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모바일 환경에서 사용자 정의 규칙과 추론을 이용한의미 기반 이미지 어노테이션의 확장
서광원,임동혁 한국멀티미디어학회 2018 멀티미디어학회논문지 Vol.21 No.2
Since a large amount of multimedia image has dramatically increased, it is important to search semantically relevant image. Thus, several semantic image annotation methods using RDF(Resource Description Framework) model in mobile environment are introduced. Earlier studies on annotating image semantically focused on both the image tag and the context-aware information such as temporal and spatial data. However, in order to fully express their semantics of image, we need more annotations which are described in RDF model. In this paper, we propose an annotation method inferencing with RDFS entailment rules and user defined rules. Our approach implemented in Moment system shows that it can more fully represent the semantics of image with more annotation triples.
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서광원 한국T.S.엘리엇학회 2008 T.S. 엘리엇 연구 Vol.18 No.1
The 17th century English poetry is known as metaphysical poetry. In those poems, sensibility and intellect were divided against each other and metaphysical poets tried to unite thought and feeling in their poems. Eliot knew that the similar kinds of poetry flourished somewhere in Europe at certain periods. They were the 14th century poetry of Dante and his contemporaries and the 19th century French poetry of Laforgue and Corbiére. Eliot proposed the genealogy of metaphysical poets from his historical perspective ― especially from Dante through Donne to Laforgue. This paper purports to reveal the flow of metaphysical poets following Eliot’s arguments in his Clark Lectures and Turnbull Lectures. According to Eliot, the poetry of the three periods were all based on the contemporary philosophy and theology. Behind Dante there was Aquinas, and behind Donne there were Jesuitism and the other fragments of various philosophical systems up to that time. On the other hand, the 19th century French poetry was based on the philosophy of Schopenhauer and Hartmann. Eliot also explained that in the fourteenth century, there was no disintegration of intellect and feeling, with Dante as the distinguished ideal poet of that period. But in the seventeenth and nineteenth centuries the poets underwent so-called a process of disintegration. Despite the chaos of the seventeenth century, Donne could accomplish somehow the unification of thought and feeling. However, the disintegration with Laforgue had reached a much more worsened stage than with Donne. Eliot showed the inevitable deterioration of metaphysical poetry through the historical process.
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서광원 한국T.S.엘리엇학회 2006 T.S. 엘리엇 연구 Vol.16 No.2
Gwang-Won SeoIn 1928, Eliot declared he was a classicist in literature, a royalist in politics, and an Anglo-Catholic in religion. However, I suppose this statement can't represent his true characteristics in the literary, political, and religious world.Therefore this thesis purposes to show that Eliot succeeded to some Romantic poets in the poems and literary theories. Also this study wishes to show that his Anglo-Catholic spirit couldn't cover his consciousness level in his later poems, especially in Four Quartets. In political thinking, though he followed the reactionary tradition, preferring monarchy, he seems to be a ideal royalist rather than an activist in reality.
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서포트 벡터 머신을 이용한 탄산염암 저류층에서의 암상 예측
서광원,임종세 한국자원공학회 2010 한국자원공학회지 Vol.47 No.2
저류층의 특성변수인 공극률과 유체투과도는 주로 암상의 변화에 의해 결정되며, 물리검층자료로부터 암상을 예측하기 위한 방법으로 경험적인 방법과 추계학적인 방법이 있다. 이 연구에서는 자료 간의 최적 분류 초평면을 결정함으로써 구조적인 위험을 최소화하는 패턴인식 기법인 서포트 벡터 머신을 이용하여 코어 분석 자료와 물리검층자료를 통합적으로 해석함으로써 코어가 취득되지 않은 구간에서의 암상을 예측하였다. 입력 자료로 미국 텍사스 주의 Permian Basin에 위치한 탄산염암 저류층인 Salt Creek Field Unit의 물리검층자료와 코어의 암상 자료를 사용하였으며, 암상 예측 결과를 선형 판별 분석에 의한 암상 예측 결과와 비교하였다. 학습 자료에 대한 교차검증 시 서포트 벡터 머신의 정확도는 평균 98.7%로서 불균질성이 심한 탄산염암 저류층에서도 특징변수에 대한 분류 능력이 우수함을 확인하였다. 예측 결과 5개의 시추공에서 선형 판별 분석의 암상 예측의 정확도는 55.3%이고 서포트 벡터 머신에 의한 암상 예측의 정확도는 평균 67.6%로서 서포트 벡터 머신에 의한 예측이 더 우수함을 확인하였다. 또한 유사한 물리검층 특성을 갖는 암상을 하나의 군집으로 가정하였을 경우에 서포트 벡터 머신이 82.3%의 높은 예측 정확도를 나타내었다. Petrophysical properties such as porosity and permeability are mainly determined by lithofacies variation. There are empirical and stochastic methods to identify lithofacies from well logs. In this study, lithofacies in un-cored ranges are estimated by support vector machine as integrating well log data and core data. Support vector machine is a pattern recognition method minimizing structural risk by optimal separating hyperplane. Well log data and core lithofacies data in carbonate reservoir, Salt Creek Field Unit, Permian basin, Texas, U.S.A., are used as input data. The results of lithofacies estimation by support vector machine are compared with lithofacies estimated by linear discriminant analysis. Average accuracy of cross validation is 98.7% in support vector machine. It is evidence that support vector machine is excellent for classifying characteristic variables in heterogeneous carbonate reservoir. Average accuracy of lithofacies estimation is 67.6% by support vector machine and 55.3% by linear discriminant analysis, respectively. Therefore, it is confirmed that support vector machine is more accurate than linear discriminant analysis. Average accuracy of lithofacies estimation by support vector machine is 82.3% when several lithofacies that have similar characteristics on well log data are assumed as a group.
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지능형 기법을 이용한 암석물리학상 결정을 위한 사용자 친화적 소프트웨어 개발
서광원,임종세,김세준 한국자원공학회 2010 한국자원공학회지 Vol.47 No.1
Electrofacies is defined as the set of log reponses that characterizes a sediments and permit the sediment to be distinguished from others and is able to be utilized to estimate petrophysical properties of reservoirs. In this study, we develop a user-friendly software, KMU Efacies 2009. The software offers principle components analysis to reduce effectively dimensions of well-logging data and Fuzzy C-mean and K-mean method for cluster analysis. The result on cluster analysis is used for determining electrofacies. All the results are visualized and can be saved in form of Excel or ASCII file. An instruction manual is contained as help-files. 암석물리학상이란 주변 지층과 구별할 수 있는 지층의 특성을 나타내는 물리검층 신호의 복합체로 정의할 수 있으며, 이를 결정함으로써 저류층의 물성 예측에 활용할 수 있다. 이 연구에서는 지능형 기법을 이용하여 지층의 암석물리학상을 결정할 수 있는 사용자 친화적 소프트웨어인 KMU Efacies 2009를 개발하였다. 물리검층 자료의 효율적인 차원 축소를 위해 주성분 분석 기법을 지원하며 Fuzzy C-mean 및 K-mean 기법을 이용하여 군집 분석을 수행한다. 또한 군집 분석 결과를 바탕으로 암석물리학상을 결정할 수 있도록 구현하였다. 기술통계분석, 주성분 분석, 군집 분석에서 얻어진 모든 분석 결과를 시각적으로 출력하며 Excel 및 ASCII 파일 형식으로 저장이 가능하다. 소프트웨어의 사용법을 도움말 형태로 삽입하여 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.
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