• 제목/요약/키워드: automatic processing

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규칙기반 영상분류 방법의 제주도 지역의 적용 (Application of the Rule-Based Image Classification Method to Jeju Island)

  • 이진아;이성순
    • Spatial Information Research
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    • 제21권1호
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    • pp.63-73
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    • 2013
  • 지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있어 촬영된 위성영상에 반영된다. 촬영시기가 다른 영상을 통하여 변화에 대한 정보를 얻을 수 있다. 다중시기 영상을 무감독 방법으로 분류할 수 있다면 영상 분류의 정확도를 높여 주고, 여러 응용분야에 기여할 수 있다. 규칙기반 영상분류 알고리즘은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 처리 되도록 개발되었으나, 불완전 요소에 결과가 영향 받는지 확인되어야 한다. 이 연구에서는 제주도 지역의 Landsat 영상으로 규칙기반 영상분류를 수행하였다. 영상의 구름의 존재하고 촬영시기의 차이가 있는 경우, 대상지가 도시, 산지, 농지 등 복합적인 경우에 대하여 적용 결과를 확인하였다. 구름이 있는 부분의 경우, 계수에 영향을 주지 않았으며, 촬영시기의 차이에 따라 분류규칙이 적절이 반영되었다. 제주시 도시지역의 확장, 서귀포시의 비닐하우스 등의 시설물 개체 수 증가 등을 파악 할 수 있었다. 제주도 지역의 공간정보 변화 파악과 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 양질의 무감독 분류가 수행되는 것을 목표로 하여 방법의 일반화 및 개선방안을 모색하고자 하였다. 향후 도시개발, 환경변화 모니터링 등 영상 시계열 분석에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.

수문학적 유역특성자료 자동화 추출 및 분석시스템 적용 (II) -PRMS 모형을 이용한 용담댐 유역을 대상으로- (Application of the Developed Pre- and Post-Processing System to Yongdamdam Watershed using PRMS Hydrological Model)

  • 권형중;황의호;이근상;유병혁;고덕구
    • 한국지리정보학회지
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    • 제11권3호
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    • pp.13-22
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    • 2008
  • 본 연구의 목적은 용담댐 유역을 대상으로 유역특성자료 분석시스템 (KGIS-Hydrology)을 이용하여 PRMS 모형의 입력매개변수를 추출하고 유출모의를 수행함으로서 개발된 유역특성자료 분석시스템 및 추출된 매개변수를 이용한 PRMS 모형의 국내 유역에 대한 적용성을 검토하는데 있다. 용담댐 유역을 대상으로 DEM, 토양도, 임상도 등을 구축하여 유역특성자료 분석시스템에 적용하여 PRMS 모형의 입력 매개변수를 추출하였다. 강수자료 및 기상자료는 기상청의 장수기상관측소의 시계열 자료를 사용하였으며 모의 결과를 검증할 수 있는 하천유출량 자료로서 용담댐 지점(용담댐 유역)과 동향수위관측소(구량천 유역)의 자료를 사용하였다. 장기유출모의 목적에 맞는 PRMS 모형을 구성하고 유역특성자료 분석시스템을 이용하여 추출된 매개변수로서 1966년부터 2001년까지 용담댐 유역에 적용하여 매개변수를 최적화하였다. 최적화된 매개변수를 이용하여 용담댐 유역(2002-2006)에 대하여 검토한 결과 0.49~0.83, 구량천 유역(2001-2004)은 0.57~0.75의 모형효율을 나타내어 모의결과가 실측치에 대하여 높은 모형효율을 나타내었다.

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빅데이터 기반 관광지 추천 시스템 구현 - 한국관광공사 LOD를 중심으로 - (Big Data based Tourist Attractions Recommendation - Focus on Korean Tourism Organization Linked Open Data -)

  • 안진현;김응희;김홍기
    • 경영과정보연구
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    • 제36권4호
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    • pp.129-148
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    • 2017
  • 기존 전시회 정보 제공 서비스는 전시회가 열리는 장소 주변의 관광지를 추천한다. 이러한 위치기반 추천의 경우 전시회의 내용과 관련이 없는 관광지를 추천할 수 있다는 한계점이 있다. 전시회 내용과 관련된 관광지를 관람객에게 추천함으로써 전시회에서 획득한 지식을 관광지에서 경험하는 데에 도움을 줄 필요가 있다. 전시회 큐레이터들이 전시회 내용과 관련된 관광지를 일일이 찾아 추천하는 방법이 있지만, 수작업이다 보니 큐레이터가 가지고 있는 배경지식의 범위 내에서만 추천이 가능하다는 한계점이 있다. 수작업에 따른 오류가 있을 수도 있기 때문에 자동화된 방법이 필요하다. 본 연구에서는 언어자원 빅데이터를 활용하여 전시회 내용과 관련된 관광지를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다. 언어자원으로는 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국립국어원 사전 등을 활용했다. 단일 컴퓨터로는 이러한 대용량 언어자원을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)에 기반하여 구현했다. 사용자가 웹브라우저를 통해 전시회 정보를 열람하면 본 알고리즘에 의해 추천된 관광지들을 같이 보여주는 웹인터페이스도 구현했다(http://bike.snu.ac.kr/WARP). 주요 전시회에 대한 관광지 추천 정확도에 대해 전문가 평가를 진행했다. 기존 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 더 높았다. 본 연구를 활용하면 전시회 큐레이터의 수작업을 줄여줄 수 있고 전시회 관람자들을 관광지로 자연스럽게 유도할 수 있기 때문에, 전시산업과 관광산업 모두에게 도움이 될 수 있다.

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경계선 기반의 대화형 영상분할 시스템 (Edge based Interactive Segmentation)

  • 윤현주;이상욱
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.15-22
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    • 2002
  • 영상분할이란 영상내의 이미지 상의 특정한 의미가 있는 영역으로 나누는 영상처리 방법을 일컫는다. 이미지 합성이나 분석을 위해서는 구분된 영역이 최대한 인간이 의미를 부여할 수 있는 물체를 나타내는 것이 바람직하나, 현재의 컴퓨터에의한 자동 영상이해 기법으로는 그 학문적 및 기술적인 한계로 인하여 영역의 분할이 수치적인 의미 이상을 가지게하기 어렵다. 따라서, 사용자가 결정적인 물체 경계의 정보를 제공하고 그에 기반하여 처리하는 HCI(Human Computer Interaction)개념을 도입하면 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 기존의 "지능형 가위" (Intelligent Scissors)나 스네이크 (Snake) 방법 등에서도 사용자의 입력이 결과에 결정적인 역할을 하는 것을 보여준다 [1][2]. 본 논문은 기존의 방법에 비하여 미세한 영역의 경계를 추출 및 추적을 향상할 수 있는 효율적인 대화형 영상분할 기법을 제안한다. 제시된 방법은 지능형 가위의 개념에 일부 기반하나 안정된 경계선 추출을 위하여 이미 영상처리분야에서 확립된 캐니 경계 검출법(Canny Edge Detector)을 사용한다. 그리고 캐니 경계 검출법으로 잘 탐지되지 않는 경계선 부분에 대한 검출을 위하여 경계 "재봉법"(Sewing Method)을 제시하였으며, 작업 효과와 효율을 증진 시키기 위하여 인접 화소들을 검색하는 순서와 검색 대상 화소를 지정하는 5-방향 경계 추적 방법(5-Direction Edge-Following Method)을 제안하였다.

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북 마크 자동 분류를 위한 학습 에이전트 (A Learning Agent for Automatic Bookmark Classification)

  • 김인철;조수선
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제8B권5호
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    • pp.455-462
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    • 2001
  • 웹은 이제 인터넷의 중요한 서비스중의 하나가 되었다. 웹 공간을 탐색할 때 사용자들은 항해하는 동한 만나는 흥미 있는 사이트들을 기록하기 위해 북 마크 기능을 이용한다. 북 마크 기능을 이용할때 겪는 문제중의 하나가 거듭된 새로운 북 마크의 추가로 인해 북 마크 리스트의 길이가 길어지면 북 마크 리스트가 일관성 있는 구성을 잃어버리게 되어 실제적인 도움을 주기 어렵다는 것이다. 사용자가 북 마크 파일을 효율적이고 체계적으로 유지하기 위해서는 북 마크 파일에 추가되는 새로운 북 마크들을 카테고리별로 분류하여 신규 폴더를 찾아 삽입해주어야 한다. 본 논문에서는 대응되는 웹 문서들을 다운 받아 내용을 분서함으로써 자동으로 북 마크를 분류하는 BClassifier라 불리는 학습에이전트를 소개한다. BClassifier 에이전트를 위한 훈련 예의 주된 공급원은 바로 사용자가 명시적으로 이미 주제에 따라 몇 개의 북 마크 폴더들로 분류해놓은 북 마크들이다. 여기에 주제 카테고리들을 확대하고 이들에 대한 훈련 문서들을 확보하기 위해 추가적으로 Yahoo 사이트의 최상휘 카테고리들로부터 웹 문서들을 수집하여 훈련 예에 포함시킨다. BClassifier 에이전트는 잘 알여진 확률기반의 분류 기술이나 나이브 베이지안 학습 방법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 BClassifier 에이전트에 관한 몇 가지 실험 결과를 소개하고 평가한다. 나이브 베이지안 방법과 k-최근접 이웃 방법, TFIDF 등과 같은 서로 다른 학습 방법들과 비교 실험 결과도 제시한다.

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효과적인 이메일 분류를 위한 빈발 항목집합 기반 최적 이메일 폴더 추천 기법 (A proper folder recommendation technique using frequent itemsets for efficient e-mail classification)

  • 문종필;이원석;장중혁
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.33-46
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    • 2011
  • 이메일이 중요한 정보 전달과 의사소통의 수단으로 널리 활용된 이래 사람들은 이메일을 내용에 따라 적절하게 분류하는 작업에 많은 노력을 기울려 왔다. 이메일은 문서의 길이나 문체가 다양하며 사용되는 단어들이 비정규적이다. 또한 이메일 분류 기준은 일반적으로 해당 이메일 사용자의 주관에 따라 정의된다. 따라서 기존의 일반적인 문서분류 기법으로는 이메일을 효율적으로 분류하는데 어려움이 있다. 상업용 이메일 프로그램에서 제공되는 분류 기능은 메일 클라이언트에서 지원하는 텍스트 필터링을 이용한다. 한편 이메일의 자동 분류에 관한 연구는 확률 기반의 나이브 베이지안 기법을 응용하여 정확도를 높일 수 있는 연구가 주로 진행되어 왔으며, 대부분 영문 이메일에 대한 연구이다. 본 논문에서는 빈발 패턴 마이닝 기법을 적용하여 한글 이메일에 대한 개인 맞춤형 폴더 추천기법을 제시한다. 이메일의 맞춤형 폴더 추천 기법은 이메일에 대한 전처리 과정과 빈발 항목집합을 이용한 메일 폴더의 프로파일 생성과정으로 구성된다. 생성된 프로파일은 분류 대상이 되는 각 메일이 개인별 맞춤형 기준에 따라 가장 적합한 이메일 폴더로 효과적으로 분류되는데 활용된다. 또한 제안된 기법을 적용한 이메일 분류 시스템을 구현한다.

양산 단층에 대한 자력탐사 연구 (Magnetic Investigation of the Yangsan Fault)

  • 권병두;이기원
    • 자원환경지질
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    • 제24권4호
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    • pp.421-434
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    • 1991
  • 경상분지내에서 가장 뚜렷한 선구조로 나타나는 양산 단층이 지나는 곳으로 생각되는 네 지역을 선정하여 육상자력탐사를 실시하였다. 정성적 분석을 위한 자료처리과정으로는 표준자기장 (IGRF) 보정, 상향 연속과 자극화 변환을 수행하였고, 정량적 해석을 위해서는 수평 2층 지하 지질구조에 있어서 하부층까지의 심도를 모델변수로 하는 비선형 자동 역산법을 적용하였다. 육상자력 이상도의 상향 연속 결과와 동일 지역에서 수행된 항공 자력 탐사자료를 비교한 바에 의하면 두 자료의 유사도가 비교적 높게 나타났다. 네 곳의 탐사지역내에서 양산 단층의 주향은 북동$6^{\circ}-15^{\circ}$의 경향이 우세하게 나타났으며, 단층의 경사는 지역적인 암상의 변화에도 불구하고 수직내지 약간 동쪽 방향의 경사를 갖는 것으로 나타났다. 탐사 지역중 가장 북쪽에 위치하는 안강부근의 제 1 탐사지역에서는 단층구조에 의한 자력효과가 화성암의 관입에 의한 효과와 함께 나타난 복잡한 양상을 띠며, 언양부근의 제 2 탐사 지역에서는 단층면을 따라 약 200 - 300 미터의 폭을 갖는 화산성, 혹은 화성 기원의 관입이 일어난 것으로 보인다. 용연 부근의 제 3 지역에서는 다른 지역과는 달리 단층운동에 의한 것으로 생각되는 파쇄대가 약 600 - 700 미터 정도의 폭으로 비교적 뚜렷하게 나타났다. 가장 남쪽에 위치하는 양산부근의 제 4 지역에서는 안산암 시료가 매우 큰 대자율 값을 보이며, 본 연구 결과 이 지역의 단층선은 기존 연구에서 제시된 단층선보다 약 500 미터 정도 동쪽으로 치우쳐 나타난다.

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천일염 자동화 공정설계를 위한 물리적특성 분석 (Physical Properties Analysis for Automated Process Design of Solar Salts)

  • 김훈;김웅;이효재;한재웅
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.408-413
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    • 2018
  • 본 논문은 천일염의 기계화 자동화 생산모델 설계에 필요한 입자크기, 산물밀도, 마찰계수 및 안식각 등 설계인자를 구명하기 위하여 천일염의 함수율 5수준(16.5, 13.2, 8.2, 4.9 및 3.7%,w.b.)에서 실험을 수행하였다. 입자크기는 함수율 3.7%에서 1.98mm이였으며, 함수율 8.2%까지는 감소하는 경향이었고, 이후는 다시 증가하는 경향이었다. 산물밀도는 함수율 3.7%에서 $643.5{\sim}675.3kg/m^3$이었으며, 이후 급격히 증가하여 함수율 4.9 및 8.2%에서 672.3~702.8 및 $705.4{\sim}723.1kg/m^3$으로 나타났다. 산물밀도는 함수율이 증가할수록 증가하는 경향이었으며, 입자의 크기보다는 함수율의 영향이 크게 나타났다. 정지마찰계수의 측정한 결과 재질에 따라 스테인레스에서 0.76~1.04로 가장 높게 나타났고, ABS수지, 아크릴 순으로 낮게 나타났다. 정안식각 측정은 함수율 8.2% 이하에서 거동이 발생하였으며, 함수율이 증가함에 따라 배출 안식각은 증가하고 퇴적 안식각은 감소하는 것으로 나타났다.

공간정보 구축 분야의 모바일 매핑 시스템 활용을 위한 상용 시스템의 특징 및 현황 조사 (Characteristics and Status of Commercial System for Utilizing MMS in Geospatial Information Construction)

  • 박준규;엄대용
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권10호
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    • pp.36-41
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    • 2017
  • 1991년 미국 오하이오 주립대학에서 처음 소개한 모바일 매핑 시스템은 센서기술이 발전함에 따라 다양한 형태로 개발되고 있다. 모바일 매핑 시스템은 이동체의 위치와 자세정보, 다양한 센서들의 취득 데이터를 통해 이동체 주변의 공간정보를 빠르게 취득할 수 있는 시스템으로 기존의 GNSS나 토털스테이션과 같은 측량 방법보다 생산성을 극대화 시키고 있다. 현재 해외 기업을 중심으로 다양한 시스템이 출시되고, 공간정보 구축분야에 적용이 활발하게 이루어지고 있지만 국내에서의 관련 기술개발이나 실질적 활용은 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 지상기반 모바일 매핑 시스템을 중심으로 상용화된 시스템의 현황 조사 및 특징 분석을 수행하여 공간정보 관련 업무에 시스템 도입을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구를 통해 다양한 형태의 모바일 매핑 시스템의 현황 및 특징을 파악하였으며, 최근 시스템 개발 동향이 도입단가를 낮추기 위한 방향으로 진행되고 있음을 제시하였다. 현재 자동 정합 등 자료처리 기술의 발달, 저가형 모델 출시 등 공간정보 구축 분야의 모바일 매핑 시스템 적용을 위한 기반이 조성되고 있어 향후 관련분야의 도입 활성화와 작업 효율성 향상이 기대된다.

상호 정보를 이용한 구조적 모호성 해소와 결과에 대한 확신도 측정 (Structural Disambiguation using Mutual Information and the Measure of Confidence)

  • 심광섭
    • 인지과학
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    • 제4권1호
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    • pp.153-176
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    • 1993
  • 구조적 모호성은 자연 언어 문장을 분석할 때 흔히 나타내는 문제점 중의 하나로,지금까지 이문제의 해결은 대단히 어려운 것으로 인식되어 왔다.그러나,구조적 모호성을 해소하지 않고 올바른 언어 처리를 한다는 것은 사실상 불가능하다.본 논문에서는 이 문제에 대하여 정보 이론적(information-theoretic)개념인 상호 정보(mutual information)를 이용한 통계적 접근방법을 제안한다.상호정보는 말 뭉치로 부터 자동 습득이 가능하므로 지식습득속도가 대단히 빠를뿐만 아니라 지속적인 지식습득이 가능하다. 구조적 모호성 해소는 물론 모호성 해소 결과의 옳고 그름을 스스로 판단할수 있는 능력을 부여할수 있다면 보다 지능적인 시스템을 개발하는데 도움이 될것이다.본 논문에서는 그와 같은 지적 능력을 부여한느데 필요한 확신도(congidence measure) 개념도 또한 제시한다.확신도는 구조적 모호성을 해소하고 난 후에 계산되는 수치로서,구조적 모호성이 올바르게 해소되었을 가능성이 높으면 높을수록 그 값이 커지는 성질을 가지고 있다. 본 논문에서 제시한 구조적 모호성 해소 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 이공계 논문 초록으로부터 발췌된 약 160만 단어의 말뭉치로부터 상호 정보를 자동 습득하고 이를 이용하요,1,639개의 문장에 대하여 구조적 모호성을 해소하는 실험을 하였다. 실험결과 구조적 모호성 해소 정화도는 약 80%로 나타났다.확신도 개념을 이용할 경우 구조적 모호성 해소가 잘못된 문장을 찾아 정정하는 작업을 매우 효과적으로 진행할 수 있었다.