• Title/Summary/Keyword: 지식노드

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REST based Call/Messaging Open API for Telecommunication Services (통신 서비스를 위한 REST 기반 통화/메시징 Open API)

  • Jung, Soon-Chul;Kang, Mi-Kyung;Choi, Dae-Woo
    • 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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    • 2008.08a
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    • pp.521-524
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    • 2008
  • 기존 지능망 서비스들이 포화 상태에 이르게 됨에 따라 수익이 나는 새로운 서비스를 개발하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 요즈음 전통적인 전화망과 인터넷의 결합이 새로운 경향으로 나타나고 있다. PC와 같은 인터넷 단말은 전화망의 전통적인 단말보다 저장 장치 및 유저 인터페이스 면에서 더욱 더 강력한 능력을 가지고 있다. IT 개발자들은 전화 분야의 전문 지식을 갖고 있지 않아도 Parlay API를 사용하면 새로운 통신 서비스를 쉽게 만들수 있다. HTTP 상의 SOAP을 사용하여 쉽게 두 컴퓨터 노드간의 통신이 가능하게 할 수 있더라도 일반적인 개발자는 현란한 XML 포맷 때문에 SOAP 메시지를 처리하는데 어려움을 느낀다. REST 기반 API는 이러한 것의 좋은 대체재가 될 수 있는데, 추가적인 프로토콜 층이 없이 HTTP 층만 있기 때문이다. 본 논문에서는 통화 및 메시징 서비스를 만들기 위한 REST 기반의 Open APl 를 소개한다. 제안되는 API는 클릭투콜, 미니 컨퍼런스, 통화 녹음, 주문형 오디오 재생, 단문 메시징 및 음성 메시징 기능을 제공한다. 제안되는 API 특징은 전화망과 인터넷의 컨버전스의 강력함을 보여준다.

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Derived Nouns of Suffixes Disambiguation using User-Word Intelligent Network (UWIN을 이용한 접미파생명사 중의성 해소)

  • Bae, Young-Jun;Ock, Cheol-Young
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.432-435
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    • 2012
  • 지식정보화 사회로의 진입으로 언어처리의 필요성은 점차 확대되고 있으나, 현재의 언어처리 기술은 의미분석에 기반하지 않음으로써 많은 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 의미분석의 일환으로 접미사의 중의성 해소를 위해 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)을 이용한 접미파생명사 분석 방법을 제시한다. 세종 말뭉치에서 중의성 접미사를 포함한 32,647개의 문장을 대상으로 접미사 앞의 어근을 추출하여 U-WIN과 매핑되는 노드에 가중치를 부여한 뒤 이를 접미사 중의성 해소에 사용한다. 동형이의 접미사 49종 중 세종말뭉치에 나타난 25개의 동형이의접미사만을 대상으로 실험한 결과 91.83%의 정확률을 보였다.

Automated Narrative Assessment System Based on Network Analysis (네트워크 분석기반의 서술형 평가 자동화 시스템)

  • Hyeong-gi Jeon;Buem-jun Kim;Kyoung-Hee Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.109-110
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    • 2023
  • 본 논문에서는 교육현장에서 서술평평가를 자동화하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장문의 응답에서 단어를 추출하여 단어 간 네트워크를 생성하고 정답 네트워크와 비교를 통해 평가를 실시한다. 기존의 키워드 방식은 네트워크 관점에서 노드를 기준으로 채점하는 것이라면, 제안 시스템은 엣지를 기준으로 채점하게 되어 학습자의 답변에서 지식의 관계성을 채점할 수 있어 학습자에게 유용한 피드백을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

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Construct of Fuzzy Inference Network based on the Neural Logic Network (신경 논리 망을 기반으로 한 퍼지 추론 망 구성)

  • 이말례
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.13 no.1
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    • pp.13-21
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    • 2002
  • Fuzzy logic ignores some information in the reasoning process. Neural network is powerful tools for the pattern processing, but, not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides pattern processing capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct fuzzy inference network based on the neural logic network, extending the existing rule-inference network. And the traditional propagation rule is modified. Experiments are performed to compare search costs by sequential searching and searching by priority. The experimental results show that the searching by priority is more efficient than the sequential searching as the size of the fuzzy inference network becomes larder and an the number of searching increases.

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A Study on an Automatic Alignment Method of Distributed Ontology by Using Semantic Distance Measure Method (의미거리측정방법을 활용한 분산 온톨로지 간 자동 정렬 방법 연구)

  • Hwang, Sang-Kyu;Byun, Yeong-Tae
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.26 no.4
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    • pp.319-336
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    • 2009
  • Semantic web technology is the evolution of current World Wide Web including a machine-understandable knowledge database, ontology, it may be enable machine and people to work together. However, problems arise when we try to communicate with different data, which are annotated by different ontologies created by different people with different concepts. Thus, to communicate between ontologies, it needs to align between heterogeneous ontologies. When it is aligned between concept nodes of heterogeneous ontologies, one of main problems is a misalignment situation caused by false negative of automatic ontology mapping. So, in this paper, we present a new method to minimize the false negative error in the process of aligning concept nodes of different ontology.

Method for Selecting a Big Data Package (빅데이터 패키지 선정 방법)

  • Byun, Dae-Ho
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.11 no.10
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    • pp.47-57
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    • 2013
  • Big data analysis needs a new tool for decision making in view of data volume, speed, and variety. Many global IT enterprises are announcing a variety of Big data products with easy to use, best functionality, and modeling capability. Big data packages are defined as a solution represented by analytic tools, infrastructures, platforms including hardware and software. They can acquire, store, analyze, and visualize Big data. There are many types of products with various and complex functionalities. Because of inherent characteristics of Big data, selecting a best Big data package requires expertise and an appropriate decision making method, comparing the selection problem of other software packages. The objective of this paper is to suggest a decision making method for selecting a Big data package. We compare their characteristics and functionalities through literature reviews and suggest selection criteria. In order to evaluate the feasibility of adopting packages, we develop two Analytic Hierarchy Process(AHP) models where the goal node of a model consists of costs and benefits and the other consists of selection criteria. We show a numerical example how the best package is evaluated by combining the two models.

Design and Implementation of Beacon based Wireless Sensor Network for Realtime Safety Monitoring in Subway Stations (지하철 역사에서 실시간 안전 모니터링 위한 비컨 기반의 무선 센서 네트워크 설계 및 구현)

  • Kim, Young-Duk;Kang, Won-Seok;An, Jin-Ung;Lee, Dong-Ha;Yu, Jae-Hwang
    • Journal of the Korean Society for Railway
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    • v.11 no.4
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    • pp.364-370
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    • 2008
  • In this paper, we proposed new sensor network architecture with autonomous robots based on beacon mode and implemented real time monitoring system in real test-bed environment. The proposed scheme offers beacon based real-time scheduling for reliable association process with parent nodes and dynamically assigns network address by using NAA (Next Address Assignment) mechanism. For the large scale multi-sensor processing, our real-time monitoring system accomplished the intelligent database processing, which can generate not only the alert messages to the civilians but also process various sensing data such as fire, air, temperature and etc. Moreover, we also developed mobile robot which can support network mobility. Though the performance evaluation by using real test-bed system, we illustrate that our proposed system demonstrates promising performance for emergence monitoring systems.

A Study on building the KMS for development of the Leadership - Based on the Power Process Methord - (리더십 향상을 위한 지식경영시스템 구축방안 -POWER PROCESS를 중심으로)

  • Lee Byung-Ku;Lee Kyung-Hwan
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.351-367
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    • 2006
  • 리더십에 관한 연구는 리더십 특성요인연구, 리더십 contingency 연구, 특성이론적 접근, 행동적 접근, 상황이론적 접근 등이 있으나, 이러한 접근방법이 언제나 긍정적인 리더십을 유발하는 것은 아닌 것으로 나타나고 있다. 따라서, 긍정적이고 일관된 리더십을 만들어 내기 위해서는 리더십에 대한 새로운 접근이 요청된다. 리더십에 대한 연구는 매우 다양하게 나타나고 있으나, 문헌연구에서 볼 때 리더십은 파워라는 공통 요소를 가지고 있다. 파워는 사람으로 하여금 목적지향적인 행동을 유발하는 능력이며, 문헌에 나타난 리더십의 개념은 조직구성원으로 하여금 목적지향적인 행동을 하게하는 능력이다. 따라서, 리더십은 권력의 한 유형으로 볼 수 있다. 그러므로, 본 연구에서는 리더십을 power process에 기초한 권력순환적 관점에서 연구하고자 한다. Power process는 권력요소, 가치, 욕구, 환경, 관계의 다섯 가지 권력결정요소들의 상호작용 과정이다. 이러한 상호작용을 통해서 power process는 권력의 원천을 창출하는데 이 원천에 의한 권력행사는 긍정적인 결과를 유발한다(이경환, 2001). 앞에서 지적한 바와 같이 리더십은 권력의 한 유형이므로, power process에 의한 리더십 행사를 실증연구를 함으로서 지식경영시스템 구축을 위한 요인을 제시하고자 한다. 본 실증적 연구에서 리더는 자신의 권력요소(타고난 능력, 소질, 경험 등=경영자특성)와 욕구, 가치(경영철학) 관계성 및 환경과 같은 파워결정요소(리더십 결정요소)의 상호작용을 통해 자신의 리더십 원천을 창출할 때 즉, power process를 통해 리더십을 행사할 때 이러한 리더십은 경영성과에 긍정적인 결과를 유발하는 것으로 나타났다. 그러므로, 리더십 성과 향상을 위한 지식경영정보시스템은 파워결정요소적 측면에서 고려되어야 할 것이다. 모델과 독립성 모델에서는 시스템 등급에 영향을 준다. 향후에는 더욱 더 다양한 상호의존 모델들이 정량화될 필요성이 있다고 본다. 진행하였다. 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$)가 여자($1.27{\pm}0.45L$)보다 더 높게 나타났으며 (t=2.170, P=0.042),

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Inferring Undiscovered Public Knowledge by Using Text Mining-driven Graph Model (텍스트 마이닝 기반의 그래프 모델을 이용한 미발견 공공 지식 추론)

  • Heo, Go Eun;Song, Min
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.31 no.1
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    • pp.231-250
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    • 2014
  • Due to the recent development of Information and Communication Technologies (ICT), the amount of research publications has increased exponentially. In response to this rapid growth, the demand of automated text processing methods has risen to deal with massive amount of text data. Biomedical text mining discovering hidden biological meanings and treatments from biomedical literatures becomes a pivotal methodology and it helps medical disciplines reduce the time and cost. Many researchers have conducted literature-based discovery studies to generate new hypotheses. However, existing approaches either require intensive manual process of during the procedures or a semi-automatic procedure to find and select biomedical entities. In addition, they had limitations of showing one dimension that is, the cause-and-effect relationship between two concepts. Thus;this study proposed a novel approach to discover various relationships among source and target concepts and their intermediate concepts by expanding intermediate concepts to multi-levels. This study provided distinct perspectives for literature-based discovery by not only discovering the meaningful relationship among concepts in biomedical literature through graph-based path interference but also being able to generate feasible new hypotheses.

Scalable Ontology Reasoning Using GPU Cluster Approach (GPU 클러스터 기반 대용량 온톨로지 추론)

  • Hong, JinYung;Jeon, MyungJoong;Park, YoungTack
    • Journal of KIISE
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    • v.43 no.1
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    • pp.61-70
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    • 2016
  • In recent years, there has been a need for techniques for large-scale ontology inference in order to infer new knowledge from existing knowledge at a high speed, and for a diversity of semantic services. With the recent advances in distributed computing, developments of ontology inference engines have mostly been studied based on Hadoop or Spark frameworks on large clusters. Parallel programming techniques using GPGPU, which utilizes many cores when compared with CPU, is also used for ontology inference. In this paper, by combining the advantages of both techniques, we propose a new method for reasoning large RDFS ontology data using a Spark in-memory framework and inferencing distributed data at a high speed using GPGPU. Using GPGPU, ontology reasoning over high-capacity data can be performed as a low cost with higher efficiency over conventional inference methods. In addition, we show that GPGPU can reduce the data workload on each node through the Spark cluster. In order to evaluate our approach, we used LUBM ranging from 10 to 120. Our experimental results showed that our proposed reasoning engine performs 7 times faster than a conventional approach which uses a Spark in-memory inference engine.