• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.11 no.3_4
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• pp.23-32
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• 2000

The distinction between main structure and side structure in discourse which was central to narrative studies has lacked an adequate. formal definition. This study supports the contention that there exists a hierarchical structure between discourse units constituting main structures, substructures, and side structures. The aim of this study is twofold: (j) to present an adequate. formal definition that provides a general identification criterion for distinguishing main structure from substructure and side structure proposed by Kuppevelt, and (jj) to propose conceptual relations representing hierarchical structures in discourse based on Sowa's Conceptual Structure Theory. The proposed conceptual relations which represent hierarchy and pragmatic relations of discourse segments are: DIGR (digression). T-SHFT (topic shift), and FRAM (frame). This s study shows pragmatic functions can be incorporated within CST in a systematic way.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.142-144
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• 2002

대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.5 no.2
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• pp.49-72
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• 2005

This study aims to analyze the structures of electronic records classification and suggest managing requirements for electronic folder as basic entity for ERM. This present study begins with analyzing the various types of electronic folders based on the Requirements for Electronic Records Management Systems: Functional Requirements of U.K. It designs some examples of classification structures for clarifying the meaning of the electronic folders, components and markers. Finally, it analyses some implications for korean environments including application of electronic folder concept, principles of folder open and closure, and introduction of electronic part entity for efficient folder management.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.658-661
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• 2008

태깅은 웹 2.0의 핵심 기술 중 하나로, 매우 유연하고 역동적인 분류 체계를 제공한다. 하지만 유연성과 역동성의 확보에 의해 계층 구조나 연관 관계와 같은 태그의 관계성이 부족하거나 존재하지 않는 한계점을 가지고 있는 것 또한 사실이다. 이런 한계점을 보완하기 위한 방법으로 계층 관계를 형성하기 위한 계층 클러스터링 방법과, 연관 관계를 형성하기 위한 협업 필터링 방법이 존재한다. 이 두 가지 방법은 태그의 관계성을 제공하지만, 연관 관계와 계층 관계 중 하나만 제공한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 태그 검색 시 연관 관계뿐 아니라 계층 구조의 탐색을 제공해주기 위한 태그 클러스터링 알고리즘을 설계하였다. 제안한 알고리즘은 사용자 태그셋을 활용하여 태그의 유사성을 계산하는 방법을 제시하고, 기존의 시각화 방법(태그 구름)과 다른 새로운 형태로 시각화 할 수 있는 결과 데이터를 제공한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.5
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• pp.513-525
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• 2006

Search results of XML keyword search are defined generally as the most specific elements containing all query keywords in the literature. The labels of XML elements and semantic information such as ontology, conceptual model, thesaurus, and so on, are used to improve the preciseness of the search results. This paper presents a hierarchical index for an efficient XML keyword query processing on the condition that returnable search concepts are defined and users' query concepts can be interpreted with the help of the semantic information. The hierarchical index separately stores the XML elements containing a keyword on the basis of the hierarchical relations of the concepts that the XML elements belong to, and makes it possible to obtain least common ancestors, which are candidates for the search results, with selectively reading the elements belonging to the concepts relevant to query concepts and without considering all the combinations of the elements having been read. This paper deals with how to organize the hierarchical index and how to process XML keyword queries with the index. In our experiment with the DBLP XML document and the XML documents in the INEX2003 test set, the hierarchical index worked well.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.75-91
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• 1996

제철소에서의 원료 운송 작업은, 선박에 선적된 원료를 하역하여 야드에 적치한 후, 제반 원료 소요공장까지의 벨트 컨베이어를 통한 원료 수송 작업을 의미한다. 본 연구에서는 원료 운송과 관련한 선박 접안, 원료 하역 및 벨트 컨베이어 수송 일정 계획을 효과적으로 수립하기 위하여 이단계 계획적 구조를 이용한 일정계획 휴리스틱을 개발하고 이를 구현하기 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 이단계 계층적 구조는 상위 단계의 Scheduler 와 하위 단계의 복수개의 Dispatcher 로 구성되어 있다. 하위 단계의 Dispatcher는 주어진 제약조건하에서 단위 문제를 해결하고 이를 상위 단계의 Scheduler에게 보고하게 된다. 상위 단계의 Scheduler 는 전체적인 문제 해결의 우선 순위 결정 및 Dispatcher 간의 상층을 해결하는 역할을 맡게 된다. 이러한 계층적 구조를 이용한 분산처리를 통해 문제의 복잡성을 줄이고, 시스템 설계의 모듈화 및 유연성있는 시스템 구축이 가능하게 되었다. 본 시스템은 실시간 전문가 시스템 도구인 G2를 이용하여 SUN Workstation에서 개발되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.822-825
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• 2007

현재 인터넷 아키텍처가 가지고 있는 가장 큰 문제는 routing과 addressing의 핵심으로 사용되는 IP 주소의 의미의 중복 (overloading semantics)이다. 즉 IP 주소는 라우팅을 위한 정보 (how), 단말의 위치 정보 (where), 그리고 이 외에 전송 계층 상위에서 사용되는 단말의 식별자 정보(who)로 사용되며, 이 의미 중복은 결국 global routing의 scalability문제를 발생시키게 된다. 즉 이러한 IP 주소의 의미 중복을 분리한다면 멀티호밍, Traffic engineering, 그리고 renumbering 등을 scalability에 영향을 주지 않고 이것들을 지원할 수 있게 되는 것이다. IETF는 이러한 라우팅과 어드레싱의 확장성 문제를 해결하기 위하여 68차 IETF 회의에서 ROAP (ROuing and Addressing Problem) BoF (Birds of a Feather) 회의를 공식적으로 개최 하였으며, 이를 통해 결정된 사항은 새로운 인터넷 아키텍처를 설계하기 위해 식별자(Identifier)와 위치정보(locator)를 분리하는 구조(ID/Loc 분리) 또는 다중 계층의 위치정보 획득이 가능한 구조(Multi-level locator design)로의 새로운 아키텍처를 만드는 것이다. 이 작업은 ROPA BoF회의 이후 IRTF의 RRG (Routing Research Group)에서 계속적으로 진행되고 있으며, 현재 관련 많은 솔루션들이 나온 상황이다. 본 논문은 이러한 ROAP에 관한 기본적인 설명과 함께, 문제점 그리고 논의되고 있는 솔루션들의 분류, 목적, 그리고 공통 이슈들에 대한 최근 동향을 설명한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.4 no.2
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• pp.33-45
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• 1998

볼륨 가시화(volume visualization)는 3차원 볼륨 데이터로부터 의미 있는 가시적 정보를 추출하도록 도와주는 연구분야이다. 볼륨 렌더링(volume rendering)은 볼륨 데이터로부터 영상(image)을 얻는 기술을 말하는데, 이러한 렌더링 기법 중 물체공간(object space)에 기반한 스플래팅(splatting) 기법은 볼륨 데이터에 존재하는 응집성(coherence)의 이점을 이용할 수 있는 팔진트리(octree)나 피라미드(pyramid)와 같은 계층구조를 적용하기 쉽다. 본 논문에서는 볼륨 데이터에 팔진트리를 적용한 기존의 스플래팅 기법에 영상공간(image space)에서의 응집성의 이점을 이용하기 위한 계층구조로 4진트리(quadtree)와 범위트리(range tree)를 적용하는 새로운 스플래팅 기법을 제안한다. 이 기법은 볼륨 데이터내의 불투명한 복셀(voxel)들에 의해 가려지는 복셀들에 대한 방문을 가능한 한 피함으로써 전체적인 스플래팅의 속도를 향상시킨다. 이 기법은 잘 알려진 팔진트리, 4진트리 그리고 범위트리를 사용함으로써 그 구현이 쉽고, 추가적으로 많은 메모리를 사용하지 않으면서도 렌더링의 속도를 효율적으로 향상시킬 수 있는 기법이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.7
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• pp.548-557
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• 2010

In this paper, we propose a semi-automatic modeling approach of ontology to annotate VOD to realize the IPTV's intelligent searching. The ontology is made by combining partial tree that extracts hypernym, hyponym, and synonym of keywords related to a service domain from WordNet. Further, we add to the partial tree new keywords that are undefined in WordNet, such as foreign words and words written in Chinese characters. The ontology consists of two parts: generic hierarchy and specific hierarchy. The former is the semantic model of vocabularies such as keywords and contents of keywords. They are defined as classes including property restrictions in the ontology. The latter is generated using the reasoning technique by inferring contents of keywords based on the generic hierarchy. An annotation generates metadata (i.e., contents and genre) of VOD based on the specific hierarchy. The generic hierarchy can be applied to other domains, and the specific hierarchy helps modeling the ontology to fit the service domain. This approach is proved as good to generate metadata independent of any specific domain. As a result, the proposed method produced around 82% precision with 2,400 VOD annotation test data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.27-28
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• 2020

이형 데이터 간의 정보 전송과 교환을 가능하게 하는 유연한 트리 구조의 특성은 인터넷 및 IoT 환경에서의 대량 데이터 저장·전송·교환 등에 있어서 XML이나 JSON에서 주요하게 사용된다. 사용성에 있어서는 수월한 반면에, 감추어져 있는 가치있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 찾아내는 것은 일반 단순 구조의 데이터에 비해서 훨씬 어려우며 복잡하고 난해한 문제들을 발생시킨다. 이는 트리가 갖는 계층 구조 때문이다. 본 논문에서는 계층 구조를 갖는 대량 트리 데이터들을 보다 단순한 리스트 구조로 변형한 후 해당 구조로부터 가장 자주 발생하는 유용한 정보들을 추출하는 방법을 제시한다.