지식 마이닝은 다종다양한 대량의 데이터로부터 데이터 모델링, 정보추출 및 분석, 가시화, 결과 해석 등과 같은 다양한 기법들을 적용하여 데이터로부터 유용하고 가치 있는 지식을 찾아내는 연구 분야로서, 비즈니스, 의료, 과학 연구 등 다양한 영역에서 원시 데이터를 유용한 지식으로 변환하기 위한 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 형식개념분석기법을 확장하여 다종다양한 데이터로부터 지식발견과 데이터 마이닝을 수행하기 위한 분석기법을 제안한다. 분석대상 데이터의 다양한 형식과 구조를 표현하기 위한 제반 모델들(다치데이터 테이블, 삼원데이터테이블)과 데이터처리(이진화 및 평탄화) 및 개념계층구조 구축과 연관규칙 추출을 위한 알고리즘들을 정의하고, 공공오픈데이터를 대상으로 본 논문에서 제안한 기법을 적용한 실험을 수행하여 제안 기법의 유용성을 실증하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권3호
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pp.244-251
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2023
Engineering or humanities data are stored in databases and are often used for search services. While the latest deep-learning technologies, such like BART and BERT, are utilized for data analysis, humanities data still rely on traditional databases. Representative analysis methods include n-gram and lexical statistical extraction. However, when using a database, performance limitation is often imposed on the result calculations. This study presents an experimental process using MariaDB on a PC, which is easily accessible in a laboratory, to analyze the impact of the database on data analysis performance. The findings highlight the fact that the database becomes a bottleneck when analyzing large-scale text data, particularly over hundreds of thousands of records. To address this issue, a method was proposed to provide real-time humanities data analysis web services by leveraging the open source database, with a focus on the Seungjeongwon-Ilgy, one of the largest datasets in the humanities fields.
현재 정보사회는 빠르게 격변하며 다양한 분야에서 혁신과 창의성을 요구하고 있으며 논리적 사고의 근간이 될 수 있는 수학의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문의 목적은 아동들에게 수학 학습에 대한 동기와 흥미를 유발하기 위해 아동들이 손쉽게 사용할 수 있는 교구를 이용하여 수학영역의 논리적인 사고가 더욱 확장되고 자발적 학습이 일어날 수 있는 수학교육 애플리케이션을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 스마트 기기와 블록을 이용하여 수학 교육 애플리케이션을 설계하고 구현하였다. 애플리케이션의 주 기능은 카메라를 이용한 촬영과 수식 계산 값 확인이다. 아동이 산수 교육용 블록을 이용해 수식을 만든 뒤 카메라를 이용하여 블록을 촬영하면 자신이 만든 수식의 계산 값을 직접 확인할 수 있다. 촬영한 이미지의 전 처리 과정과 텍스트 추출, 문자인식은 OpenCV 라이브러리와 Tesseract-OCR 라이브러리로 구현하였다.
In this research, schedule optimization is defined as balancing the number of workers while keeping the demand and needs of the project resources, creating the perfect schedule for each activity. Therefore, when one optimizes a schedule, multiple potentials of schedule changes are assessed to get an instant view of changes that avoid any over and under staffing while maximizing productivity levels for the available labor cost. Optimizing the number of workers in the scheduling process is not a simple task since it usually involves many different factors to be considered such as the development of quantity take-offs, cost estimating, scheduling, direct/indirect costs, and borrowing costs in cash flow while each factor affecting the others simultaneously. That is why the optimization process usually requires complex computational simulations/modeling. This research attempts to find an optimal selection of daily maximum workers in a project while considering the impacts of other factors at the same time through OPEN BIM based multiple computer simulations in resource leveling. This paper integrates several different processes such as quantity take-offs, cost estimating, and scheduling processes through computer aided simulations and prediction in generating/comparing different outcomes of each process. To achieve interoperability among different simulation processes, this research utilized data exchanges supported by building SMART-IFC effort in automating the data extraction and retrieval. Numerous computer simulations were run, which included necessary aspects of construction scheduling, to produce sufficient alternatives for a given project.
The existing video expression recognition methods mainly focus on the spatial feature extraction of video expression images, but tend to ignore the dynamic features of video sequences. To solve this problem, a multi-mode convolution neural network method is proposed to effectively improve the performance of facial expression recognition in video. Firstly, OpenFace 2.0 is used to detect face images in video, and two deep convolution neural networks are used to extract spatiotemporal expression features. Furthermore, spatial convolution neural network is used to extract the spatial information features of each static expression image, and the dynamic information feature is extracted from the optical flow information of multiple expression images based on temporal convolution neural network. Then, the spatiotemporal features learned by the two deep convolution neural networks are fused by multiplication. Finally, the fused features are input into support vector machine to realize the facial expression classification. Experimental results show that the recognition accuracy of the proposed method can reach 64.57% and 60.89%, respectively on RML and Baum-ls datasets. It is better than that of other contrast methods.
본 논문에서는 변형된 하우스더프 거리 (MDH: Modified Hausdorff Distance)를 이용한 눈 개폐 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출과 눈 개폐 감지로 크게 구분된다. 얼굴 영역의 검출을 위하여 고정 크기의 영역 내에서 픽셀 값을 이용하는 지역 구조특성의 MCT (Modified Census Transform)특징기반 방법을 사용하였다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD를 이용하여 눈의 위치 및 개폐를 판단한다. 얼굴 검출의 처리절차는 먼저, 오프라인에서 다양한 얼굴 영상에 대해 MCT 이미지를 생성하고, 이를 기반으로 PCA를 이용하여 기준이 되는 특징벡터들을 추출한다. 다음으로, 온라인에서는 입력되는 실험 영상 내에서 새롭게 추출된 특징벡터들과 기준이 되는 특징 벡터들 간의 유클리드 거리를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 순서로 진행된다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD 기반의 눈 영역 검출과 템플릿 매칭을 수행하여 눈의 개폐를 감지한다. 제안하는 방법의 성능 검증을 위하여 그레이 스케일 영상 (30FPS, $320{\times}180$)을 입력으로 실험을 수행한 결과, 눈 계폐 검출율에서 평균 94.04%의 정확도를 달성하였다.
In this study, using X-ray cargo container scanning device and to differentiate the concept of three-dimensional information extraction applied for X-ray scanning device as an ingredient in the rotation of the X-Ray Linear Pushbroom Stereo System by introducing the geometric How to model was introduced. Three-dimensional information obtained through the matching of a single voxel space filled with a random vector operations for each voxel in the three dimensional shape reconstruction algorithm using the definition, and in time, the time required for each step were analyzed. Using OpenCV in each step by applying parallelization techniques approximately 1.8 times improvement in the processing time of the check, but do not meet the target within one minute levels. The other hand, X-ray images by the primary process to convert the point View the results of real-time stereo through a three-dimensional could feel the comfort level.
건물 정보는 다양한 도시 공간 분석에 활용되는 필수 정보 중 하나이기에 지속적인 모니터링이 필요하지만 현실적으로 어려움이 존재하고 있다. 이를 위해 광범위한 지역에 대해서도 지속적인 관찰이 가능한 위성영상으로부터 건물을 추출하기 위한 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 시맨틱 세그멘테이션 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 SpaceNet의 건물 v2 무료 오픈 데이터를 이용하여 30 cm 급 Worldview-3 RGB 영상으로부터 건물을 자동으로 추출하기 위해, context-based ResU-Net의 일부 구조를 변경하여 학습을 진행하였다. 분류 정확도 평가 결과, f1-score가 2회차 SpaceNet 대회 수상작의 분류 정확도보다 높은 것으로 나타났다. 앞으로 지속적으로 Worldview-3 위성 영상을 확보할 수 있다면 본 연구의 성과를 활용하여 전세계 건물 자동 추출 모델을 제작하는 것도 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 도로분야의 표준 정보모델 구축을 목표로 하고 있으며 도로 부대시설을 대상으로 IFC 스키마를 확장 개발하였다. 국내 도로설계 관련 문헌 분석을 통해 도로 부대시설을 구성하는 요소를 도출하였으며, 이를 통해 IFC스키마의 엔티티, 타입, 프로퍼티를 정의하여 스키마를 확장 개발하였다. 또한 새로운 스키마를 수용하는 컨버터와 뷰어를 개발하여 부대시설 BIM 모델을 IFC모델로 변환하여 연구결과를 검증하였다. 개발된 스키마를 통해 변환된 표준 모델을 활용할 경우 도로분야 BIM 발주시 표준화 된 모델 기반의 납품 및 검증이 이루어질 수 있으며, 설계단계 뿐만 아니라 시공, 유지관리 단계까지 IFC를 활용하는 토목분야 개방형 BIM 체계를 구축할 수 있을 것이다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.98-101
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2006
In general, stereo images are widely used to remote sensing or photogrametric applications for the purpose of image understanding and feature extraction or cognition. However, the most cases of these stereo-based application deal with 2-D satellite images or the airborne photos so that its main targets are generation of small-scaled or large-scaled DEM(Digital Elevation Model) or DSM(Digital Surface Model), in the 2.5-D. Contrast to these previous approaches, the scope of this study is to investigate 3-D stereo processing and visualization of true geo-referenced 3-D features based on anaglyph technique, and the aim is at the prototype development for stereo visualization system of complex typed 3-D GIS features. As for complex typed 3-D features, the various kinds of urban landscape components are taken into account with their geometric characteristics and attributes. The main functions in this prototype are composed of 3-D feature authoring and modeling along with database schema, stereo matching, and volumetric visualization. Using these functions, several technical aspects for migration into actual 3-D GIS application are provided with experiment results. It is concluded that this result will contribute to more specialized and realistic applications by linking 3-D graphics with geo-spatial information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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