본 연구에서는 EPCIS(전자상품코드 정보 서비스) 시스템의 요구사항인 추상화, 고성능, 확장성, 상호 운용성을 기반으로 EPCIS 시스템의 구조를 설계하고 구현한다. EPCIS 시스템의 추상화를 위해 기존에 존재하는 다양한 데이터 베이스 시스템과 상호 운용을 위한 공통 인터페이스를 구현하고 내부적으로 확장 질의 인터페이스, 공통 질의 언어를 가진다. 연속 질의 처리 시간을 감소 시키고 중복된 결과를 효과적으로 처리하기 위한 연속 질의 처리 모듈을 구현한다. 또한 RFID(전자 태그)의 이력 추적 질의의 고성능을 지원하기 위해 RFID 환경에 최적화된 색인 기술과 질의 처리를 위한 구성 요소(Component)를 추가하여 EPCIS 시스템의 고성능 질의 처리를 가능하게 한다. 또한 확장성을 위해 저장소(EPCIS Repository) 관리자를 구현하여 비즈니스 이벤트의 메타 데이터의 스키마를 정의하여 새로운 종류의 비즈니스 이벤트를 쉽게 등록하고 사용할 수 있도록 하였다. 또한 기업의 응용 시스템과 협력 기업간에 정보 교환을 위해서 EPC 글로벌에서 제시하는 웹 서비스를 지원하며 표준 데이터 형식인 확장성 생성 언어(XML)를 사용한다.
인터넷 상에 산재해 있는 사진이나 비디오 등 시각 미디어 데이터를 효과적으로 검색하는 것은 전자 미술 박물관, 전자상거래, 전자 쇼핑몰 등 여러 응용 분야에서 중요한 일이다. 이러한 분야에서는 단순한 키워드 검색이 아닌 내용 기반 또는 의미 기반의 멀티미디어 검색을 필요로 한다. 인터넷 상의 시각 미디어를 효과적으로 검색하기 위해 제안된 선행 연구에서는 시각 미디어의 메타데이터와 온톨로지를 이용하고 또한 웹서비스를 이용하여 의미 기반의 검색을 수행한다. 본 연구에서는 인터넷 상에서 여러 시각 미디어 제공자와 이 제공자들의 정보를 가지고 있는 하나의 중계자가 존재하는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하기 위한 전 단계로 적합한 서비스 제공자를 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 질의에 적합한 제공자들과 그 순위를 효율적으로 얻기 위하여 온톨로지의 트리 구조를 이용한다. 온톨로지 트리에서 하위 노드의 크기와 자식 노드의 크기에 기반한 이 방법은 기존의 방법에 비해 효과적으로 제공자들간의 순위를 측정한다. 실험 결과 이 방법이 속도는 비슷하게 유지하면서 정확한 결과를 도출함을 보인다.
Convolutional Neural Network(CNN)는 특징 추출과 분류의 두 단계로 나눌 수 있다. 그 중 특징 추출 단계의 커널의 크기, 채널의 수, stride 등의 hyperparameter는 CNN의 구조를 결정할 뿐만 아니라 특징을 추출하는 데에도 영향을 주기 때문에 CNN의 전체적인 성능에도 영향을 준다. 본 논문에서는 Parameter-Setting-Free Harmony Search(PSF-HS) 알고리즘을 이용하여 CNN의 특징 추출 단계에서의 hyperparameter를 최적화 하는 방법을 제안하였다. CNN의 전체 구조를 설정한 뒤 hyperparameter를 변수로 설정하였고 PSF-HS 알고리즘을 적용하여 hyperparameter를 최적화 하였다. 시뮬레이션은 MATLAB을 이용하여 진행하였고 CNN은 mnist 데이터를 이용하여 학습과 테스트를 했다. 총 500번 동안 변수를 업데이트했고 제안하는 방법을 이용하여 구한 CNN 구조 중 가장 높은 정확도를 가지는 구조는 99.28%의 정확도로 mnist 데이터를 분류하는 것을 확인할 수 있었다.
인터넷 사용이 대중화되면서 개인이 정보의 또는 검색할 주제에 따라 원하는 정보에 쉽게 접근할 수 있다. 이때 다양한 구조를 갖는 자료들의 속성을 잘 나타내는 메타데이터를 이용하면 검색의도에 보다 정확하게 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있어 다양한 연구가 지속되고 있다. 본 연구는 소그룹의 사용자들이 공동으로 관심 있는 웹 콘텐츠의 즐겨 찾기를 공동으로 유지 관리하는 용도로 다차원 벡터형 태그를 제안한다. 제안하는 벡터형 태그는 정보 유용성을 나타내는 색인을 벡터방식으로 기술하고 이것을 활용해 정보의 분류 관리 재활용의 효율을 높이는 표현법이다. 벡터방식 태깅은 대상 키워드에 사용자들이 두 개 이상의 요소에 대한 우선순위를 부여하고 벡터 방식으로 표현한다. 이 때 벡터의 기본이 되는 벡터공간은 정보생성시간, 선호순위 등으로 구성한다. 벡터성분으로 산출할 수 있는 벡터크기가 정보의 유용성을 나타내며 순위측정의 기준이 된다. 제안방식에 의한 순위측정은 단순한 링크구조에 의해 측정된 순위와 비교하였을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 순위 정보를 제공하고 있다.
GaAs나 InP 기반의 high electron mobility transistor (HEMT) 소자들은 우수한 마이크로파 및 밀리미터파 주파수 특성 및 이에 따른 우수한 저잡음 특성을 가지고 있다. GaAs 기판 위에 점진적으로 성장된 메타몰픽(Metamorphic) HEMTs (MHEMTs)는 InP 기판 위에 성정한 HEMT에 비해 비용 측면에서 커다란 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 MHEMT의 DC/RF 소신호 특성을 예측하기 위하여 InAlAs/InGaAs/GaAs MHEMT 소자들의 DC/RF 소신호 주파수 특성을 시뮬레이션하였다. 2차원 소자 시뮬레이터의 hydrodynamic 전송 모델을 사용하여 $In_{0.52}Al_{0.48}As/In_{0.53}Ga_{0.47}As$ 이종접합 구조를 갖는 제작된 0.1-${\mu}m$${\Gamma}$-게이트 MHEMT 소자에 대하여 파라미터 보정 작업을 수행한 후, MHEMT 소자들에 대해 DC 특성 및 RF 소신호 주파수 특성을 시뮬레이션하고 실험 데이터와 비교 분석하였다. 또한, 게이트 리세스 구조에 따른 MHEMT 소자들의 DC/RF 특성을 시뮬레이션하고 비교 분석하였다.
멀티미디어 시나리오 데이타베이스 시스템은 데이터 간의 연관 관계, 다중경로 및 데이터 공유 등의 정보를 그래프 구조로 표현하여 멀디미디어 데이터의 재생순서를 나타내는 시나리오로 기술하고, 정의된 시나리오를 참조하여 멀티미디어 데이터를 사용자에게 실시간으로 전송하는 읽기 전용 주문형 멀티미디어(Multimedia-on-demand) 시스템이다. 멀티미디어 시나이로 데이타베이스 시스템은 서비스되는 멀티미디어 객체의 메타데이타(metadata)를 저장하고 있는 시나리오 데이타베이스를 참조함으로써 데이터 전송을 위한 사전-스케줄링(pre-scheduling)을 수행하여 전송 지연으로 인한 반응시간을 줄이며, 시나리오를 다양한 기법으로 재순서하여 전송함으로써 데이터 전송효율을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 객체의 시간적, 공간적, 의미적 연관 관계를 기술하는 시나리오의 구성에 필요한 사항을 논하고 이의 저장,관리를 위한 시나리오 데이타베이스를 설계하며, 시나리오 재순선화를 이용한 스케줄링 방안에 대하여 논한다.
향토문화란 한 지방의 자연환경 속에서 과거로부터 현재까지 면면히 전승되어 온 역사와 전통, 풍물과 생활, 예술과 유물 및 유적 등의 모든 유산을 의미한다. 한국학중앙연구원에서는 이런 향토문화를 디지털 콘텐츠로 제작하고 이를 이용하여 "한국향토문화전자대전"을 편찬하였다. 향토문화 콘텐츠는 기록물의 특성을 가지고 있어 출처주의, 계층목록과 같은 기록물관리체계를 따르고 있으며 이를 편찬 관리하기 위한 시스템은 기초자료, 단편적 정보 및 고급정보 등이 하나의 시스템 안에서 순환하면서 새로운 지식정보를 만들어내도록 도와주는 순환형 지식정보관리시스템을 지향한다. 순환형 지식정보관리시스템의 이용자는 이 시스템을 통해 직접적으로 자료를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 다른 곳으로부터 데이터를 수집할 수 있으며, 나아가 수집한 데이터를 가공하여 새로운 지식 정보를 창출할 수 있다. 그러나 다양한 향토문화 콘텐츠의 구조에 포함된 의미적인 특징을 손상시키지 않고 데이터베이스를 구축하기가 매우 어렵고, 또한 이러한 작업은 장시간에 걸쳐 여러 차례의 교정 작업이 수행되어야 하므로 문서편찬, 교정, 서비스가 동시에 수행되는 시스템을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 "한국향토문화전자대전"의 사례를 중심으로 고문서가 많이 포함된 향토문화 콘텐츠의 의미적인 특징을 손상시키지 않으면서, 문서의 구조정보를 표현할 수 있는 XML 기반의 디지털 편찬 관리시스템을 제시하고 본 연구에서 개발된 관리시스템에서 향토문화 콘텐츠 관리를 위해 확장된 기능을 소개한다.
수간가공업의 소규모 영세화에 따른 비효율적인 산업구조를 개선시키며 낙후된 시설의 현대화, 3D업종의 인력대체 효과, 어류가공업체의 생산성, 수익률 증대를 목적으로 다양한 어종의 크기에 가변적인 자동절단시스템이 필요로 하게 된다. 다양한 어종에 대한 크기, 너비에 대한 데이터를 신경망의 파라메타로 하여 최소한의 센서로 최적의 절단부분을 예측, 가변적인 어류의 크기에 따라 최적의 절단부분을 출력으로 갖는 효율적인 절단공정을 지닌 시스템을 IBM-PC 인터페이스 기반으로 구축하며 PC의 모니터링을 부가시켜 제어함으로써 신경회로망의 우수성을 입증했다.
웹 리소스에 대한 메타 데이타 표현을 위해 RDF가 표준안으로 제정됨에 따라 RDF 데이타 저장 및 질의 처리 등의 연구가 많이 진행되어 왔다. 전통적인 저장 시스템을 기반으로 하는 저장 구조는 단순한 트리플 패턴 기반의 질의 처리에는 효율적이다. 그러나 여러 개의 트리플 패턴들이 결합된 질의 즉, 경로 기반의 질의 처리는 많은 조인 연산이 요구된다. 한편, 경로 질의의 효율적인 처리를 위해 접미사 배열을 응용한 인덱싱 기법이 제안되었다. 그러나 이 연구에서는 부분 경로식을 포함한 단순 경로 기반 질의 처리의 성능이 향상됨을 보여주었으나 다양한 경로 질의 유형에 대한 처리는 고려하지 않았다. 본 논문에서는 접미사 배열을 응용한 인덱싱 기법을 기반으로 한 경로 기반의 RDF 질의 처리 방안을 기술 한다. 특히, 단순 경로 질의처리 이외에 다양한 질의 유형의 처리를 위한 방안들을 예제를 통해 설명한다.
오디오 핑거프린트는 콘텐츠의 오디오 신호의 특색을 요약한 서명(signature)으로 2nd 스크린 서비스의 기반 기술로 주목 받고 있다. 이를 이용한 오디오 핑거프린트 시스템은 콘텐츠의 오디오를 인식하고 해당 콘텐츠와 연관된 메타 데이터를 2nd 디바이스와 웹을 통해 연결시키는 기능을 제공한다. 스마트링크 TV 는 이러한 오디오 핑거프린트를 이용한 KBS 의 콘텐츠 장면(scene) 기반 2nd 스크린 서비스 플랫폼이다. 본 논문에서는 한국의 방송환경에 적용된 스마트링크 TV 의 전반적인 플랫폼 구조와 활용방법에 대해 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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