A novel structuring element for the morphological filter is proposed in order to detect a small target at a long distance. The modeling of the structuring element is based on the real data and implemented by parametric model approach. Several synthetic
Lately, 3D GIS begins to be widely used in many application fields. In this research, we proposed a survey and analysis result of research trends for 3D GIS technologies-acquisition of 3D spatial data, 3D features structuring, 3D visualization, data query, and transmission etc. The result is expected to give the helpful information for constructing research road-map on development of 3D GIS technologies.
OLAP(On-Line Analytical Processing) 시스템은 사용자가 다양한 각도에서 정보에 접근하여 대화식으로 정보를 분석할 수 있는 의사결정 지원 시스템이다. 그러나 기존 OLAP 시스템의 구축방법에는 사용자 요구사항의 변경에 따른 복잡한 MDX(Multidimensional Expressions) 쿼리문 사용으로 시간과 비용이 증가되는 비효율성이 생기게 된다. 이와 같은 문제를 해결하고자 사실테이블 내에 유니트 컬럼 메트릭스를 추가하는 새로운 개념의 데이터 구성 방법을 제안하고 있다. 이러한 데이터 구성 방법을 사용함으로써 OLAP시스템에서의 처리 시간과 비용을 줄일 수 있었다.
Jo, Sang-Hyun;Kim, Dae-Hoon;Kim, Yoon;Kwon, Sung-Ok;Kim, Woo-Jin;Lee, Sang-Ah
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권12호
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pp.61-67
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2021
본 논문에서는 문자 검출 및 인식 기술을 활용하여 비정형의 폐 기능 검사지 이미지로부터 연구를 위한 관련 정보들을 추출하여 정형화하는 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 오차율을 줄이기 위한 후처리 방법 또한 개발하고자 한다. 제안하는 정형화 방법은 폐 기능 검사지 이미지에 대해 문자 검출 모델을 사용해 검사지 내에 존재하는 모든 문자를 검출하고, 검출된 문자 이미지를 문자 인식 모델에 통과시켜 문자열을 얻어낸다. 얻어낸 문자열에 대해 문자열 매칭을 이용한 유효성 검토를 진행하고 정형화를 마무리한다. 제안하는 정형화 시스템의 오차율은 약 1% 이내, 검사지 당 처리속도는 2초 이내로 전문인력의 수작업을 통한 정형화 방법보다 더 효율적이고 안정적인 방식이라는 것을 확인할 수 있다.
We will introduce a new web-based knowledge management system in progress, in which XML-based web information extraction and our structuring knowledge technologies are combined using ontology-based natural language processing. Our aim is to provide efficient access to heterogeneous information on the web, enabling users to use a wide range of textual and non textual resources, such as newspapers and databases, effortlessly to accelerate knowledge acquisition from such knowledge sources. In order to achieve the efficient knowledge management, we propose at first an XML-based Web information extraction which contains a sophisticated control language to extract data from Web pages. With using standard XML Technologies in the system, our approach can make extracting information easy because of a) detaching rules from processing, b) restricting target for processing, c) Interactive operations for developing extracting rules. Then we propose a structuring knowledge system which includes, 1) automatic term recognition, 2) domain oriented automatic term clustering, 3) similarity-based document retrieval, 4) real-time document clustering, and 5) visualization. The system supports integrating different types of databases (textual and non textual) and retrieving different types of information simultaneously. Through further explanation to the specification and the implementation technique of the system, we will demonstrate how the system can accelerate knowledge acquisition on the Web even for novice users of the field.
머신러닝과 딥러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전은 행정-정책 분야에도 영향을 확대하고 있다. 이 논문은 데이터분석과 알고리즘의 발전으로 자동화된 구성과 운용을 설계하는 인공지능 시대의 정책의사결정에 관한 탐색적 연구이다. 이 연구의 의의는 정책의사결정에서의 주요 연구 중 하나인 정책 문제의 문제구조화를 기반으로 하여, 문제정의가 잘 구조화된 정도에 따른 유형으로 이론적 틀을 구성하여 성공과 실패 사례를 구분하고 분석해서 시사점을 도출하였다. 즉 문제구조화가 어려운 유형일수록 인공지능을 활용한 의사결정의 실패 혹은 부작용의 우려가 크다는 것이다. 또한 알고리즘의 중립성여부에 대한 우려도 제시하였다. 정책적 제언으로는 우리나라 인공지능 추진체계구축 시 기술적 측면과 사회적 측면의 전문가들이 전문적으로 역할을 하는 소위원회를 병렬적으로 두고 이 소위원회들이 종합적, 융합적으로도 작동할 수 있는 운영의 묘를 발휘하는 거버넌스 추진체계 구축이 필요함을 제시하고 있다.
Mathematical morphology는 이론적 배경으로 신호 및 시스템의 기하학적 특성을 해석하는데 우수하고 잡음이 섞인 데이터를 고르기에 있어서 매우 성공적으로 적용되고 있다. 본 논문에서는 morphological필터의 하드웨어 구현은 같은 회로에서 gray scale dilation과 erosion을 수행하여 최소값과 최대값을 선택하도록 함으로써 회로의 복잡성을 줄이고 병렬처리가 가능하도록 하였다. Morphological filter의 구조는 structuring element블록, 이미지 데이타 블록, 제어 블록, ADD 블록, MIN/MAX블록으로 구성되고 실시간 처리가 가능하도록 하드웨어를 설계, one chip화 한다.
다양한 학습 자료를 저장해두고 검색하는 시스템들은 주로 키워드 검색을 지원하고 있다. 여기서, 키워드 매칭 방식은 같은 분야의 자료라 하더라도 사용자가 입력한 키워드와 정확한 매칭이 되지 않을 경우 검색되지 못하는 문제점을 안고 있다. 또한 학습 테스트를 위한 학습 문제 자료는 키워드로 검색하기에는 포함한 정보의 양이 너무 적어 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습문서를 입력할 때 문서에 포함되어 있는 각 단어들을 형태소 분석에 의하여 중요 명사들을 추출하고 데이터베이스화하는 기법을 도입하고 미리 마련한 유사한 용어 지식 데이터베이스를 활용하여 지능적이고 효율적인 학습자료 검색 기법을 제안한다.
본 연구는 PBL 활동에서 교육과정 편성 과제의 구조화 정도에 따라 학생들의 문제해결력에 미치는 영향을 탐색하기 위해서 수행되었다. 연구는 교육과정 수업을 수강하는 대학생 60명을 대상으로 하였다. 학기 초 문제 해결력을 측정하였고, 중간고사 실시 이후에 PBL활동을 수행하였다. 실험집단 30명은 비구조화 된 PBL 형태의 과제를 수행하였고, 비교집단 30명은 반 구조화된 문제를 수행하였다. 과제 종료 후 학기 말에 문제해결력을 측정하였다. 사전·사후 검사 자료의 분석을 위해서 ANCOVA를 사용하였다. 그 결과 실험집단은 비교집단 보다 정보수집요인과 확산적 사고 그리고 평가 및 피드백 수준이 통계적으로 유의미하게 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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