The purposee of this study was to identify the effect of perceiver's clothing attitude on male impressions created by the clothing cues and contexts. In addition, the effect of perceiver's evaluations of clothing appropriateness on male impressions. The subjects consisted of 256 male undergraduate students and 256 middle aged men. The experimental materials developed for this study were a set of stimuli and response scales. The stimuli were 8 color Photographs of drawings of a male figure in clothing which were minipulated in two levels, each of three clothing cues including type, style and color. The experimental design was full factorial design of 2(contexts$\times$clothing types$\times$clothing style$\times$clothing color). Each of the 16 sub-samples includes 16 subjects from the two perceiver group. Questionnaires used to measure perceivers responses to the stimuli were 7-point semantic differential scales composed of 37 bipolar adjectives representing personal traits. Four aspects of clothing attitude(fashion interest, status symbols consiousness, clothing conformity, practicality & comfort)were used to classify subjects into groups of 20 five-point likers type questionnaires adapted from the previous research. Clothing appropriateness were developed 5 point likest scales for evaluation of a stimulus person in each context. The data was processed by factor analysis, ANOVA, multiple classification analysis, Duncan's multiple range test, cluster analysis, MANOVA and pearson's product moment correlations. The major findings drawn from this study were as follows: 1. Perceiver's clothing attitude influenced impression formed by the social contexts and clothing crises. In three groups classified by their clothing attitude, the status symbol-oriented group was most affected by the social contexts and clothing cues. 2. Perceiver's evaluation of clothing appropriateness was related with impressions by a stimulus person. In summary the effect of contexts and clothing cues on impression formation varied according to perceiver's clothing attitude and clothing approopiateness.
본 논문에서는 그래프기반 문장랭킹 방식인 문장 상호 추천과 문장의 주관, 객관 성향을 이용하는 문장 성향 분석을 혼합한 새로운 요약문 추출 방법에 대해서 기술한다. 문장 상호 추천에서는 문장을 단어벡터로 변환한 후에 LSA를 이용하여 문장과 문장 사이의 유사도 점수를 계산하였다. 이렇게 얻어진 유사도와 각 단어의 희귀도(Rarity Score)를 기반으로 문장과 문장 사이의 연결 강도를 정의하여, 그래프 기반 문장 랭킹 방식을 적용 하였다. 한편, 문장성향 분석에서는 주관, 객관 성향을 결정하기 위해서 기존의 Golden Standard 단어 성향 분류를 기반으로 워드넷을 확장하여 데이터베이스를 구축하였다. 이를 통해 각 단어들의 성향을 판단하고 단어들의 평균 성향을 문장의 전체 성향에 반영하여, 주관적 성향을 띄는 문장들을 선택하였다. 최종적으로 문장 상호 추천 결과와 문장 성향 분석 결과를 혼합하여 주어진 문서로부터 요약문을 추출하였다. 요약문 추출 기능의 객관적인 성능 평가를 위하여 추출된 요약문 토대로 한 분류게임을 실시하였고, 그 결과를 MS-Word에 포함된 문서 요약 기능과 비교함으로써, 제안한 모델의 효과성을 확인하였다.
특정 분야의 용어를 표현하는 전문용어 사이의 계층관계를 학습하는 방법은 규칙기반학습방법, 통계기반학습방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 퍼지용어 정보를 바탕으로 한 온톨로지 구조를 카테고리화하여 퍼지용어의 전문성을 이용하여 주어진 퍼지용어의 상위어 후보를 레벨화한 후 퍼지용어 의미유사도를 계산하여 선택된 후보들 중에서 최적의 상위어후보를 결정한다. 즉, 퍼지용어의 전문성을 레벨화하기 위한 확장된 AHP방법은 퍼지용어사이의 비교를 통해 가중치나 상대적 중요성을 결정한 후 퍼지집합의 Min연산자와 다이스계수, Min+다이스계수방법들을 비교한다. 이 방법들은 퍼지용어 의미유사도에 따라 문서들이 가지는 의미론적 내용과 관계의 식별을 바탕으로 보다 더 정확하게 문서를 분류할 수 있고 자연어처리 등 많은 분야에 활용될 수 있을 것이다.
고해상도 컬러항공영상은 공간정보생성을 위한 지형의 상세한 정량적 및 정성적 정보를 제공해준다. 하지만 도심지역에서 빌딩 또는 숲에 의한 그림자의 발생으로 인하여 지물 추출 및 분류시 부정확한 결과를 초래 시킬 수 있다. 현재까지 그림자 효과에 대한 여러 연구가 이뤄졌으나 도심지에서 그림자의 발생으로 야기된 분광정보 왜곡의 문제점을 해결하여 도로추출에 대한 연구가 매우 부족한 실정이다 본 연구에서는 컬러항공사진과 LIDAR(LIght Detection and Ranging) 고도 자료를 이용하여 아스팔트 도로 경계선을 추출하는 기법을 제안하였다. 구체적으로 그림자 영향의 제거를 통한 아스팔트 도로 경계선의 추출과정은 다음과 같다. 첫 번째, 항공사진에서 그림자 영역을 LIDAR자료부터 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 태양각으로부터 추출하였다. 그 후 도로영역추출기법, 경계선 검출기법을 통하여 도로의 경계를 추출하였으며 이 자료를 벡터화하므로서 GIS벡터의 선분 자료로 생성하였다. 본 연구의 실험결과 제안된 방법은 그림자의 영향을 소거하여 원활한 아스팔트 도로의 경계를 추출하는데 있어서 효과적임을 알 수 있었다.
정보의 주요 전달체로서 디지털 이미지는 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 이미지 획득 장비의 대중화와 이미지 편집 소프트웨어의 급속한 발전으로 인해, 최근 몇 년간 디지털 이미지 위조 사건이 잇따라 발생해 이미지의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 사회와 개인에게도 큰 악영향을 미치고 있다. 이미지 복사-붙여넣기 변조(image copy-paste tampering)는 가장 일반적인 유형의 이미지 변조 중 하나이며, 조작이 쉽고 효과적이기 때문에 디지털 이미지 의미 정보 변경에 자주 사용된다. 본 논문에서는 이미지 복사 및 붙여넣기의 변조 탐지 방법을 연구하여 이미지 콘텐츠의 진정성과 무결성을 보호하는 방법이 제안되었다. 딥러닝의 우수한 학습과 분석능력을 감안해 영상처리작업이 남긴 흔적을 활용해 영상 속 원본 영역과 변조된 영역을 구분하는 딥러닝 기반 변조 검출법 2가지가 제안되었다. 또한 실험을 통해 이론적 근거의 합리성, 변조 탐지, 위치 및 분류의 정확성을 검증하였다.
Building Information Modeling(BIM)기술을 유지관리 단계에서 활용하기 위해서는 상당량의 유지관리 데이터와 BIM기반 정보모델 객체들이 연계되어 운용되어야 한다. 본 연구에서는 교량 점검데이터를 표현하기 위해 확장된 IFC기반의 BIM모델과 온톨로지를 연계하여 정보를 관리하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 현재의 IFC버전은 교량 객체를 제대로 표현할 수 없기 때문에 교량을 위한 IFC엔티티를 확장하였으며, 확장된 IFC기반의 정보모델을 생성하는 방법을 제시하였다. 또한, 교량 점검데이터에 대한 기본 개념을 추출하고, 교량 점검데이터를 위한 온톨로지(Ontology)를 생성하였다. 추출된 기본 개념들은 제시된 온톨로지에서 시멘틱 웹의 트리플(Triple) 방식으로 관계를 형성되었다. 마지막으로, 생성된 IFC기반의 BIM모델은 제시된 온톨로지와의 통합을 위하여 시멘틱 데이터 형식으로 변환되었다. 확장된 IFC기반 BIM모델은 제시된 교량 점검데이터 관리를 위한 온톨로지와 통합되었고, 실제 교량 점검데이터를 기반으로 테스트모델을 생성하였다. SPARQL query를 통해 목적에 맞는 교량 점검데이터가 추출됨을 확인하여 실효성을 검증하였다.
컴퓨터 비전을 활용하여 인간의 시각을 해석하려는 시도가 다양한 분야에서 발전되어 왔다. 본 논문에서는 도로영상으로부터 영상의 의미론적 분할 결과를 통해 보행 환경을 평가하는 방법을 제안한다. 먼저 도로영상을 수집하기 위해 카카오 지도 API를 활용하였으며 전주시지역의 약 5만 점에서 4방향 영상을 수집한다. 수집된 영상의 20%는 크라우드 소싱기반 쌍체 비교를 통해 데이터 셋을 구축하고, 쌍체 비교 데이터를 이용하여 다양한 회귀 모델을 훈련한다. 영상 데이터의 보행성 점수를 도출하기 위해 순위 알고리즘인 Trueskill 알고리즘을 활용하여 랭킹 점수를 계산하고, 구축된 데이터를 활용하여 다양한 회귀모델을 사용한 보행성 평가 및 분석 작업을 수행한다. 본 연구를 통해 사람의 시각이 아닌 픽셀 분포 분류 정보 간의 상관관계를 통해 컴퓨터 시스템만으로 전주시의 보행 환경을 평가하고 점수를 도출해 낼 수 있다는 것을 보여준다.
본 연구는 디지털 트윈국토 건물 데이터 품질 표준을 개발하기 위한 품질 항목 모델을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 3차원 공간정보 오류의 특징과 품질 표준 필요성에 대해 도출하였으며, 디지털 트윈국토 건물 품질 개발에 필요한 데이터 모델 표준과 공간정보 품질 표준에 대해 분석하였다. 이러한 내용을 토대로 디지털 트윈국토 건물 데이터의 품질 평가 범위, 품질 표준 확장 요소(기하 무결성, 기하 충실도, 위치 정확성, 시맨틱 분류 정확성) 및 품질 항목 모델(안)을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 디지털 트윈국토 건물 품질 항목모델은 디지털 트윈국토 품질 표준 개발은 물론 이와 관련된 다양한 디지털 트윈국토 공간정보표준 개발에 기여할 것으로 판단된다.
자율주행 자동차에서 딥러닝 기반 영상처리는 매우 중요하다. 자동차를 비롯한 SoC(System on Chip) 환경에서 실시간으로 도로 영상을 처리하기 위해서는 영상처리 모델을 딥러닝 연산에 특화된 NPU(Neural Processing Unit) 상에서 실행해야 한다. 본 연구에서는 GPU 서버 환경에서 개발된 7종의 오픈소스 딥러닝 영상처리 모델들을 TIDL (Texas Instrument Deep Learning) NPU 환경에 이식하였다. 성능 평가와 시각화를 통해 본 연구에서 이식한 모델들이 SoC 가상환경에서 정상 작동함을 확인하였다. 본 논문은 NPU 환경의 제약으로 인해 이식 과정에 발생한 문제들과 그 해결 방법을 소개함으로써 딥러닝 모델을 SoC 환경에 이식하려는 개발자 및 연구자가 참고할 만한 사례를 제시한다.
LIU, Yuhan;AFZAL, Muhammad;CHENG, Jack C.P.;GAN, Vincent J.L.
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.157-166
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2020
Automated rebar fabrication, which requires effective information exchange between model designers and fabricators, has brought the integration and interoperability of data from different sources to the notice of both academics and industry practitioners. Industry Foundation Classes (IFC) was one of the most commonly used data formats to represent the semantic information of prefabricated components in buildings, whereas the data format utilized by rebar fabrication machine is BundesVereinigung der Bausoftware (BVBS), which is a numerical data structure exchanging reinforcement information through ASCII encoded files. Seamless transformation between IFC and BVBS empowers the automated rebar fabrication and improve the construction productivity. In order to improve data interoperability between IFC and BVBS, this study presents an IFC extension based on the attributes required by automated rebar fabrication machines with the help of Information Delivery Manual (IDM) and Model View Definition (MVD). IDM is applied to describe and display the information needed for the design, construction and operation of projects, whereas MVD is a subset of IFC schema used to describe the automated rebar fabrication workflow. Firstly, with a rich pool of vocabularies practitioners, OmniClass is used in information exchange between IFC and BVBS, providing a hierarchy classification structure for reinforcing elements. Then, using International Framework for Dictionaries (IFD), the usage of each attribute is defined in a more consistent manner to assist the data mapping process. Besides, in order to address missing information within automated fabrication process, a schematic data mapping diagram has been made to deliver IFC information from BIM models to BVBS format for better data interoperability among different software agents. A case study based on the data mapping will be presented to demonstrate the proposed IFC extension and how it could assist/facilitate the information management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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