다양한 온톨로지 개발로 온톨로지간에 정보공유와 재사용이 필요하게 되면서 온톨로지 매핑에 관련된 연구가 활발이 이루어지고 있다. 온톨로지 매핑 기법으로는 어휘 유사성, 구조 유사성, 인스턴스 유사성, 추론 유사성 검사 기법으로 나누어진다. 이 중 어휘 유사성 검사 기법은 대부분의 온톨로지 매핑 연구에서 사용하는 기법으로써 주로 워드넷에 정의되어 있는 동의어 집합만을 사용한다. 이에 본 연구에서는 워드넷에 정의되어 있는 동의어 집합 외에 상위어, 하위어, 전체어, 부분어 집합의 모든 단어들을 포함한 수퍼워드셋을 정의하고, 이것을 이용한 온톨로지 매핑 기법을 제안한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존 온톨로지 매핑 기법보다 평균 12%까지 온톨로지 매칭율을 높인 것을 보여준다.
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.
SSD의 FTL에서는 호스트로부터 요청된 논리적 페이지 번호를 실제 기록된 플래시 메모리 페이지 번호로 매핑하는 작업을 한다. 매핑 정보를 관리하기 위해서 사용되는 RAM의 용량을 줄이는 것은 매우 중요하다. 기존의 요구기반 FTL에서는 매핑 정보도 플래시 메모리 페이지에 기록하고 그들의 주소만 RAM에 테이블로 관리하는 2단계 방법을 적용하였다. 그러나 SSD의 용량이 수십 테라바이트 수준으로 늘어나고 있으므로 이 방법만으로는 충분하지 않다. 본 논문에서는 소요되는 RAM의 용량을 획기적으로 줄이기 위해서 매핑 정보를 3단계로 관리하는 방법인 ML-FTL을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 캐시를 적절히 활용함으로써 기존의 2단계 방법에 비해서 오버헤드가 늘어나는 정도가 미미하다는 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 세 개의 웹 기반 지도서비스의 탐색성을 평가하고 탐색성 향상을 위한 제안을 하는 것이다. 실험 방법으로 참가자들에게 탐색성 평가지를 수행할 때 생각을 말로 표현하도록 하고 실험 후 웹 기반 설문을 실시하였다. 또한 연구자들은 탐색성 실험과정을 관찰, 기록하고 모든 실험이 끝난 후 집단 토론을 실시하였다. 탐색성 향상을 위해, 선택과 끌기 기능의 표준화, 눈금이 있는 확대 기능, 아이콘과 버튼 기능의 설명력 향상, 컴퓨터 하드웨어의 가능한 변화를 제안하였다. 웹 기반 지도서비스의 탐색성을 향상함으로써 각 서비스의 이용법을 학습하는 시간은 물론, 이용자의 지리정보에 대한 요구를 만족하는 시간을 줄일 수 있을 것이다.
This paper is to suggest the way to improve EFL reading skill through semantic mapping by leveled group activities. Semantic mapping is a categorical structuring of information in graphic forms or diagrams. It can be used to activate and organize background knowledge on topics in classrooms. For small group activities, the class is divided into higher leveled groups and lower leveled groups of four members based on their grades. The teaching process has three stages: Pre-reading, while-reading, and post-reading. In the pre-reading stage, students discuss what they know about the topic. They map ideas with a brainstorming technique. In the while-reading stage, they read the text about the topic. While they are reading, they could ask some questions they might have and discuss the information in the text and categorize them with semantic mapping. In the post-reading stage, they discuss what they thought of the topic and add some information about the topic with semantic mapping. For the subjects of this study, third grade, middle school students were selected: 41 students for the experimental group and 35 students for the control group. The experimental period covered almost one semester from March to August, 2000. The results were as follows: 1) The students in the experimental group had higher scores in reading comprehension than those in the control group when semantic mapping was used; 2) The use of semantic mapping in reading comprehension was found to be much more effective in the higher leveled group than in the lower leveled group; 3) The results of questionnaires showed that many students became more interested and motivated in English, and semantic mapping helped them to participate positively in reading the English text. Thus, using semantic mapping by leveled group activities can be an effective alternative to traditional teaching methods for teachers who desire to improve reading skill in middle school students' English classes.
재난관리에서 담당 공무원(관리자)이 모든 피해 현장을 조사하고 복구 계획을 수립하기에는 인력과 비용 측면에서 한계점이 있다. 이를 극복하기 위해 다수의 지역민이 참여하는 커뮤니티매핑(community mapping) 과정에서 등록되는 현장 정보들을 통하여 효율적인 재난관리 의사결정에 활용할 수 있다. 하지만 여러 피해지역에서 검증되지 않은 다수의 정보가 등록되면 오히려 복구 우선순위 결정 등에 걸림돌이 되기도 한다. 또한 커뮤니티매핑 정보는 사용자가 업로드한 사진이나 사전 분류된 내용 또는 콘텐츠만 업로드할 수 있어 관리자가 현장 상황을 명확히 파악하기 어려운 문제점이 있으므로 이를 개선할 여지가 있다. 따라서 본 연구에서는 커뮤니티매핑에 등록되는 정보와 드론으로 촬영한 3D매핑 정보를 연계하여 재난관리 의사결정을 지원하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 통하여 관리자가 피해 상황을 종합적으로 판단할 수 있어 피해복구에 대한 계획수립 시 최종 결정권자의 의사결정을 지원할 수 있을 뿐만 아니라 피해복구 단계에서 시간, 인력, 비용의 절감이 가능할 것으로 기대한다.
Photon mapping is an efficient global illumination technique for realistic image synthesis that has been developed in computer graphics. In this paper, an adaptive photon mapping in the use of automatic differentiation is proposed. Since the automatic differentiation is used when photons emit from the light sources through the scene, we can check the variation of surrounding shape. Therefore, we can decrease the number of photons and generate an image in relatively low computational cost.
정보(情報) 매핑을 사용하면 조직이 실제로 사용하고 있는 다수의 정보공급원(情報供給源) 및 서비스, 시스템들을 발견할 수 있고, 중요하지 않거나 중복되어 있거나, 불필요한 정보(情報)가 무엇인지를 발견할 수 있다. 이러한 정보자원(情報資源) 발견과정을 통하여 기업은 정보의 질(質), 접근성(接近性), 성능(性能), 유용성(有用性), 효율성(效率性)에 있어서 기업의 장점 및 약점에 연관된 문제점들과 적합성을 규명할 수가 있다.
본 연구에서 RTK GPS의 매핑 도구로서의 가능성을 알아보고 RTK GPS의 정확도에 영향을 주는 요인을 알아보기 위해 각각 봄과 여름에 동일대상지역에서 두 번의 현장 작업을 수행하였다. 실험결과, 겨울뿐만 아니라 나무숲이 우거진 봄에도 고층건물과 나무숲으로 둘러싸인 일부환경을 제외한 곳에서 RTK GPS로 매핑이 가능하였다. 하지만 RTK GPS의 이용성과 매핑 정확도는 높지 않았다. 따라서 위성신호수신이 용이하지 않은 도심지 등에서 RTK 매핑 시 Total Station 등의 기타 장비에 의한 현장보완측량이 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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