본 연구는 검색의 궁극적인 니즈충족에 영향을 미치는 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인에 관한 실증적 연구이다. 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인을 위한 연구모델은 DeLone & McLean(2003)의 정보시스템 성공 모델을 기반하였다. 연구 결과, 상호작용성이 지식 충족도에, 정보의 재현성과 정보의 최신성이 각각 지식 충족도와 사용자 만족도에, 그리고 신뢰성이 사용자 만족도에 유의적인 영향을 보여주었으며, 또한 지식 충족도가 사용자 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델은 시맨틱 검색 시스템 성공측정을 위한 유용한 평가 프레임워크로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we present a simple framework to measure BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function) values of objects and to render them using the values more realistically. There are lots of BRDF measurement methods, but the methods have been separated from the effective rendering of the values. Therefore, we suggest the framework which includes the BRDF measurement methods of objects and the effective rendering methods of the measured BRDF data. Before measuring the BRDFs, we do light sources analysis, camera calibration and display device characterization. After measuring them, we apply them to the characterized display device for rendering effectively and realistically.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.782-785
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2004
ISO/1EC 21000-15 MPEG-21 이벤트 리포팅은 멀티미디어 프레임워크 내에서 보고 가능한 모든 이벤트 및 상호작용에 대한 표준적 측정방법 및 인터페이스를 제공하는 MPEG-21의 주요 요소 기술이다. 본 논문에서는 MPEG-21 이벤트 리포팅의 체계 및 DI로서의 구조, 피어 구조를 분석 제시한다. 나아가 현재 표준화 기술 동향을 분석함으로써 향후 이벤트 리포팅에 대한 표준화 방향을 제시하고자 한다.
해외에서는 교육/훈련 영역에서도 최신 정보기술과 아웃소싱을 통해 기업들이 교육/훈련에 대한 투자로부터 더 많은 성과를 높일 수 있도록 하는 새로운 접근방법이 시도되고 있다. 그러나 이러한 새로운 접근 방법의 도입을 통한 효과성 향상을 위해서는 해당 기업의 상황에 맞게 적절히 활용할 수 있도록 하는 비즈니스 목적과의 연계, 성과측정, 니즈 세분화 등을 수행하여야 하며, 관계 나침반 같은 프레임워크를 활용하여 핵심 교육/훈련 프로세스에서 회사의 전략에 부합하는 혁신을 달성할 수 있도록 아웃소싱 업체와의 관계 형성을 하여야 한다.
To overcome the weakness of the image retrieval system using the existing Ontology and the distributed image based on the database having a simple structure, HERMES was suggested to ensure the self-control of various image suppliers and support the image retrieval based on semantic, the mentioned framework could not solve the problems which are not considered the deterioration in the capacity and scalability when many users connect to broker server simultaneously. In this paper the tables are written which in the case numerous users connect at the same time to the supply analogous level of services without the deterioration in the capacity installs Broker servers and then measures the performance time of each inner Broker Component through Monitoring System and saved and decides the ranking in saved data. As many Query performances are dispersed into several Servers User inputted from the users Interface with reference to Broker Ranking Table, Load Balancing system improving reliability in capacity is proposed. Through the experiment, the scheduling technique has proved that this schedule is faster than existing techniques.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.2
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pp.129-140
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2022
Our society is undergoing rapid changes due to COVID-19, and in particular, online learning using digital technology is being tried in various forms in the educational field. A change has occurred. However, the limitations of distance learning, such as reduced learning immersion in non-face-to-face educational situations, lack of interaction between teachers and learners, and lower basic academic ability, are constantly being raised, and an appropriate educational strategy is needed to solve these problems. This study focused on the concept of 'Metaverse' based on the interaction between the virtual world and the real world, and tried to verify the effectiveness of educational activities based on it. In detail, we propose an educational framework for realizing flipped learning in the Metaverse Virtual Classroom, and a frame developed by measuring the learning immersion of a single group with a teaching/learning program developed based on this. The effectiveness of the work was verified. When the metaverse platform-based flip learning framework and education program proposed in this study were applied, it was confirmed that learners' immersion in learning was improved.
Based on Artificial Intelligence technology, AI-enabled warfare is expected to become the main issue in the future warfare. Natural language processing technology is a core technology of AI technology, and it can significantly contribute to reducing the information burden of underrstanidng reports, information objects and intelligences written in natural language by commanders and staff. In this paper, we propose a Language model-based Multi-source Information Integration (LAMII) framework to reduce the information overload of commanders and support rapid decision-making. The proposed LAMII framework consists of the key steps of representation learning based on language models in self-supervsied way and document integration using autoencoders. In the first step, representation learning that can identify the similar relationship between two heterogeneous sentences is performed using the self-supervised learning technique. In the second step, using the learned model, documents that implies similar contents or topics from multiple sources are found and integrated. At this time, the autoencoder is used to measure the information redundancy of the sentences in order to remove the duplicate sentences. In order to prove the superiority of this paper, we conducted comparison experiments using the language models and the benchmark sets used to evaluate their performance. As a result of the experiment, it was demonstrated that the proposed LAMII framework can effectively predict the similar relationship between heterogeneous sentence compared to other language models.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.118-120
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2003
컴포넌트 기반 개발 방법은 조립 가능한 컴포넌트들을 이용하여 소프트웨어를 구현하는 기술로써, 소프트웨어의 생산성 및 품질을 높이는 효과적인 방법으로 알려져 있다. 향후 성장이 예상되는 컴포넌트 시장에서는 여러 컴포넌트 공급자들에 의해 COTS나 Web Services의 형태로 동일 내지는 유사 기능을 수행하는 대체 가능한 컴포넌트들이 나타나게 될 것이다. 개발되는 컴포넌트 기반 소프트웨어의 품질을 위해서는 여러 경쟁 컴포넌트들 중에서 우수한 성능을 가진 컴포넌트를 선택하는 기술이 중요한 요소의 하나라고 할 수 있다. 일반적으로 컴포넌트는 컴포넌트 모델에 종속적이기 때문에 컴포넌트의 성능 측정기도 측정 대상 컴포넌트뿐만 아니라 컴포넌트 모델에 종속적으로 구현된다. 본 논문은 컴포넌트 모델과 미들웨어 프레임워크에 중립적인 분산 컴포넌트의 성능 측정 모델에 대하여 설명한다. 이 모델을 이용하여 컴포넌트 모델에 중립 적인 성능측정기를 개발할 수 있으며 컴포넌트의 비교와 검증에 필요한 객관적인 성능 측정 결과를 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.95-96
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2012
응용 프로그램의 런칭시간에 관한 많은 연구를 통해 런칭시간이 길수록 사용자가 불편을 느낀다는 것이 확인되었으며, 이에 런칭시간을 최적화하는 다양한 연구가 있어왔다. 이런 연구의 일환으로 본 논문에서는 응용 프로그램의 런칭시간을 실시간으로 측정하는 도구를 개발했다. 이 도구는 안드로이드 프레임워크 내에 존재하며 응용 프로그램이 화면에 모두 그려지는 순간을 런칭의 끝으로 보고 런칭시간을 실시간으로 측정한다. 이 도구는 안드로이드 시스템의 응용 프로그램 런칭시간 최적화 기법에 사용될 수 있다. 또한 이 도구를 이용하여 모바일 시스템에서 "미리 읽기"(prefetching) 기법이 안드로이드 시스템에서 얼마나 효과가 있을지를 확인하기 위한 실험을 수행하였다. 실험 결과, "미리 읽기" 기법은 안드로이드 시스템에서 효과가 작은 것을 확인하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.12
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pp.2885-2890
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2014
Localization of a sensor network node using machine learning has been recently studied. It is easy for Support vector machines algorithm to implement in high level language enabling parallelism. Raspberrypi is a linux system which can be used as a sensor node. Pi can be used to construct IP based Hadoop clusters. In this paper, we realized Support vector machine using python language and built a sensor network cluster with 5 Pi's. We also established a Hadoop software framework to employ MapReduce mechanism. In our experiment, we implemented the test sensor network with a variety of parameters and examined based on proficiency, resource evaluation, and processing time. The experimentation showed that with more execution power and memory volume, Pi could be appropriate for a member node of the cluster, accomplishing precise classification for sensor localization using machine learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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