• 제목/요약/키워드: Semantic Classification

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딥러닝 기반의 국토모니터링 웹 서비스 개발 (Development of Deep Learning-based Land Monitoring Web Service)

  • 공인학;정동훈;정구하
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제46권3호
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    • pp.275-284
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    • 2023
  • Land monitoring involves systematically understanding changes in land use, leveraging spatial information such as satellite imagery and aerial photographs. Recently, the integration of deep learning technologies, notably object detection and semantic segmentation, into land monitoring has spurred active research. This study developed a web service to facilitate such integrations, allowing users to analyze aerial and drone images using CNN models. The web service architecture comprises AI, WEB/WAS, and DB servers and employs three primary deep learning models: DeepLab V3, YOLO, and Rotated Mask R-CNN. Specifically, YOLO offers rapid detection capabilities, Rotated Mask R-CNN excels in detecting rotated objects, while DeepLab V3 provides pixel-wise image classification. The performance of these models fluctuates depending on the quantity and quality of the training data. Anticipated to be integrated into the LX Corporation's operational network and the Land-XI system, this service is expected to enhance the accuracy and efficiency of land monitoring.

Multidimensional Analysis of Consumers' Opinions from Online Product Reviews

  • Taewook Kim;Dong Sung Kim;Donghyun Kim;Jong Woo Kim
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제29권4호
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    • pp.838-855
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    • 2019
  • Online product reviews are a vital source for companies in that they contain consumers' opinions of products. The earlier methods of opinion mining, which involve drawing semantic information from text, have been mostly applied in one dimension. This is not sufficient in itself to elicit reviewers' comprehensive views on products. In this paper, we propose a novel approach in opinion mining by projecting online consumers' reviews in a multidimensional framework to improve review interpretation of products. First of all, we set up a new framework consisting of six dimensions based on a marketing management theory. To calculate the distances of review sentences and each dimension, we embed words in reviews utilizing Google's pre-trained word2vector model. We classified each sentence of the reviews into the respective dimensions of our new framework. After the classification, we measured the sentiment degrees for each sentence. The results were plotted using a radar graph in which the axes are the dimensions of the framework. We tested the strategy on Amazon product reviews of the iPhone and Galaxy smartphone series with a total of around 21,000 sentences. The results showed that the radar graphs visually reflected several issues associated with the products. The proposed method is not for specific product categories. It can be generally applied for opinion mining on reviews of any product category.

KANO모형을 이용한 국가R&D보고서 시스템의 서비스 방안 (Service Plan of National R&D Report System Using KANO Model)

  • 박만희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.364-373
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    • 2014
  • 정보시스템을 통해 제공되는 서비스와 사용자 만족간의 관계는 정보시스템의 신규 서비스 개발에 있어서 중요한 사항으로 고려되어 왔다. 본 연구에서는 IT기술변화에 따른 웹 환경변화를 고려하여 국가R&D보고서 서비스에 적용 가능한 12개 핵심 서비스를 도출하였다. 도출된 12개 신규 서비스는 국가R&D보고서 시맨틱검색 서비스, 연관보고서 서비스, RSS 서비스, mesh-up 서비스, topic-map service, open API 서비스, 개인화 서비스, 집단지성 서비스, SNS 서비스, 비정형데이터 서비스, 상세검색 서비스, 메일링 서비스 등이다. 국가R&D 보고서 서비스에서 도출한 12개 신규 서비스의 품질속성을 파악하기 위하여 KANO모형을 이용하여 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과와 서비스별 만족계수 및 서비스 분류결과를 바탕으로 단계별 서비스전략을 제시하였다. 1단계로 추진해야 할 서비스로는 비정형데이터 서비스, 개인화서비스, 연관보고서 서비스, topic-map 서비스, open API 서비스, 집단지성 서비스 등이고, 2단계로 추진해야 할 서비스로는 RSS 서비스, mesh-up 서비스, 국가R&D보고서 시맨틱검색 서비스, 메일링 서비스, 상세검색 서비스, SNS 서비스 등이다.

아산시의 전통적인 지역에 대한 경관과 소리경관의 정량적 인상평가 (Quantitative Evaluations for Impressions of Landscape and Soundscape about Traditional Area in Asan City)

  • 임동균;스기야마 카즈이치;김응남
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.520-532
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    • 2016
  • 본 논문의 목적은 충남 아산시의 전통적인 지역을 대상으로 경관과 연관된 소리경관을 정량적으로 분석하여 평가하는 새로운 방법을 제안하는데 있다. 이를 위해 한국인 학생과 일본인 학생의 인상 평가를 각각 수집 및 분석하여 그 결과를 토대로 본 논문의 평가방식의 타당성과 유효성을 입증하였다. 본 연구에서 수행한 연구 절차를 간략히 소개하면 다음과 같다. 우선 아산시의 전통적인 경관을 잘 보여주는 다섯 군데 명소를 선정하고, 비디오카메라를 활용하여 현지의 경관을 형성하고 있는 사물의 상황과 함께 그 곳의 소리를 기록하였다. 기록한 데이터를 한국인 학생과 일본인 학생에게 보여주어 그것에 대한 인상평가를 하게 하였다. 인상평가는 SD법(의미미분법)을 활용하여 실시하였다. 이를 통해 얻어진 정성적 평가 데이터에 수량화이론 및 클러스터분석 방법을 적용하여 각각의 샘플을 분류하는 동시에 인상평가의 등급을 설정하는 정량화를 실시하였다. 샘플을 분류하는 방법과 샘플의 인상평가 등급을 구하는 방법은 서로 다른 접근에 의한 독립적인 방법이다. 따라서 이 두 가지 방법에 의하여 도출된 결과를 비교하여 평가의 타당성을 검토하는 것은 본 연구에서 제안하는 평가 방법의 유효성을 검증하는 한 방법이 될 수 있다. 분석 결과 본 연구에서 제안한 평가 방법이 유효함을 확인할 수 있었고, 아울러 한국인 학생과 일본인 학생은 상당 부분에서 전통적 경관에 대한 인상의 차이를 가지고 있음을 확인하였다.

초등학교 2·3학년 학생들의 자연수의 덧셈과 뺄셈에 대한 문제해결 능력 분석 (An Analysis on the Elementary 2nd·3rd Students' Problem Solving Ability in Addition and Subtraction Problems with Natural Numbers)

  • 정소윤;이대현
    • 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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    • 제19권2호
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    • pp.127-142
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    • 2016
  • 본 연구에서는 자연수의 덧셈과 뺄셈에서 식으로 된 문제와 의미론적 측면의 유형별 문장제에 대한 학생들의 문제해결 능력을 분석하였다. 이를 위해 초등학교 2학년과 3학년 학생들을 대상으로 본 연구에서 제작한 검사 도구를 활용하여 조사연구를 실시하였다. 연구 결과, 덧셈과 뺄셈식과 문장제 모두에서 결과를 모르는 경우의 정답률이 가장 높았으며, 변화량을 모르는 경우와 처음량을 모르는 경우 순으로 정답률에 차이를 보였다. 덧셈 문장제에서는 결과를 모르는 경우에 합병 상황에서 첨가 상황보다 다소 높은 정답률을 보였으나, 전체적으로는 큰 차이가 없었다. 또 뺄셈 문장제에서는 구잔 유형의 정답률이 구차나 등화 유형의 정답률보다 높았으며, 등화 상황과 구차 상황의 정답률은 큰 차이를 나타내지 않았다.

다중 공간정보 데이터의 점진적 조합에 의한 의미적 분류 딥러닝 모델 학습 성능 분석 (Training Performance Analysis of Semantic Segmentation Deep Learning Model by Progressive Combining Multi-modal Spatial Information Datasets)

  • 이대건;신영하;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.91-108
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    • 2022
  • 대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

계층적 학습 기반 다중 콘크리트 손상에 대한 의미론적 분할 (Semantic Segmentation for Multiple Concrete Damage Based on Hierarchical Learning)

  • 심승보;민지영
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제26권6호
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    • pp.175-181
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    • 2022
  • 구조물의 공용연수가 증가함에 따라 각종 성능 저하가 발생한다. 특히 국내 인프라 구조물은 대부분 경제가 성장하는 시기에 집중적으로 건설되었기 때문에 노후 인프라 비율 급증이 최근 주요 이슈가 되고 있다. 인프라의 노후화는 자칫 안전사고로 이어질 수 있으며 인명 피해까지 유발할 수 있다. 이러한 문제를 사전에 예방하기 위하여 주기적이고 정확한 점검 및 유지관리가 필수적이다. 이 같은 이유로 최근 컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용하여 다양한 손상을 탐지하는 연구에 대한 수요가 원격점검 혹은 점검자동화 분야에서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 손상의 종류를 세 가지로 구분하여 이를 탐지할 수 있는 신경망 구조를 제안했다. 특히 계층적 학습 기법을 통해 보다 정확하게 다양한 손상을 탐지할 수 있는 신경망을 개발하였다. 이 신경망은 2,026장의 손상 영상으로 학습되었고, 508장의 손상 영상으로 실험하였다. 그 결과 67.04%의 평균 중첩 정확도와 52.65%의 F1 점수를 갖는 알고리즘을 완성하였다. 이 같은 손상 탐지 알고리즘은 향후 구조물의 정확한 상태 진단에 활용될 수 있으리라 기대한다.

e-러닝 성과에 영향을 미치는 품질요인에 관한 연구 (What Quality Factors Affect to the e-Learning Performance)

  • 김성균;성행남;정대율
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제16권1호
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    • pp.201-230
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    • 2007
  • Recently, the growth of e-Learning systems and its related information technology has presented a unique challenge for both schools and industry. It would make an extremely phenomenal paradigm shift in the educational method and practice. Methods of assessing the quality of e-teaming services and contents are critical issue in both practice and research. Moreover, many researchers are interested in what qualify factors more affect to the Performance of e-Learning service. Nevertheless, service quality is a construct that is difficult to define and measure. e-Learning services are composed of many factors, and they are more complicated than the traditional education services because they we performed on the distance basis and the many platforms of IT infrastructure. The purposes of our research are to classify the e-Learning service dimension and identify their factors, to develop the measurement of the factors, and finally to test empirically their relationship between the service factors and e-Learning service performance. For the development of the service factors we considered SERVQUAL model and SERVPERF model which were developed in the service marketing area. The SERVQUAL model was more fitted to the e-Learning services than the latter. From that we derived several factors that fit to our research domain, ie, tangibles, access, reliability, credibility, security, responsiveness, assurance, empathy. We combined three factors of them(reliability, credibility, security) into a factor, system stability for the semantic simplicity, and divided responsiveness factor into system operator responsiveness and teacher responsiveness as the entity based dimension classification. In the e-Learning services research, Most researcher are mentioned the quality factors of contents, so we added to two contents quality factors, ie, contents production method and richness of contents itself. We examined the relationship between the service quality factors and e-Learning performance(student satisfaction and service reuse intention). As result three quality factors(contents production method, teacher responsiveness, empathy) significantly affected student satisfaction. To the other performance variable, ie, service reuse intention, the teacher related quality factors(such as teacher responsiveness, assurance, empathy) affected only. In conclusion, even in the on-line distance teaming, the teacher's role md earnestness is as important as ever.

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A Bi-clausal Account of English 'to'-Modal Auxiliary Verbs

  • Hong, Sungshim
    • 한국언어정보학회지:언어와정보
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    • 제18권1호
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    • pp.33-52
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    • 2014
  • This paper proposes a unified structural account of some instances of the English Modals and Semi-auxiliaries. The classification and the syntactic/structural description of the English Modal auxiliary verbs and verb-related elements have long been the center for many proposals in the history of generative syntax. According to van Gelderen (1993) and Lightfoot (2002), it was sometime around 1380 that the Tense-node (T) appeared in the phrasal structures of the English language, and the T-node is under which the English Modal auxiliaries occupy. Closely related is the existing evidence that English Modals were used as main verbs up to the early sixteenth century (Lightfoot 1991, Han 2000). This paper argues for a bi-clausal approach to English Modal auxiliaries with the infinitival particle 'to' such as 'ought to' 'used to' and 'dare (to)' 'need (to)', etc. and Semi-auxiliaries including 'be to' and 'have to'. More specifically, 'ought' in 'ought to' constructions, for instance, undergoes V-to-T movement within the matrix clause, just like 'HAVEAux' and all instances of 'BE', whereas 'to' occupies the T position of the embedded complement clause. By proposing the bi-clausal account, Radford's (2004, 2009) problems can be solved. Further, the historical motivation for the account takes a stance along with Norde (2009) and Brinton & Traugott (2005) in that Radford's (2004, 2009) syncretization of the two positions of the infinitival particle 'to' is no different from the 'boundary loss' in the process of Grammariticalization. This line of argument supports Krug's (2011), and in turn Bolinger's(1980) generalization on Auxiliaryhood, while providing a novel insight into Head movement of V-to-T in Present Day English.

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지식 추상화 계층의 구축과 관리 (Management of Knowledge Abstraction Hierarchy)

  • 허순영;문개현
    • 한국경영과학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.131-156
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    • 1998
  • Cooperative query answering is a research effort to develop a fault-tolerant and intelligent database system using the semantic knowledge base constructed from the underlying database. Such knowledge base has two aspects of usage. One is supporting the cooperative query answering Process for providing both an exact answer and neighborhood information relevant to a query. The other is supporting ongoing maintenance of the knowledge base for accommodating the changes in the knowledge content and database usage purpose. Existing studies have mostly focused on the cooperative query answering process but paid little attention on the dynamic knowledge base maintenance. This paper proposes a multi-level knowledge representation framework called Knowledge Abstraction Hierarchy (KAH) that can not only support cooperative query answering but also permit dynamic knowledge maintenance. The KAH consists of two types of knowledge abstraction hierarchies. The value abstraction hierarchy is constructed by abstract values that are hierarchically derived from specific data values in the underlying database on the basis of generalization and specialization relationships. The domain abstraction hierarchy is built on the various domains of the data values and incorporates the classification relationship between super-domains and sub-domains. On the basis of the KAH, a knowledge abstraction database is constructed on the relational data model and accommodates diverse knowledge maintenance needs and flexibly facilitates cooperative query answering. In terms of the knowledge maintenance, database operations are discussed for the cases where either the internal contents for a given KAH change or the structures of the KAH itself change. In terms of cooperative query answering, database operations are discussed for both the generalization and specialization Processes, and the conceptual query handling. A prototype system has been implemented at KAIST that demonstrates the usefulness of KAH in ordinary database application systems.

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