2004년에 실제적인 서비스가 시작된 국토통계지도는 각종 국가 통계를 바탕으로 다양한 정보를 제공하였지만 기존 국토통계지도 시스템은 안정성과 다양한 기능성이 부족하였다. 이를 개선해 2005년에 개선된 국토통계지도 시스템은 기존의 약 8배의 공간데이터를 처리하면서도 단 하나의 통합지도만을 사용하며 다양한 기능을 추가할 수 있는 확장성을 가지고 있으면서 안정성 면에서도 개선 되게 되었다. 여러 사정들로 인해 기존 파일구조 시스템을 근본적으로 개선할 수 있는 데이터베이스관리시스템(DBMS)을 도입할 수는 없었지만 기존 시스템에서 개선된 형태의 파일시스템을 개발하였다. 공간자료와 동적으로 연결되어 각 공간자료들을 각각의 인덱스(연도, 지표, 지역 등)만을 가지는 자료로 독립시켰으며 이를 통해 인덱스 관리, 검색 시스템 등 DBMS에서 기본적으로 사용하는 구조를 파일시스템에 적용할 수 있었다. 공간자료가 각 단위 시스템에 자료를 요청하면 각 시스템 엔진들이 자료를 제공함으로써 새로운 시스템은 향후 DBMS도입을 위한 중간자적인 역할을 수행하게 되었다. 마지막으로 독도를 포함한 우리 지도를 보다 상세히 수정하여 보다 현실적인 국토의 모습을 보여주었다.
21세기 지식정보사회에서 정보활용능력은 필수적으로 갖추어야 하는 능력이다. 정보활용능력의 중요성에 대한 인식이 전세계적으로 확산되면서 미국, 영국, 호주를 중심으로 정보활용능력 표준 및 교육 프로그램의 개발 시행을 위한 노력이 확산되고 있다. 이러한 시류에 따라 본 연구에서는 국내외 정보활용능력 표준들을 바탕으로 대학생이 갖추어야 할 핵심 정보활용능력 요소를 추출하고, 추출된 핵심요소와 Kuhlthau의 Information Search Process Model(이후 ISP 모델)을 접목시켜 대학 정보활용능력 교육과정 모델을 개발하였다. 교육과정 모델은 현장적용성을 고려하여 대학교육의 구조와 유사한 강의교안으로 표현되었으며, 6가지 정보활용능력 핵심요소를 주요 교육내용으로 설정하고, ISP 모델의 단계를 따라 교육내용을 구성하였다. 개발된 교육과정 모델을 토대로 정보활용능력 교육의 확산과 발전을 위한 많은 후속연구가 이루어져야 할 것이다.
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.
최근 멀티미디어 기술과 네트워크의 발전으로 멀티미디어 콘텐츠의 생성은 빠르게 늘어가고 있다. 그러나 이를 찾고 활용하는 기술은 부족하다. 이러한 문제를 보완하고 해결하기 위해 멀티미디어 콘텐츠를 위한 표준안들이 많이 있으나 멀티미디어 데이터 형식과 상호운용성을 표현하기에는 부족하다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠를 상호 운용할 수 있도록 하는 온톨로지 기반의 콘텐츠 검색 시스템을 제시한다. 온톨로지는 MPEG-7의 MDS(Multimedia Description Scheme)와 같은 스키마 구조에 온톨로지 구축을 위한 규칙을 제시하여 구성한다. 이러한 온톨로지를 바탕으로 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 연관성을 확장하여 의미론적 검색이 가능한 접근 시스템을 설계한다.
최근 정보의 복잡성과 다양성 및 방대한 양의 가용 정보가 증가함에 따라 대규모 데이터로부터 의미 있는 검색 결과를 추출하는 방법으로서 온톨로지에 대한 관심과 필요성이 증가하고 있다. 주어진 자연어 텍스트로부터 온톨로지를 추출하는 많은 방법이 제안되었지만, 현재 대부분의 방법은 온톨로지의 구조에 일치되도록 추출하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 온톨로지를 구축하기 위해 필요한 용어를 특정 도메인에서 주어진 텍스트와 구별하고 패턴 기반 방법을 기반으로 용어 사이의 다양한 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 용어들 간의 관계를 추출하기 위해 일치 패턴 집합을 고려하고 조인 집합 개념과 패턴의 정렬을 연결하여 검색 공간의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 그 결과 이 방법이 검색 공간으로부터 유용한 어떤 패턴도 제거하지 않고 50-95% 정도로 검색 공간의 크기를 줄이는 결과를 보였다.
Researches on the Artificial Intelligence has been explosively activated in various fields since the advent of AlphaGo. Particularly, researchers on the application of multi-layer neural network such as deep learning, and various machine learning algorithms are being focused actively. In this paper, we described a development of an artificial intelligence Janggi game based on reinforcement learning algorithm and MCTS (Monte Carlo Tree Search) algorithm with accumulated game data. The previous artificial intelligence games are mostly developed based on mini-max algorithm, which depends only on the results of the tree search algorithms. They cannot use of the real data from the games experts, nor cannot enhance the performance by learning. In this paper, we suggest our approach to overcome those limitations as follows. First, we collects Janggi expert's game data, which can reflect abundant real game results. Second, we create a graph structure by using the game data, which can remove redundant movement. And third, we apply the reinforcement learning algorithm and MCTS algorithm to select the best next move. In addition, the learned graph is stored by object serialization method to provide continuity of the game. The experiment of this study is done with two different types as follows. First, our system is confronted with other AI based system that is currently being served on the internet. Second, our system confronted with some Janggi experts who have winning records of more than 50%. Experimental results show that the rate of our system is significantly higher.
To study oceanic and meteorological problems related to climate change, Korea has been operating several ocean research stations (ORSs). In 2011, the Gageocho ORS was attacked by Typhoon Muifa, and its structural members and several observation devices were severely damaged. After this event, the Gageocho ORS was rehabilitated with 5 m height to account for 100-yr extreme wave height, and the vibration measurement system was equipped to monitor the structural vibrational characteristics including natural frequencies and modal damping ratios. In this study, a mass reallocation method is presented for structural model updating of the Gageocho ORS based on the experimentally identified natural frequencies. A preliminary finite element (FE) model was constructed based on design drawings, and several of the candidate baseline FE models were manually built, taking into account the different structural conditions such as corroded thickness. Among these candidate baseline FE models, the most reasonable baseline FE model was selected by comparing the differences between the identified and calculated natural frequencies; the most suitable baseline FE model was updated based on the identified modal properties, and by using the pattern search method, which is one of direct search optimization methods. The mass reallocation method is newly proposed as a means to determine the equivalent mass quantities along the height and in a floor. It was found that the natural frequencies calculated based on the updated FE model was very close to the identified natural frequencies. In conclusion, it is expected that these results, which were obtained by updating a baseline FE model, can be useful for establishing the reference database for jacket-type offshore structures, and assessing the structural integrity of the Gageocho ORS.
This study tried to search for solutions of present problems in architecture through interdisciplinary study which includes biology, literature, aesthetics, and psychology, and set up two models composed of the nature and the human perception which contemporary architecture has problems on. By nature-oriented approach through biology and romanticist literature, the five types of organic principles which could be obtained from structure and order in natural system and by human perception-oriented approach through aesthetic theory of Harold Osborne and perceptual and cognitive psychology the structure and order of perceptual arousal, perceptual balance, and perceptual order in human cognition based on perceptual appropriateness could be found. The unified and organic framework of architectural composition must be considered through a deductive and inductive study as this study was approached. The results of the present study can be applied to construct human-oriented design principles and factors in architectural space and form, and better environmental quality.
The importance of construction management has been increasing due to the fact that complex construction projects blend several different industries depending on the traits of the construction. This research was conducted to search for a method to enhance efficiency in cost management of construction project and meet the need for reusability of accumulated construction information. The process of detailed estimation and methodology for using standard unit price information has been developed to strengthen the interoperability in cost information by utilizing a standard classification system. The concept of ontology is proposed as a method of connecting construction information based on a standard breakdown structure to increasing the connectivity of the cost information in the construction project. Therefore, construction information knowledge framework is developed in order to improve the efficiency of the detailed estimation work process.
GENIE is a learning-based engine for building intelligent systems. Learning in GENIE proceeds by incrementally modeling its human or technical environment using a neural network and a genetic algorithm. The neural network is used to represent the knowledge for solving a given task and has the ability to grow its structure. The genetic algorithm provides the neural network with training examples by actively exploring the example space of the problem. Integrated into the training examples by actively exploring the example space of the problem. Integrated into the GENIE system architecture, the genetic algorithm and the neural network build a virtually self-teaching autonomous learning system. This paper describes the structure of GENIE and its learning components. The performance is demonstrated on a robot learning problem. We also discuss the lessons learned from experiments with GENIE and point out further possibilities of effectively hybridizing genetic algorithms with neural networks and other softcomputing techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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