International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제11권1호
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pp.7-27
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2021
High unemployment rates repeatedly cause recurring social problems such as fewer employment opportunities and employment insecurity. Following this trend, various programs related to employment have been provided through various government and institutions. However, they have established overlapping policies and programs and there is no one stop gateway to find effective and efficient way to find relevant information. For this purpose, this study aims to provide employment and job search subject gateway development. The study has carried out case studies, literature reviews, and user survey. Based on this study, it suggested a linked metadata model to organize and link scattered information together, and a digital gateway operating diverse information services. It is expected to provide a basis to develop comprehensive information service model for employment.
Since the development of the Distributed Hash Tables (DHTs), the distributed lookup services are one of the hot topics in the networking area. The main reason of this popularity is the simplicity of the lookup structure. However, the simple key based search mechanism makes the so called "keyword" based search difficult if not impossible. Thus, the applicability of the DHTs is limited to certain areas. In this paper. we find that DHTs can be used as the ubiquitous sensor network (USN) metadata lookup service across a large number of sensor networks. The popularity of the Ubiquitous Sensor Network has motivated the development of the USN middleware services for the sensor networks. One of the key functionalities of the USN middleware service is the lookup of the USN metadata, by which users get various information about the sensor network such as the type of the sensor networks and/or nodes, the residual of the batteries, the type of the sensor nodes. Traditional distributed hash table based lookup systems are good for one sensor network. However, as the number of sensor network increases, the need to integrate the lookup services of many autonomous sensor networks so that they can provide the users an integrated view of the entire sensor network. In this paper, we provide a hybrid lookup model, in which the autonomous lookup services are combined together and provide seamless services across the boundary of a single lookup services. We show that the hybrid model can provide far better lookup performance than a single lookup system.
최근 인터넷의 보급 및 컴퓨터 네트워크 기술의 발전과 더불어 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 불리는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)을 실현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하기 위해서는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경에 포함되어 있는 각종 센서들로부터 인식된 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하여 응용서비스에 전달되어야 한다. 그러나 각종 센서에 대한 메타데이터 및 인터페이스에 대한 정의가 불분명하고 데이터에 대한 응용서비스의 어려운 접근성, 서로 상이한 플랫폼(platform)과 프로토콜(protocol)에서 발생하는 상호운용성의 부재, 실제 응용에 필요한 이벤트 정의의 비 표준화 문제 등으로 인해 실제 USN 응용서비스를 실현하는데 여러 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 센서의 측정 데이터와 서비스의 메타데이터를 표준화된 형태로 기술할 수 있도록 XML 기반의 센서 서비스 기술 언어를 정의하였다. 또한 다양한 센서 서비스를 불특정 다수의 사용자가 다양한 응용 환경에서 센서 데이터를 표준화된 프로토콜을 사용하여 서비스 받을 수 있도록 USN 응용 서비스를 위한 웹 서비스 기반의 참조 모델을 제안 및 구현하였다.
최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.
한 도메인 내에서 다양한 데이터베이스의 데이터를 공유하고 표준화하기 위해 MDR(Metadata Registry)을 이용하여 정보를 통합할 수 있다. 그러나 MDR을 구축하는 조직간 데이터요소 표현의 불일치 때문에 MDR간 광역적인 정보를 통합하는데 어려움이 있다. 또한 웹과 같은 다양한 데이터베이스가 존재하는 환경에서 통합된 정보를 검색하고자 하는 사용자는 각각의 데이터베이스 스키마 정보를 확보하기엔 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 MDR과 온톨로지(Ontology)를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 제안한다. MDR간 데이터요소의 관계를 사상시키고 표현의 불일치를 해결하기 위해 MDR의 표준성기능과 온톨로지의 개념과 관계기능을 결합한 정보 통합 모델을 정의하고 에이전트 기술을 적용한 계층적이고 독립적인 정보 통합 아키텍처를 제안한다. 온톨로지는 사용자의 질의에서 개념을 추출하기 위한 의미망(semantic network)의 역할과 MDR간의 데이터요소 관계를 설정하기 위한 기능으로 적용되었다. MDR과 지식베이스(Knowledge Base)는 데이터요소간 표현 불일치를 해결하기 위해 적용하였다. 이러한 핵심요소를 고려하여 제안된 아키텍처를 사용하여 MDR과 온톨로지를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 구현하였다.
본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.
The focus of enterprise collaboration of supply chain management, has changed from integrating and exchanging business information to integrating and managing business processes between business partners. However, the collaboration is difficult due to the inherent complexity such as diverse business processes and dynamic business environments. To settle these problems, a reference model based enterprise architecture framework for the collaboration of supply chains is proposed in this paper. The supply chain collaboration framework is composed of three reference models capturing the different views of supply chain collaboration: supply process reference model, service component reference model, and technology and standard reference model. As the framework adapts the OMG's metadata architecture, the processes in the supply chain can be extended and integrated with other value chains, such as design chains, when it is necessary. Using the proposed framework, business managers can rapidly integrate and manage their business processes with their suppliers and customers.
Purpose The purpose of this study is to analyze the trend of patent technology in textile materials using text mining methodology based on Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model. It is expected that this study will have positive impact on revitalizing and developing textile materials industry as finding out technology trends. Design/methodology/approach The data used in this study is 866 domestic patent text data in textile material from 1974 to 2020. In order to analyze technology trends from various aspect, Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model mechanism were used. The word embedding technique used in DETM is the GloVe technique. For Stable learning of topic modeling, amortized variational inference was performed based on the Recurrent Neural Network. Findings As a result of this analysis, it was found that 'manufacture' topics had the largest share among the six topics. Keyword trend analysis found the fact that natural and nanotechnology have recently been attracting attention. The metadata analysis results showed that manufacture technologies could have a high probability of patent registration in entire time series, but the analysis results in recent years showed that the trend of elasticity and safety technology is increasing.
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.
This paper presents a content-search system built on distributed environments using the open product model of STEP, The content-search system searches design data for given product descriptions such as part name and features. Distribute object interfaces has been defined by IDL and distributed product data are searched through CORBA protocols. Web interfaces are also provided for interactive user interfaces. Given a user request, a mediator interacts with distributed search servers and sends collected results back to the user. The mediator has such metadata as location, program name, and other information about product data stored on distributed system. The search servers use SDAI interfaces to search STEP files or databases. The content-search system promotes the reuse of previous design within a company and the outsourcing of part designs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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