B2B 전자상거래와 같이 XML을 이용한 정보교환이 보편화되고 있으며, 이에 XML 메시지의 데이터베이스로의 저장을 위한 효율적인 방안이 요구되고 있다. 한편 Oracle8i와 9i 및 Informix그리고 SQL2000서버 등과 같이 멀티미디어 응용 등을 위하여 기존의 관계형 DBMS들은 객체-관계형 DBMS로 확장되고 있으며, 이에 따라 관계형 데이터베이스 표준안인 SQL2도 ORDB인 SQL3로 확대 개편되고 있다. 아울러 J2EE와 같이 JAVA를 기반으로 한 XML 응용이 확대됨에 따라 JDBC를 통한 XML 응용과 데이터베이스의 효율적인 연계방안이 요망된다. 본 논문에서는 XML DTD를 토대로 하여 SQL3 스키마로의 변환을 위한 방법을 제시한다. 이를 위하여 먼저 XML DTD를 UML 클래스 다이어그램인 객체모델로 변환시키기 위한 방안을 제안하였고, 변환된 객체모델을 SQL3 스키마로 모델링하기 위한 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 XML DTD를 토대로 한 SQL3 스키마로의 변환 방법은 JAVA를 기반으로 Oracle8i와 9i 및 Informix 그리고 SQL2000서버 등과 같이 객체-관계형 데이터베이스를 토대로 XML 응용을 구축하기 위한 데이터베이스 설계 방안으로 활용될 수 있다.
하나의 의학용어체계가 모든 의학 개념을 표현할 수 없으므로 전자의무기록의 각 영역에 적합한 의학용어를 적용하고 용어들을 효과적으로 연계하는 것이 실제 임상에서 매우 유용한 방법이다. 표준용어의 편리하고 효율적인 활용을 위해서는 임상과나 임상의의 사용목적에 적합한 범주를 구분하고, 구분한 범주에 입각하여 사용가능성 높은 용어들을 추출하여 정리한 용어 Subset의 개발이 요구된다. 또한 Subset은 표준용어체계의 변경이나 수정, 사용자의 새로운 요구에 알맞도록 지속적으로 개발과 업그레이드가 가능해야 한다. 본 연구에서는 부산대학교병원 신경외과환자의 퇴원요약지를 대상으로 추출된 주호소, 증상, 진단 및 수술명, 과거 시술명의 추출된 자료를 추출하고 분석하였다. 그리고 subset 데이터베이스를 생성하고 추가되는 용어에 대해서는 임상의가 직접 참조용어와의 매핑을 통해 새로운 데이터베이스를 생성될 수 있도록 Subset 에디터를 개발하였다. 결론적으로 본 연구는 용어체계의 방대함으로 인해 생기는 문제점과 비효율성을 줄일 수 있는 효과적인 관리 방법이 될 것이다.
최근 게임의 종류가 다양해지고 접할 기회가 많아지면서 게임을 즐기는 사용자의 성향과 수준도 다양해지고 있다. 기존의 NPC는 행동이 단순하고 획일적이기 때문에 다양한 사용자를 상대하는데 한계가 있다. 따라서 각기 다른 사용자와 비슷한 수준으로 대응할 수 있는 적응형 NPC를 생성하는 기술이 필요하다. 본 논문은 적응형 NPC를 생성하기 위한 행동 정보 관리 기법을 제안한다 행동정보 저장 방법은 적응형 NPC가 사용자의 행동을 관찰하고 (상태-행동)의 관계로 정보를 수집한다. 수집한 행동 정보의 효율 값을 구하고 유사한 상태정보들은 군집화하여 행동 데이터베이스에 저장한다. 게임시스템은 행동 데이터베이스를 갱신하며 다양한 행동을 저장하고 효율 값이 좋은 행동을 선택하여 사용자에게 적응해 가는 NPC를 생성한다. 본 연구에서 제안한 적응기법을 액션 게임에 적용하여 실험하였다 임의의 실험자는 적응형 NPC와 실시간으로 1:1 전투를 한다. 게임 결과 로그파일을 통해 실험자와 NPC의 행동 성향을 분석하여 유사성을 판단한다. 다양한 실험 결과의 통계에서 오차율 6% 이내의 사용자와 비슷한 수준으로 적응해 가는 NPC를 생성할 수 있었다.
현재 웹 서비스 기반검색 시스템의 일반화에 힘입어 단순한 덱스트 정보뿐 만 아니라 이미지 데이터와 같은 멀티미디어 정보가 보편화되고 그 교류의 양이 크게 증가하였다. 따라서 덱스트 정보에 대한 검색과 함께 멀티미디어 정보에 대한 효과적 검색을 지원하는 시스템 개발이 중요시되고 있다. 그러나 기존에 개발된 시스템들은 멀티미디어 데이터를 검색 결과의 부가적 정보로서 사용하는 것이 일반적이며 그 자체를 질의 검색의 주요 대상으로 처리하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 웹 상에서 대용량 이미지 데이터베이스를 구축하고 이를 기반으로 효과적 검색을 지원하는 멀티미디어 검색 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 크게 두 가지 검색 구조를 제공하는데, 먼저 기존의 덱스트 기반 검색을 위하여 이미지의 의미 정보를 XML로 표현하여 이를 DTD 독립적인 스키마에 따라 관계형 데이터베이스에 저장, 관리하여 체계적이고 구조적인 서비스를 지원한다. 또한 이미지에 대한 내용 기반 검색을 위하여 이미지 데이터베이스를 구축하고 이미지 데이터로부터 색상 히스토그램 특성을 자동으로 추출하여 구축한 인덱스를 유지, 관리하며, 이를 통한 내용 기반 검색 구조와 사용자 질의 인터페이스를 설계한다.
현재 웹(Web)환경에서 운영되고 있는 많은 데이터베이스 중 대부분은 텍스트를 기반으로 운영되고 있다. 이러한 데이터베이스들은 많은 정보들을 제공한다는 장점을 가지고 있지만 텍스트를 기반으로 하고 있기 때문에 사용자들에게 지루함을 제공하고 있고, 하이퍼링크로 정보를 제공하고 있어 사용자들이 직접 원하는 정보들을 찾아다녀야만 한다는 단점을 가지고 있다. 현재 데이터베이스의 흐름은 텍스트 위주의 데이터베이스에서 멀티미디어 컨텐츠 데이터베이스로 변해가고 있고, 직접 정보를 찾는 하이퍼링크 방식에서 질의(Query)를 이용하여 사용자들이 원하는 정보를 검색하는 방식을 채택하고 있다. 본 논문에서는 남도 문화 축제를 중심으로 기존의 텍스트 데이터베이스와 더불어 동영상, 음향 등의 멀티미디어 데이터를 제공하는 멀티미디어 컨텐츠 데이터베이스를 설계하고자 한다. 본 연구에서는 먼저 텍스트 기반의 데이터베이스를 비교ㆍ분석한 후에, 이를 토대로 하여 남도 문화축제의 멀티미디어 컨텐츠 데이터베이스 설계를 제안하였다.
In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.
인터넷 전화망은 VoIP기술을 이용해서 음성 전화를 지원하는 인터넷 서비스다. 인터넷 전화는 영상통화, 메시징과 같은 인터넷 멀티미디어 서비스를 융합한 서비스를 지원할 수 있는 장점을 갖고 있다. 본 논문은 Asterisk를 기반으로 구축한 인터넷 전화망의 확장성을 고려한 효율적인 관리 방법을 제안한다. 기존 시스템은 SIP 사용자, 다이얼플랜, CDR, IVR 및 서버 연동 등의 기능을 관리하기 위해 텍스트 파일 형식의 설정 파일을 사용하였다. 본 논문은 관리의 효율성과 확장성을 위해서 DB 기반으로 여러 기능을 수행할 수 있는 관리시스템을 설계 구현하였고, 전반적인 관리를 웹을 통해서 할 수 있도록 Apache, MySQL, jQuery와 PHP 등의 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 구현하였다.
In this paper, we present a solution to the problems caused by using only text - based information as an index element when a commercialized missing person indexing system indexes missing persons registered in the database. The existing system could not be used for the missing persons inquiry because it could not formalize the image of the missing person registered together when registering the missing person. To solve these problems, we propose a method to extract the similarity of images by using OpenCV image processing and TensorFlow deep - running image processing, and to process images of missing persons to process them into meaningful information. In order to verify the indexing method used in this paper, we constructed a Web server that operates to provide the information that is most likely to be needed to users first, using the image provided in the non - regular environment of the same subject as the search element.
최근 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송, 저장 관리 및 검색하는 기술이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 그 중에서 멀티미디어 정보 검색의 경우 사용자가 원하는 정보를 표현할 수 있는 사용자 인터페이스 기술과 원하는 정보를 사용자에게 신속하고 정확하게 보여주는 기술의 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상 정보에서 장면의 전환점인 컷을 효과적으로 검출하여 동영상을 분할하는 기법을 제안한다. 컷 검출(Cut detection)은 MPEG 비디오 시퀀스에서 동영상을 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 기초 작업이며, 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 기존의 방법들은 프레임간을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있다. 제안하는 컷 검출 기법은 먼저 입력영상을 DCT의 DC를 이용하여 샷을 검출한다. 이렇게 검출된 샷으로 데이터베이스를 구성하고, MPEG-7의 시각 기술자 중 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램을 사용하여 영상에서 특징을 추출하였다. 그리고 제안하는 매칭 기법에 따라 단계별 검색을 수행하였다. 이 실험을 통해서 기존 방법들보다 높은 검색률을 보이는 개선된 동영상 분할 시스템을 설계하였다.
수량 연관규칙은 대량의 데이터베이스에 존재하는 데이터 중 수량적 속성이 강한 데이터를 항목으로 만들어 이진 연관규칙에 적용한다. 만약 중요한 의미를 내포하는 수량 데이터의 정의역 범위가 넓을 경우 정의역을 최소지지도에 만족하는 적정 구간으로 분할하여 빈발구간 항목을 생성하는 작업이 필요하다. 이러한 빈발구간 항목은 어떻게 생성되었느냐에 따라 생성된 규칙의 신뢰도에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 빈발구간 항목을 효율적으로 생성하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 방법들에 비해 의미가 있는 구간을 분실하지 않고 최소지지도에 근접하는 세밀한 빈발구간을 생성하기 때문에 데이터가 가진 특성의 손실을 최소화할 수 있는 효율적인 방법이다. 또한 병합이 불필요한 곳에서는 병합을 시도하지 않고 빈도가 높은 구간만을 취해 병합하므로 수량의 정의역이 넓을 경우 기존 방법에 비해 실행속도가 월등히 빠른 효율적인 방법이다. 그리고 인구센서스와 같은 실제로 사용되는 데이터를 이용하여 클루닉스 HPC 시스템에서 병렬처리 수행을 통하여 제안 방법이 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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