모델 근거 인식법의 근본적인 과제인 정확성과 융통성의 결여를 해결하기 위하여 데이터 베이스를 이용한 새로운 물체인식 시스템을 본 논문에서 제안하였다. 먼저 정합에 사용될 여러 특징들을 추출하게 되는데, 이 특징들을 효율적으로 관리하고 정합에 필요한 정보를 체계적으로 제공하는 계층 데이터 베이스가 설계되었다. 정합의 결과는 다시 데이터 베이스로 되돌려져 저장된다. 계층데이터 베이스는 처리내용 뿐만 아니라 정합 결과까지도 저장하므로, 인식이란 데이터 베이스의 공간을 채우는 것이라 할 수 있다. 다면체의 각목 세계를 대상으로 실험한 결과, 인식의 오차는 없었으나 처리시간이 긴 단점이 있었다.
Urban transit is one of the most effective ways for efficient operation and construction of an urban transit by composition system which is liked originally such as rolling-stock, power, signal and infrastructure. Urban rail transit system is running in domestic, imports major equipments from advanced countries and setup for maintenance. But it takes long time because it does each organizations and lines. Also, signal, power and track system apply different standard by each construction organizations it causes an increasing construction of cost accordingly it desperately needs a systematic countermeasure. Therefore standard specification of urban transit have been establishing and operatingfor efficient operation of urban transit and base technology security that is populace ride to become a base of state economy. After track, power and signal system will be announced. Standard specification become more, the importance of administrationof standards is emphasized more. Specification administrator’s the importance which use a computing support tool recently in railroad part in embossed and is predicted to be more such forward. Therefore we propose the effective method of management with track, power signal system by constructed data-base system.
본 논문은 유통정보 네트워크 활성화 방안에 대하여 효율적인 NDB(Network Data Base)을 설계하였다. NDB(Network Data Base)의 구조는 논리 구조, 격납 구조, 물리 구조로 형성되어 데이터는 하나의 레코드로서 표현되고 데이터들 간의 관계는 링크로서 표현되었다. 또한 데이터베이스의 논리적 구조를 표현한 자료 구조도(Data Structure Diagram:DSD)가 계층 모델로 나타내었다. 각 노드는 레코드 타입을 나타내었고, 타입들을 연결하는 방향을 지닌 링크, 논리적인 격납 형태로 구성되어 데이터베이스를 설계하는데 물리 매체상 서로 연관성 있게 설계되어 자료의 검색과 억세스 효율에 큰 영향을 미쳤다. 또한 설계된 시스템에 네트워크를 형성하고, 네트워크 표준화를 위해 OSI 환경하에서 POS(Point Of Sale)시스템을 이용하여 효율적인 유통 정보 네트워크를 활성화시켰다.
원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.
플랜트 산업은 종합적인 사업으로 관련산업의 파급효과가 크며 고부가가치사업인 반면, 기술력을 갖추기 위해서는 장기간에 걸친 투자가 필요하며, 업계 공동 혹은 국가적인 차원에서 플랜트 산업의 장기 발전전략을 수립하여 지속적으로 추진할 필요가 있다. 플랜트 산업의 해외 수주현황 및 성공요인을 공유할 수 있는 시스템의 구축이 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 산업설비 중 해외 플랜트 산업을 주축으로 사례조사를 실시, 특성요인의 통계적 분석을 실시하였으며, 향후 플랜트 산업의 기술력 향상을 위한 방법의 일환으로 D/B(Data Base)구축을 위한 기초자료로 사용하기위해 연구를 수행하고자 한다.
In order to develop a character recognition system, it is an essential preceding work that gathers an image data of the standard. On this purpose a data of the digitized images of a handwritten characters was collected. The types of a gathered image data are Korean character, Chiness character, Numeral, English character, Special character, and so on. This paper deals with a handwritten character image data base, and the image data base different from the general storage structure of a lame capacity multimedia was designed and builded.
한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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pp.245-251
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1999
In this study, by using the natural language processing of the field artificial intelligence, automated index was performed . And then, the Natural Language Processor for Constructing Database (NALPDB) has been developed. Furthermore, the Design knowldege Information Relational DataBase (DIREDB) has been also developed, which is designed to interlock the knowledge base. DIREDB processes both the documented design-data , like a concrete standard specification, and the design knowledge frrom an expert. DIREDB is also simulates the design space of structures accordance with the production rule, and thus it is determined that DIREDB can be used as a engine to retrieve new knowledge and to implement knowldege base that is necessary to the development of automatic design system.
With the development of digital technology, construction companies at home and abroad are in the process of computerizing work and site information for the purpose of improving work efficiency. To this end, various technologies such as BIM, digital twin, and AI-based safety management have been developed, but the accuracy and completeness of the related technologies are insufficient to be applied to the field. In this paper, the learning data that has undergone a pre-processing process optimized for recognition of construction information based on structural members is trained on an existing artificial intelligence model to improve recognition accuracy and evaluate its effectiveness. The artificial intelligence model optimized for the structural member created through this study will be used as a base technology for the technology that needs to confirm the safety of the structure in the future.
Researches of current PMIS(Project Management Information System) information searching focus on providing personalized results as well as matching needed queries in an enormous amount of information. This paper aim at discovering hidden knowledge to provide personalized and inferred search results based on the ontology with categorized concepts and relations among construction data. The current PMIS searching occasionally presents too much redundant information or offers no matching results from large volumes of data. In this paper, we propose a service searching system, which becomes aware of users device using iPMIS(Intelligent Program Management Information System). And we design and plant the ontology-based iPMIS, which is aware of the context in its environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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