Infrared (IR) target detection is one of the key technologies in Automatic Target Detection/Recognition (ATD/R) for military applications. However, IR sensors have limitations due to the weather sensitivity and atmospheric effects. In recent years, sensor information fusion study is an active research topic to overcome these limitations. SAR sensor is adopted to sensor fusion, because SAR is robust to various weather conditions. In this paper, a Boolean Map Visual Theory-Morphology (BMVT-M) method is proposed to detect targets in SAR and IR images. Moreover, we suggest the IR and SAR image registration and decision level fusion algorithm. The experimental results using OKTAL-SE synthetic images validate the feasibility of sensor fusion-based target detection.
본 연구는 도시계획의 중요한 의사결정 중의 하나로서 토지이용계획을 위한 적지분석에 지리정보시스템의 접목을 시도한 것이다. 도 농 통합 이전의 구미시 지역을 대상지역으로 하여 관련 환경인자들과 가중치 등의 분석기준을 결정하고, GIS 데이터베이스를 구축하였다. 또한 위성영상처리를 통하여 추출한 토지이용/피복도와 NDVI 식생도를 데이터베이스에 포함시켰다. 중첩법을 이용하여 주거, 상업, 공업, 녹지지역의 토지용도별 적지를 등급별로 도출하였다. 연구지역의 4가지 기능공간에 대한 적지분석 결과는 기존 토지이용 및 도시기본계획상 토지이용구상도와 비교되었다. 더 나은 분석을 위해서는 실제적인 개발계획, 지가자료, 토양자료 등이 포함되어야 하며, 토지 이용별 수요추정 자료를 추가한다면 토지이용별 입지 배분 및 분포면적의 신뢰도를 더 높일 수 있을 것이다.
지금까지 특허분석에 관한 연구는 특허지도(Patent Map; PM)분석을 수행하여 기술동향을 분석하고 있으나, 주제에 대한 검색결과를 엑셀 등을 이용하여 그래프화하여 출원빈도에 대한 추이를 나타내는 것이 대부분이다. 이러한 분석은 특정주제에 대한 것으로 국가의 산업이나 국제적인 산업의 동향을 직접 비교 분석하기에는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 PM분석의 신뢰성을 높이기 위해 통계분석의 필요성을 제시하고, 1990년부터 2004년에 출원된(출원번호 기준) 한국특허 전체를 대상으로 연도별, 분류별(IPC Section 분류)로 각 국가(한국, 미국, 일본, 독일)의 출원빈도를 통계적으로 유의한 수준을 분석하였다. 또한 국가 및 기술 분류에 대한 출원빈도에 대해 포아송 회귀분석을 수행하고, 통계 적으로 유의한 수준에 따른 평가를 R&D에 활용할 수 있도록 하였다.
최근 임계속도 (critical velocity)는 터널안전 분야의 연구자들로부터 많은 관심을 끌고 있는 주제가 되고 있다. 이러한 임계속도는 화재시 화재연의 역류 (backlayering)를 방지하기 위한 최소유속으로써 지금까지 많은 식들이 제안되고 있으며, 다음의 3가지 식들이 제연팬의 용량을 산정하기 위한 국내 기준으로 고려되고 있다. Froude 수에 기초한 Kennedy 식, Kennedy 식을 수정하여 ${\beta}$ 변수값을 고려한 Tetzner 식, 그리고 초임계속도 (super critical velocity) 개념을 도입한 Wu 식 등이 본 연구의 비교 분석대상이며, 또한 임계속도와 제연팬 용량간의 관계를 보여주는 등고선도 (제연팬 특성도)는 국내 도로터널의 화재시 제연팬의 대수를 산정하기 위한 툴로써 제시되고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1989-2011
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2019
Vehicle detection based on aerial images is an interesting and challenging research topic. Most of the traditional vehicle detection methods are based on the sliding window search algorithm, but these methods are not sufficient for the extraction of object features, and accompanied with heavy computational costs. Recent studies have shown that convolutional neural network algorithm has made a significant progress in computer vision, especially Faster R-CNN. However, this algorithm mainly detects objects in natural scenes, it is not suitable for detecting small object in aerial view. In this paper, an accurate and effective vehicle detection algorithm based on Faster R-CNN is proposed. Our method fuse a hyperactive feature map network with Eltwise model and Concat model, which is more conducive to the extraction of small object features. Moreover, setting suitable anchor boxes based on the size of the object is used in our model, which also effectively improves the performance of the detection. We evaluate the detection performance of our method on the Munich dataset and our collected dataset, with improvements in accuracy and effectivity compared with other methods. Our model achieves 82.2% in recall rate and 90.2% accuracy rate on Munich dataset, which has increased by 2.5 and 1.3 percentage points respectively over the state-of-the-art methods.
TextRank 알고리즘을 활용한 연관 단어 추천 시스템과 사용자가 선택한 단어 기반 아이디어 생성 서비스를 반응형 웹으로 제공한다. 연관 단어 추천 시스템에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 단어별 가중치 부여 방법 및 SoftMax를 적용한 확률 출력 방법을 논한다. 아이디어 생성 서비스에서는 mini-GPT를 이용한 아이디어 생성 방법과 인공지능 강화학습 방법에 대해 논한다. 반응형 웹에 대해서는 React와 Spring Boot, Flask 간의 연동 과정에 대해 논하며 전체적인 구동 방식에 대해 서술한다. 사용자가 원하는 주제를 입력하면 연관된 단어를 제공한다. 사용자는 연관된 단어를 선택하거나 원하는 단어를 추가하여 마인드맵을 구성한다. 사용자가 구성된 마인드맵에서 조합할 단어를 선택하면 새로 생성된 아이디어와 그와 연관된 특허를 제공한다. 본 웹서비스는 생성된 아이디어에 대해 다른 사용자와 공유할 수 있으며, 별점으로 사용자 피드백을 받아 인공지능을 개선한다.
최근 여러 분야에서 활용되고 있는 지식지도는 대량의 정보 속에 숨겨진 특징을 찾아서 그 의미를 파악할 수 있도록 가시적인 형태의 결과를 보여주는 것을 말한다. 본 논문에서는 2000년부터 2010년까지 컴퓨터 공학 분야의 국내 학술지에 게재된 논문들의 데이터베이스를 활용하여 연구동향 분석을 위한 키워드 연관 네트워크 기반의 지식지도를 제안하였다. 그 지식지도를 통해 키워드 연관 네트워크에서 개별 키워드가 속한 연결 요소의 크기 변화를 살펴봄으로써 관련 연구 주제의 영향력 변화를 추론할 수 있었다. 또한, 랜덤 네트워크와의 비교를 통해 키워드 연관 네트워크에서 최대 연결 요소의 크기가 상대적으로 매우 작으며, 상호 관련성이 높은 키워드 쌍들의 그룹이 밀집되어 있음을 보였다. 이는 최대 연결 요소에 대응하는 연구 분야가 크지 않으며 여러 소규모의 연구 주제들이 느슨한 형태로 연결되어 있음을 암시한다. 이러한 분석 결과들은 단순히 개별 키워드의 사용 빈도수 등을 분석하는 전통적인 방식으로는 얻기 어렵다는 점에서 본 논문에서 제안한 지식지도가 연구동향 분석의 방법이 될 수 있다.
최근 스마트 기기를 통해 소셜미디어에 참여하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으며 최근 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되거나 다양한 소셜미디어에서 자주 언급되는 단어에 대한 분석을 통해 사회적 이슈를 파악하기 위한 시도가 이루어 지고 있다. 이처럼 다량의 텍스트를 통해 도출된 사회적 이슈의 기간별 추이를 비교하는 분석을 이슈 트래킹이라 한다. 하지만 기존의 이슈 트래킹은 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 전통적 방식의 이슈 트래킹은 전체 기간의 문서에 대해 일괄 토픽 분석을 실시하고 각 토픽의 기간별 분포를 파악하는 방식으로 이루어지므로, 새로운 기간의 문서가 추가되었을 때 추가된 문서에 대해서만 분석을 추가 실시하는 것이 아니라 전체 기간의 문서에 대한 분석을 다시 실시해야 한다는 실용성 측면의 한계를 갖고 있다. 둘째, 이슈는 끊임 없이 생성되고 소멸될 뿐 아니라, 때로는 하나의 이슈가 둘 이상의 이슈로 분화하고 둘 이상의 이슈가 하나로 통합되기도 한다. 즉, 이슈는 생성, 변화(병합, 분화), 그리고 소멸의 생명주기를 갖게 되는데, 전통적 이슈 트래킹은 이러한 이슈의 가변성을 다루지 않았다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 대상 기간 전체의 문서를 한꺼번에 분석하는 방식이 아닌 세부 기간별 문서에 대해 독립적인 분석을 수행하고 이를 통합할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이를 통해 새로운 이슈가 생성되고 변화하며 소멸되는 전체 과정을 규명하였다. 또한 실제 인터넷 뉴스에 대해 제안 방법론을 적용함으로써, 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 분석하였다.
본 연구의 목적은 중등학교 과학교사들의 공통과학 교사자격증 유무가 공통과학 지도의 전문성과 관련이 있다고 보고, 이에 따른 통합과학교육과 지속가능발전교육에 대한 인식을 분석하는 데 있다. 이를 위해 중등학교 과학교사를 대상으로 2018년 6월부터 8월까지 3달간 설문조사를 하였고, 객관식 문항은 통계처리를, 서술형 문항은 토픽모델링으로 분석하였다. 분석 결과, 공통과학 교사자격증을 가진 교사들이 통합과학교육에 대한 인지도가 높았으며, 통합과학교육의 가치, 방향, 성공조건의 모든 영역에서 응답 평균이 높은 것으로 분석되었다. 또한, 지속가능발전교육의 인지도 및 과학교육과의 통합 필요성 및 통합 의향의 응답 평균도 공통과학 교사자격증을 가진 교사들이 그렇지 않은 교사들에 비해 높은 것으로 분석되었다. 과학교육과 지속가능발전교육의 통합 시 강점에 대해서는 두 집단 간의 큰 인식 차이는 없었으나, 공통과학 교사자격증을 소지한 교사는 그렇지 않은 교사에 비해 모든 Topic에서 과학을 중심으로 두고 과학을 각 Topic의 매개체로 인식하고 있다는 차이를 보였다.
현재의 웹은 사용자가 원하는 정보를 정확하고 빠르게 검색 결과를 보여주지 못하는 단점이 있다. 그러므로 사용자에게 정확한 정보 전달을 해 주고자 시맨틱 웹이 등장하게 되었다. 시맨틱 웹은 기계가 이해할 수 있는 온톨로지를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 정확하게 전달해 줄 수 있다는 점에서 미래의 웹으로 각광을 받게 될 것이다. 시맨틱 웹의 기반이 되고 있는 온톨로지는 어떤 특정 도메인에서 사용되는 정보들과 그 정보들 간의 관계를 정의해 놓은 것으로 관련 도메인 전문가들과 협의에 의하여 개념들과 관계들의 구조를 정하고 이를 기반으로 구축된다. 실제의 응용 시스템에서는 도메인마다의 구체적인 지식을 포함하는 온톨로지 설계가 필요하다. 이 논문에서는 택배회사가 홈쇼핑사이트 업체를 대상으로 효율적인 마케팅을 하기 위친 홈쇼핑사이트에 대한 기본정보를 추출하는 것을 목적으로 한다. 온톨로지를 구축하는 온톨로지 언어에는 RDF, RDF(S), DAML+OIL, OWL. Topic Map등이 있다. 이 논문에서는 토픽맵을 사용하여 홈쇼핑 사이트 정보를 검색하기 위한 홈쇼핑 사이트에 대한 온톨로지를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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