The data models which express all types of video information physically and logically. and the definition of spatiotemporal relationship of video data objects In This paper, we classifies meta-model for efficient management on spatiotemporal relationship between two objects in video image data, suggests meta-models based on Rambaugh's OMT technique, and expanded user model to apply the adaptive model, established from hyper-media or web agent to VOD. The proposed meta-model uses data's special physical feature: the effects of camera's and editing effects of shot, and 17 spatial relations on Allen's 13 temporal relations, topology and direction to include logical presentation of spatiotemporal relation for possible spatiotemporal reference and having unspecified applied mediocrity.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권2호
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pp.153-158
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2024
This study aims to summarize the effects of Arduino-based educational programs through a meta-analysis. Eleven eligible primary studies were obtained through a systematic literature review and coded accordingly. The results are as follows: The meta-analysis revealed that the overall effect size for all the studies was 0.518. Analysis of the moderator variables indicated statistically significant differences between them. Regarding the learning domains, the results were ranked in descending order of the cognitive and affective domains. Within the cognitive domain, the effect sizes were ranked in descending order as follows: logical thinking, content knowledge, convergence competency, self-efficacy, computational thinking, and creative problem-solving skills. In terms of subject areas, the descending order of effect sizes was agriculture, STEAM, environmental science, practical arts, artificial intelligence, informatics, and computers. Regarding school level, the results were ranked in the following descending order: college, elementary school, middle school, and high school.
우리군은 국방 아키텍처프레임워크(MND-AF)를 제정하여 전군적, 기관별, 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 적용하고 있다. MND-AF의 아키텍처메타모델(AMM)은 국방아키텍처 산출물에서 정의된 아키텍처 정보의 구조를 조직화하고 정보간의 관계를 묘사하고, 참조모델 및 국방 상호운용성 표준인 정보기술표준, 공통컴포넌트, 국방메타데이터 등과 연계를 통해 표준을 기반으로 상호운용성 달성을 지원해야 한다. 그러나 AMM을 살펴보면 상호운용성 표준과의 연계성이 미흡하여 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 상호운용성 표준을 원활하게 적용하는 것이 제한되고 있다. 본 논문에서는 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 국방 상호운용성 표준으로 관리되는 국방메타데이터 적용을 촉진시킬 수 있도록 국방메타데이터 기반 아키텍처메타모델의 논리데이터모델(OV-7c)을 제안한다.
본 논문은 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경 하에서 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에 관한 것이다. 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에서 분류기는 일반 분류기와 메타 분류기로 구성된다. 메타 분류기는 사례에 대한 일반 분류기의 분류 결과에 학습 알고리즘을 적용하여 얻어진다. 분류시스템의 의사 결정과정에서 메타 분류기의 역할은 일반 분류기의 분류 결과를 평가하여 최종 의사 결정 과정에의 참여 여부를 결정하는 것이다. 분류 시스템은 분류기의 분류 결과가 옳은 것으로 평가된 결과들만 취합하여 이를 바탕으로 최종 분류 결과를 도출해 낸다. 메타 학습법이 다중 분류기 시스템의 성능에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.
다양한 교육 분야에 기억법을 도입함에 있어서 모바일 환경에서 동작하는 프로그램은 접근성을 높이고 교육의 효과를 높이는 목적으로 활용할 수 있다. 의미가 부여된 단어를 기억하는 것은 연도와 같은 숫자 정보를 기억하는 일에 비하면 훨씬 쉽다. 교육적 효과를 높이고자 하는 입장에서 어플리케이션의 도움을 받아 보완되어야 할 부분이라 생각되는 부분은 수치 정보라 할 수 있다. 기존의 수치 기억법과 연관된 대부분의 연구는 숫자를 이미지화해 기억에 도움을 주는 형태에 초점이 맞춰져 있다. 모바일 환경에서 기억법 기반 메타레코드 알고리즘 논문에서는 이전 연구에서 개발한 어플리케이션은 입력한 수치 정보에 대해 사용자가 실수할 수 있는 부분을 발견하고 단순 수정하는 방법에 그쳐 이를 보완하고자 한다. 본 연구에서는 개인화된 로그 정보를 기반으로 메타데이터를 구성하여 실수를 수정함으로써 기억률을 높이고자 한다. 이를 위해 모바일 환경에 적합한 어플리케이션을 개발하고 메타레코드 데이터의 구조를 제안하고 메타레코드 적용 알고리즘을 구현하고 평가한다.
이동에이전트의 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 되므로, 이러한 이동 에이전트의 센서 네트워크 내에서의 효율적 이주를 위한 방법이 요구되며, 이를 위하여 다양한 센서 네트워크 구성요소들(서버, 싱크 및 센서노드들) 관련 데이터들을 수집 및 저장하여 일관된 네이밍 서비스를 제공해야 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 센서데이터 서버의 정보가 저장되는 MetaData와 싱크노드들과 그들에 연결되어있는 센서노드들의 다양한 정보가 저장되는 SubMetaData 부분으로 나누어 메타테이블을 설계 구현하고, 이러한 메타테이블의 정보들을 이용한 RMI 기반의 네이밍 기법을 적용하여 능동규칙 이동에이전트의 정 방향 이주 방법을 구현함으로써 효율적인 센서 네트워크 응용 환경 구축 가능성을 제시하였다. 또한, 본 논문에서는 네이밍 에이전트를 J2EE 모델 기반의 RMI-IIOP(Internet Inter-ORB Protocol) 기술을 적용하여 설계 및 구현함으로써, 새로운 센서 네트워크 환경에 적합한 등록, 해제 및 검색 등을 수행할 수 있도록 하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권4호
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pp.257-262
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2014
Meta-analysis is a statistical integration method that delivers an opportunity to overview the entire result by integrating and analyzing many quantitative research results. This study will find meaningful mediator variables for criterion variables that affect purchase and repurchase intentions in e-commerce, on the basis of the results of a meta-analysis. We reviewed a total of 114 e-commerce studies published in Korean journals between 2000 and 2014, where a cause and effect relationship is established between variables that are specified in the conceptual model of this study. In this meta-analysis, the path between trust and purchase intention showed the biggest effect size. The second biggest effect size was found in the path between commitment and purchase intention, while the smallest one was obtained with perceived. Thus, we present the theoretical and practical implications of these results and discuss the differences among these results through a comparative analysis with previous studies.
본 연구에서는 정보통신 시장의 급격한 변화를 감지하고 경제 및 사회적 미래예측을 통하여 고객의 니즈에 부합하는 미래기술을 발굴하기 위한 방법으로 통계적 메타분석(meta analysis)을 응용하여 미래기술예측을 실시하였다. 특히 미래기술개발을 위한 주요 핵심트렌드를 기술, 고객니즈 차원에서 검토하고, 도출된 동인과 장애요인을 기반으로 하여 통계적 메타 분석을 응용하여 미래기술을 예측하였으며, 정보통신(information and communication technology, ICT)분야에서 메타 분석을 이용하여 예측 가능한 미래기술을 도출하여 미래기술개발 로드맵을 구축하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1755-1777
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2022
The development of wireless communication technology has led to the underutilization of radio spectra. To address this limitation, an intelligent cognitive radio network was developed. Specific emitter identification (SEI) is a key technology in this network. However, in realistic non-cooperative scenarios, the system may detect signal classes beyond those in the training database, and only a few labeled signal samples are available for network training, both of which deteriorate identification performance. To overcome these challenges, a meta-learning-based open-set identification system is proposed for SEI. First, the received signals were pre-processed using bi-spectral analysis and a Radon transform to obtain signal representation vectors, which were then fed into an open-set SEI network. This network consisted of a deep feature extractor and an intrinsic feature memorizer that can detect signals of unknown classes and classify signals of different known classes. The training loss functions and the procedures of the open-set SEI network were then designed for parameter optimization. Considering the few-shot problems of open-set SEI, meta-training loss functions and meta-training procedures that require only a few labeled signal samples were further developed for open-set SEI network training. The experimental results demonstrate that this approach outperforms other state-of-the-art SEI methods in open-set scenarios. In addition, excellent open-set SEI performance was achieved using at least 50 training signal samples, and effective operation in low signal-to-noise ratio (SNR) environments was demonstrated.
Under the relevant regulations, it is required to develop a system architecture for the research and development of the information and communication infra system ; however, the national defense architecture development guides and MND-AF, which provide the instructions on the development and utilization of a system architecture, are still limited to the ITA level and merely providing the guidelines for developing the information system centric architecture. Thus, it is evident that we need a suitable architecture development methodology that corresponds to the growing needs for the communication infra system architecture, as well as the general weapon system architecture. Improving a meta-model is the core of improving a architecture framework. It determines a contents of a architecture and it influences a efficiency and a effectiveness of a architecture. The meta-model of the architecture framework must reflect concerns of various stakeholders and provide a traceability among them. Also, it should be easy to develop and use the architecture by securing the feasibility of the logical relationships and eliminating the duplication of the data inside the architecture. It is implemented through the development of the data-centric architecture and achieved through the "Fit-for-purpose" concept.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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