• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.10
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• pp.751-760
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• 2003

One of the business in the future will be executed by Business to Business(B to B) model of E-Commerce. The concept of the B to B model composes the work process, people, and supporting environment. The work processes are related to the information process, technologies, and standards. Information process elements contains digital data exchange, data sharing, and collaboration. This paper designed and implemented the XML-based Business Flow Management System(BFMS) for B to B model of E-commerce in the Internet. BFMS in this paper automatically performs the information process for B to B model such as electronic bidding system including purchase order management, bidding management, delivery management to build E-Commerce in the Internet. XML can be used as document standard between business for skating and exchange of data and also provide platform independent environment.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 1999.06a
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• pp.121-127
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• 1999

지형공간 정보 시스템의 상호운용성 및 메타데이터에 관한 관련 연구의 대부분은 모델의 개발과 표준 사양의 정의, 데이터 포맷의 표준화 등에 초점이 맞추어져 있으며 시스템 상호 운용성을 고려한 메타데이터 관리 시스템의 구체적인 설계와 구현에 대한 연구는 상대적으로 아직적은 비중을 차지하고 있다. 이 논문에서는 지금까지의 지형공간정보에 대한 메타데이터와 관련된 기술 표준화 동향을 수용하며 이기종 분산환경에서 지형공간정보의 상호운용성을 지원하기 위한 메타데이터 관리 시스템을 통합메타데이터 저장소의 형태로 구현하기 위한 방법을 제시한다. 또한 설계된 메타데이터 관리자의 시스템 구성요소들의 기능 명세를 세부적으로 정의하여 상호운용성을 제공하는 메타데이터의 관리방법으로써의 통합메타데이터저장소 시스템과 관리자의 기능을 제시하도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.155-159
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• 2018

최근 화두가 되고있는 지능형 개인 비서 시스템에서 자연어 이해(NLU) 시스템은 중요한 구성요소이다. 자연어 이해 시스템은 사용자의 발화로부터 대화의 도메인(domain), 의도(intent), 의미적 슬롯(semantic slot)을 분류하는 역할을 한다. 하지만 자연어 이해 시스템을 학습하기 위해서는 많은 양의 라벨링 된 데이터를 필요로 하며 새로운 도메인으로 시스템을 확장할 때, 새롭게 데이터 라벨링을 진행해야 하는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 적대 학습 방법을 이용하여 풍부한 양으로 구성된 기존(source) 도메인의 데이터부터 적은 양으로 라벨링 된 데이터로 구성된 대상(target) 도메인을 위한 슬롯 채우기(slot filling) 모델 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 적대 학습을 적용할 경우, 적대 학습을 적용하지 않은 경우 보다 높은 f-1 score를 나타냄을 확인하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.10
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• pp.471-476
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• 2016

Software architecture is depend on software quality for in the design phase. Architecture interoperability have a effect in the software quality. As a result, the software quality will deteriorate. Therefore, we are need to check that configuration component for a flexible architecture and quality in the architecture. In this paper, we are suggest that configuration component of the architecture interaction.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.383-392
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• 1999

오늘날의 의사결정을 지원하는 시스탬에 있어서 데이터 웨어하우스가 널리 활용되고 있다. 이러한 데이터웨어 하우스를 개발하는데 있어서 메타 데이터가 필수적인 요소로 활용되고 있다. 한편. 메타 데이터 연합 (Meta Data Coalition)에서 제정한 Metadata Interchange Specification (MDIS)는 이러한 메타 데이터의 표준으로 널리 활용되고 있다. 본 연구는 이러한 표준을 기반으로 한 메타 데이터 스키마를 제시하고 있다. 실제적인 개발에서 이러한 표준은 핵심웨어하우스 계층, 적용 계층, 사용자 탐험 계층 및 비즈니스 계층으로 구성되어 있다. 이러한 메타 데이터 스키마를 적용한 실제 시스템의 프로토타입을 본 연구에서 구현해 보았다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.383-392
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• 1999

오늘날의 의사결정을 지원하는 시스템에 있어서 데이터 웨어하우스가 널리 활용되고 있다. 이러한 데이터웨어 하우스를 개발하는데 있어서 메타 데이터가 필수적인 요소로 활용되고 있다. 한편, 메타 데이터 연합(Meta Data Coalition)에서 제정한 Metadata Interchange Specification (MDIS)는 이러한 메타 데이터의 표준으로 널리 활용되고 있다. 본 연구는 이러한 표준을 기반으로 한 메타 데이터 스키마를 제시하고 있다. 실제적인 개발에서 이러한 표준은 핵심웨어하우스 계층, 적용 계층, 사용자 탐험 계층 비즈니스 계층으로 구성되어 있다. 이러한 메타 데이터 스키마를 적용한 실제 시스템의 프로토타입을 본 연구에서 구현해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.697-700
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• 2003

메타데이터는 데이터의 데이터로서 컨텐츠 모델을 구성하는 각 요소들의 속성을 기술하는 방법으로 컨텐츠에 대한 정보를 제공한다. 이러한 메타데이터는 컨텐츠를 더 쉽게 이용하거나 검색할 수 있도록 인덱스화된 레이블로 기술되는데, 정확하게 기술하기 위해 메타데이터 요소가 정밀하여야 한다. 본 논문에서는 다른 시스템들 간에 재사용 가능한 LIO 학습 객체 모델의 메타데이터를 e-learning 시스템의 메타데이터 표준화 기술인 LOM 을 기반으로 가상교육 시스템에서 필수적인 메타 데이터를 생성, 갱신, 저장하는 도구를 설계 및 개발하고 분산 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 활용하도록 XML 문서로 바인딩 하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.4
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• pp.388-400
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• 2006

There are wireless location acquisition technique, LBS platform technique, and LBS application technique in the important technical elements of the LBS. In this paper, we design a location data management system which is the core base technique of the important technical elements of the LBS. The proposed system consist of an application interface of LBS, a query processor of application. service, a location estimator of the moving objects, a location information manager, a real-time data receiver, and a database of location data. This system manages efficiently the location change information of the moving objects using the database technique, suggests some useful inform to the users of LBS, and supports operation and facility of location estimation to process continuous location data of the moving objects. On the basis of location data triggering, this system supplements the problem of the related location data management systems to complement the loss of location data in the environment of real-time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.104-107
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• 2011

의료정보시스템에서 처리하는 데이터 크기가 급속하게 늘어남에 따라 대용량 데이터 처리에 대한 필요성이 갈수록 증가되고 있다. 최근 몇 년 동안 의료정보시스템을 구성하는 요소 중 디스크의 성능 향상 및 발전 속도가 중앙처리장치에 비해 둔화되고 있으며, 이와 같은 성능차이로 인해 디스크 장치가 시스템의 병목지역이 되어 전체 성능을 저하시키는 주된 요인이 되고 있다. 의료정보시스템은 주로 관계형 데이터베이스를 이용하여 저장하기 때문에 서버의 데이터 접근 처리방식과 I/O에 대한 부분이 성능을 크게 좌우한다. 따라서 본 논문에서는 의료정보시스템의 특성에 따른 하드웨어 RAID 디스크 구성 최적화 방안을 알아봄으로써 본 논문의 연구 결과가 시스템 구성 초기에 최적화된 I/O 를 위한 구성정보로 활용될 수 있도록 하고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.3
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• pp.55-75
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• 2010

Sequential pattern mining aims to discover interesting sequential patterns in a sequence database, and it is one of the essential data mining tasks widely used in various application fields such as Web access pattern analysis, customer purchase pattern analysis, and DNA sequence analysis. In general sequential pattern mining, only the generation order of data element in a sequence is considered, so that it can easily find simple sequential patterns, but has a limit to find more interesting sequential patterns being widely used in real world applications. One of the essential research topics to compensate the limit is a topic of weighted sequential pattern mining. In weighted sequential pattern mining, not only the generation order of data element but also its weight is considered to get more interesting sequential patterns. In recent, data has been increasingly taking the form of continuous data streams rather than finite stored data sets in various application fields, the database research community has begun focusing its attention on processing over data streams. The data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. In data stream processing, each data element should be examined at most once to analyze the data stream, and the memory usage for data stream analysis should be restricted finitely although new data elements are continuously generated in a data stream. Moreover, newly generated data elements should be processed as fast as possible to produce the up-to-date analysis result of a data stream, so that it can be instantly utilized upon request. To satisfy these requirements, data stream processing sacrifices the correctness of its analysis result by allowing some error. Considering the changes in the form of data generated in real world application fields, many researches have been actively performed to find various kinds of knowledge embedded in data streams. They mainly focus on efficient mining of frequent itemsets and sequential patterns over data streams, which have been proven to be useful in conventional data mining for a finite data set. In addition, mining algorithms have also been proposed to efficiently reflect the changes of data streams over time into their mining results. However, they have been targeting on finding naively interesting patterns such as frequent patterns and simple sequential patterns, which are found intuitively, taking no interest in mining novel interesting patterns that express the characteristics of target data streams better. Therefore, it can be a valuable research topic in the field of mining data streams to define novel interesting patterns and develop a mining method finding the novel patterns, which will be effectively used to analyze recent data streams. This paper proposes a gap-based weighting approach for a sequential pattern and amining method of weighted sequential patterns over sequence data streams via the weighting approach. A gap-based weight of a sequential pattern can be computed from the gaps of data elements in the sequential pattern without any pre-defined weight information. That is, in the approach, the gaps of data elements in each sequential pattern as well as their generation orders are used to get the weight of the sequential pattern, therefore it can help to get more interesting and useful sequential patterns. Recently most of computer application fields generate data as a form of data streams rather than a finite data set. Considering the change of data, the proposed method is mainly focus on sequence data streams.