• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_3호
• /
• pp.939-951
• /
• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.1-9
• /
• 2009

XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의하기 위하며 많은 기법들이 제안되었다. 이러한 목표를 위한 한 가지 방법은 XML 데이터를 관계형 형식으로 변환하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이다. 그러나 대부분의 연구가 XML의 내용과 구조만 변환하고 숨겨진 의미적 제약조건을 간과하거나 일부만 적용하였다. 따라서 이 논문에서는 XML Schema로부터 의미적 제약조건의 체계적인 추출 방법과 추출된 의미적 제약조건을 관계형 스키마로 변환할 때에 보존하는 방법을 제안한다. 변환 알고리즘은 XML Schema로부터 의미적 제약조건을 추출하고 보존하는데 이용되며, 추출된 의미적 정보들을 스키마표기법에 따라 재작성하여 어떻게 의미적 제약조건을 보존하는지를 보여준다. 또한 변환하는 동안에 올바른 관계형 스키마를 보증하기 위하여 제약조건 확인에 필요한 의미적 지식을 제공한다. 이 방법에서는 내용, 구조와 함께 무결성 제약조건들은 동시에 유지되며, 또한 저장 중복성을 줄일 수 있다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.92-100
• /
• 2012

A map of complex environment can be generated using a robot carrying sensors. However, representation of environments directly using the integration of sensor data tells only spatial existence. In order to execute high-level applications, robots need semantic knowledge of the environments. This research investigates the design of a system for recognizing objects in 3D point clouds of urban environments. The proposed system is decomposed into five steps: sequential LIDAR scan, point classification, ground detection and elimination, segmentation, and object classification. This method could classify the various objects in urban environment, such as cars, trees, buildings, posts, etc. The simple methods minimizing time-consuming process are developed to guarantee real-time performance and to perform data classification on-the-fly as data is being acquired. To evaluate performance of the proposed methods, computation time and recognition rate are analyzed. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm has efficiency in fast understanding the semantic knowledge of a dynamic urban environment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.99-106
• /
• 2009

최근 수십 년 동안 개념도는 의미 있는 교수 및 학습 도구로써 사용되어지고 있다. 많은 기존의 연구는 개념도가 학습자의 학습에 긍정적인 영향을 준다는 사실을 입증하였다. 그러나 기존 방법의 단점은 개념도를 평가하거나 학습자에게 피드백을 제공하는 과정이 평가자에 의해 수작업으로 이루어지도록 설계되어 있어 매우 시간 소모적인 작업이 된다는 것이다. 따라서 온라인 학습 활동을 통하여 개념도를 자동으로 처리하여 시간 복잡성을 줄이는 방법을 개발하는 것이 필요하다. 이미 기존 연구의 결과로써 오프라인 환경에서 개념도 평가를 위한 많은 점수 부여 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 온라인 환경에 적합하도록 시멘틱 웹 기술을 적용하여 기존의 방법들을 효과적으로 구현한 자동화된 평가 시스템을 제시하였다. 본 논문을 통하여 시멘틱 웹 기술이 개념도의 효율적인 관리 및 자동화된 점수 부여를 위하여 이용될 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Contents
• /
• 제12권2호
• /
• pp.24-30
• /
• 2016

Ontology is known to be one of the most important technologies in achieving semantic web. It is critical as it represents the knowledge in a machine readable state. World Wide Web Consortium (W3C) has been contributing to the development of ontology for the last several years. However, the recommendation of W3C left out HTML despite the massive amount of information it contains. Also, it is difficult and time consuming to keep up with all the technologies especially in the case of constructing ontology. Thus, we propose a module and methods that reuse HTML documents, extract necessary information from HTML tags and mapping it to OWL 2. We will be combining two kinds of approaches which will be the structural refinement for making an ontology skeleton and linguistic approach for adding detailed information onto the skeleton.

• 한국BIM학회 논문집
• /
• 제12권4호
• /
• pp.52-60
• /
• 2022

Recently, the demand for connection between various heterogeneous dataset and BIM as a construction data model hub is increasing. In the past, in order to connect model between BIM and heterogeneous dataset, related dataset was stored in the RDBMS, and the service was provided by programming a method to link with the BIM object. This approach causes problems such as the need to modify the database schema and business logic, and the migration of existing data when requirements change. This problem adversely affects the scalability, reusability, and maintainability of model information. This study proposes an ontology BIM-based knowledge service framework considering the connectivity and scalability between BIM and heterogeneous dataset. Through the proposed framework, ontology BIM mapping, semantic information query method for linking between knowledge-expressing dataset and BIM are presented. In addition, to identify the effectiveness of the proposed method, the prototype is developed. Also, the effectiveness and considerations of the ontology BIM-based knowledge service framework are derived.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권8호
• /
• pp.41-49
• /
• 2017

'NIST framework and road map for smart grid interoperability standards' 기술 보고서는 스마트 그리드의 발전 방향, 표준의 상호운용성을 확보하는 아키텍처 프레임워크를 제시하고, 식별된 표준 리스트, 사이버 보안 전략, 시험 인증 프레임 워크를 제공하는 문서이다. 특히, 스마트 그리드의 표준 프로토콜인 SEP 2.0과 OpenADR 2.0이 그 예이다. SEP 2.0과 OpenADR 2.0은 기능적으로 HEMS와 스마트 그리드를 이어주는 역할을 할 수 있지만, 두 프로토콜 간에 상호운용 표준은 상기 문서에서 계획된 바가 없다. 또한, OpenADR 연합에서는 OpenADR 2.0과 SEP 2.0간의 상호운용을 위한 매핑 테이블을 정의하는 작업이 진행 중이라 발표했지만, 아직 공개한 정보는 없다. 따라서 본 논문에서는 신재생 에너지 효율 개선 HEMS 개발에 있어 ICT 전력 융합을 위한 SEP 2.0과 OpenADR 2.0b간의 상호운용을 각 프로토콜의 표준 사양 문서 기반의 구문과 의미로 대응하는 매핑 모델을 제안 하고 수요 반응 서비스 시나리오 기반의 의미 매핑 기능 예제를 통해 이를 확인하였다.

• 대한핵의학회지
• /
• 제35권3호
• /
• pp.142-151
• /
• 2001

목적: 높은 숙련도의 국어와 낮은 숙련도의 영어의 단어들을 사용하는 시각 과제에서 어의처리에 매개되는 뇌 신경회로의 공통요소와 특이요소를 탐색하고자 하였다. 대상 및 방법: 정상인 13명을 대상으로 국어단어에 대한 어의처리 과제, 영어단어에 대한 어의처리 과제, 단순 도형을 이용한 대조과제 등 세 가지 인지과제를 주고, 과제 수행 동안 $[^{15}O]H_2O$를 추적자로 한 양전자방출단층촬영을 실시한 후 감산분석을 통해 두 언어에 대한 어의처리 과정에 공통적으로 관여하는 뇌영역과 각각에 특이하게 작용하는 뇌영역을 탐색하였다. 결과: 국어 및 영어단어에 공통적으로 어의처리 과정에 좌측 편측성의 방추상이랑(fusiform gyrus)의 활성화가 관찰되었고, 추가적으로 영어단어의 경우 좌측 하측두이랑(inferior temporal gyrus)의 활성화가 관찰되었다. 국어단어에 특이한 어의처리 영역은 우측 일차청각영역을 포함하는 뇌 전반에 걸친 다발성 활성화가 특징이었던데 반해, 영어단어에 특이한 어의처리 영역은 우측 시각영역에 한정된 양상이었다. 결론: 높은 숙련도의 국어단어를 이용한 시각적 과제수행에는 내적 음운처리가 중요한데 비해, 낮은 숙련도의 영어단어를 이용한 과제수행의 경우에는 주로 시각적 주사(visual scanning)가 중요한 요소를 구성한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 1998년도 추계학술발표 논문집
• /
• pp.189-194
• /
• 1998

Design factors are very important and deterministic in determining the first impression of products and environment. The final 30 number of channel button were chosen as a design factors at the Audio Unit. Then, we made the 8 types of prototype. with combining the design factors for experiment. Subjects rated the SD(Semantic Differential) evaluation sheets which have the 30 adjectives after watching each prototype. With the evaluated values, we simulated to identify the relation between the design factors and the adjectives using Neural Network. As a results, we could abstract the affective adjectives on each 8 types. Therefore, this research suggested the possibilities that we can infer the optimal design factors and types using Neural Network, if adjectives were given.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.174-178
• /
• 2007

온톨로지 기반 분산 정보시스템 환경에서는 시스템들 간의 정보 공유을 위해 전문가에 의한 명시적 온톨로지 매핑(Explicit Mapping)을 통해 의미적 이질성(Semantic Heterogeneity)을 해결하고 있다. 하지만, 온톨로지 매핑의 고비용성 때문에 모든 정보시스템들 간의 매핑이 이루어지기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 이미 존재하는 온톨로지 매핑 정보들의 재사용을 통해 존재하지 않은 온톨로지 매핑 정보를 묵시적으로 예측하고자 한다. 본 논문에서는 이와 같은 분산 환경에서의 쿼리 전송을 통한 지식 검색에 있어서의 온톨로지 매핑을 기반으로 한 적절한 쿼리 변환 방법론을 소개하고자 한다.