기존에 구축된 전자상거래 및 e-Business 분야에서 사용된 XML(extensible Markup Language) 문서는 DTD(Document Type Definition)에 기반하여 작성되었다. 그러나 2001년 5월 XML 스키마(XML Schema)가 W3C에서 Recommendation이 된 이후 많은 XML 응용들이 XML 스키마를 기반으로 개발되는 실정이다. 이와 관련된 대표적인 것으로 ebXML Registry 2.0에서 XML 스키마를 채택하였다. XML 스키마를 개발하면 기존의 DTD를 사용하여 개발할 때에 비해 네임스페이스나 객체지향 개념 등으로 인하여 복잡도가 증가하고 있으며, 다양한 방법으로 코딩을 할 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 ebXML 프레임워크에서 사용되는 XML 스키마 문서를 효율적으로 저작 및 편집 할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하는 XML 스키마 문서편집 시스템에 관한 연구를 하였다.
ebXML은 e비즈니스를 위한 글로벌 표준으로서 그 동안 기업간 협력의 가장 큰 장애물로 여겨졌던 정보 시스템의 이질성을 극복할 수 있는 대안을 제시하는 기술이다. ebXML에서는 전체적 인 프레임워크를 구성하는 주요 요소로서 거래 절차를 기술하는 비즈니스 프로세스, 거래에 이용되는 공통의 용어와 그 의미를 정의하고 있는 핵심 컴포넌트, 거래에 필요한 정보를 저장하고 검색하는 레지스트리, 거래 문서의 전송을 위한 메시징 서비스 등을 정의하고 있다. 이러한 구조를 기반으로 ebXML에서의 거래 절차는 비즈니스 프로세스에서 요구하고 있는 다양한 비즈니스 문서의 교환에 의해서 수행되며, 이때 필요한 비즈니스문서의 모델은 핵심 컴포넌트를 기반으로 저작된다. 본 논문에서는 우선 ebXML의 기술 구조 및 관련기술 동향에 대하여 살펴보고, ebXML 핵심 컴포넌트 및 이를 기반으로 비즈니스 프로세스의 수행에 필요한 비즈니스 문서를 생성하는 기술에 대하여 분석한다.
우리나라는 전자거래기본법에 의거해 2005년 3월 세계 최초로 공인 전자문서 보관소 제도를 채택하였다. 이를 통해 전자문서의 등록 보관 유통을 국가가 공인하는 보관소를 통해 이룰 수 있다. 공인 전자문서 보관소는 이용기관이나 이용자가 등록하는 문서의 보관도 중요하지만 수행한 이력을 안전하게 보관하는 것도 중요하다. 모든 수행 이력에는 공인된 인증서를 이용하여 전자 서명을 하도록 되어있지만 그 관리가 어려운 것이 사실이다. 본 논문에서는 공인전자문서 보관소 내에서 생성된 전체 로그를 효율적으로 인증할 수 있게 해시트리를 적용하여 관리하는 기술에 대한 연구를 서술한다.
문서 필터링은 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 증가하고 있는 추세이다. 본 논문은 문서 필터링 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고, 베이지안 분류기를 필터링 목적으로 사용하였다. 그리고 사용자가 관련성 있는 문서를 제대로 필터링 받기 위해서 학습 대상으로 삼아야 할 문서의 범위나 수, 최소한 체크해야 하는 관련성 있는 문서의 수에 대한 값을 구하는 실험을 수행하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권4호
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pp.35-47
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2004
The nuclear design analysis requires time-consuming and erroneous model-input preparation. code run. output analysis and quality assurance process. To reduce human effort and improve design quality and productivity. Innovative Design Processor (IDP) is being developed. Two basic principles of IDP are the document-oriented desigll and the web-based design. The document-oriented design is that. if the designer writes a design document called active document and feeds it to a special program. the final document with complete analysis. table and plots is made automatically. The active documents can be written with Microsoft Word or created automatically on the web. which is another framework of IDP. Using the proper mix-up of server side and client side programming under the LAMP (Linux/Apache/MySQL/PHP) environment. it e design process on the web is modeled as a design wizard style so that even a novice designer makes the design document easily. This automation using the IDP is now being implemented for all the reload design of Korea Standard Nuclear Power Plant (KSNP) type PWRs. The introduction of this process will allow large reduction in all reload design efforts of KSNP and provide a platform for design and R&D tasks of KNFC.
Kim, Tae-young;Kim, Suntae;Choi, Sangchul;Kim, Jeong-Ah;Choi, Jae-Young;Ko, Jong-Won;Lee, Jee-Huong;Cho, Youngwha
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1043-1056
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2017
A styled document is a document that contains diverse decorating functions such as different font, colors, tables and images generally authored in a word processor (e.g., MS-WORD, Open Office). Compared to a plain-text document, a styled document enables a human to easily recognize a logical structure such as section, subsection and contents of a document. However, it is difficult for a computer to recognize the structure if a writer does not explicitly specify a type of an element by using the styling functions of a word processor. It is one of the obstacles to enhance document version management systems because they currently manage the document with a file as a unit, not the document elements as a management unit. This paper proposes a machine learning based approach to analyzing the logical structure of a styled document composing of sections, subsections and contents. We first suggest a feature vector for characterizing document elements from a styled document, composing of eight features such as font size, indentation and period, each of which is a frequently discovered item in a styled document. Then, we trained machine learning classifiers such as Random Forest and Support Vector Machine using the suggested feature vector. The trained classifiers are used to automatically identify logical structure of a styled document. Our experiment obtained 92.78% of precision and 94.02% of recall for analyzing the logical structure of 50 styled documents.
무역거래에서 통신수단의 급격한 발달로 서류가 상대방에게 전달되는 과정에서 서류상의 내용은 전자문서교환으로 즉시 전달될 수 있으나 문서의 원본은 그렇지 못한 실정이므로 각종 전파나 전자매체로 전달되어오는 문서의 진위를 가려내는 것이 가장 큰 문제로 지적되고 있다. 따라서 본 연구는UCP 500의 규정을 근거로 정보 및 전자매체하의 신용장거래에서 원본과 사본에 대한 은행의 인정 및 판단기준 및 이와 관련된 사례 및 실무상의 유의점을 구체적으로 제시함으로써 신용장거래에서 은행이 서류를 심사할 때 무엇이 원본이고 무엇이 사본 서류인지에 대한 명백한 근거를 제시하였다.
e-비즈니스 초창기의 트랜잭션은 단일 비즈니스 주체 또는 마켓 플레이스 내에서 발생하였으나 점차 복합적인 형태로 발전되고 있다. 특히 비즈니스 주체 또는 마켓 플레이스 간의 비즈니스 협업에 대한 필요성이 핵심 사상으로 대두되었다. 상호 교환되는 전자문서의 형태도 다양해짐에 따라 문서 간 형태 변환이 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 이러한 객체 지향적인 비즈니스 트랜잭션의 흐름에 따라 상호 교환되는 문서의 기본 형태를 ebXML로 정의하였으며, 다양한 형태의 문서 변환을 지원하기 위해 다중-포맷 변환 기능을 갖는 변환 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 model-driven 방식으로 설계되어 시스템 환경에 따라 다양한 형태로 구성될 수 있다. 제안한 변환 시스템은 어떠한 형태의 데이터가 입력되더라도 파싱 모듈만 추가로 개발하면 적용할 수 있도록 설계하였다. 또한 공통 데이터 셋을 정의하여 데이터의 재사용성을 증가시켰다. 본 논문에서는 다양한 형태 변환에 대해 기존 변환 시스템과의 성능을 비교하여 제안한 시스템의 우위성을 증명하였다.
인터넷의 사용 증가로 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며 웹 데이터의 표준인 XML의 데이터 표현의 유연성으로 인해 EDMS(Electronic Document Management System), ebXML(e-business extensible Markup Language) 등 웹 기반의 전자문서론 이용하는 시스템들은 XML를 문서 교환 방식 및 표준 문서 형식으로 도입하고 있는 실정이다. 그러므로 점차 확산되어 가고 있는 XML 문서에 대한 효율적인 문서의 관리와 검색을 위한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 다중 문서간의 구조적 유사성을 분류하기 위하여 엘리먼트의 순서적 의미를 갖는 XML 문서를 대상으로 순차패턴을 이용하여 문서의 특성을 반영하는 대표구조를 추출하고 추출된 구조를 기반으로 유사 구조 문서를 클러스터링하는 방법을 제시한다. 이 논문의 제안 알고리즘은 클러스터의 응집도와 클러스터간의 유사도를 함께 고려하는 비용계산 방식을 이용하므로써 클러스터링의 정확도를 높일 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
웹사이트나 메일의 첨부 파일을 이용해 문서형 악성코드의 유포가 활발하게 이루어지고 있다. 문서형 악성코드는 실행 파일이 직접 실행되는 것이 아니므로 보안 프로그램의 우회가 비교적 쉽다. 따라서 문서형 악성코드는 사전에 탐지하고 예방해야 한다. 이를 탐지하기 위해 문서의 구조를 파악하고 악성으로 의심되는 키워드를 선정하였다. 문서 내의 스트림 데이터를 아스키코드값으로 변환하여 데이터셋을 만들었다. CNN 알고리즘을 이용하여 문서의 스트림 데이터 내에 존재하는 악성 키워드의 위치를 확인하고 인접 정보를 활용하여 이를 악성으로 분류했다. 파일 내의 스트림 단위로 악성코드를 탐지한 결과 0.97의 정확도를 보였고, 파일 단위로 악성코드를 탐지한 결과 0.92의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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