이 연구는 UDC의 최근동향을 보다 체계적으로 이해하는데 도움이 되고자 UDC의 역사적 배경과 그 분류표의 유지관리 및 개정, 그리고 UDC가 최근에 어떻게 적용되고 있는지에 대하여 살펴보았다. UDC는 1905년이래 발전을 거듭하여, 현재 UDCC가 관리를 하며 전자적으로 이용가능 한 MRF를 매년 갱신함으로 써 최신성을 유지하고 있다. UDC는 기호의 생략정도에 따라 표준판, 확장판, 간략판으로 출판하고 있으며, 온라인 상에서도 UDC를 이용할 수 있다. UDC는 현재 서가배열, SDI 서비스, 서지의 주제별탐색, 교환언어로서 또는 인터넷상에서의 주제 게이트웨이와 메타데이터, 자동분류 등에 적용되고 있다.
이 연구는 장애인을 포함하여 조력자 및 연구자 등을 위한 효과적이고 체계적인 주제가이드 및 서비스 모델을 개발하고자 하였다. 이를 위해 문헌연구를 통한 이론적 검토와 국내 외 사례조사를 통해 주제가이드 및 서비스 모델구축 방안을 모색하였다. 이 연구는 주제가이드 및 서비스 모델에 대한 자료유형 도출, 각 자료유형에 대한 메타필드 항목 및 표준화된 포맷 개발, 이용자 맞춤형 서비스를 위해 장애유형별, 서비스대상별, 생애주기별, 매체형태별, 기관유형별 주제가이드 서비스 모델을 제시하였다.
Mobility and cloud platform have become the dominant paradigm to develop web services dealing with huge and diverse digital contents for scientific solution or engineering application. These two trends are technically combined into mobile cloud computing environment taking beneficial points from each. The intention of this study is to design and implement a mobile cloud application for remotely sensed image fusion for the further practical geo-based mobile services. In this implementation, the system architecture consists of two parts: mobile web client and cloud application server. Mobile web client is for user interface regarding image fusion application processing and image visualization and for mobile web service of data listing and browsing. Cloud application server works on OpenStack, open source cloud platform. In this part, three server instances are generated as web server instance, tiling server instance, and fusion server instance. With metadata browsing of the processing data, image fusion by Bayesian approach is performed using functions within Orfeo Toolbox (OTB), open source remote sensing library. In addition, similarity of fused images with respect to input image set is estimated by histogram distance metrics. This result can be used as the reference criterion for user parameter choice on Bayesian image fusion. It is thought that the implementation strategy for mobile cloud application based on full open sources provides good points for a mobile service supporting specific remote sensing functions, besides image fusion schemes, by user demands to expand remote sensing application fields.
이 연구의 목적은 한국문화콘텐츠진흥원이 '문화원형 디지털화 사업'을 통해 구축한 문화원형콘텐츠 중에서 디지털 소리자료의 장기보존 전략을 수립하는데 필요한 정보를 제공하는 것이다. 소리자료의 장기보존을 위한 디지털화의 필요성과 제한점, 디지털 소리자료의 장기보존을 위한 아카이빙 모델(OAIS 참조모델과 AHDS모델), 보존메타데이터 기술적 원칙들, 저장매체에 대하여 논의하였다. 그리고 문화원형콘텐츠의 장기보존기관으로서 한국문화콘텐츠진흥원이 RLG와 NARA의 인준기준을 준수할 것과 유사한 책임을 가진 다른 기관들과의 협력을 고려할 것을 주장하였다.
지식기반 사회로 변화에 따라 교육에 사이버 공간을 도입하는 것은 피할 수 없는 현실이 되었다. 따라서, 이러한 환경을 제공하기 위해 많은 e러닝(e-learning) 시스템이 개발되고 있다. 그러나 현재 개발된 많은 LCMS(Learning Contents Management System)는 세계 e러닝 표준인 SCORM(Sharable Contents Object Reference Model)과 한국교육학술정보원의 전국교육정보공유체계인 KEM을 기반으로 하고 있지 않아, 각기 다른 환경에서 개발된 학습콘텐츠를 공유하기 어렵다. 또한 국립중앙과학관은 비정규교육기관으로 초,중,고에서 개별적으로 해결하기 어려운 과학분야의 교육 전시물을 실제로 혹은 사이버공간에서 제공하고 있다. 이를 통합하여 관리하며 학교 교육에도 활용될 수 있도록 선생님, 학습자, 운영자, 교수자 모듈로 분리하여 기능을 제공하면서 서로 연동되는 시스템이 필요하게 되었다. 이에 이 논문에서는 한국교육학술정보원의 전국교육정보공유체계인 KEM(Korea Educational Metadata)과 세계표준인 SCORM 기반의 선진화 된 LMS(Learnig Management System) 및 LCMS 시스템인 국립중앙과학관 사이버과학교실 웹포털 사이트를 설계 및 구현하였다.
최근 스마트폰과 같은 모바일 단말기나 모바일 앱과 같은 정보통신 기술의 발전이 공간정보를 포함하는 다양한 응용 분야에 많은 영향을 주고 있다. 또한 모바일 앱과 모바일 웹의 장점을 결합한 모바일 웹앱 또는 하이브리드 앱이라는 개발 방식이 부각되고 있다. 그러나 이러한 모바일 환경의 발전에도 불구하고 위성영상 정보는 다른 콘텐츠 서비스를 위한 배경 영상으로 사용하는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 이에 착안하여 위성영상정보 유통과 서비스의 기초가 되는 메타데이터 서비스를 위한 하이브리드 앱의 기본 모델을 설계하고 시험 구현하고자 한다. 설계 과정에서는 하이브리드 앱 구현의 주요 기술로 국제 표준화가 진행중인 HTML5를 적용하고자 하였다. 구현 과정에서는 최근 개발된 모바일 개발 환경중에서 오픈 소스 기반으로 플랫폼 호환성을 유지하면서 HTML5를 지원하는 PhoneGap과 Sencha Touch를 적용하였다. 한편 시험 구현에 사용된 위성영상정보는 소규모 지역을 대상으로 하는 일부의 KOMPSAT-2 영상을 사용하였으며, 공간메타데이터는 국내 단체 표준을 준용한 필수 항목만을 대상으로 하였다. 향후 다양한 가능을 제공하는 HTML5의 비즈니스 모델 개발과 산업적 활용도가 증가하고 모바일 플랫폼상에서 위성영상정보의 수요가 확대되면 본 연구의 접근 방법과 처리 가능의 구현 결과는 중요한 예시 자료가 될 것으로 기대한다.
전자기록 시대를 맞아 여러 유형의 생산시스템에서 만들어지는 다양한 전자기록을 일관된 방식으로 입수하여 보존관리하면서 이용자들이 기록의 존재를 쉽게 검색할 수 있게 하고 원하는 내용을 배부해줄 수 있는 유연하면서도 안정적인 전자기록관리시스템을 설계하는 것이 필요하게 되었다. 전자기록관리시스템 설계의 가장 기본이 되는 것이 바로 보존관리되는 과정에서의 기록의 구성과 구조라고 할 수 있다. 이 논문은 3-레이어 접근방식에 따라 전자기록의 개념적 구성과 논리, 물리적 구조를 설계하는 과정을 설명하고 있으며, 이 과정에서 3-레이어 접근방식의 유용성을 보여주고 있다. 이 논문은 디지털 정보객체의 장기보존을 위한 참조모델인 OAIS의 정보 모델을 벤치마킹하여 보존패키지(AIP) 개념을 기록에 적용한 '기록AIP'의 구성과 구조에 대해 논의한다. 개념 레이어에서는 기록AIP를 구성하는 요소들을 메타데이터의 그룹을 식별해내는 작업이 핵심이며 특히 OAIS 정보모델을 통해 기록정보의 서비스를 위해 필요한 메타데이터 그룹을 기록AIP의 구성에 필수적으로 포함해야 한다는 것을 강조하고 있다. 논리 레이어에서는 보존전략(마이그레이션과 에뮬레이션)이 기록AIP의 구조에 미치는 영향과 기록AIP를 인캡슐레이션할 것인지 여부에 따른 구조에 대해 논의한다. 이 논문은 현재의 수준에서 사용할 수 있는 정보통신 기술과 각종 표준을 기준선으로 하여 기록AIP를 어떻게 구성하고 구조화할 수 있는지 논의를 정리하고 있다.
최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.
웹 기술 기반의 콘텐츠 개발 및 운영으로 다른 환경에서의 콘텐츠 활용을 토대로 교육자원의 정보들을 통합 운영할 수 있는 관리 중심체인 e-learning 시스템의 중요성과 필요성이 대두되고 있으며, 교육용 어플리케이션은 현재 표준화되지 않은 개발 프로세스를 기반하여 개발하고 있는 실정이다. 따라서, 교육 콘텐츠의 재사용을 높이기 위해 국제적 학습 표준인 SCORM(Sharable Content object Reference Model)을 기반으로 하나의 플랫폼에 있어서 시스템 개발 중 다른 플랫폼으로의 재사용이 가능한 핵심자산을 이용하여 조립, 생산할 수 있는 방안으로 체계적인 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템 개발에 초점을 둔 연구가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 교육적 도메인으로 접근하여 MDA(Model Driven Architecture)상의 교수-학습지원 시스템을 정의한다. 또한 학습콘텐츠 표준 메타데이터를 이용하여 콘텐츠에 관한 분석 및 설계를 하고 MDA 자동화 툴을 이용한 핵심자산을 통해 실제 교수자가 필요로하는 콘텐츠를 제공할 수 있는 교수-학습지원 시스템을 개발하고자 한다.
차세대 인터넷 표준 언어인 XML(eXtensible Markup Language)은 데이터(data)와 표현(presentation) 그리고 구조(structure)가 구분되기 때문에 어느 환경에서나 재사용성이나 재구성이 용이한 장점을 보이고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 가상교육 시스템(Virtual Education System)의 멀티미디어 컨텐츠로 범위를 제한하여 사용자 위주의 효율적인 검색 시스템을 구현한다. 본 시스템에서는 가상교육 표준안으로 제안되고 있는 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)에서 정의한 SCO(Sharable Content Object)단위의 메타데이터를 기반으로 컨테츠를 설계하고 각 문서를 키워드, 엘리먼트, 애트리뷰트 단위로 색인한다. 또한 사용자 인터페이스에서 엘리먼트 검색화면을 구조적으로 구성해줌으로써 사용자가 DTD(Document Type Definition)에 대한 사전지식 없이도 검색이 가능하며, XML-QL로 재구성된 XML 문서의 형태와 XSL(eXtensible markup language Stylesheet Language)을 이용한 HTML 형태의 두 가지 결과화면을 제시함으로써 사용자 선택의 폭을 넓혀준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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