• Title/Summary/Keyword: 세밀도 모델

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Design of Schema-Based XML Editor (Schema 기반 XML 편집기 설계)

  • Park, Cheon-Shu;Kang, Sang-Seung;Han, Woo-Yong;Son, Joo-Chan
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2002.11b
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    • pp.1519-1522
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    • 2002
  • 다양한 종류의 데이터 형태를 지원하기 위한 기존의 DTD 표현의 한계로 인해 W3C 에서 Schema 표준을 제정하였다. 최근 XML 의 적용분야가 다양해짐에 따라 애플리케이션에 맞는 데이터를 표현해야 되는 필요성을 갖게 되었다 특히, e-Business 환경에서 구매요구서, 송장등과 같은 문서의 교환시 필요한 데이터에서는 좀더 세밀한 표현 형식을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 다양한 형태의 데이터 표현이 가능한 스키마를 기반으로 XML문서를 편집할 수 있는 편집기를 설계 하였다. 또한, 스키마를 받아들여 의미(semantics)를 파악하고 처리할 수 있는 모델을 제시하였다.

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An Efficient Fine-Grained Access Control System for XML Documents (XML문서를 위한 효율적인 미세 접근 제어 시스템)

  • 이승현;이헌길;강정모
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.826-828
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    • 2003
  • 본 논문에서는 XML 문서의 보다 효율적인 접근 제어를 위하여 XML 문서 전체 단위의 접근이 아닌 문서 내 노드 등과 같이 세밀한 부분에 접근 제어를 할 수 있는 미세 접근 제어 기법을 사용하였다. 현재 제안되어 사용되고 있는 묵시적 권한 기법은 상위 구성요소에 한번의 권한 부여로 하위 노드에 권한을 부여하는 효과를 가지는 장점을 가지고 있지만 각각의 구성요소간의 권한을 체크하는 시간의 오버헤드를 가지는 단점이 있다. 이러한 권한을 체크하는 시간을 감소시키기 위하여 본 논문에서는 저장 공간의 오버헤드가 있지만, 권한체크의 시간을 감소시켜서 사용자에게 보다 빠른 view를 제공할 수 있는 XML 문서를 위한 명시적 트리 모델과 view 생성 알고리즘을 제안하였다.

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Design of an Intelligent Database Platform for High-Performance Autonomic Machine Learning (고성능 자율 기계학습을 위한 인텔리전트 데이터베이스 플랫폼 설계)

  • Lim, Jongtae;Kim, Minsoo;Choi, Dojin;Bok, Kyoungsoo;Yoo, Jaesoo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.27-28
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    • 2018
  • 최근 기계학습에 대한 연구들이 사회적으로 이슈가 되고 있다. 하지만 기계학습은 기계학습 모델을 만들고 세밀히 조정해야하는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 전문 지식을 가진 사용자가 필요하다. 따라서 기계학습 과정에서 사용자가 수행하여야 하는 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 자율 기계학습이 연구되고 있다. 본 논문에서는 고성능 자율 기계학습을 위한 인텔리전트 데이터베이스 플랫폼을 제안한다.

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2D CAD 이미지 분석 기반 3D 객체 자동 생성 방법 설계

  • Seo, Min-Jae;Lee, Yu-Jin;Choe, Hui-Jo;Im, Hyeon-Gyu;Choe, Yeong-Gyu;Jeon, Ji-Hye
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.27 no.3
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    • pp.67-78
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    • 2022
  • 제조업과 같은 산업체에서는 현장을 이해하고 문서를 확인하는 과정에서 시간, 비용이 많이 소요되기 때문에 해석하기 용이한 3차원 형태의 데이터로 미리 제작하고 온라인으로 모델을 공유하고 수정하는 것은 작업 효율을 향상시킬 수 있다. 작업물을 3D 객체 형태로 분석하거나 수정 보완을 위한 가상 목업(mock-up)으로 활용할 경우, 3D 모델링을 빠르고 정확하게 생성하는 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2D CAD 이미지를 분석하여 도형 형태와 수치 정보를 각각 인식하고 3D 객체를 자동 생성하는 방법의 설계를 제안한다. 제안한 방식을 통해서 2D 이미지 파일의 별도 변환 없이 3D 객체로 자동 생성할 수 있다. 빠르게 자동 생성된 3D 객체는 XR 등의 다양한 플랫폼에서 정확하고 세밀한 형태를 가상 공간에서 공유할 수 있어 작업자 간 협업 효율성을 높일 수 있다.

Video Clip Ranking using Bounded Coordinate System Matching (BCS 최대 매칭을 이용한 유사 비디오 클립 랭킹)

  • Jung, Euisuk;Shim, Kyuseok
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2010.11a
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    • pp.716-719
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    • 2010
  • 비디오 클립은 최근 온라인 상에서 흔히 볼 수 있는 짧은 동영상으로 이러한 동영상 클립의 대규모 유입으로 유사한 비디오 클립을 검색하는 동영상 검색 엔진의 필요성이 크게 증가하였다. BCS은 최초의 단일 비디오 클립 표현 모델로 비디오 클립을 주성분 분석을 통해 얻어진 좌표축들을 그 위로 사상된 데이터들로 제한한 것들로 이루어진 좌표계로 요약한다. 그러나 BCS 은 영상의 순서를 무시한 벡터로 표현되므로 세밀한 유사도 구별이 불가능하다. 본 논문에서는 유사한 동영상에 대한 사람의 판단은 서로 유사한 일부분이 많이 존재하는 것을 기반으로 하는 점에 착안하여 하나의 동영상 클립을 샷 단위로 나누어 여러 개의 BCS 으로 나타낸 다음, 이들간의 유사도 측정을 통해 검색의 성능을 높이고자 하였다. 실험 결과 만족할 만한 정확도로 유사한 동영상 클립을 검색해 내는 것을 확인할 수 있다.

A mobile system development which has function of movie success prediction and recommendation based on deep learning (딥러닝 기반 영화 흥행 예측 및 영화 추천 모바일 시스템 개발)

  • Kim, Kyeong-Seok;Jang, Jae-Jun;Kang, Hyun-Kyu
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.443-448
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    • 2019
  • 본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.

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Dynamic Model Considering the Biases in SP Panel data (SP 패널데이터의 Bias를 고려한 동적모델)

  • 남궁문;성수련;최기주;이백진
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.18 no.6
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    • pp.63-75
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    • 2000
  • Stated Preference (SP) data has been regarded as more useful than Revealed Preference (RP) data, because researchers can investigate the respondents\` Preference and attitude for a traffic condition or a new traffic system by using the SP data. However, the SP data has two bias: the first one is the bias inherent in SP data and the latter one is the attrition bias in SP panel data. If the biases do not corrected, the choice model using SP data may predict a erroneous future demand. In this Paper, six route choice models are constructed to deal with the SP biases, and. these six models are classified into cross-sectional models (model I∼IH) and dynamic models (model IV∼VI) From the six models. some remarkable results are obtained. The cross-sectional model that incorporate RP choice results of responders with SP cross-sectional model can correct the biases inherent in SP data, and also the dynamic models can consider the temporal variations of the effectiveness of state dependence in SP responses by assuming a simple exponential function of the state dependence. WESML method that use the estimated attrition probability is also adopted to correct the attrition bias in SP Panel data. The results can be contributed to the dynamic modeling of SP Panel data and also useful to predict more exact demand.

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Development of the Korean wind map using WRF-FDDA-LES (WRF-FDDA-LES를 이용한 풍력-기상자원지도 개발)

  • Byon, Jae-Young;Choi, Young-Jean;Seo, Beom-Keun;Kim, Su-Na
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 2010.11a
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    • pp.181.1-181.1
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    • 2010
  • 기후변화의 주요인이 되는 온실가스 감축을 목표로 화석연료를 대체하기 위한 대체 에너지 개발을 위한 많은 노력이 진행되고 있다. 풍력 에너지와 같은 신재생에너지는 이러한 하나의 해결 수단이 될 수 있으며 풍력 에너지 사업의 활성화를 위해서는 정확한 풍력 정보 제공이 우선이다. 풍력-기상자원지도는 풍력 발전에 유용한 정보 제공을 위한 목적으로 중규모 수치 모델을 이용하여 작성된다. 본 연구에서는 중규모 수치 모델의 정확도 향상을 위한 자료동화 방법으로써 Four-Dimensional Data Assimilation (FDDA) 방법을 이용한다. 풍력-기상자원지도는 공간분해능 1 km 해상도로 개발된다. 풍력-기상자원지도는 1998-2008년까지의 평균적인 상태에 대하여 모의를 하기 위하여 통계적인 방법으로 11년 기간의 평균과 유사한 기간을 선정하였다. 풍력-기상자원지도는 연 평균, 월 평균 풍속과 주 풍향, 주풍향 발생 비율 등의 정보를 제공한다. 우리나라 풍속의 평균 분포는 내륙 산악지역, 남해안, 제주도에서 강풍이 발생하며 주 풍향은 대체로 북서풍이다. 주 풍향의 발생비율은 산악 지역과 남 동해안에서 높아 풍력 발전의 최적지 정보를 제공한다. 1 km 해상도의 모델과 관측의 오차는 서해안 등의 해안지역보다 강원 산악지역에서 오차가 더욱 증가하였다. 이러한 산악 지역의 오차는 복잡한 지형에서는 1km 미만의 수 백 m 해상도 수치모의가 필요함을 지시한다. 따라서 본 연구에서는 WRF-LES 모형을 이용하여 333m 해상도의 기상자원지도를 개발한다. 333m 해상도의 자원지도 영역은 강원도 지역에 대하여 모의되었다. 333m 해상도의 풍속 분포는 1km 해상도의 풍속 분포와 비교하였을 때 풍속의 분포가 보다 세밀하게 표현되었다. 정량적인 검증을 하였을 때 관측소에 따라 차이는 있었으나 1km 해상도에서 과대 모의된 풍속의 분포가 현저히 개선이 되었으며, 시간적인 경향도 잘 일치함을 보였다.

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A Study On The Change Of Tide Due to Barrage construction At The Bays Of The Western coast Of Korea (한국서해안 해만의 방조제건설에 따른 조석변화연구)

  • Yum, Ki Dai
    • 한국해양학회지
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    • v.12 no.1
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    • pp.33-40
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    • 1977
  • British Hydraulics research Station's Sparse Scheme was suggested for the solution of two dimensional finite difference tidal equations. 2D-numerical tidal model formed with 4.8km rectangular cells was set up to find out the barrage effects on tidal ranges of some possible areas for tidal power generation in Korea. The comparisons were made hetween spring tidal ranges with and without barrages at the entrance of Asan Bay, Garorim bay, Cheonsu bay and near Incheon Bay. Because of the coarseness of the grid, the model results could not represent the values of changes precisely. However the results show that the tidal amplitude near Incheon Bay increased by about 40cm by setting a barrage and about 50cm increase near the entrance of Asan Bay, respectively. But there were only a few centimeter changes in other areas.

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Two-step Boundary Extraction Algorithm with Model (모델 정보를 이용한 2단계 윤곽선 추출 기법)

  • Choe, Hae-Cheol;Lee, Jin-Seong;Jo, Ju-Hyeon;Sin, Ho-Cheol;Kim, Seung-Dae
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.39 no.1
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    • pp.49-60
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    • 2002
  • We propose an algorithm for extracting the boundary of a desired object with shape information obtained from sample images. Considering global shape obtained from sample images and edge orientation as well as edge magnitude, the Proposed method composed of two steps finds the boundary of an object. The first step is the approximate segmentation that extracts a rough boundary with a probability map and an edge map. And the second step is the detailed segmentation for finding more accurate boundary based on the SEEL (seed-point extraction and edge linking) algorithm. The experiment results using IR images show robustness to low-quality image and better performance than conventional segmentation methods.