최근에 유비쿼터스 기술이 바뀌어 가고 있다. 유비쿼터스의 비전이 데스크탑 인터페이스와 정보 환경자체를 투명하게 변화시켜 주고 있다 유비쿼터스 연구는 컴퓨터 분야에서 많은 이슈를 던져주고 있고, 그러나 적용되는 사례에 있어서 다 성공적인 것 많은 아니다. 성공하기 위해서는 소프트웨어 엔지니어링과 연구와 결부 시켜야 한다. 그리고 많은 그와 관련된 응용 부분이 개발되어져야만 유비쿼터스 컴퓨팅안에 연구가 성공적일 수 있다. 우리는 이 문제에 대하여 살펴보았고, 이 논문에서는 정보기술 연구에 대한 방향을 검토, 비교, 제시하였다.
Object detection is a challenging field in the visual understanding research area, detecting objects in visual scenes, and the location of such objects. It has recently been applied in various fields such as autonomous driving, image surveillance, and face recognition. In traditional methods of object detection, handcrafted features have been designed for overcoming various visual environments; however, they have a trade-off issue between accuracy and computational efficiency. Deep learning is a revolutionary paradigm in the machine-learning field. In addition, because deep-learning-based methods, particularly convolutional neural networks (CNNs), have outperformed conventional methods in terms of object detection, they have been studied in recent years. In this article, we provide a brief descriptive summary of several recent deep-learning methods for object detection and deep learning architectures. We also compare the performance of these methods and present a research guide of the object detection field.
A competitive automated manufacturing system integrates the various control processes and data used in service of products. design, manufacturing, and, sale. CIM is a way to achieve such integration through computers and computational techniques in manufacturing, planning, and design. Developing effective CIM architectures is hampered by integration problems. The key to resolving these problems lies in a better understanding of manufacturing function and how it is related to other manufacturing functions. Integration of CIM environment requires coordinated solutions to data management problems for individual application system as well as for exchange of data between these applications. This requires a common framework for data management throughout the CIM environment. This paper discusses the design paradigm as a framework for this purpose. Designing an organizational structure to meet those goals invloves 1) analyzing the functions through functional decomposition, 2) developing a data model to coordinate functions. As a result, we propose an object-oriented design methodology for manufacturing information system.
한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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pp.1-9
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2001
scale genomic and postgenomic data means that many of the challenges in biomedical research are now challenges in computational sciences and information technology. The informatics revolutions both in clinical informatics and bioinformatics will change the current paradigm of biomedical sciences and practice of clinical medicine, including diagnostics, therapeutics, and prognostics. Postgenome informatics, powered by high throughput technologies and genomic-scale databases, is likely to transform our biomedical understanding forever much the same way that biochemistry did a generation ago. In this talk, 1 will describe how these technologies will in pact biomedical research and clinical care, emphasizing recent advances in biochip-based functional genomics. Basic data preprocessing with normalization and filtering, primary pattern analysis, and machine teaming algorithms will be presented. Issues of integrated biochip informatics technologies including multivariate data projection, gene-metabolic pathway mapping, automated biomolecular annotation, text mining of factual and literature databases, and integrated management of biomolecular databases will be discussed. Each step will be given with real examples from ongoing research activities in the context of clinical relevance. Issues of linking molecular genotype and clinical phenotype information will be discussed.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제1권1호
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pp.9-21
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2020
Ecological communities adapt the concept of informatics in the late 20 century and develop rapidly in the early 21 century to form Ecoinformatics as the new approach of ecological research. The new approach takes into account the data-intensive nature of ecology, the precious information content of ecological data, and the growing capacity of computational technology to leverage complex data as well as the critical need for informing sustainable management of complex ecosystems. It comprehends techniques for data management, data analysis, synthesis, and forecasting on ecological research. The present paper attempts to review the development history, studies and application cases of ecoinformatics in ecological research especially on Long Term Ecological Research (LTER). From the applications show that the ecoinformatics approach and management system have formed a new paradigm in ecological research.
"Artificial Intelligence+" is a key strategic direction that has garnered the attention of several global medical device manufacturers and internet companies. Large hospitals are actively involved in different types of medical AI research and cooperation projects. Medical AI is expected to create numerous opportunities and advancements in areas such as medical imaging, computer aided diagnostics and clinical decision support, new drug development, personal healthcare, pathology analysis, and genetic disease prediction. On the contrary, some studies on the limitations and problems in current conditions such as lack of clinical validation, difficulty in performance comparison, lack of interoperability, adversarial attacks, and computational manipulations are being published. Overall, the medical AI field is in a paradigm shift. Regarding international standardization, the work on the top 10 standardization issues is witnessing rapid progress and the competition for standard development has become fierce.
An ecconomically competitive automated manufacturing system integrates the various control processes and data used in design, manufacturing, sale and service of products. CIM is a way to achieve such integration through computers and computational techniques in design, planning, and manufacturing. Developing effective CIM architectures is hampered by integration problems. The key to resolving these problems lies in a better understanding of manufacturing function and how it is related to other manufacturing functions. Integration of CIM environment requires coordinated solutions to data management problems for individual application system as well as for exchange of data between these applications. This requires a common framework for data management throughout the CIM environment. This paper discusses the design paradigm as a framework for this purpose. Designing an organizational structure to meet those goals involves 1) analyzing the functions through functional decomposition, 2) developing a data model to coordinate functions. As a result, we propose an object-oriented design methodology for manufacturing information system.
De-manufacturing is an entire process of collecting, disassembling, reusing, refurbishing, recycling, and/or disposing products that are obsolete or un-repairable. Designing the products for inexpensive and efficient disassembly enhances the ease of de-manufacturing. Virtual disassembly addresses the difficulty and the methods to disassemble a product in design stage rather than really disassemble a product at the end of its life cycle. Based on the virtual disassembly analysis results, design will be improved for better assembling/disassembling. This paper presents a systematic virtual disassembly methodology such as disassembly relation modeling, path/sequence automatic generation and evaluation. This paper also presents a new virtual disassembly interface paradigm via virtual reality technology for disassembly simulation in virtual environment.
The exponential proliferation of cutting-edge computing technologies has spurred organizations to outsource their data and computational needs. In the realm of cloud-based computing environments, ensuring robust security, encompassing principles such as confidentiality, availability, and integrity, stands as an overarching imperative. Elevating security measures beyond conventional strategies hinges on a profound comprehension of malware's multifaceted behavioral landscape. This paper presents an innovative paradigm aimed at empowering cloud service providers to adeptly model user behaviors. Our approach harnesses the power of a Particle Swarm Optimization-based Probabilistic Neural Network (PSO-PNN) for detection and recognition processes. Within the initial recognition module, user behaviors are translated into a comprehensible format, and the identification of malicious nano-structures behaviors is orchestrated through a multi-layer neural network. Leveraging the UNSW-NB15 dataset, we meticulously validate our approach, effectively characterizing diverse manifestations of malicious nano-structures behaviors exhibited by users. The experimental results unequivocally underscore the promise of our method in fortifying security monitoring and the discernment of malicious nano-structures behaviors.
SAEED A.A. AL-SALEHI;MOHAMMED M.A. TALEB;V.C. BORKAR
Journal of applied mathematics & informatics
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제42권2호
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pp.433-444
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2024
Our study explores the connection between the Pythagorean theorem and the Fixed-point theorem in metric spaces. Both of which center around the concepts of distance transformations and point relationships. The Pythagorean theorem deals with right triangles in Euclidean space, emphasizing distances between points. In contrast, fixed-point theorems pertain to the points that remain unchanged under specific transformations thereby preserving distances. The article delves into the intrinsic correlation between these concepts and presents a novel study in Euclidean metric spaces, examining the relationship between contraction mapping and Pythagorean Right Triangles. Practical applications are also discussed particularly in the context of image compression. Here, the integration of the Pythagorean right triangle paradigm with contraction mappings results in efficient data representation and the preservation of visual data relation-ships. This illustrates the practical utility of seemingly abstract theories in addressing real-world challenges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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