To increase the usability of Building Information Modeling (BIM) in construction projects, it is critical to ensure the interoperability of data between heterogeneous BIM software. The Industry Foundation Classes (IFC), an international ISO format, has been established for this purpose, but due to its structural complexity, geometric information and properties are not always transmitted correctly. Recently, deep learning approaches have been used to learn the shapes of the BIM elements and thereby verify the mapping between BIM elements and IFC entities. These models performed well for elements with distinct shapes but were limited when their shapes were highly similar. This study proposed a method to improve the performance of the element type classification by using an Ensemble model that leverages not only shapes characteristics but also the relational information between individual BIM elements. The accuracy of the Ensemble model, which merges MVCNN and MLP, was improved 0.03 compared to the existing deep learning model that only learned shape information.
Community portraits can deeply explore the characteristics of community structures and describe the personalized knowledge needs of community users, which is of great practical significance for improving community recommendation services, as well as the accuracy of resource push. The current community portraits generally have the problems of weak perception of interest characteristics and low degree of integration of topic information. To resolve this problem, the reader community portrait method based on the thematic and timeliness characteristics of interest labels (UIT) is proposed. First, community opinion leaders are identified based on multi-feature calculations, and then the topic features of their texts are identified based on the LDA topic model. On this basis, a semantic mapping including "reader community-opinion leader-text content" was established. Second, the readers' interest similarity of the labels was dynamically updated, and two kinds of tag parameters were integrated, namely, the intensity of interest labels and the stability of interest labels. Finally, the similarity distance between the opinion leader and the topic of interest was calculated to obtain the dynamic interest set of the opinion leaders. Experimental analysis was conducted on real data from the Douban reading community. The experimental results show that the UIT has the highest average F value (0.551) compared to the state-of-the-art approaches, which indicates that the UIT has better performance in the smooth time dimension.
기록평가의 목적은 점차 기록의 선별에서 일종의 주제기반의 수집으로 옮겨가고 있다. 특히 현재의 디지털 기술과 웹의 양 질적 발달은 물리적 수집이 아닌 의미적 수집, 즉 데이터의 연계를 통한 수집을 가능하게 하는 원동력이 되고 있다. 이러한 환경하에서 유네스코를 필두로 국제적으로 '기록유산'에 대한 개념정립이 이루어지고 있다. 이러한 동향을 반영하고 있는 것이 캐나다의 LAC인데, 최근 토탈아카이브즈 정신을 부흥시키고자 새로운 평가방법이자 수집방법을 개발하고 있다. 이것이 'Whole-of-Society 접근법'이다. 이 접근법의 특징은 크게 세가지이다. 첫 번째, 기록유산을 대상으로 하며, 물리적 수집이 아니라 의미적 수집을 목적으로 한다. 또한 그 대상이 기록유산이기 때문에 반드시 기록유산기관 간의 협력이 전제되어야 한다. 마지막으로 이미 발생한 사건에 대한 기록화뿐만 아니라 동시대적 사건에 대한 기록화도 가능하다는 것이다. 평가방법으로서의 'Whole-of-Society 접근법'은 사회이론에 착안하여 사회 구성요소를 식별하는 방식이다. 수집방법으로서의 'Whole-of-Society 접근법'은 디지털기록을 대상으로 하나, 아날로그기록의 소장주체로 안내하는 방식으로 그 대상이 확장된다. 이때의 디지털기록이란 '디지털화된(Digitized)' 기록유산과 '본래 디지털인(Born-Digital)' 기록유산을 포함한다. 그리고 평가 단계에서 식별한 사회 구성요소를 메타데이터 요소로 매핑한 다음, 링크드오픈 데이터로 구축함으로써 데이터 간의 연계를 통한 의미적 수집을 실현한다. 마지막으로 이 연구에서는 국내 평가체계는 그 목적이 선별에 비교적 국한되어 있어 사회의 기록화를 실현하기 어렵다는 한계를 지적하였다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 Whole-of-Society 접근법을 적용하여 가이드라인을 제시한다. 가이드라인은 총 8단계를 거치는데, 1단계부터 4단계는 기록화 대상의 선정과 기술이며 5단계부터 8단계는 디지털 환경에서 의미적 수집을 위한 준비절차라 할 수 있다. 한편 가이드라인의 실행을 위한 선행과제를 점검하며 국가기록원의 역할을 촉구한다.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
본 논문은 구조적, 의미론적 이질성을 가진 분산 XML 문서의 통합 검색을 위해 반자동으로 생성된 인터페이스를 통해 각 지역 문서에 대한 질의를 생성하여 검색하는 방법을 제안한다. 본 시스템에서는 데이타 통합을 위한 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(Distributed Documents XML Metadata Interface)를 정의하고, 분산 데이타에 대한 DTD를 입력으로 받아 사용자로 하여금 전역 DTD와 각 지역 DTD 간의 의미 차이를 극복하기 위한 사용자 인터페이스 생성 방법을 제안하였다. 전역 DTD와 지역 DTD의 특성을 고려하여 인덱스 매핑과 그에 필요한 함수 이름의 매핑 정보를 기반으로 DDXMI가 자동으로 생성된다. XML 질의 언어인 Quilt를 사용하여 생성된 DDXMI를 통해 각 지역 문서에 적합한 질의를 생성, 수행한다 사용자는 검색 대상 문서의 스키마와 통합스키마의 구조를 잘 알고 있다고 가정하였다. XML로 만들어진 석박사 논문, 논문지, 연구보고서에 대한 소규모, 중규모 전역 DTD를 만들어 실제로 질의를 생성하여 검색 결과를 검증할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 JavaCC와 Java 서블릿을 이용하여 개발하였다.
도시지역의 대부분을 차지하는 건물에 대한 3차원 공간정보는 지도제작뿐 아니라 무선 통신망 설계, 카 내비게이션, 가상도시 구축 등에 근간이 되는 주요 정보이다. 대표적인 수동센서(passive sensor)로부터 얻어진 수치항공사진은 높은 수평 위치정확도를 가지는 반면 중심투영과 폐색지역에 의한 원천적인 문제로 인하여 자동화 과정이 어렵다. 반면 능동센서인 LIDAR 시스템은 지표면에 대한 비정규 점군 형태의 3차원 정보를 빠르고 정확하게 제공한다. 하지만 데이터 취득 특성상 건물의 외곽선과 같은 정보의 획득에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 수치항공사진과 LIDAR 데이터를 용합하여 건물의 외곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 복잡한 형태의 건물의 외곽선 추출에 우수한 결과를 보여주었으며, LIDAR 데이터와 수치항공사진을 이용해 건물을 자동으로 추출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문은 RDB를 OWL 온톨로지로 번역할 수 있으며 번역된 OWL 온톨로지를 사용자가 GUI를 통해 탐색 가능케 하는 시스템을 제안한다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 이 시스템은 두 가지 문제를 극복한다. 첫째, 이 시스템은 DB와 온톨로지 사이의 요소간 매핑을 정의하는 새로운 매핑 알고리즘을 내장하고 있다. 이 알고리즘은 기존의 것들과 비교하여 더 다양한 DB 구조로부터 온톨로지를 생성할 수 있다. 둘째, 이 시스템은 DB로부터 생성한 온톨로지의 ABox를 추론기에 적재하지 않고도 추론기로부터 얻을 수 있는 데이터와 동일한 데이터를 사용자에게 제공한다. Tableau 알고리즘 기반의 추론기들은 큰 볼륨의 ABox 추론을 다차시간에 다루지 못하는 문제가 있다. 이것은 DB부터 번역된 큰 볼륨의 ABox를 갖는 온톨로지는 사실상 서비스 될 수 없음을 의미한다. 하지만 이 시스템은 ABox 요소가 요구될 때마다 추론기로부터 얻을 수 있는 데이터와 동일한 데이터를 획득할 수 있는 SQL 질의문을 내부적으로 실행한다.
다수의 사용자들의 협력태깅으로 생성되는 폭소노미는 웹 2.0을 이끌고 있는 대표적인 요소이다. 태그는 어떤 웹 문서를 기술하는 웹 메타데이타라고 할 수 있는데, 협력태깅으로 이루어진 태그들 사이의 의미적인 상하위 관계를 밝혀내 이를 시각화한다면, 사용자들이 문서의 메타데이타를 보다 직관적으로 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 이에 본 논문에서는 del.icio.us의 태그들을 대상으로 하여, Wikipedia 텍스트를 이용한 태그들간 상하위 관계 산출 기법을 제안한다. 이를 위해 태그들이 Wikipeida 텍스트상에서 출현하는 빈도수를 기반으로 태그들간 상하위 관계를 산출하는 통계적인 모델링을 제안하였고, 각각의 태그를 그에 상응하는 Wikipedia 텍스트에 매핑시키는 TSD 기법을 제안하였다. 이렇게 산출된 상하위 관계 짝들은 시각화 기법을 통하여 효과적으로 화면에 표현되었다. 실제로 우리가 제안하는 알고리즘이 태그들간의 상하위 관계들을 높은 정확도로 찾아내었음을 실험을 통해 확인하였다.
Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.
Objective: The aim of this study is to investigate users' intuitive stereotypes on non-touch gestures and establish the gesture dictionary that can be applied to gesture-based interaction designs. Background: Recently, the interaction based on non-touch gestures is emerging as an alternative for natural interactions between human and systems. However, in order for non-touch gestures to become a universe interaction method, the studies on what kinds of gestures are intuitive and effective should be prerequisite. Method: In this study, as applicable domains of non-touch gestures, four devices(i.e. TV, Audio, Computer, Car Navigation) and sixteen basic operations(i.e. power on/off, previous/next page, volume up/down, list up/down, zoom in/out, play, cancel, delete, search, mute, save) were drawn from both focus group interview and survey. Then, a user participatory design was performed. The participants were requested to design three gestures suitable to each operation in the devices, and they evaluated intuitiveness, memorability, convenience, and satisfaction of their derived gestures. Through the participatory design, agreement scores, frequencies and planning times of each distinguished gesture were measured. Results: The derived gestures were not different in terms of four devices. However, diverse but common gestures were derived in terms of kinds of operations. In special, manipulative gestures were suitable for all kinds of operations. On the contrary, semantic or descriptive gestures were proper to one-shot operations like power on/off, play, cancel or search. Conclusion: The touchless gesture dictionary was established by mapping intuitive and valuable gestures onto each operation. Application: The dictionary can be applied to interaction designs based on non-touch gestures. Moreover, it will be used as a basic reference for standardizing non-touch gestures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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