RDF(Resource Description Framework)는 시맨틱 웹에서 메타 정보를 기술하는 온톨로지 언어로 많이 사용되고 있다. 온톨로지는 실세계에 대한 모델링을 기반으로 하기 때문에 끊임없이 갱신이 발생한다. 이런 갱신을 찾고 분석하는 일은 지식 관리 시스템에서 핵심이 된다. 기존의 RDF 모델에 대한 변경 탐지 기법들은 구조적 변경에 초점을 두었으나 RDFS 함의 규칙을 적용하여 좀 더 작은 크기의 변경 부분을 찾는 연구들이 소개되고 있다. 하지만 RDF 모델의 추론은 데이타 크기와 시간의 증가에 영향을 미친다. 본 논문에서는 RDFS 함의 규칙을 효율적으로 사용하는 변경 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후방향 전진 추론 기반으로 모델 일부분에만 추론을 적용하여 변경 내용을 계산한다. 실제 사용하는 RDF 데이타들을 사용하여 기존의 변경 탐지 기법과의 비교 실험을 통해 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 게임 환경에서 Agent Based 와 Cellular Automata 모델 시스템을 이용한 보행자들의 집단행동 움직임에 대한 모델링과 그 시뮬레이션을 제안한다. 군중들의 사회적 행동은 복잡하고 중요하며, 이를 근거로 게임 환경에서 AB와 CA모델 시스템을 바탕으로 어떤 목적을 가진 군중 상호작용을 나타나는 모습을 게임 프로토타입 모델로 구현하였다. 본 실험은 실제 보행자들이 있는 위험상황에서 군중행동을 연구하기 위하여 효율적이고 정확한 플랫폼으로서 집단 움직임의 가능성을 보여주었다.
본 연구는 스펙트럼의 동적 특징을 한 파라메타로 하는 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)을 이용한 단독어인식에 관한 것으로 정적 스펙트럼 특징뿐 아니라 동적 스펙트럼 특징을 평가할 수 있는 DHMM에 근거한 음성 인식 실험을 논의 한다. 정적특징으로는 LPC cepstrum 계수를 이용하였고, 동적특징으로는 LPC cepstrum 의 회귀계수를 사용하였다. 이들 두 개의 특징 벡터들을 각각 집단화하여 만든 두 VQ codebook과 입력으로 받아들인 정적 벡터및 동적벡터로 단어들을 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)으로 모델링 하였다. 전체적인 실험에서 기존의 HMM을 이용한 인식실험에서는 88.8%의 인식율을 얻었는데 반해, DHMM을 이용한 인식실험에서는 92.7%의 인식율을 보였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 위치 인식을 고려한 AP 배치 기법을 제안하고 성능평가를 수행하였다. 제안한 기법은 위치 인식율과 AP 기반 무선 네트워크의 성능 및 비용을 고려하여 근사 최적 AP 구성 형태를 생성하는 메타휴리스틱 알고리즘과 AP 배치 과정을 빠르게 수렴하게 하는 결정론적 알고리즘으로 구성된다. 실내 공간과 유사한 시뮬레이션 환경을 구축하여 제안한 AP 배치 기법의 성능 평가를 수행하였으며, 제안한 기법은 빠른 시간 내에 우수한 결과를 생성하였다.
웹 기술 기반의 컨텐츠 개발 및 운영으로 다른 환경에서의 컨텐츠 활용을 토대로 교육자원의 정보들을 통합 운영할 수 있는 관리 중심체인 e-learning 시스템의 중요성과 필요성이 대두되고 교육용 어플리케이션은 현재 표준화되지 않은 개발 프로세스를 기반하여 개발하고 있는 실정이다. 따라서, 국제적 표준인 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)을 기반으로 높은 재사용성과 유지보수성을 극대화하기 위해 컴포넌트 개발 방법론(Component Based Development)을 적용해서 체계적으로 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템에 초점둔 연구가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 컴포넌트 개발 방법론중에서 Unified Process를 이용하여 교수-학습지원 시스템을 정의하고 SCORM기반의 메타데이터를 이용한 컨텐츠저장소에 관한 분석 및 설계를 한다. 이를 통해 실제 교수자가 필요로하는 컨텐츠 제공을 함으로써 재사용성 향상으로 교수-학습지원 시스템의 효율성을 극대화하고자 한다.
1980년대 이후로 현재까지 수학적 문제해결은 수학교육학의 주요 연구 주제 중의 하나로 자리매김하고 있다. 초창기에는 문제 그 자체에 대한 연구, 학습자들이 문제를 해결하는 방법 및 메타인지에 대한 연구, 교수학습 방법에 대한 연구 등 다양한 방법에서 연구가 진행되었으며, 최근 들어서는 문제해결을 통한 수학교육 및 모델링을 통한 문제해결이 연구자들의 관심을 끌고 있다. 이처럼 문제해결과 관련된 연구주제들은 변하면서도 지속적으로 연구자들의 관심을 끌고 있다. 따라서, 수학적 문제해결 영역에서 미래에 어떤 주제들이 더 연구될 필요가 있는지를 델파이를 기법을 통해서 알아보았다.
소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.
이동가입자 수신단에서의 평균 수신전력 레벨이 핸드오프 임계값과 수신기 임계값 사이에 있는 영역을 핸드오프 영역이라 하며, 가입자가 핸드오프 영역에 머무르는 시간을 핸드오프 시간으로 정의한다. 본 논문에서는 이동통신시스템에서 트래픽 모델링 시 중요한 파라메타중 하나인 핸드오프 시간에 대한 확률분포를 추정한다. 첫 번째로 핸드오프 시간의 분포군을 선택하기 위해 시뮬레이션 결과로부터 얻어진 샘플 데이터를 이용하여 점 통계량을 적용하며, 두 번째로 구체적인 분포함수를 결정하기 위해서 모수(parameter)의 값들을 추정하는데, 이를 위해 최우추정량(MLE)을 사용하여 모수의 값들을 산출하고 이를 토대로 적합도 점정을 수행한다. 최종적인 분석 결과 핸드오프 시간은 감마분포를 따르는 것을 제시하였다.
이 연구의 목적은 KISTI의 정보유통 관련 부서들이 채택하고 있는 지식정보의 표준 및 기술 활용실태와 문제점을 파악하여, 향후의 국가 지식정보 표준화 기반구축의 기반자료를 수집하는 것이다. 데이터의 수집은 설문조사와 인터뷰를 통하여 수행되었고, 주요한 분석의 내용은 데이터 관리, 교환 및 통신 네트워크 운영의 표준화의 측면에서 검토되었다. 총 50종의 원내 DB 운영 체제 및 소프트웨어 활용과 표준의 활용 현황 분석에서 시급히 추진할 표준화의 과제는 과학기술분류, 메타데이터, 데이터 모델링, 데이터 포맷 및 DBMS, 과학기술용어, 검색프로토콜 등으로 나타났다.
With the rapid growth in media service platforms providing broadcast programs or content services, content production has become more important and competitive. As a strategy to meet the diverse needs of global consumers for a variety of content and to retain them as long-term repeat customers, global over-the-top service providers are increasing not only the number of content productions but also their production efficiency. Moreover, a considerable amount of scene composition in the flow of content production work appears to be combined with rendering technology from a game engine and converted to object-based computer programming, thereby enhancing the creativity, diversity, quality, and efficiency of content production. This study examines the latest technology trends in content production such as virtual studio technology, which has emerged as the center of content production, the use cases in various fields of artificial intelligence, and the metadata standards for content search or scene composition. This study also examines the possibility of using object-based computer programming as one of the future candidate technologies for content production.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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