• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.406-412
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• 2022

Scene classification of very high-resolution (VHR) imagery can attribute semantics to land cover in a variety of domains. Real-world application requirements have not been addressed by conventional techniques for remote sensing image classification. Recent research has demonstrated that deep convolutional neural networks (CNNs) are effective at extracting features due to their strong feature extraction capabilities. In order to improve classification performance, these approaches rely primarily on semantic information. Since the abstract and global semantic information makes it difficult for the network to correctly classify scene images with similar structures and high interclass similarity, it achieves a low classification accuracy. We propose a VHR remote sensing image classification model that uses extracts the global feature from the original VHR image using an EfficientNet-V2L CNN pre-trained to detect similar classes. The image is then classified using a multilayer perceptron (MLP). This method was evaluated using two benchmark remote sensing datasets: the 21-class UC Merced, and the 38-class PatternNet. As compared to other state-of-the-art models, the proposed model significantly improves performance.

• 인지과학
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• 제10권4호
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• pp.71-83
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• 1999

기존의 기호주의 적 추론 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의 적 지식표현 체계가 지식의 유연한 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못할 뿐 아니라 추론 방법도 논리를 바탕으로 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 우리는 최근 인공 신경 망에 기반 한 유연한 지식표현과 추론을 위한 연결주의 적 의미 망(CSN)을 제안한 바 있다. CSN은 인간의 유사성과 연관성에 기반 하여 근사 추론과 상식추론을 수행할 수 있다. 그러나 CSN 모델에서는 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경 망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하거나 변수의 표현 및 바인딩의 어려움과 같은 문제점이 있었다. CSN모델의 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현을 가능하게 하고 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에서 의미구조를 표현하고 학습할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 기호-연결주의 통합 시스템 SymCSN(Symbolic CSN)을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 시스템이 인간과 유사한 유연한 지식표현과 추론을 위한 모델임을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1236-1243
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• 2017

본 논문은 기존의 TextRank 알고리즘에 상호정보량 척도를 결합하여 군집 기반에서 키워드 추출하는 LSI-based ClusterTextRank 기법과 추출된 키워드를 Latent Semantic Indexing(LSI)을 이용한 연관망 구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 문서집합을 단어-문서 행렬로 표현하고, 이를 LSI를 이용하여 저차원의 개념 공간으로 차원을 축소한다. 그 다음 k-means 군집화 알고리즘을 이용하여 여러 군집으로 나누고, 각 군집에 포함된 단어들을 최대신장트리 그래프로 표현한 후 이에 근거한 군집 정보량을 고려하여 키워드를 추출한다. 그리고나서 추출된 키워드들 간에 유사도를 LSI 기법을 통해 구한 단어-개념 행렬을 이용하여 계산한 후, 이를 키워드 연관망으로 활용한다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위해 여행 관련 블로그 데이터를 이용하였으며, 제안 기법이 기존 TextRank 알고리즘보다 키워드 추출의 정확도가 약 14% 가량 개선됨을 보인다.

• 영재교육연구
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• 제25권5호
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• pp.673-696
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• 2015

학생들의 과학과 관련된 직업에 대한 인식은 이공계 직업동기와 과학학습동기에 큰 영향을 미친다. 특히 미래의 국가 과학기술발전의 핵심 동력인 과학영재학생들이 지속적으로 과학을 하는데 있어 과학관련 직업에 대한 긍정적 인식은 중요한 역할을 한다. 이 연구는 언어네트워크 분석법을 통하여 중학교 과학영재와 일반학생들의 과학과 관련된 직업에 대한 인식을 비교 분석하였다. 이를 위하여 학생들이 인식하고 있는 과학과 관련된 직종으로 구성된 네트워크를 구조화 한후, 네트워크 분석을 수행하여 두 집단의 인식 네트워크의 구조적 특성을 확인하였다. 과학영재학생들과 일반학생들의 네트워크를 비교분석한 결과, 첫째, 과학영재들은 일반학생들에 비하여 과학과 관련된 직업의 종류에 있어 다양했으며, 직업명의 구체성이 있었다. 둘째, 물질과학자와 의사는 과학영재와 일반학생 모두의 과학관련 직업 인식망에서 가장 중심적인 위치를 차지하였다. 또한 교수, 컴퓨터 및 수학 관련 직업은 과학영재의 인식망에서는 상대적으로 높은 중심성을 나타낸 반면, 일반학생의 인식망에서는 낮은 중심성을 보이며 과학영재와 일반학생들의 인식의 차이를 확인하였다. 셋째, 기술적 직업은 과학영재와 일반학생들의 인식망의 외곽에 위치하여, 학생들은 기술적 직업을 과학과 관련된 직업으로 쉽게 떠올리지 못함을 확인할 수 있었다. 이 연구는 과학영재 학생들의 진로 지도를 위한 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권2호
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• pp.123-133
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• 2005

서비스 탐색기법은 퍼베이시브 환경을 지향하는 홈 네트웍 환경에서 중요한 기술 중 하나로 연구되고 있다 그러나 기존의 연구들은 디바이스나 서비스가 갖는 시멘틱을 이해하지 못하고 단순히 구문검색에 의한 매칭기법만 제공하고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 시멘틱 서비스 탐색을 위한 온톨로지를 개발하였다. 개발된 온톨로지는 시멘틱을 포함하여 퍼베이시브 홈 네트워크 환경 내의 디바이스나 서비스를 기술하고, 이들의 관계를 프리미티브 서비스 개념을 통해 효과적으로 기술하였다. 또한, 디바이스에 대한 프로퍼티를 표현하여, 퍼베이시브 환경에서 디바이스가 갖는 여러 가지 위치정보나 디바이스 상태 등의 정보가 기술되도록 하였다. 본 논문에서는 이와 같이 정의된 온톨로지를 사용하여 서비스를 검색하고, 그 유용성을 평가하기 위해 기존의 Jini 룩업서비스를 확장하여 시멘틱 서비스탐색 시스템을 개발하였다. 그리고 개발된 시스템에서 다양한 시나리오상의 서비스 탐색 실험을 통해, 온톨로지에 의한 시멘틱 탐색기법의 유용성을 입증하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.183-189
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• 2008

차세대 워게임 시뮬레이터는 웹상에 분산되어 있는 다양한 자원들을 재사용하고 실시간에 발생되는 각종 이벤트에 따라 동적으로 모델을 재조합하는 기술을 필요로 한다. 기존의 HLA기반 페더레이트는 군 전용망 내에 있는 다른 페더레이트와의 상호운영성을 보장하기 위해 정해진 문법 수준의(syntax-level) 규칙들을 준수하도록 제한한다. 웹서비스는 비즈니스 영역에서 상호운영성을 보장하기 위해 제시된 기술로 이미 많은 사례를 통해 의미수준(semantic-level)에서 WAN 상의 자원들을 연동시키는 데 사용되어 왔다. 이러한 웹서비스 기술을 워게임 시뮬레이션에 응용하기 위해서는, 1) WAN상에 분산된 페더레이트들을 의미수준에서 상호 운영 할 수 있는 기술 및 2) RTI 기반 페더레이트와 Web 서비스 기반 페더레이트를 상호 운영하기 위한 기술이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 상기한 문제들의 해결책을 제공하고, 수상전 예제를 통해 웹기반 페더레이트 사용으로 인한 장점을 보이도록 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.33-41
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• 2019

본 논문에서는 실내 공간 이미지의 의미론적 영상 분할을 위해 배경과 물체로 재설계된 클래스를 학습하는 방법을 제안한다. 의미론적 영상 분할은 이미지의 벽이나 침대 등 의미를 갖는 부분들을 픽셀 단위로 나누는 기술이다. 기존 의미론적 영상 분할에 대한 연구들은 신경망을 통해 이미지의 다양한 객체 클래스들을 학습하는 방법들을 제시해왔고, 긴 학습 시간에 비해 정확도가 부족하다는 문제가 지적되었다. 그러나 물체와 배경을 분리하는 문제에서는, 다양한 객체 클래스를 학습할 필요가 없다. 따라서 우리는 이 문제에 집중해, 클래스를 단순화 후에 학습하는 방법을 제안한다. 학습 방법의 실험 결과로 기존 방법들보다 정확도가 약 5~12% 정도 높았다. 그리고 같은 환경에서 클래스를 달리 구성했을 때 학습 시간이 약 14 ~ 60분 정도 단축됐으며, 이에 따라 물체와 배경을 분리하는 문제에 대해 제안하는 방법이 효율적임을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.19-29
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• 2016

This paper suggests a method to refine a massive collective intelligence data, and visualize with multilevel sentiment network, in order to understand information in an intuitive and semantic way. For this study, we first calculated a frequency of sentiment words from each movie review. Second, we designed a Heatmap visualization to effectively discover the main emotions on each online movie review. Third, we formed a Sentiment-Movie Network combining the MDS Map and Social Network in order to fix the movie network topology, while creating a network graph to enable the clustering of similar nodes. Finally, we evaluated our progress to verify if it is actually helpful to improve user cognition for multilevel analysis experience compared to the existing network system, thus concluded that our method provides improved user experience in terms of cognition, being appropriate as an alternative method for semantic understanding.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제11권1호
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• pp.1-20
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• 2012

This study analyzes messages from Korean TV debates on the conflict over U.S. beef imports and the process of negotiations over the imports in 2008. The authors have conducted a content analysis and a semantic network analysis by using KrKwic and CONCOR. The data was drawn from nine TV debates aired by three major TV networks in Korea (MBC, KBS, and SBS) from 27 April 27 2008 to 6 July 2008. The results indicate substantial differences in the semantic structure between arguments by the government and those by civic groups. We also investigated the relationship between the terms frequently used by both sides (i.e., the government and civic groups), and the terms used exclusively by one side. There was a gradual increase in the number of terms frequently used by both sides over time, from the formation of the conflict to its escalation to its resolution. The results indicate the possibility of general agreement in conflict situations.

• 정보관리연구
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• 제37권4호
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• pp.25-47
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• 2006

다국어로 구축된 학술정보 시스템의 통합검색 환경을 구현하기 위해서는 다국어 전문용어에 대한 해석을 제공하고 전문용어의 분야별 분류정보를 제공할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구는 이러한 다국어 환경의 통합 정보검색 시스템을 운용할 수 있도록 기반시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 다국어 의미망으로 상호 연결된 과학기술 전문용어 체계를 구축하는 방법과 다단계 연결노드에 대한 최단거리 탐색 기법을 소개하였다. 또한, 생성된 용어군집 결과를 해석하기 위한 기초분석을 수행하여 향후 심도있는 분석연구를 수행하기 위한 기반을 마련하고자 하였다.