• 한국CDE학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.159-170
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• 2015

Radio-Frequency Identification (RFID) or Near Field Communication (NFC) technology has many advantages over other visual interfaces since it does not require line-of-sight alignment, can identify multiple tags simultaneously, and does not destroy the integrity of original objects. In addition, smart devices such as smartphone and smartpad have NFC/RFID readers which can provide mobile and natural interactions with digital and physical contents. Augmented reality has an excellent visual interaction capability with digital contents in a real environment by embedding digital contents into the physical world. In this paper, we propose a new approach to digital content interactions using RFID/NFC-based tangible interfaces in augmented reality environments that utilize invisible interfaces in addition to marker-based visual interfaces. By combining the advantages of invisible and visual interfaces, more intuitive interactions with digital contents can be provided, which can remove the difficulty of using typical AR paddles that are widely used in AR interactions. In particular, a semantic AR ontology is defined to provide more convenient interactions. Through the semantic ontology-based inferencing, physical querying and filtering are effectively supported. We will show the effectiveness and advantage of the proposed approach by demonstrating implementation results.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-9
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• 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.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.32-36
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• 2003

An equivalent schema matching among several different source schemas is very important for information integration or mining on the XML based World Wide Web. Finding most similar source schema corresponding mediated schema is a major bottleneck because of the arbitrary nesting property and hierarchical structures of XML DTD schemas. It is complex and both very labor intensive and error prune job. In this paper, we present the first complex matching of XML schema, i.e. XML DTD. The proposed method captures not only schematic information but also integrity constraints information of DTD to match different structured DTD. We show the integrity constraints based hierarchical schema matching is more semantic than the schema matching only to use schematic information and stored data.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.48-50
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• 1999

본 논문은 공간데이터와 비공간데이터를 통합처리하는 공간 데이터베이스 시스템에서 데이터의 의미적 무결성을 보장하는 확장된 공간 데이터 모델을 설계한다. 공간 데이터베이스 시스템에서 다루는 단순 객체가 아닌 추상화된 복합 객체로 다양한 유도 데이터에 대한 의미적 무결성을 데이터베이스 시스템 내부에서 효율적으로 유지해야 하며, 공간 데이터의 의미적 무결성 제약 조건을 사용자에 의해 정의할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 사용하는 공간 데이터에 대한 무결성 정보를 술어 논리 형태로 표현하고 유지할 수 있는 무결성 공간 데이터 모델 (ISRDM: Integrity supported Spatial-Relational Data Model)을 제안한다. 제안된 공간 데이터 모델은 하부 단계 저장 구조, 개념적 데이터 표현 단계, 무결성 표현 단계가 독립적으로 구성되는 다단계 구조로 기존의 공간 데이터베이스 시스템을 용이하게 확장하고 다양한 응용 요구에 대해 유연하게 대처할 수 있도록 설계한다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제9권4호
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• pp.31-40
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• 2019

With Building Information Modeling(BIM) becoming the de facto standard for data sharing in the AEC industry, additional needs have increased to ensure the data integrity of BIM models themselves. Although the Industry Foundation Classes provide an open and neutral data format, its generalized schema leaves it open to data loss and misclassifications This research applied deep learning to automatically classify BIM elements and thus check the integrity of BIM-to-IFC mappings. Multi-view CNN(MVCC) and PointNet, which are two deep learning models customized to learn and classify in 3 dimensional non-euclidean spaces, were used. The analysis was restricted to classifying subtypes of architectural walls. MVCNN resulted in the highest performance, with ACC and F1 score of 0.95 and 0.94. MVCNN unitizes images from multiple perspectives of an element, and was thus able to learn the nuanced differences of wall subtypes. PointNet, on the other hand, lost many of the detailed features as it uses a sample of the point clouds and perceived only the 'skeleton' of the given walls.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.53-63
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• 2011

XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의하기 위하여 많은 기법들이 제안되었다. 이러한 목표를 위한 한 가지 방법은 XML 데이터를 관계형 형식으로 변환하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이다. XML 문서의 내용, 구조, 의미 정보인 제약조건 보존은 스키마를 변환하는 과정에서 매우 중요하다. 특히 키 제약조건은 데이터베이스 이론의 중요한 부분을 차지한다. 따라서 제안된 기법은 주키와 외래키를 표현함으로써 XML의 의미를 반영하며, 변환하는 데에 XML 데이터의 키 제약조건뿐만 아니라 데이터의 내용과 구조와 의미도 보존한다. 변환 정보는 문서의 내용, 문서의 구조(부모-자식 관계), 함수적 종속성, XML key와 keyref 제약조건에 의해 포착한 문서의 의미이다. 제안된 기법은 XML 스키마를 변환할 때에 의미적 제약조건들의 보존을 보장함으로써 관계형 데이터베이스에서 데이터 무결성을 보장하기 위한 저장 프로시저나 트리거를 사용할 필요가 없는 이점이 있다. 이러한 변환은 산업체에서 필요한 데이터 관리의 한 부분으로, 이미 웹에 저장되어있는 데이터를 데이터베이스에 저장하여 다른 업무에 활용할 수가 있을 것이다. 본 논문에서는 DTD에서 지원하는 ID/IDREF 키, 상속 관계, 묵시적 참조 무결성은 반영하지 못하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.277-288
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• 2021

IFC 정보의 시멘틱 무결성 확보를 위해 BIM 부재와 IFC 엔티티 간 매핑 검증이 필요하다. 이와 관련된 기존 연구들은 기하정보 기반으로 학습시킨 기계학습 알고리즘을 활용하여 BIM 부재 인식 및 분류를 통해 매핑 검증을 실시하였으나, 유사한 기하특성을 가진 부재를 구분하지 못한다는 한계점이 존재하였다. 이에 본 연구는 BIM 모델의 주요 부재를 인공신경망 기반으로 자동 분류하되, 부재 간 관계정보를 삽입하여 분류성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 기존 특성 외에 구조화된 신호를 함께 학습하는 NSL 프레임워크를 활용하여 8개의 BIM 부재를 분류하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 기하정보 기반 인공신경망 모델과 대비하여 부재 간 관계정보를 삽입한 NSL 모델의 분류정확도가 현저히 상승한 것을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권1호
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• pp.17-34
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• 2022

For steel structures, fatigue cracks are critical damage induced by long-term cycle loading and distortion effects. Vision-based crack detection can be a solution to ensure structural integrity and performance by continuous monitoring and non-destructive assessment. A critical issue is to distinguish cracks from other features in captured images which possibly consist of complex backgrounds such as handwritings and marks, which were made to record crack patterns and lengths during periodic visual inspections. This study presents a parametric study on image-based crack identification for orthotropic steel bridge decks using captured images with complicated backgrounds. Firstly, a framework for vision-based crack segmentation using the atrous convolution-based Deeplapv3+ network (ACDN) is designed. Secondly, features on crack images are labeled to build three databanks by consideration of objects in the backgrounds. Thirdly, evaluation metrics computed from the trained ACDN models are utilized to evaluate the effects of obstacles on crack detection results. Finally, various training parameters, including image sizes, hyper-parameters, and the number of training images, are optimized for the ACDN model of crack detection. The result demonstrated that fatigue cracks could be identified by the trained ACDN models, and the accuracy of the crack-detection result was improved by optimizing the training parameters. It enables the applicability of the vision-based technique for early detecting tiny fatigue cracks in steel structures.

• 복식문화연구
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• 제32권1호
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• pp.38-57
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• 2024

This study utilizes social big data to investigate the factors influencing the awareness, attitude, and behavior toward vegan fashion consumption among global and Korean consumers. Social media posts containing the keyword "vegan fashion" were gathered, and meaningful discourse patterns were identified using semantic network analysis and sentiment analysis. The study revealed that diverse factors guide the purchase of vegan fashion products within global consumer groups, while among Korean consumers, the predominant discourse involved the concepts of veganism and ethics, indicating a heightened awareness of vegan fashion. The research then delved into the factors underpinning awareness (comprehension of animal exploitation, environmental concerns, and alternative materials), attitudes (both positive and negative), and behaviors (exploration, rejection, advocacy, purchase decisions, recommendations, utilization, and disposal). Global consumers placed great significance on product-related information, whereas Korean consumers prioritized ethical integrity and reasonable pricing. In addition, environmental issues stemming from synthetic fibers emerged as a significant factor influencing the awareness, attitude, and behavior regarding vegan fashion consumption. Further, this study confirmed the potential presence of cultural disparities influencing overall awareness, attitude, and behavior concerning the acceptance of vegan fashion, and offers insights into vegan fashion marketing strategies tailored to specific cultures, aiming to provide vegan fashion companies and brands with a deeper understanding of their consumer base.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1187-1190
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• 1993

The problem of the optimization of fuzzy relational models for dealing with (non-fuzzy) numerical data is investigated. In this context, interfaces optimization assumes particular importance, becoming a determinant factor in what concerns the overall model performance. Considering this, several scenarios for building fuzzy relational models are presented. These are: (i) optimizing I/O interfaces in advance (independently from the linguistic part of the model); (ii) optimizing I/O interfaces in advance and allowing that their optimized parameters may change during the learning of the linguistic part of the model; (iii) build simultaneously both interfaces and the linguistic subsystem; and (iv) build simultaneously both linguistic subsystem and interfaces, now subject to semantic integrity constraints. As linguistic subsystems, both a basic type and an extended versions of fuzzy relation equations are exploited in each one of these scenarios. A comparative analysis of the differ nt approaches is summarized.