One important issue in semantic web is identification and selection of domain concepts for domain ontology learning when several hundreds or even thousands of terms are extracted and available from relevant text documents shared among the members of a domain. We present a novel domain concept acquisition and selection approach for ontology learning that uses affinity propagation algorithm, which takes as input semantic and structural similarity between pairs of extracted terms called data points. Real-valued messages are passed between data points (terms) until high quality set of exemplars (concepts) and cluster iteratively emerges. All exemplars will be considered as domain concepts for learning domain ontologies. Our empirical results show that our approach achieves high precision and recall in selection of domain concepts using less number of iterations.
The technology of navigational instruments and the profession of going to sea have entered a time of dramatic change. A paradigm shift is taking place which will eventually make the industry unrecognizable to those who first went to sea only twenty years ago. This change is most emphatically seen in three areas: Automatic Identification System(AIS), Electronic Chart Display and Information System(ECDIS), and Voyage Data Recoreder(VDR). In order to make these new instruments to be fitted on board commerical ships, international requirements for enhacing the safety of navigation on the world's waterways, the Chapter V of International Convention for the Safety of Life at sea, 1974 as ameded(hereinafter referred to as "SOLAS"), are being also changed.o changed.
This paper presents an algorithm for real-time restoration of radially operated 154kV loop system. Restoration procedure consists of 4 procedures; recognition of faults, identification of fault locations, seperation of fault locations and restoration of blackout areas. This algorithm adopts expert's knowledge for safe and accurate operation of the real-time restoration system (APRS: Automatic Power Reconfiguration System).
본 논문에서는 해상 데이터 통신방법과 육상 데이터 통신방법 및 이를 이용한 결합된 데이터 통신방법과 시스템을 기초로 보다 상세하게 선박에 내재되어 있는 AIS(Automatic Identification System) 데이터가 주파수 자원 부족 현상으로 인한 데이터 충돌이 발생하는 상황에서 AtoN(항로표지식별장치)가 육상 LTE 채널을 활용하여 선박의 데이터를 우회하게끔 하는 전송 통신방법으로 육상 AIS 기지국과의 통신 채널 충돌의 오차를 줄이는 해상-육상 데이터 통신 시스템이다.
ARP는 IP 네트워크 상에서 IP 주소를 물리적 네트워크 주소로 대응시키기 위해 사용되는 프로토콜이다. 네트워크에서 데이터를 전송할 때는 컴퓨터간의 물리적 주소를 이용하여 전승하는데 이 물리적 주소는 각각의 랜카드마다 고유하게 갖는 값으로 네트워크에서는 실제로 데이터를 전달할 때 네트워크 카드가 가진 물리적 주소를 이용하여 전달 하지만 소프트웨어 차원에서는 IP 주소라는 것을 사용한다. ARP 프로토콜은 IP 주소를 실질적인 네트워크 어댑터의 물리적 주소와 연관시킬 때 사용되는 것이다. 본 논문에서는 ARP 동보 패킷을 이용한 네트워크 강시 대상 노드들의 정보를 자동적으로 구축하는 기능을 갖는 네트워크 모니터링 시스템을 설계하고 구현한다. 본 네트워크 모니터링 시스템은 ARP 동보 패킷을 분석하여 네트워크 감시 대상 노드들을 인식하고 NETBIOS 모듈을 이용한 노드 이름 확인과 Ping 모듈을 이용한 노드 상태 및 정보를 표시하며 주기적인 업데이트를 통해 노드 정보를 표시하는 기능을 갖는다.
Surface detection and parameter estimation in point cloud is a relevant subject in CAD/CAM, reverse engineering, computer vision, coordinate metrology and digital factory. In this paper we present a software for a fully automatic surface detection and parameter estimation in unordered, incomplete and error-contaminated point cloud with a large number of data points. The software consists of three algorithmic modules each for object identification, point segmentation, and model fitting, which work interactively. Our newly developed algorithms for orthogonal distance fitting(ODF) play a fundamental role in each of the three modules. The ODF algorithms estimate the model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the model feature and the measurement points. We demonstrate the performance of the software on a variety of point clouds generated by laser radar, computer tomography, and stripe-projection method.
많은 경우, 부분 손상된 얼굴 영상을 복원해야 할 필요가 있다. 대표적인 예로는 감시 카메라에 찍힌 범인의 얼굴 영상이 이에 속한다. 이런 경우 얼굴의 중요한 부분이 가려져 있기 때문에 자동 얼굴 인식 시스템이나 사람의 관찰로는 그 부분을 인식하기는 매우 어렵다. 이 논문에서는 그 어려움을 극복하기 위해 Kernel PCA 기반 노이즈 제거 기법을 부분 손상된 얼굴 영상에 적용한 문제를 고려해 보았다.
최근 몇 년사이 CCTV에 대한 활용도와 중요성이 대두되고 있으며, CCTV의 해상도 또한 SD급 CCTV에서 HD급 CCTV로 대부분 전환되고 있는 상황이다. HD급 CCTV는 고화질, 고해상도를 제공하는 장점을 갖지만, 많은 데이터 량으로 인해 실시간 처리가 어려운 문제점 또한 포함하고 있다. 또한 CCTV는 지능형 CCTV로의 기술적인 진보를 거듭하고 있으며, 대표적인 solution으로 증강현실(AR:Augmented Reality)을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 HD-CCTV의 최대 장점이라고 할 수 있는 실시간 영상에 선박의 정보(AIS : Automatic Identification System)을 결합하여 실시간으로 항만을 모니터링 하는 시스템을 구현하였다. 또한 750mm Zoom Lens를 탑재한 PanTilt 장비를 이용하여 선박을 targeting 하는 시스템 또한 구현하였다. 증강현실을 이용하여 실시간 영상과 선박 정보를 결합하였으며, 이를 구현하기 위해 perspective projection 방법을 통해 3차원 공간좌표계를 2차원으로 투영하였다. 실시간 처리를 위해 입력영상을 Block으로 분할하여 목적 좌표를 검색하였으며, 선박정보의 부드러운 이동을 위해 Dead Reckon 기법과 linear prediction 방법을 이용하여 선박 위치를 예측하였다. 마지막으로 삼각측량법에 기반하여 현재 PanTilt 장비를 목적된 장소로 이동시키는 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 항해사의 경험적 위험 평가 지수를 바탕으로 특정 시간 항로 전 구간에 대한 해상교통 안전 평가 지수 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 항해사의 위험도 인식지수가 반영된 안전지수 평가 모델을 이용하여 특정항만 항로 전 구간에 대한 안전성 평가를 수치계산 하였다. 오사카 항 항만 내의 AIS data를 기반으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 항만 내 항로 전 구간에 대한 안전지수의 변화를 계산할 수 있었으며, 특정항로, 특정 구간의 위험도 지수를 실시간으로 파악할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제시된 모델을 이용하여 항만 내 통항 안전성 평가에 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
지금까지의 해상교통관제시스템(Vessel Traffic System: VTS)에서 관제를 수행함에 있어서 관제사들이 확인할 수 있는 선박에 대한 정보는 AIS(Automatic Identification System) 정보에 한정적이었다. 하지만 선박에서 전달받는 AIS 정적 정보는 한정적이며, 정확성 역시 신뢰할 수 없을 경우가 많은 실정이다. 그래서 관제사들은 선박의 정확한 정보 확인을 위해서 항만운영시스템(Port-MIS)에 별도로 접속하여 해당 선박에 대한 정보를 조회하여 활용하는 상황이다. 현재 ETRI에서는 Single Windows 개념을 적용한 차세대 해상교통관제시스템을 개발하면서 관제사들의 편의성 제공을 위해 추가적인 Port-MIS의 연동 없이 관제 화면을 통해 관제중인 선박에 대한 Port-MIS 정보를 조회하여 현시할 수 있도록 개발하고 있다. 본 논문에서는 관제사들의 VTS 현시용 선박 정보 필드에 대한 요구사항을 도출하고, 이를 제공하기 위한 시스템 설계 구조에 대해서도 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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