• 한국언어정보학회지:언어와정보
• /
• 제15권2호
• /
• pp.23-45
• /
• 2011

This paper proposes a statistical-based linguistic methodology for automatic mapping between large-scale heterogeneous languages resources for NLP applications in general. As a particular case, it treats automatic mapping between two large-scale heterogeneous Korean language resources: Sejong Semantic Classes (SJSC) in the Sejong Electronic Dictionary (SJD) and nouns in KorLex. KorLex is a large-scale Korean WordNet, but it lacks syntactic information. SJD contains refined semantic-syntactic information, with semantic labels depending on SJSC, but the list of its entry words is much smaller than that of KorLex. The goal of our study is to build a rich language resource by integrating useful information within SJD into KorLex. In this paper, we use both linguistic and statistical methods for constructing an automatic mapping methodology. The linguistic aspect of the methodology focuses on the following three linguistic clues: monosemy/polysemy of word forms, instances (example words), and semantically related words. The statistical aspect of the methodology uses the three statistical formulae ${\chi}^2$, Mutual Information and Information Gain to obtain candidate synsets. Compared with the performance of manual mapping, the automatic mapping based on our proposed statistical linguistic methods shows good performance rates in terms of correctness, specifically giving recall 0.838, precision 0.718, and F1 0.774.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.7-13
• /
• 1998

This paper presents a methodology for determining machining conditions in Electric Discharge Wire-Cut. Unification of two phase neural network approach with an automatic generation of machining parameters is designed. The first phase neural network, which is 1 to M backward-mapping neural net, produces approximate machining conditions. Using approximate conditions, all possible conditions are newly created by the proposed automatic generation procedure. The second phase neural net, which is a M to 1 forward-mapping neural net, determines the best one among the generated candidates. Simulation results with ANN are given to verify that the presenting methodology could apply for determining machining parameters in Electric Discharge Wire-Cut.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.30-30
• /
• 2018

제방 매핑 연구는 제방 안전도 측정을 위해 중요하며, 드론 영상은 실시간 제방 지도를 만들기 위해 활용될 수 있다. 본 연구에서는 하천유역을 촬영한 드론 영상을 이용하여 제방 매핑 연구를 진행하였다. 우선 테스트 베드의 하천유역을 촬영한 드론 영상을 수집한다. 그리고 드론 영상을 이용하여 사진측량/영상처리 기법을 기반으로 3차원 디지털 표고모델(DEM)과 정사영상을 제작한다. 최종적으로 수동/자동화 기법을 이용하여 제방 표면에 존재하는 중요한 객체(둑마루, 제방법선, 비탈경사면, 침식지역 등)를 디지털 표고모델과 정사영상으로부터 탐지한다. 추후 연구에서는 드론 영상으로부터 중요한 객체를 탐지할 수 있는 자동화 기술 개발을 목표로 한다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제56권10호
• /
• pp.4062-4067
• /
• 2024

In this article, we propose and explore a novel step in the digitization of the mapping of the spent fuel pool of nuclear power plants, in which the audio signal from the operator's microphone is used to obtain the identification codes of those components that are in each of the cells of the pool. In this way, we have not only an acquisition system but also a verification system that can be used in combination with the outcome of the analysis of the video signal. We developed an algorithm that uses at its core one of the latest models of multilingual Automatic Speech Recognition to transcribe audio signal, and with a post-processing of the timed transcriptions we build the identification code of fuel heads and other components. Results show a very high accuracy in audios from real recording of Spanish nuclear facilities, and the methodology proposed is easily extensible to other nuclear facilities in the world.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2018

MMS(Mobile Mapping System) 자료를 이용한 정밀 공간 정보 매핑은 고정밀 3차원 지형 모델 구축, 시설물 관리를 위해 중요하며, 특히 도로 중앙선 매핑 작업은 정밀 도로 지도 구축을 위해 필요하다. 본 연구에서는 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료를 이용하여 정밀 공간 정보인 도로 중앙선을 매핑 하는 반자동화 방법을 개발하였다. 우선 주어진 MMS LiDAR 자료를 기반으로 보간법을 이용하여 반사강도 영상을 제작하고, 에지 검출기를 이용하여 반사강도 영상으로부터 선형 세그먼트들을 추출하였다. 최종적으로 추출된 선형 세그먼트들 중에서 도로 중앙선 세그먼트를 수동으로 선택하였다. 추출된 도로 중앙선의 정확도 검증 결과, 0.065m의 정확도를 보여주었으며, 도로 중앙선이 도로 신호와 인접한 일부 지역에서 에러가 발견되었다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2016년도 춘계 학술논문 발표대회
• /
• pp.87-88
• /
• 2016

In order to assess the design value of engineering work from the point of view of LCC (Life Cycle Cost) in Korea, it is mandatory for all construction works that the total construction costs are over 10 billion won. The LCC includes initial construction costs, maintenance & operation costs, energy costs, end-of-life costs, and so on. Among these, the portion for maintenance & operation costs for a building is sizeable, as compared to the initial construction costs. Furthermore, the paradigm for construction industry has rapidly shifted from 2D to BIM, which includes design planning and data management. However, the study of BIM-based LCC analysis is not adequate today, even though all domestic construction projects ordered by the Public Procurement Service have to adopt BIM. Therefore, this study suggests a methodology of BIM-based LCC analysis that is particularly focused on repair and replacement (R&R) cost. For this purpose, we defined requirements of calculating R&R cost and extracted X from the relevant IFC data. Thereafter, we input them to the ontology of calculating the initial construction costs to obtain an objective output. Finally, in order to automatically calculate R&R cost, mapping with R&R criteria was performed. We expect that our methodology will contribute to more efficiently calculate R&R cost and, furthermore, that this methodology will be applicable to all range of total LCC. Thus, the proposed process of automatic BIM-based LCC analysis will contribute to making LCC analysis more fast and accurate than it is at present.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권3호
• /
• pp.133-139
• /
• 2021

현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제31권8A호
• /
• pp.820-829
• /
• 2006

SoC 설계는 복잡도 증가 및 빠른 time-to-market에 만족하기 위해 IP에 기반한 설계방식을 채택하고 있다. Mobile 기기의 고성능에 대한 시장의 요구로 인해 embedded용 SoC는 멀티미디어, DMB 및 이미지처리 등 복잡도와 데이터 처리량이 높은 프로그램을 실시간으로 동작시키기 위해 다중 프로세서를 사용한 설계가 요구된다. 시스템 버스와 프로토콜이 상이한 프로세서를 단일 SoC내에서 사용하기 위해선 프로세서 프로토콜을 시스템 버스 프로토콜에 맞도록 변화하여 주는 인터페이스 회로의 설계가 요구된다. 고속으로 동작하는 프로세서의 인터페이스 회로는 데이터 쓰기와 읽기 시의 전송 지연을 최소화하여 시스템 전체의 성능을 향상시켜야 한다. 버퍼를 사용한 인터페이스 회로의 구조는 버퍼에 데이터를 일시 저장하는 동작으로 인하여 데이터 전송 latency가 증가하게 되므로 본 논문에서는 버퍼를 사용하지 않고 버스와 마스터 모듈 프로토콜이 가진 공통된 동작 시퀀스를 이용하여 단일 FSM 구조를 가진 인터페이스 회로를 자동생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 자동생성된 인터페이스 회로는 버퍼를 사용한 인터페이스 회로에 비해 면적은 평균 48.5%의 감소를 보였으며, 데이터 전송 latency는 단일 데이터 전송 시 평균 59.1%의 감소를 보였고 버스트 모드 데이터 전송 시 13.3%의 감소를 보였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 사용하여 데이터 전송 latency를 최소화하는 고성능의 인터페이스 회로를 자동으로 생성할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.879-890
• /
• 2000

다단계 데이터베이스 응용의 설계는 복잡한 과정이며, 적절한 모델을 이용하여 개체나 그의 연관 보안 등급을 모호하지 않게 표현해야 한다. 또한, 다단계 데이터 베이스 응용에 대한 의미를 가능한 한 정확하게 파악하는 것도 중요하다. 미보호 데이터 베이스 응용 설계를 위한 IDEA 방법론은 데이터 집약 시스템에 초점을 두고 있기 때문에, 그 객체 모델에서는 응용에 대한 객체의 경직 구조와 그의 관련성을 서술한다. 다시 말해서 IDEA 방법론의 객체 모델은 객체의 정적 서술을 하기 위한 확정돈 개체-관련성 모델이다. IDEA 방법론이 다단계 보인 데이터베이스 응용을 위해 개발되지 않았지만, 기존의 방법론을 활용함으로써 그 방법론에서 개발된 여러 기법들을 이용할 수 있다. 즉, 이 방식은 다단계 보안 스키마를 처음부터 개발하는 것보다더 용이하다. 본 논문에서는 IDEA 방법론의 객체 모델에 보안 특징을 첨가하고, 이 모델을 다단계 보안 객체지형 스키마로의 변환을 제시한다. 이 다단계 보안 스키마는 Informix-Oniline/Secure, Trustrd ORACLE. Sybase Secure SQL Server와 같은 여러 상용 다단계 보안 데이터 베이스 관리 시스템으로 자동 변환하기 위한 일반적인 스킬을 설계하는 예비 연구가 될 것이다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권10호
• /
• pp.2434-2444
• /
• 1997

소프트웨어 산업이 발달됨에 따라, 텍스트 위주의 정보보다는 시각적 정보의 요구가 점차적으로 증가하게 되었다. 이로 인해, 실세계에 존재하는 다양한 원시 정보를 사용자가 원하는 시각적인 설계 표현으로 나타내기 위해 자동화된 툴이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 추상 정보를 의미 분석을 통해 파싱을 하고, 시각화 구조의 매핑을 통해 시각적 언어를 추출하는 방법론 및 툴에 대해 논한다. 이 툴은 정규 규칙을 사용하여 관계적 구조로 표현하고, 이를 시각화 구조로 매핑하여 시각 정보를 제공한다. 원시코드의 추상 정보를 시각 정보로 변환하는 제안 툴인 VOLS(Visual Object Layout System)는 문서를 시각화하여 사용자에게 이해성을 향상시키며, 기존 원시코드의 유지보스 측면에서 사용자에게 도움을 제공한다.