• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.123-136
• /
• 2011

Arts gains a new relation as the new academic area that deals with living organisms and through this technology, it affects everything, such as the body, entity, consciousness and unconsciousness to bring an overall change. Based on this premise, arts require a different interpretation from the previous product-focused interpretation or the analysis focusing on the aesthetics. As the result of arts using the scientific methods, I examined the changes of the arts semantics and how it evolved with what kind of contents and characteristics. The net art with the internet base also form a close relationship with the social and cultural codes. In categorizing the social issues and the topical discussions with semantic factors that evolve from the digital biological perspective, it can be divided into four types of complex interaction, positive feedback negative feedback, and amplification of unsettledness. Based on the characteristics of the multimedia and the interactive reaction, the technique and the imagery amplify the message through a spatial and timely meeting in a mutual repletion. In other words, the emotional communication is used to attempt the messages from the products and the expression in various methods.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제29권1호
• /
• pp.221-235
• /
• 2022

Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
• /
• pp.237-244
• /
• 2006

시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권3호
• /
• pp.289-300
• /
• 2010

최근 휴대폰, 스마트폰, PDA와 같은 모바일 기기로 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있게 되었다. 이에 모바일 기기로부터 수집된 정보를 토대로 개인의 일상을 검색 및 요약하는 서비스에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 이전 연구에서 개발된 라이프 브라우저를 소개하고, 이전 연구에서 확장된 내용으로 LPS 서버와 GPS 위치 보정을 추가로 설명하며, LPS 성능 평가 및 키워드 확장 검색에 대한 평가 실험 결과를 보인다. 라이프 브라우저는 모바일 기기에서 수집된 개인 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 해주고, 개념 네트워크를 이용하여 일반 상식으로부터 단편적인 키워드에 관련된 정보를 검색하는 기능을 지원한다. 사전 지식을 통해 설계된 베이지안 네트워크를 이용하여 확률적으로 연관성이 있는 장소를 검색할 수 있는 기능도 지원한다 실험에서는 실제 사용자를 대상으로 수집한 정보를 라이프 브라우저를 통해 시각화 하였으며, LPS 서버를 사용할 경우에 더 정확한 결과를 보일 수 있다는 점과 사용자 질의어의 개념을 개념 네트워크와 베이지안 네트워크로 확장하여 검색한 경우 더 유용한 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.375-384
• /
• 2021

본 연구는 조현병 관련 기사에 나타난 키워드와 주요 주제의 변화를 파악하는 의미연결망 분석, 계량적 내용분석 연구이다. 연구대상은 강남역 살인사건 전후 5년간 보도된 조현병 관련 신문기사이다. 수집된 자료는 NetMiner 프로그램 4.4.1을 이용하여 네트워크 통계분석을 시행하였다. 2013년부터 2018년까지 8개 중앙지에서 610개의 신문기사가 검색되었다. 출현빈도가 가장 높은 주요 키워드는 강남역 살인사건 이전에는 '치료', 사건 이후에는 '사건'으로 나타났다. 사건 이전에는 '편견으로 치료시기를 놓치면 만성화 됨', '조기 치료하면 치료가 가능함', '약물치료로 정상적인 생활이 가능함', '심신미약 상태에서 살인 혐의로 기소됨'이라는 네 가지 주제가 도출되었다. 반면, 사건 이후 '여성혐오주의자가 아니라 피해망상이 심해져 살인을 저지름', '약물치료 중단으로 충동적인 행동이 유발됨', '범행 후 심신미약으로 인한 감형을 주장함', '흉기 난동에 출동한 경찰을 살해함'이라는 네 가지 주제가 도출되었다. 이러한 결과는 신문기사가 조현병 및 기타 정신질환자에 대한 편견과 낙인을 줄이기 위해 조현병에 대한 정확한 정보를 제공해야 함을 시사한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.1-12
• /
• 2022

본 연구는 장애 유아에 대한 최근 10년간의 사회적 인식을 알아보기 위해 인터넷 기반의 빅데이터 분석 시스템인 Textom을 활용하였다. Textom으로 수집된 자료는 데이터 클리닝 과정을 거쳐 빈도가 높은 순으로 50개의 키워드가 선정되었으며, 의미연결망 분석을 위해 UCINET6으로 중심성 분석과 CONCOR분석을 실시하였다. 분석된 자료는 NetDraw를 활용하여 시각화하였다. 그 결과 '교육, 요구, 부모, 통합교육' 등의 키워드가 빈도수, 연결 및 위세 중심성에서 높은 순위를 차지하였다. 그리고 매개 중심성은 '부모, 교사, 문제, 프로그램, 상담'이 높은 순위를 차지하였다. CONCOR분석에서는 '장애, 유아, 진단, 프로그램'의 키워드를 중심으로 하는 4개 군집이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 장애 유아에 대한 사회적 인식의 주제가 무엇인지 살펴보고, 주제별 시사점을 논하였다.

• 대한지리학회지
• /
• 제49권6호
• /
• pp.949-969
• /
• 2014

본 연구의 목적은 현행 2009 개정 초등사회과 지리영역 교육과정에 반영된 세계시민교육 관련 요소의 구조적 특성을 분석하는데 있다. 분석대상으로는 세계에 관한 부분을 다룬 5~6학년군 지리영역 교육과정의 성취기준을 선정하였으며, 한글 텍스트의 내용분석을 위한 소프트웨어인 KrKwic 및 의미연결망 분석도구인 UciNet/NetDraw를 활용하여 관련 개념의 출현빈도 및 의미연결망, 연결중심성을 분석하였다. 분석 결과 2009 개정 초등사회과 지리영역 교육과정은 세계시민성 함양 등 세계시민교육의 이상과 요소를 반영하고는 있지만, 교육과정상의 세계에 대한 단원들은 세계나 세계공동체 등 세계시민교육 관련 요소보다는 주로 국가를 중심으로 구성되는 특성을 보이고 있었다. 세계시민교육 관련 요소는 교육과정 성취기준상에서의 출현빈도가 낮았을 뿐만 아니라, 세계와 관련된 주요 개념들과 밀접한 관계를 맺지 못한채 사실상 고립되다시피한 특성을 나타내었다. 이로 인해 환경 및 지속가능개발, 갈등, 협력 등 세계시민교육적으로 접근할 필요성이 높은 개념들 역시 세계시민교육적인 관점과 연결될 수 있는 가능성이 제한될 수 있다는 문제점도 지적된다. 세계화 시대에는 국가도 중요한 역할을 하지만, 기존의 국가 경계가 투과적인 형태로 변화하고 국경을 넘어선 세계공동체적 관점이 중요시되는만큼 지리교육 역시 이러한 현실을 감안하여 세계시민교육적 요소를 보다 적극적으로 반영할 필요성이 제기된다. 이러한 논의를 향후 교육과정 개정에 반영함으로써, 국가뿐만 아니라 세계공동체 또한 중요시되는 세계화 시대에 보다 높은 적합성을 갖는 교육과정을 구성할 수 있으리라고 기대된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권1호
• /
• pp.23-33
• /
• 2020

최근 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)를 이용하여 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있게 되면서 저비용으로 소규모 지역의 관측 및 공간정보 제작이 가능하게 되었다. 특히, 농업환경 모니터링을 위하여 작물생산 지역의 피복지도 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 랜덤 포레스트와 SVM (Support Vector Machine) 및 CNN(Convolutional Neural Network) 을 적용하여 분류 성능을 비교한 결과 영상분류에서 딥러닝 적용에 대하여 활용도가 높은 것으로 나타났다. 특히, 위성영상을 이용한 피복분류는 위성영상 데이터 셋과 선행 파라메터를 사용하여 피복분류의 정확도와 시간에 대한 장점을 가지고 있다. 하지만, 무인항공기 영상은 위성영상과 공간해상도와 같은 특성이 달라 이를 적용하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 위성영상 데이터 셋이 아닌 UAV를 이용한 데이터 셋과 국내의 소규모 복합 피복이 존재하는 농경지 분석에 활용이 가능한 딥러닝 알고리즘 적용 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 최신 딥러닝의 의미론적 영상분류인 DeepLab V3+, FC-DenseNet (Fully Convolutional DenseNets), FRRN-B (Full-Resolution Residual Networks) 를 UAV 데이터 셋에 적용하여 영상분류를 수행하였다. 분류 결과 DeepLab V3+와 FC-DenseNet의 적용 결과가 기존 감독분류보다 높은 전체 정확도 97%, Kappa 계수 0.92로 소규모 지역의 UAV 영상을 활용한 피복분류의 적용가능성을 보여주었다.

• 정보관리학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.261-278
• /
• 2009

기계학습 기반 문서범주화 기법에 있어서 최적의 자질을 구성하는 것이 성능향상에 있어서 중요하다. 본 연구는 학술지 수록 논문의 필수적 구성요소인 저자 제공 키워드와 논문제목을 대상으로 자질확장에 관한 실험을 수행하였다. 자질확장은 기본적으로 선정된 자질에 기반하여 WordNet과 같은 의미기반 사전 도구를 활용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 키워드와 논문제목을 대상으로 WordNet 동의어 관계 용어를 활용하여 자질확장을 수행하였으며, 실험 결과 문서범주화 성능이 자질확장을 적용하지 않은 결과와 비교하여 월등히 향상됨을 보여주었다. 이러한 성능향상에 긍정적인 영향을 미치는 요소로 파악된 것은 정제된 자질 기반 및 분류어 기준의 동의어 자질확장이다. 이때 용어의 중의성 해소 적용과 비적용 모두 성능향상에 영향을 미친 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과로 키워드와 논문제목을 활용한 분류어 기준 동의어 자질 확장은 문서 범주화 성능향상에 긍정적인 요소라는 것을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권10호
• /
• pp.149-161
• /
• 2013

본 논문에서는, 어휘정보를 체계화한 워드넷(WordNet)을 토대로 형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)을 사용하여 폭소노미 사용자들의 태그데이터를 분석하여 사용자태그의 분류체계를 구축하기 위한 기법을 제안하였다. 또한, 제안된 기법을 지원하기 위한 도구(TagLighter)의 개발에 대하여 설명하고, 그 유용성을 확인하기 위하여 Bibsonomy.org의 사용자 태그데이터를 대상으로 실시한 실험결과를 기술하였다. TagLighter에 의해 구축된 사용자태그 분류계층구조는 사용자태그에 대한 보다 상세한 이해를 제공하기 때문에, 폭소노미기반 시스템에서의 정보검색과 데이터 분석에 유용하다. 본 논문의 연구결과는, 폭소노미기반의 웹서비스와 소셀네트워크시스템, 시맨틱웹 어플리케이션 등을 대상으로 하는 웹데이터 마이닝분야에 응용할 수 있다.