The purpose of this study was to analyze the features of the avant-garde architecture in the end of the 20th Century based on the ontology as a metalanguage. In view of the results so for achieved, it is possible to say that the thought of becoming, topology, rhizome thought and the Deleuze's concepts of the fold and the event as ever-changing and evolving at any given time are found in the avant-garde architecture, and the introduction of ontological thought into architectural design encourage hopes for a more natural and existential quality in architecture. However, the avant-garde architecture in the end of the 20th century disclosed the limitation in the architectural expression of ontological thought due to the lack of fully understand on ontology. In conclusion, the ontological approach in architecture offers a new morphological methodology and a new way of programming considering the existential aspect of space through the bricoleur's means leaving the ontological meaning of architecture itself.
최근 스마트 디바이스가 많이 보급되면서 개인 영상 미디어가 다양한 방식으로 생성되어 영상 미디어를 이용한 서비스가 요구되고 있다. 이에 따라 영상 미디어 분석 및 인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어, 영상으로부터 의미 있는 객체를 인지할 수 있게 되었다. 기존의 미디어 온톨로지를 이용한 시스템은 영상의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용하기 때문에 영상에 등장하는 객체를 통해 미디어 분류를 수행할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 미디어 데이터에서 인지되는 객체들을 이용해 해당 영상이 속하는 범주로 자동 분류하기 위해 서술논리 기반(Description Logic) 추론 시스템과 순서에 따라 달라질 수 있는 이벤트 처리를 위한 규칙 기반 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 서술논리 기반 추론 시스템은 영상 미디어에서 인지되는 객체들의 관계를 서술논리로 정의된 행위(Activity) 온톨로지로 표현하고, 실체화 추론을 통해 인지된 객체가 행위로 추론되는 방법에 대해 설명한다. 규칙 기반 추론 시스템은 추론된 행위의 순서에 따른 이벤트를 정의하고 순서 기반 규칙 추론을 이용하여 범주에 알맞은 이벤트로 자동 분류하는 방법에 대하여 설명한다. 제안하는 방법의 타당성을 증명하기 위해 유투브의 영상에 대한 분석을 통해 올바른 범주로 분류된 미디어 데이터를 구성하여 제안하는 시스템의 타당성을 증명하였다.
현재 네트워크 사용자 특히 인터넷 사용자 증가 속도는 가히 기하급수적이라 할 수 있다. 더불어 질 높은 서비스에 대한 요구가 제기되고 있는데 이것은 필연적으로 트래픽의 폭증을 가져오고 있다. 따라서 네트워크 트래픽의 효율적 분석 관리는 과거에 비해 더욱 중요한 사항으로 대두되고 있다. SES를 이용한 네트워크 분석은 네트워크 관리자들에게 쉽고, 효율적으로 트래픽데이터를 접근이 가능하다. 따라서 본 연구의 목적은 대용량의 네트워크 트래픽 데이터 효과적으로 처리하기 위해 최적화된 네트워크 트래픽 시스템을 구현하기 위하여 데이터 엔지니어링 방법론인 SES를 이용하여 네트워크 패킷의 정보 구조를 설계한후 DEVS를 이용하여 분석하는 시스템을 구현하고자 한다.
SOA를 도입하는 하향식 (top-down) 방법은 온톨로지를 기반으로 서비스를 분석하고 설계하는 서비스 모델링 단계를 핵심으로 봄으로써 SOA의 장점을 가장 잘 반영할 수 있는 방법으로 권장되고 있다. 그러나 대부분의 기업들은 하향식 방법이 최상이라는 것을 알면서도 기업 이윤 창출에 단기적인 효과가 드러나지 않고 도입 초기에 개발시간과 비용이 증대되므로 이를 꺼리게 된다. 특히 잘 정의된 컴포넌트 시스템을 이미 사용하고 있는 경우에 더욱 그러하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 잘 정의된 컴포넌트시스템을 최대한 이용할 수 있는 상향식 (bottom-up) 서비스식별 방법을 제안한다. GUI는 직접 사용자의 입력을 받아 들여 이벤트를 발생시킨다는 점에 착안하여 이벤트의 경로를 연결하면 비즈니스 프로세스에 근사시킬 수 있다. 따라서 컴포넌트와 상호작용하는 GUI의 이벤트 수를 기준으로 핵심 GUI를 선정하고 핵심 GUI로부터 연결되는 이벤트 경로를 대상으로 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘을 변형하여 사용자의 서비스 사용 패턴을 추출한다. 실험결과 추출된 이벤트 패턴에 응집도를 적용하여 다양한 크기의 비즈니스 서비스를 식별할 수 있음을 보였다.
KFD 웹 데이터베이스 시스템은 가족미술치료사들의 요구사항을 반영하여, 방대한 평가 자료의 관리 및 효율적인 사정평가 과정의 지원을 위해 개발된 프로토타입 시스템이다. 그러나 KFD 웹 데이터베이스 시스템은 내담자가 그림을 그리는 동안의 행동패턴, 얼굴 표정, 그리고 음성 정보등과 같은 중요한 관찰요소들에 관한 정보는 얻을 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 카메라와 그림판 툴을 이용하여 내담자의 KFD 작업 과정을 녹화하고, 녹화된 영상 내의 주요 이벤트들을 인덱싱하여 가족미술치료사가 KFD 동영상을 분석하고 검색할 수 있도록 온톨로지 기반의 이벤트 분석 및 검색 시스템을 제안한다. 즉 새롭게 제안된 시스템에서는 가족 구성원에 관한 내담자의 이벤트 및 행동분석에 관한 요약 보고서와 함께 비디오 검색 서비스가 제공된다. 제안된 KFD 동영상 내의 이벤트 분석 및 검색 시스템은 가족치료사에게 내담자의 작업태도 및 행동, 그리고 KFD 작성과정에 대한 정량적이고, 객관적인 정보를 제공함으로써 보다 강화된 KFD 사정 평가를 지원할 수 있다.
최근의 차량용 블랙박스는 교통사고의 원인을 결정하기 위해서 여러 가지 개선된 방법이 적용되고 있다. 그러나 대부분의 블랙박스는 충격이 발생하면 기존에 저장된 임계값과 비교하여 현재 발생한 충격 데이터가 임계값을 초과할 경우, 이벤트 발생과 함께 영상정보를 메모리에 저장하는 방법을 사용하고 있다. 위와 같은 방법은 다수의 영상정보를 저장하는 문제점을 갖고 있으며, 또한 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 사용자가 영상을 확인하고 삭제하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스가 상황을 인지하고 스스로 가중치가 낮은 데이터를 우선 삭제할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인지 알고리즘을 제안한다.
본 연구에서는 FRBRoo 분석을 바탕으로 FRBR 시리즈 개념모형을 확장하고 개선하기 위한 방안을 제시하고자 했다. FRBRoo는 CIDOC CRM과 연계된 플러그인 온톨로지다. FRBR 모형을 대체하는 것이 아니라 박물관 분야와의 협력을 위해 개발된 것이다. 연구 과정에서 FRBR 시리즈 모형이 IFLA LRM으로 통합 개정되었다. 이에 LRM에 대한 분석도 추가하였다. 서지 정보가 도서관의 업무와 이용자를 지원해야 한다면, 도서관이 당면한 새로운 과제를 지원하기 위해 서지정보를 분석하는 방식도 개선되어야 할 것이다. 이를 위해서는 시간과 관련된 이벤트 개념이 서지정보의 모델링에 반영되어야 한다. 또한 서지정보의 구축과 교환 단위를 서지레코드보다 더 작은 단위나 더 큰 단위로도 확대해야 하며, FRBRoo를 서지정보의 공유를 위한 외부와의 연계 통로로 활용하는 것이 바람직하다.
Kim, Ji-Eun;Choe, Junkyung;Lee, Jeong Hee;Kim, Woong Bom;Cho, Whan;Ha, Ji Hong;Kwon, Ki Jin;Han, Kook Il;Jo, Sung-Hwan
Journal of Animal Science and Technology
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제58권4호
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pp.17.1-17.7
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2016
Background: The Sapsaree (Canis familiaris) is a Korean native dog that is very friendly, protective, and loyal to its owner, and is registered as a natural monument in Korea (number: 368). To investigate large-scale gene expression profiles and identify the genes related to exercise-induced stress in the Sapsaree, we performed whole-transcriptome RNA sequencing and analyzed gene expression patterns before and after exercise performance. Results: We identified 525 differentially expressed genes in ten dogs before and after exercise. Gene Ontology classification and KEGG pathway analysis revealed that the genes were mainly involved in metabolic processes, such as programmed cell death, protein metabolic process, phosphatidylinositol signaling system, and cation binding in cytoplasm. The ten Sapsarees could be divided into two groups based on the gene expression patterns before and after exercise. The two groups were significantly different in terms of their basic body type ($p{\leq}0.05$). Seven representative genes with significantly different expression patterns before and after exercise between the two groups were chosen and characterized. Conclusions: Body type had a significant effect on the patterns of differential gene expression induced by exercise. Whole-transcriptome sequencing is a useful method for investigating the biological characteristics of the Sapsaree and the large-scale genomic differences of canines in general.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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