본 연구에서는 객체를 중간 매개체로 활용하여 관계형 데이터베이스로부터 XML 문서를 자동적으로 추출하는 도구에 대하여 구현하였다 본 시스템은 XML 문서와 데이터베이스간 맵핑을 위하여 객체-관계 맵핑을 적용하였으며. 데이터베이스 설정. 관계-객체 스키마 맵핑 XML 생성 등의 기능을 제공한다 본 연구 결과는 데이터베이스 내용을 XML 문서로 생성하여 유무선 컨텐츠를 사용하는 사용자에게 일관된 정보를 제공하거나 기업간 정보 교환시 유용하게 활용될 수 있다.
본 논문은 연층형 생물체의 형태를 인식하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라에 제약된 공간상에서 움직이는 생물체를 인식하기 위하여 다음과 같은 과정을 거친다. 먼저 배경 영상을 추출한 후 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 통하여 물체의 이진화 영상을 생성하여 세선화 작업을 거친 후 마지막으로 변환된 이미지에서 대표점을 추출하여 패턴 생성기의 입력 데이터로 사용한다. 생물체의 형태 인식 방법은 문자 인식 방법과 몇 가지 차이점을 가지는데 문자의 경우 'q'와 'b'가 다르게 인식되지만 생물체의 경우 이 두 형태는 단지 하나의 형태가 회전한 결과이므로 두 형태를 동일하게 인식해야 한다. 그러므로 패턴 생성을 위한 입력 데이터도 다른 형태를 띄게 된다. 본 논문에서 제안한 방법은 지렁이, 뱀 등과 같은 물체의 행동 분석을 하기 위한 기초 데이터를 생성하는 좋은 방법이 될 수 있다.
본 논문에서는 다중필터와 복합형 신경망으로 구성된 얼굴 검출 시스템과 WFMM 신경망을 이용한 피부색 검출기법을 소개한다. 전처리 단계에 해당하는 다중필터는 대상 영역의 수를 감소 시켜 시스템의 속도를 개선한다. 다중필터에 속한 색상필터는 총 11 가지의 색상 공간에서 피부색의 특징 값을 추출하여 학습 데이터로 사용하며, 이 학습 데이터에 의해 생성된 하이퍼 박스를 통해 피부색을 분류한다. 또한 WFMM 신경망의 연관도 요소 특성을 이용하여 각 색상 공간의 상대적 중요도를 분석하여 피부색 검출에 유용한 색상 공간을 분석하고 추출 한다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망은 첫 단계에서 가보 변환을 사용하는 CNN 을 통해 특징 지도를 생성하고, WFMM 신경망으로 최종 얼굴패턴을 검증한다.
정확한 자유형 annotation 정보를 생성하기 위해서는 자유형 마킹의 기하 정보와 대상문서 내용(context)간에 영역 추출 과정에서 발생하는 모호성들을 인식 및 해결할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 먼저 XML 기반의 annotation 환경에서 자유형 마킹과 다양한 내용간에 발생할 수 있는 모호성을 분석하였으며 이를 해결하기 위한 기법을 제안한다. 제안 기법은 자유형 마킹과 annotation이 생성된 영역간의 다양한 비구조 및 구조정보를 포함하는 내용을 기반으로 한다. 제안 기법에 의하여 분석 및 판별된 annotation 정보는 본 논문에서 정의한 XML 기반의 DTD로 표현되며, 본 연구에서 구현한 시스템을 통하여 출력 및 교환된다. 그 결과 본 연구의 제안 기법을 통하여 생성된 자유형 마킹 정보는 기존의 기법보다 정확한 annotation 영역을 포함하며, 다중사용자 및 서로 다른 문서환경에서도 명확한 교환을 가능케 할 수 있다.
인터넷 및 전자상거래의 급속한 발전에 따라, 전자상거래를 위한 수많은 상품정보가 생성, 수정, 삭제되고 있는 상황에서 소비자들을 위한 맞춤형 정보서비스 및 개별화된 상품추천 시스템에 대한 필요성이 증가되고 있고 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 요구를 수용할 수 있는 소비자 지향형 상품추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자행위의 모니터 링을 통해 사용자의 관심분야 및 다수의 사용자가 관심을 가지는 상품정보를 추출하며 이를 기반으로 사용자에게 추천함으로써 양질의 정보 및 서비스의 제공에 있다.
본 연구의 목적은 서지정보검색시스템의 색인 정의의 중요성을 강조하고 최적 색인의 기초 자료를 마련하기 위함이다. 이를 위해 서지마크 데이터베이스로부터 색인 태그 정의 및 정규화를 통한 색인어추출이론에 대해 고찰하고, 이론에 따라 생성된 색인어의 검색 활용도를 분석하였다. 실험은 서지 2,200,488건에서 생성된 색인어 29,219,853건을 텍스트형 색인과 코드형 색인으로 나누어 이용자 왱 검색 로그에 나타난 색인 항목과 비교하여 어떤 색인 정의가 얼마나 활용되는가를 분석하였다. 결과에 따르면 서명, 저자, 출판사, 주제와 같은 텍스트형 색인어는 높은 검색 활용도를 보인 반면에 코드형 색인어는 검색 활용도가 낮아 검색에 활용되지 않는 불필요한 색인 정의들은 과감하게 제거하여 색인 정의를 최적화해야 함을 제안하였다.
최근에는 웹 환경에 적합한 개방형과 컴포넌트들을 효율적으로 분류하고 추출하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 개발환경에서 생성되는 산출물들 중 디자인패턴을 통합 관리하고, 추출, 검색하여 관리해 주는 인덱스순서관계정보모델을 설계 구현한다. 이 제안의 장점은 "인덱스 순서관계정보"로 클래스들 사이의 관련된 여러 관계정보를 UML 설계방법에 적응할 수 있는 구조로 변형할 수 있다. 두 번째 장점은 개발자가 인덱스 순서관계 정보에서 제공하는 정보를 가지고 관계정보를 쉽게 파악할 수 있으며, 디자인 패턴을 쉽게 추출함으로서 개발자는 설계정보에 쉽게 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 검색시간과 추출의 효율성을 입증하기 위해 시뮬레이션을 실시하여 향상된 기능을 입증하였다. 이 모델은 급변하는 소프트웨어 산업에 능동적으로 대체와 소프트웨어 개발에 시간을 단축함으로써 현존하는 다양한 디자인 패턴들을 최소한의 코드 수정을 통하여 재설계 함으로써 소프트웨어 개발 경제성을 높이는 데 있다.
모바일 기기에서 수집된 데이터를 바탕으로 사용자의 기억을 되살리거나 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 하루 동안 수행한 수많은 행동이나 겪은 사건들을 기록할 필요가 있다. 그러나 사용자의 하루 동안 발생한 모든 일을 보여주기 보다는 사용자에게 있어서 중요한 일만 보여주는 것이 사용자의 행동을 분석하고 사용자에게 맞는 서비스를 제공하는 데 더 도움이 될 것이다. 이전의 연구에서는 키그래프를 이용하여 사용자의 하루를 요약하려고 시도하였으나 사용자로부터 얻은 데이터에 직접 키그래프를 적용한 결과로 얻은 데이터는 사람이 직관적으로 그 중요성을 이해하기 힘들었다. 이를 해결하기 위해 보다 상위 수준의 정보에 키그래프를 적용하였다. 본 논문에서는 스마트 폰에서 수집된 GPS 위치 정보를 장소정보로 변경하여 컨셉넷에 입력하고 관련된 개념을 추출한다. 컨셉넷(ConceptNet)은 수많은 어휘들의 연관관계를 의미망 형태로 표현한 것으로 사람이 일상생활에서 이용하는 상식을 포함하고 있다. 컨셉넷에서 추출된 개념들로 문서를 생성하고 생성된 문서에 키그래프 알고리즘을 적용하여 사용자가 수행한 행동에 관련된 개념 중 핵심적인 개념을 추출한다. 이렇게 추출된 개념들은 사용자가 하루 동안 수행한 행동이나 경험을 요약할 수 있는 정보가 된다. 3명의 사용자로부터 수집한 데이터로 제안한 방법의 성능을 평가해 본 결과, 직관적으로 중요한 경험에 관계된 개념을 얻을 수 있었다.
사례 기반 계획 시스템은 과거의 유사한 사례 계획들을 이용함으로써 새로운 문제를 위한 계획을 효율적으로 생성할 수 있다. 하지만 대부분의 기존 사�� 기반 계획 시스템들은 사례 검색 및 사례 일반화를 위한 제한적 기능들만을 제공할 뿐만 아니라, 계획 생성과정에 사용자 참여를 허용하지 않는다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해, 본 논문에서는 새로운 사례 기반 계획시스템인 JCBP를 제안한다. 본 논문에서는 먼저 JCBP 시스템의 설계와 구현에 대해 설명하고, 실험을 통해 JCBP시스템의 성능을 분석한다. JCBP 시스템은 효율적인 메모리 사용과 사례 검색을 위해 각 도메인의 동일한 작업목표를 가진 사례들을 개별 사례베이스로 그룹화하고, 이들에 대한 색인들을 유지한다. 도 이 시스템은 문제모델로부터 자동으로 추출한 휴리스틱 지식을 사례 검색과 적응 단계에 이용하며, 목표 회귀를 통한 사례 일반화 기능을 제공한다. 또한 JCBP 시스템은 대화형 모드를 통해 혼합 주도 계획 생성 기능을 제공한다. 따라서 사용자의 지식과 선호도를 이용할 수 있어, 계획 생성의 복잡도를 줄이고 사용자의 만족도를 높일 수 있다.
최근 들어 격자 기반의 분포형 유출 모형에 대한 활용이 증가하면서 격자형 강우자료의 활용을 위한 전처리 과정의 중요성 또한 증대되고 있다. 격자 기반의 수문모형에서 활용하기 위한 격자형 강우자료는 유역 격자와 동일한 위치 및 격자 크기를 가진다. 격자형 강우자료는 텍스트 파일 혹은 GIS 레이어로 저장되며, 강우 기간에 대한 시계열 정보를 나타내므로 일반적으로 수십내지 수천 개의 파일로 구성된다. 본 논문은 격자 기반의 다수의 분포형 강우 파일을 사용목적에 맞게 생성 및 가공하기 위한 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) Tools의 활용에 대해서 기술한다. GRM Tools는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM에서 자료 처리를 위해 제공하는 도구이다. GRM Tools에 포함된 기능 중 강우자료의 처리를 위한 기능은 지점 강우자료를 이용한 분포형 강우자료 생성, 레이더 강우자료의 보정, 기상위성 자료를 이용한 강우 생성, 임의 격자 및 유역 평균 강우량 시계열 자료 추출, 텍스트 파일 변환 및 처리 등이다. GRM Tools 에서는 이와 같은 강우자료 처리 작업을 다수의 파일에 대해서 일괄적으로 수행함으로써 격자 기반의 분포형 강우자료 생성 작업을 효율적으로 수행할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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