최근 기업의 시스템들은 데이터 공유와 협업을 위해 통합의 필요성을 제기하고 있다. 통합을 위한 방법론으로 서비스 통합을 위한 서비스 지향 아키텍처와 서비스에 사용되는 데이터의 통합을 위한 마스터 데이터가 등장했다. 본 논문은 BP(Business Process)를 효율적으로 운용하기 위한 방안을 제시한다. 우리는 BP를 지원하기 위한 지식 저장소로 XMDR(eXtended Meta Data Registry)과 이를 운용하기 위한 데이터 허브를 구성한다. XMDR은 데이터 통합을 위한 MDM(Master Data Management)을 관리하고, 데이터 간의 이질성을 해결하고, 업무 간의 연관관계를 효율적으로 제공한다. 이것은 MDR(Meta Data Registry), 온톨로지, BR(Business Relations)으로 구성된다. MDR은 구조적 이질성을 해결하기 위한 메타 데이터간의 관계성을 기술한다. 온톨로지는 의미적 이질성과 데이터 간의 관계성을 기술한다. BR은 업무 간의 관계성을 기술한다. XMDR 데이터 허브는 마스터 데이터의 관리를 지원하고, 프로세스 간의 상호작용을 효율적으로 지원할 수 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.121-131
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2022
We look at the initial stage of Meta (previous Facebook)'s new metaverse platform and investigate its platform design in pre-launch and ignition life stage. From the Rocket Model (RM)'s theoretical logic, the results reveal that Meta firstly focuses on investing in key content developers by acquiring virtual reality (VR), video, music content firms and offering production support platform of the augmented reality (AR) content, 'Spark AR' last three years (2019~2021) for attracting high-potential developers and users. In terms of three matching criteria, Meta develops an Artificial Intelligence (AI) powered translation software, partners with Microsoft (MS) for cloud computing and AI, and develops an AI platform for realistic avatar, MyoSuite. In 'connect' function, Meta curates the game concept submitted by game developers, welcomes other game and SNS based metaverse apps, and expands Horizon Worlds (HW) on VR devices to PCs and mobile devices. In 'transact' function, Meta offers 'HW Creator Funding' program for metaverse, launches the first commercialized Meta Avatar Store on Meta's conventional SNS and Messaging apps by inviting all fashion creators to design and sell clothing in this store. Mata also launches an initial test of non-fungible token (NFT) display on Instagram and expands it to Facebook in the US. Lastly, regarding optimization, especially in the face of recent data privacy issues that have adversely affected corporate key performance indicators (KPIs), Meta assures not to collect any new data and to make its privacy policy easier to understand and update its terms of service more user friendly.
In general, weapon system design/configuration data consist of system structure information which is linked to Part information, documents and drawings. For configuration management, version and revision control are necessary and access control of users to information should be managed for information security. Configuration data of weapon systems have various kinds of different meta data which are contained in the structure as well as attributes of parts and documents information. If neutral types of meta data models be used for building configuration management system, they can be applied to many different kinds of weapon systems with a little customization. In this paper, five meta data models are supposed and implementation results of them by using CBD(component based design) methodology are presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2067-2081
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2024
Recently, image analysis research has been actively conducted due to the accumulation of big image data and the development of deep learning. Image analytics research has different characteristics from other data such as data size, real-time, image quality diversity, structural complexity, and security issues. In addition, a large amount of data is required to effectively analyze images with deep-learning models. However, in many fields, the data that can be collected is limited, so there is a need for meta learning based image analysis technology that can effectively train models with a small amount of data. This paper presents a comprehensive survey of meta-learning-based object-tracking techniques. This approach comprehensively explores object tracking methods and research that can achieve high performance in data-limited situations, including key challenges and future directions. It provides useful information for researchers in the field and can provide insights into future research directions.
Purpose : The purpose of this study was to investigate the meta-analysis on the effects of action observation training on stroke patients' walking. Methods : Domestic databases (DBpia, KISS, NDSL, and RISS) were searched for studies that conducted randomized controlled trials (RCTs) associated with action observation training in adults after stroke. The search outcomes were items associated with the walking function. The 18 studies that were included in the study were analyzed using R meta-analysis. A random-effect model was used for the analysis of the effect size because of the significant heterogeneity among the studies. Sub-group and meta-regression analysis were also used. Egger's regression test was conducted to analyze the publishing bias. Cumulative meta-analysis and sensitivity analysis were also done to analyze a data error. Results : The mean effect size was 2.77. The sub-group analysis showed a statistical difference in the number of training sessions per week. No statistically significant difference was found in the meta-regression analysis. Publishing bias was found in the data, but the results of the trim-and-fill method showed that such bias did not affect the obtained data. Also, the cumulative meta-analysis and sensitivity analysis showed no data errors. Conclusion : The meta-analysis of the studies that conducted randomized clinical trials revealed that action observation training effectively improved walking of the chronic stroke patients.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.68-74
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2019
Along with the deeper architecture in the deep learning approaches, the need for the data becomes very big. In the real problem, to get huge data in some disciplines is very costly. Therefore, learning on limited data in the recent years turns to be a very appealing area. Meta-learning offers a new perspective to learn a model with this limitation. A state-of-the-art model that is made using a meta-learning framework, Meta-SGD, is proposed with a key idea of learning a hyperparameter or a learning rate of the fast adaptation stage in the outer update. However, this learning rate usually is set to be very small. In consequence, the objective function of SGD will give a little improvement to our weight parameters. In other words, the prior is being a key value of getting a good adaptation. As a goal of meta-learning approaches, learning using a single gradient step in the inner update may lead to a bad performance. Especially if the prior that we use is far from the expected one, or it works in the opposite way that it is very effective to adapt the model. By this reason, we propose to add a weight term to decrease, or increase in some conditions, the effect of this prior. The experiment on few-shot learning shows that emphasizing or weakening the prior can give better performance than using its original value.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.47-54
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2024
With the rapid development of 3D animation, MetaHuman is widely used in film production, game development and VR production as a virtual human creation platform.In the animation production of virtual humans, motion capture is usually used.Since different motion capture solutions use different skeletons for motion recording, when the skeleton level of recorded animation data is different from that of MetaHuman, the animation data recorded by motion capture cannot be directly used on MetaHuman. This requires Reorient the skeletons of both.This study explores an efficient skeleton reorientation method that can maintain the accuracy of animation data by reducing the number of bone chains.In the experiment, three skeleton structures, Rokoko, Mixamo and Xsens were used for efficient redirection experiments, to compare and analyze the adaptability of different skeleton structures to the MetaHuman skeleton, and to explore which skeleton structure has the highest compatibility with the MetaHuman skeleton.This research provides an efficient skeleton reorientation idea for the production team of 3D animated video content, which can significantly reduce time costs and improve work efficiency.
In this paper, we propose an XML based meta-data specification for industrial speech databases. Building speech databases is very time-consuming and expensive. Recently, by the government supports, huge amount of speech corpus has been collected as speech databases. However, the formats and meta-data for speech databases are different depending on the constructing institutions. In order to advance the reusability and portability of speech databases, a standard representation scheme should be adopted by all speech database construction institutions. ETRI proposed a XML based annotation scheme [51 for speech databases, but the scheme has too simple and flat modeling structure, and may cause duplicated information. In order to overcome such disadvantages in this previous scheme, we first define the speech database more formally and then identify object appearing in speech databases. We then design the data model for speech databases in an object-oriented way. Based on the designed data model, we develop the meta-data specification for industrial speech databases.
중복 데이타는 분산 시스템에서 결함을 포용하는 방법 중 하나로 여러 복사본들의 일관성을 유지하기 위하여 복제 제어 프로토콜(replica control protocol)을 필요로 한다. 복제 제어 프로토콜 중 정 족수 동의 기법(quorum consensus method)은 정족수 이상의 동의를 얻어서 데이타에 접근하는 방법이다. 그런데 사이트나 통신 링크의 실패로 인하여 정족수 이상의 동의를 얻을 수 없으면 데이타 접근이 불가능하게 되므로 부족한 정족수를 고스트(ghost)로 대치하는 방법이 필요하다. 고스트는 메타 데이타(meta data)에 상태 정보만을 저장한 프로세스이기 때문에 생성과 관리의 비용을 줄이려면 메타 데이타를 간략화 시키는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 동료 집합을 이용하여 메타 데이타를 구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2N+logN 비트만으로 메타 데이타를 구성할 수 있게 하고 동료 집합만을 이용하는 프로토콜이나 동적 선형 보우팅 프로토콜보다 향상된 가용성을 나타낸다. 제안된 방법의 가용성은 마코브 모델(Markov model)을 이용하여 측정하고 그 결과를 다른 프로토콜들과 비교 분석한다.
기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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