본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 이벤트 탐지 시스템은 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 이용하여 특정 지명에서 발생하는 이벤트를 탐지하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계의 단어가 탐지되어 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 기계학습을 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험결과 본 논문에서 제시하는 예측기법은 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.
본 논문은 이미지를 검색하고자 할 때, 사용자에게 tag 정보와 이미지에서 추출된 색 정보를 이용하여 보다 정밀도를 검색 시스템을 제공하기 위하여 이미지를 업로드 할 때부터 tag 정보와 이미지에서 추출한 색 정보를 연결시켜 웹 데이터베이스에 업로드 하는 시스템을 제안한다. 현재 tag 정보에 대한 일관성 있고 표준화된 처리 방식에 대한 연구가 미비한 상황이다. 본 논문에서는 시스템을 통해 tag 정보의 재사용이 가능하게 한다. 이로써 본 논문에서 제시한 tag 정보와 추출한 색 정보를 이용한 이미지 업로드 시스템은 이미지 질의 처리를 통한 검색 시스템에서 tag 정보의 표준화에 대한 기초자료로써 활용 가능하며, 검색 효율 향상에 도움을 줄 것이다.
본 연구에서는 학술정보의 효율적 관리 및 서비스 체제를 수립하고 활용성을 강화하기 위해 논문 자동 수집 및 구축, 논문 투고 및 심사, 전자출판, XML 자동 구축에 이르기까지 전주기 기능 구현에 방안을 제시하고 이를 구현한 사례를 소개하고자 한다. 기존 Peer-Review 시스템은 데이터 수집 및 변환파트와 투고 및 심사, 전자출판 파트, XML 구축 파트 등으로 분리되거나 별도로 운영되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 기능을 통합적으로 구현하기 위해 KISTI의 Peer-Review 시스템인 ACOMS와 XML 기반 학술정보서비스 시스템(KpubS) 기능 및 프로세스를 통합한 구현 방안을 제시하고 이를 시스템으로 구현하였다. 그러나 아직까지 원문 PDF를 XML로 완전 자동 변환할 수 있는 기술은 없는 상태로써 반자동 변환 기능을 탑재하였다. 본 연구 내용은 다양한 수집 채널을 통해 입수된 학술정보 및 XML 자료에 대한 입력체계를 제공하고, XML 본문으로부터 메타데이터를 자동 식별 및 추출하여 학술정보 DB를 구축 저장하며, 구축된 DB 및 XML 기반의 전자출판 기능 제공과 함께 웹서비스 단계까지의 전주기 공정에 대한 프로세스 모델 및 시스템에 관한 것이다. 이에 데이터베이스 구축을 위한 시간 및 비용을 절감할 수 있을뿐만 아니라, 시맨틱 태깅 및 수식, 표, 그림 정보 제공 등 이용자에게 다양한 형태의 서비스를 제공할 수 있게 되었다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.1
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pp.427-435
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2011
The information management system for the national R&D reports on the level of each government department have been operated in order to have special affiliated organizations collect detailed information, construct databases for R&D reports, and operate their information system; thus, the current classification system for the R&D reports on the governmental level is insufficient. Also, each department requires to prepare a standardized electronic original text service system since mutually different electronic original text services have been provided. therefore, this paper sets up the following research goals and detailed research contents. The goals of this study are to establish methods to standardize the forms of national R&D reports and suggest the framework for XML-based national R&D reports services by analyzing the problems in the forms of previous national R&D reports services. As detailed research contents, first, Identify the current R&D electronic original reports services by each government department. Second, this paper analyzed primary overseas science technology information service systems related with national research and development reports and related database schemata. this paper proposed the XML-based national R&D reports service framework through analyzing the problems in the framework of the existing national R&D reports service system and also established and suggested the methods to provide database schema design and report portal services. Lastly, it is expected that this paper will have academic contribution to enhancing R&D investment efficiency by utilizing collaboratively the information and resources related with national R&D through establishing the general information management system for national-dimension R&D reports and also managing science technology information efficiently and developing a user-centered integrated information system.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.435-438
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2010
오늘날 많은 연구자들은 자율적 인간형 로봇 (Autonomous symbiotic human-robot)을 보조하기 위한 지식체계로 온톨로지의 개념을 사용한다. 이러한 연구는 룰 기반의 추론시스템을 지원하기 위해 온톨로지를 저장하는 데이터베이스 스키마를 설계하는데 초점을 맞추고 있다. 이러한 연구 뿐만 아니라 온톨로지 개념을 사용하는 가장 중요한 목적 중에 하나는 상황 추론이다. 이러한 관점에서 본 논문은 로봇이라는 환경에서 좀 더 지능적인 상황 추론 서비스를 제공하기 위해, 5W1H 기반의 로봇 지능 저장소라 불리는 로봇 메모리 저장소를 설계하는데 초점을 두고 있다. 기존 연구는 체계적이고 의미론적 5W1H를 고려하지 않거나 5W1H와 다른 개념 사이의 연광성의 결여에 많은 문제점을 가지고 있으며 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상황, 목적, 공간, 특징, 인간 그리고 5W1H의 온톨로지 지식을 저장할 수 있는 개념적인 모델인 로봇 메모리 모델을 설계한다. 또한 본 논문에서는 상황 추론을 지원하기 위해 로봇의 인스턴스 정보라고 불리는 자전적 기억 (Episodic Memory)를 효과적으로 저장하기 위한 5W1H 모델을 정의하며 이러한 모델을 물리적으로 저장하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 EventsEpisodicRBS를 설계한다. 결과적으로 이러한 연구를 통해서 자율적 인간형 로봇 환경에서 로봇이 지능적 서비스 제공의 핵심 모듈인 상황 추론을 지원하는데 큰 기여를 할 수 있는 하부 시스템으로서의 의미를 가질 수 있다.
학술지 데이터 베이스 구축에 있어서 가장 주요한 문제점온 기존 문헌의 디지털화이다. 기존 문헌을 디지털화함에 있어서 택할 수 있는 방법은 문서 인식기(OCR)를 통한 자동인식과 수작업을 통해서 컴퓨터로 입력하는 방법이 있다. 전자의 방법은 현재의 한글 문서 인식기술로 볼 때 인식률이 저조하고, 인식기를 통한 자동인식에서 발생된 오류를 수정하는 비용이 수작업으로 입력하는 비용에 비해 더 크다고 판단된다. 따라서 자료의 입력은 수작업으로 하는 것이 효율적이다 학술지 데이터 베이스들 구축하고 이를 서비스하기 위해 서는 입력된 텍스트 데이터를 표준화하여 구조적으로 변환/편집해야 한다. 이는 구조문서 표준이라 할 수 있는 XML의 이용이 필요하다는 말이기도 할 것이다. 또한 디지털화 된 문서를 효율적으로 활용하고 관리하기 위해서는 비쥬얼한 구조문서 저장 관리기가 필요하다. 본 논문에서는 디지털화 된 텍스트를 구조적인 XML문서로 변환하여 효과적으로 저장 관리 할 수 있는 저장관리기를 설계하고 개발하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10c
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pp.230-234
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2006
S-57 포맷으로 기술된 전자해도는 바다에 대한 디지털 지도로서 해안선, 수심, 항로표시 등과 같은 다양한 정보를 표현하고 있다. 이러한 전자해도는 주로 선박의 항해라는 특수한 목적으로만 사용되어 왔고, 전용의 시스템을 통해서만 이용할 수 있는 단점이 있다. 또한, S-57이라는 특수한 포맷으로 기술되어 있기 때문에 다양한 활용이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 전자해도를 손쉽게 이용하고 해양정보시스템의 기반 데이터로 활용하기 위해서는 범용의 표준 포맷으로 변환할 필요가 있다. 이러한 범용 표준으로 OGC(Open Geospatial Consortium)에서는 지리정보를 효과적으로 표현할 수 있는 XML(eXtensible Markup Language) 기반의 GML(Geography Markup Language) 표준을 발표하였다. 이에 본 논문에서는 선박의 항해에만 제한적으로 사용되던 전자해도를 손쉽고 다양한 활용이 가능하도록 GML로 변환하고 관리하는 방법을 제한한다. 즉, S-57 포맷의 전자해도를 GML 포맷으로 변환하고, 변환된 GML을 데이터베이스로 관리하는 시스템을 설계하고 구현하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.238-240
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2004
본 논문에서는 대규모 네트워크 보안관리를 위한 계층적인 위임 모델을 제시한다. 대규모 네트워크는 라우터, 방화벽, 침입 탐지 시스템, 웹 서버 등의 수많은 구성요소로 이루어진 네트워크들의 집합이며, 각 네트워크마다의 독립적인 지역 정책들로 관리되어 서로간의 협동이 이루어질 수 없기 때문에 이를 효과적으로 통제하고 일괄적으로 관리하기 위해 계층적인 위임 모델이 사용되어야 한다. 제시하는 모델의 중요 구성 요소로는 관리 서버. 정책 설정 고 수준 언어 고 수준 언어 컴파일러, 도메인 서버. 인터프리터, 정책 관리 데이터베이스가 있다. 관리 서버에서 정책 설정 고 수준 언어를 사용하여 세밀하고 정교한 정책을 작성할 수 있고, 이 정책을 고 수준 언어 컴파일러를 통하여 최하위 노드들에게 적절하고 간결한 형태로 만들어낸다. 각 도메인 서버는 이 결과를 하위의 도메인 서버나 인터프리터에게 전달하면서 Keynote 신뢰 관리 시스템을 이용하여 권한을 위임한다. 그리고 인터프리터는 정책을 라우터, 방화벽, 웹 서버 등의 하위 노드에 맞는 실제 룰로 변환하녀 상위 관리 서버에서 전달한 정책을 적용하게 된다. 정책을 적용한 결과를 상위로 전달하여 데이터베이스를 구축한 뒤 후에 작성된 정책이 기존의 정책과 충돌하는지 검사에 이용하고, 충돌한다면 협상 과정을 거쳐 정책에 순응할 수 있는 결과를 도굴하게 된다. 또한 네트워크에서 많은 새로운 형태들의 노드가 추가될 수 있는데, 각각의 인터프리터만 추가함으로서 다양한 하위 노드를 충족시킬 수 있는 확장성을 제공한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.130-133
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2007
데이터베이스 시스템은 전통적으로 트랜잭션의 동시 접근 시 발생할 수 있는 문제들을 해결하고 동시성 향상을 위해 다양한 연구를 진행해 왔다. 다중 버전 기반의 동시성 제어 기법은 데이터 레코드에 대한 여러 버전을 전용 공간에 유지하고 이것을 통해 트랜잭션들의 동시 접근 시 블로킹 없이 원하는 데이터를 읽고 쓸 수 있게 된다. 그러나 데이터 레코드가 포함된 데이터 블록에 대해 여러 개의 트랜잭션이 동시에 데이터를 덮어쓰기 했을 경우 다수의 버전이 생성된다. 그래서 트랜잭션 별로 적합한 데이터 버전을 찾기 위해 버전들이 저장되어 있는 전용공간을 랜덤하게 검색해 데이터 블록을 찾아내야 하므로 많은 시간이 소모된다. 따라서 다중 버전 읽기의 부하를 줄이기 위해 차세대 저장 매체로 부상하고 있는 플래시 메모리를 이용할 경우 랜덤 읽기에 의한 데이터베이스 시스템의 성능저하를 줄일 수 있다. 플래시 메모리는 디스크와 달리 기계적인 파트가 존재하지 않기 때문에 저장된 모든 블록에 대해 빠른 랜덤 읽기를 가능하게 한다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 다중 버전 기반의 동시성 기법에 적용했을 경우의 성능 평가를 통해 하드 디스크에 비해 3.5배 이상의 높은 성능을 보임을 증명한다.
Kim, Jin-Hong;Ahn, Geon-Tae;Lee, Su-Hyun;Lee, Myung-Joon
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2003.10a
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pp.114-119
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2003
단백질 구조를 비교하는 방법은 단백질 구조를 표현하는 기술에 따라 다양하게 존재한다. 일반적인 단백질 구조 정렬방법은 단백질 구조를 원자 또는 Residue를 기준으로 표현하고, 표현된 두 구조사이의 일치된 부분을 찾는 방법과 단백질 구조를 단백질 이차구조요소로 표현하고 표현된 두 단백질 구조를 정렬하는 방법으로 크게 구분된다. 이러한 단백질 구조 비교 방법은 단백질 구조의 유사성을 측정하는 과정에서 많은 시간을 요구할 뿐만 아니라 PDB에 저장된 데이터가 증가함에 따라 보다 많은 단백질과 비교가 요구된다. 따라서 대용량의 단백질 구조 데이터베이스를 대상으로 효율적으로 단백질의 유사 부분구조를 찾을 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단백질 구조 비교를 보다 빠르고 효과적으로 수행하기 위하여, 기존의 단백질 이차구조 기반의 구조 표현 방법인 PSAML을 확장하여 단백질 이차구조가 가지는 공간상의 정보를 내포한 Topology String을 생성하고 이를 이용하여 대용량의 단백질구조 데이터베이스에서 유사성이 높은 단백질 구조를 필터링하는 방법에 대하여 기술한다. Topology String은 단백질 이차구조를 하나의 문자로 기술하여 아미노산 순서와 위상학적인(공간적인) 정보를 바탕으로 단백질 구조를 표현하여, 단백질 이차구조를 이용하여 구조 비교를 수행하기 이전에 유사성이 높은 단백질 구조를 신속하게 찾아내는데 효과적으로 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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