Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.599-605
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2004
기존의 구축된 GIS 컴포넌트 혹은 개발 중이거나 향후개발을 목표로 설계단계에 있는 컴포넌트들의 최종 목표는 재사용성과 상호운용성의 가능성 여부이다. 하지만 컴포넌트 개발에 있어 시스템 개발환경의 다양성으로 인하여 그 재활용성은 생각만큼 쉬운 작업이 아니며, 특히 공간정보를 다루고 있는 GIS(Geographic Information System)분야에서의 GIS 컴포넌트 재활용은 전 세계의 산재한 각 데이터형의 포맷, 개발 환경, 운영환경을 고려하여 볼 때 시급한 일임에도 불구하고 그에 대한 노력이 상당히 미진한 실 정 이 다. 본 논문에서는 GIS 애플리케이션을 보다 효율적이고 유용하게 개발하기 위하여 GIS 컴포넌트의 개발과 관리에 이르는 전 과정을 관리 감독할 수 있는 COGIS(Component Oriented Geographic Information System)을 제안하고, COGIS 프로세스의 가이드라인이며 GIS 컴포넌트의 기능적인 면을 정의하기 위한 GCA(GIS based Component Architecture) 아키텍처를 제안하였다. 아울러 GIS 컴포넌트의 메타데이터를 분류 및 정의하여 GIS 컴포넌트의 비 기능적면을 제시하고 이를 이용하여 웹 기반 GIS 컴포넌트 등록/검색 에이전트 시스템을 개발하였으며 기존 GIS 컴포넌트 재사용 및 확장, 신규 컴포넌트의 등록, 검색이 가능하도록 한다. 사례연구로 웹 상에서 산불 발생 위험지수 표출을 위한 GIS 공간 분포도 작성이 쉽게 이루어지도록 2FDRV.avx와 2FDRC.exe 컴포넌트를 개발하였으며, COGIS 프로세스의 컴포넌트 관리방법을 통하여 여러 관련 컴포넌트를 조합함으로써 웹 기반 산불위험지수예보시스템을 구축하였다.입력 근거의 확보’, ‘갱신주체별 역할의 정의 및 유지관리 기준의 설정’, ‘분야별업무 특성을 고려한 관련 기준의 마련 및 타 시스템과 연계되는 항목을 고려한 절차 정의’ 등에 대한 다양한 접근을 시도하였다. 본 연구에서 제시하는 유지관리 모델을 기반으로 각 지자체별로 적절한 컨설팅이 진행되고 이에 따라 담당자의 실천이 이루어진다면 지자체 GIS의 투자대비 효과에 대한 기대는 이상이 아닌 현실로 다가오게 될 것이다.가오게 될 것이다. 동일하게 25%의 소유권을 가지고 있다. ?스굴 시추사업은 2008년까지 수행될 계획이며, 시추작업은 2005년까지 완료될 계획이다. 연구 진행과 관련하여, 공동연구의 명분을 높이고 분석의 효율성을 높이기 위해서 시료채취 및 기초자료 획득은 4개국의 연구원이 모여 공동으로 수행한 후의 결과물을 서로 공유하고, 자세한 전문분야 연구는 각 국의 대표기관이 독립적으로 수행하는 방식을 택하였다 ?스굴에 대한 제1차 시추작업은 2004년 3월 말에 실시하였다. 시추작업 결과, 약 80m의 시추 코아가 성공적으로 회수되어 현재 러시아 이르쿠츠크 지구화학연구소에 보관중이다. 이 시추코아는 2004년 8월 중순경에 4개국 연구팀원들에 의해 공동으로 기재된 후에 분할될 계획이다. 분할된 시료는 국내로 운반되어 다양한 전문분야별 연구에 이용될 것이다. 한편, 제2차 시추작업은 2004년 12월에서 2005년 2월 사이에 실시될 계획이다. 수백만년에 이르는 장기간에 걸쳐 지구환경변화 기록이 보존되어 있는 ?스굴호에 대한 시추사업은 후기 신생대 동안 유라시아 대륙 중부에서 일어난 지구환경 및 기후변화를 이해함과 동시에 이러한 변화가 육상생태계 및 지표지질환경에 미친 영향을 이해하는데 크게 기여할 것이다.
MND(Ministry of National Defense) has developed MND AF(Ministry of National Defense Architecture Framework) and CADM(Core Architecture Data Model to guarantee interoperability among defense information systems. But, it is very difficult to manage architecture product documented through MND AF and CADM. So, there Is necessity for development of modeling tool and repository system which can develop architecture products and manage architecture product informations in common repository In this paper, we developed architecture product management system which supports development and management of meta model and architecture product of MND AF and CADM. Through architecture product management system architect of each agency can construct architecture product in a more effective and efficient way with modeling method and a user can search and refer useful architecture product informations using query function. Also, architecture product management system provides the basis for system integration and interoperability with integration, analysis and comparison of architecture product.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.475-480
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2005
인터넷상에 존재하는 수 많은 웹 페이지들에는 정형화되지 않은 각종 정보들이 이종의 형태로 산재되어 있다. 현재의 검색 기술을 통하여 필요한 정보를 찾아내는 것은 시간과 비용이 많이 소요되는 비효율적인 방법으로 이뤄지고 있다. 이러한 상황에서 사용자가 원하는 정보를 검색 및 추출해내어 정형화시키는 것은 매우 중요하다. 전자상거래의 폭발적 성장에도 불구하고 전자상거래 표준 활용 및 적용이 미비하여 e- Procurement, e-Marketplace, on-Line Shopping Mall 등에서 소비자가 원하는 상품 정보를 손쉽게 획득하지 못하고 있다. 이는 공급자에게는 보다 많은 매출의 기회를 구매자에게는 보다 좋은 자재 및 상품을 저렴한 가격에 소싱 할 수 있는 기회를 제공하지 못하는 문제점이 발생한다. 본 연구에서 제안하고자 하는 지능형 상품 에이전트는 소비자가 구매하고자 하는 특정 상품에 대한 공급자 검색 문제를 해결하기 위하여, 시스템 내부 정보의 확장 및 지식화 뿐만 아니라 웹 상의 다양한 상품 정보를 자동적으로 수집 및 가공하여 저장하는 역할을 수행한다. 이러한 연구를 위해서 사용한 기술은 우선 database 의 schema 를 읽어 들일 수 있는 DB schema reader, 인터넷 웹 페이지(웹문서)를 방문해서 다양한 정보들의 URL을 수집하는 일을 하는 Meta Search Engine 과 Focused Crawler, 그리고 다른 형태의 데이터 구조를 특정 목적에 따라 표준화된 형태로 바꾸는 Wrapper가 있다. 이러한 기술들을 연동하여 필요한 정보들을 추출 공급자 검색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실시간 자료들을 이용한 학습은 학생들의 학습 의욕과 탐구 능력을 향상시켰으
Due to the advent of presumer and digital production of moving picture, a lot of UCC has been generated by editing the previous moving pictures in various way. It causes a lot of problems on copyright, duplication, and content. In reorganizing the contents, it is necessary to increase productivity and reusability by managing production pipeline systematically through the standardization of moving picture content. For this purpose, we try to develop the moving picture content management system that can manage all kinds of information on the production pipeline, based on SCORM of e-learning by considering production, publication and re-editing. Using the meta-data of content object, user and producer can easily search and reuse the contents. Hence, they can choose the contents object according to their preference and reproduce their own creative UCC by reorganizing and packaging the selected objects. The management of copyright by the unit of scene would solve the problem of copyright. The sequencing technique of SCORM as an interactive storytelling method makes it possible to produce individual contents by user's preference.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11b
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pp.1177-1180
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2003
차세대 비젼 컴퓨팅 환경인 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)환경에서는 사용자에 대한 상황(context)변화에 적응적(adaptive)으로 서비스 해줄 수 있는 응용이 필수적인 요소라고 할 수 있다. Service기반의 분산 네트워크인 JINI를 기반으로, 사용자에 대한 상황을 인식(context-aware)하기 위한 시스템 연구 역시 관심의 대상이라고 한 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 환경을 기반으로 사용자에 대한 행동, 감정상태, 위치와 같은 정보를 인식할 수 있으며, 검색을 통해 사용자의 위치정보, 활동형태 등의 context들을 질의 할 수 있는 Context-aware 챗팅 프로그램을 기술하고 있다. 또한 인터페이스를 사용하는 사용자들에 대한 context 데이터의 표현과 질의를 위해 메타언어인 eXtensible Makup Language (XML)을 사용하였다. 이러한 context-aware system은 편재형 컴퓨팅환경 하에서 사용자에게 유효한 context를 생성 및 관리, 응용 서비스에서 유용하게 이용할 수 있을 것이다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.5
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pp.921-929
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2008
Recently, many researches have been conducted to solve data heterogeneity as a way for data integration. The elements of the system that we suggest are an XMDR wrapper and XMDR Repository. XMDR wrapper solves the heterogeneity of the existing system by creating the interface based on the standard information of XMDR, and performing the inter-conversion between global XMDR query and local query using mapping data on standard information and local schema. XMDR Repository are composed of XMDR which manages the mapping data on standard information and local schema, and of Proxy DB which saves the accomplished results. With XMDR wrapper and XMDR Repository, users can use the same interface, and they need not conduct repeated queries since XMDR wrapper not only solves the heterogeneity of the schema using the meta-semantic ontology of XMDR, but also considers the heterogeneity accompanying the meaning of the value through instance semantic ontology. Therefore, in this paper we suggest the grid wrapper for the solution of data heterogeneity and efficient data integration.
With the increase of data and the development of AI technology, the strategies and policies related to integrated data are being actively established to increase the usability of data all over the world. Recently, in the research field, infrastructure projects and management systems are being prepared to utilize research data at the initiative of the government. Also, in Korea, platforms for searching and sharing research data are being actively developed. The National Disaster Management Research Institute (NDMI) has been conducting extensive research on disaster & safety as a national institute, but data-oriented management and utilization are insufficient. Because it still lacks consistent data management systems, metadata for outcomes of research, experts on data and policies for utilization of data to research. In order to move to the data-based research paradigm, we defined the master plans and verified a target model for the integrated management and utilization of disaster & safety research data. In this study, we found out the need to establish differentiated data governance, such as data standardization and unification of the data management system, and dedicated organization for managing data, based on the necessity and actual demands of NDMI. In order to verify the effectiveness of the target model reflecting the derived implications, we intend to establish a pilot mode. In the future, major improvement measures to establish a disaster & safety research data management system will be implement.
The Knowledge service system needs to infer a new knowledge from indicated knowledge to provide its effective service. Most of the Knowledge service system is expressed in terms of ontology. The volume of knowledge information in a real world is getting massive, so effective technique for massive data of ontology is drawing attention. This paper is to provide the method to infer massive data-ontology to the extent of RDFS, based on cloud computing environment, and evaluate its capability. RDFS inference suggested in this paper is focused on both the method applying MapReduce based on RDFS meta table, and the method of single use of cloud computing memory without using MapReduce under distributed file computing environment. Therefore, this paper explains basically the inference system structure of each technique, the meta table set-up according to RDFS inference rule, and the algorithm of inference strategy. In order to evaluate suggested method in this paper, we perform experiment with LUBM set which is formal data to evaluate ontology inference and search speed. In case LUBM6000, the RDFS inference technique based on meta table had required 13.75 minutes(inferring 1,042 triples per second) to conduct total inference, whereas the method applying the cloud computing memory had needed 7.24 minutes(inferring 1,979 triples per second) showing its speed twice faster.
As the web of data is increasingly producing large RDFS datasets, it becomes essential in building scalable reasoning engines over large triples. There have been many researches used expensive distributed framework, such as Hadoop, to reason over large RDFS triples. However, in many cases we are required to handle millions of triples. In such cases, it is not necessary to deploy expensive distributed systems because logic program based reasoners in a single machine can produce similar reasoning performances with that of distributed reasoner using Hadoop. In this paper, we propose a scalable RDFS reasoner using logical programming methods in a single machine and compare our empirical results with that of distributed systems. We show that our logic programming based reasoner using a single machine performs as similar as expensive distributed reasoner does up to 200 million RDFS triples. In addition, we designed a meta data structure by decomposing the ontology triples into separate sectors. Instead of loading all the triples into a single model, we selected an appropriate subset of the triples for each ontology reasoning rule. Unification makes it easy to handle conjunctive queries for RDFS schema reasoning, therefore, we have designed and implemented RDFS axioms using logic programming unifications and efficient conjunctive query handling mechanisms. The throughputs of our approach reached to 166K Triples/sec over LUBM1500 with 200 million triples. It is comparable to that of WebPIE, distributed reasoner using Hadoop and Map Reduce, which performs 185K Triples/sec. We show that it is unnecessary to use the distributed system up to 200 million triples and the performance of logic programming based reasoner in a single machine becomes comparable with that of expensive distributed reasoner which employs Hadoop framework.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.8
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pp.3036-3044
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2010
With the rapid growth of video data service, demand to provide advertisements or additional information with regard to a particular video scene is increasing. However, the direct use of automated visual analysis or speech recognition on videos virtually has limitations with current level of technology; the metadata of video such as title, category information, or summary does not reflect the content of continuously changing scenes. This work presents a new video contextual advertising system that serves relevant advertisements on a given scene by leveraging the scene's situation information inferred from video scripts. Experimental results show that the use of situation information extracted from scripts leads to better performance and display of more relevant advertisements to the user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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