의 열쇠가 되기 때문이다. 이에 본 연구에서는 수치지도의 건물레이어를 중심으로 그 속성정보를 효율적으로 갱신하기 위해 건축물대장과 연계하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 가장 필수적인 사항은 두 자료의 건물간 연계가 일대일로 이루어져야 한다는 점으로, 본 연구에서는 건축물대장과 수치지도의 건물도형에 새주소사업의 건물번호를 공통으로 부여하여 일대일로 연계함으로서 ID 기반의 건물레이어 속성정보의 수정갱신 모델을 수립하였다.
다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.
산업입지정보시스템에서 제공하는 공장정보는 한국산업단지공단으로부터 원시데이터를 받아 필터링 과정을 거친 후 등록되기 때문에 새로운 공장 정보 갱신이 느린 특징이 있다. 본 연구에서는 산업입지정보시스템 공장 정보 갱신 문제를 해결하고자, 비교적 갱신 주기가 빠른 도로명 주소의 건물 데이터와 부동산의 건물 데이터를 이용하여 기존의 산업입지정보시스템 공장정보와 비교하고 새로운 공장정보를 추출하였다. 속성정보 매칭을 수행하고, 속성정보의 누락으로 매칭할 수 없는 공장의 경우에는 공간객체 매칭을 수행하였다. 위 과정에서 점 데이터와 다각형 데이터와 같이 형식이 다른 공간객체를 비교하는 방안을 제시하였다. 제안된 공간분석 방법의 정확도 평가 결과 약 79%의 정확도를 보였으며, 위 매칭 기법을 활용하여 도로명주소건물데이터, 부동산건물데이터와 산업입지정보시스템 공장정보의 융합 가능성을 확인하였다.
Schema matching is widely used in many applications, such as data integration, ontology merging, data warehouse and dataspaces. In this paper, we propose a novel matching technique that is based on the order of attributes appearing in the schema structure of query results. The appearance order embodies the extent of the importance of an attribute for the user examining the query results. The core idea of our approach is to collect statistics about the appearance order of attributes from the query logs, to find correspondences between attributes in the schemas to be matched. As a first step, we employ a matrix to structure the statistics around the appearance order of attributes. Then, two scoring functions are considered to measure the similarity of the collected statistics. Finally, a traditional algorithm is employed to find the mapping with the highest score. Furthermore, our approach can be seen as a complementary member to the family of the existing matchers, and can also be combined with them to obtain more accurate results. We validate our approach with an experimental study, the results of which demonstrate that our approach is effective, and has good performance.
인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 온라인 패션 쇼핑몰들은 매출을 증가시키기 위하여 신상품을 눈에 잘 띄는 곳에 배치하거나, 모델을 도입하여 상품을 돋보이게 표시하는 등 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나, 온라인 패션 쇼핑몰에서 판매하는 다양한 상품들에 대하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동으로 계산하여 표기할 수 있다면, 오프라인에서의 점원에 의한 추천을 대신하여 사용자들의 연계 구매가 한층 편리할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 여성복의 패션 코디네이션 쇼핑몰 구축 시, 내용 기반 필터링 방식(Content-based filtering)의 기계학습을 이용하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동 계산하여 추천해주는 시스템을 설계하고 구현하였다.
Case-based reasoning (CBR) method can make estimators understand the estimation process more clearly. Thus, CBR is widely used as a methodology for cost estimation. In CBR, the quality of case retrieval affects the relevance of retrieved cases and hence the overall quality of the reminding capability of CBR system. Thus, it is essential to retrieve relevant past cases for establishing a robust CBR system. Case retrieval needs the following tasks to obtain appropriate case(s); indexing, search, and matching (Aamodt and Plaza 1994). However, the previous CBR researches mostly deal with matching process that has limits such as accuracy and efficiency of case retrieval. In order to address this issue, this research presents a CBR cost model for building projects that has two-step retrieval process: decision tree and nearest neighbor methods. Specifically, the proposed cost model has indexing, search and matching modules. Features in the model are divided into shape-based and scale-based attributes. Based on these, decision tree is established for facilitating the search task and nearest neighbor method was utilized for matching task. In regard to applying nearest neighbor method, attribute weights are assigned using GA optimization and similarity is calculated using the principle of distance measuring. Thereafter, the proposed CBR cost model is developed using 174 cases and validated using 12 test cases.
The visual impact of fonts on lots of documents and design work is significant. Accordingly, the users desire to appropriately use fonts suitable for their intention. However, existing font recommendation programs are difficult to consider what users want. Therefore, we propose a font recommendation system based on user-evaluated font attribute value. The properties of a font are called attributes. In this paper, we propose a font recommendation module that recommends a user 's desired font using the attributes of the font. In addition, we classify each attribute into three types of usage, personality, and shape, suggesting the font that is closest to the desired font, and suggest an optimal font recommendation algorithm. In addition, weights can be set for each use, personality, and shape category to increase the weight of each category, and when a weight is used, a more suitable font can be recommended to the user.
In this paper, we propose a friend recommendation scheme that takes into consideration the attribute information of a POI and a user's movement patterns. The proposed scheme broadly consists of a part that filters out other users who have different preferences by calculating preferences using the attribute information of users and a part that finds a moving trajectory close to that of a user with a pattern-matching scheme. To verify the superiority of the proposed scheme, we compare it with existing schemes through various performance evaluations.
2011년부터 본격적으로 도로명주소 체계가 시행 및 활용되고 있으나, 가장 대표적인 국가기본도인 수치지도는 현재 도로명주소 체계와 관련된 정보를 포함하지 않고 있는 관계로 도로명주소 체계하에서의 활용이 원활하게 이루어지기 어렵다. 본 논문에서는 수치지도 객체의 속성정보에 도로명주소 관련 정보를 추가하여 확장형 수치지도를 생성할 수 있는 방법론을 연구하였다. 먼저 도로명주소 지도의 도로구간 레이어와 수치지도 도로중심선 레이어와의 중첩 분석을 통하여 두 레이어의 객체간 매칭 관계를 도출였으며, 두 레이어의 속성항목 분석을 통하여 도로명주소 지도에서 수치지도로 추가할 속성항목을 추출하였다. 도출된 결과를 이용하여 도로명주소 지도의 도로명주소 관련 속성정보들을 수치지도 도로중심선 데이터로 전달하였다. 이러한 과정을 거쳐 속성 확장된 수치지도 도로중심선 레이어는 도로명주소 체계에 따른 도로명 정보를 속성으로 갖게 되며, 이에 따라 수치지도 활용시에 도로명주소 체계에 따른 위치참조가 가능하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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