방사선사를 위한 교육 및 영상 정보에 대한 정확한 판단에 유용한 주석-기반 방사선 의료영상 검색 시스템을 설계 및 구현하고, 방사선 의료영상에 대한 단순 속성정보, 부가적인 정보인 텍스트 설명정보로부터 추출한 중요 키워드에 대한 효율적인 검색을 위해 $B^+$-트리와 역화일 기법을 이용한 색인기법을 제안하고자 한다. 윈도우즈 XP에서 Delphi를 이용하여 구현하였으며, 방사선사는 방사선 의료영상에 대한 속성 정보, 부가적인 설명정보, 이미지 정보를 저장하도록 하고, 구축된 영상 데이터베이스로부터 속성정보와 텍스트 키워드 정보를 이용하여 검색 가능하도록 하였다. 임상방사선사가 단순속성정보 및 텍스트 설명정보를 찾아냄으로써 임상현장에서의 체계적인 교육뿐 만 아니라 지식을 구조화함으로써 교육시간의 단축과 방사선 의료영상에 대해 정확한 판단을 내릴 수 있다. 구현되어진 방사선 의료영상검색 시스템은 차후에 일반촬영, 특수조영영상을 포함한 통합화상시스템으로의 확장이 요구되며, 아울러 웹을 통한 서비스를 구축함으로써 의사결정시스템으로 발전 할 수 있는 기반기술로 기대된다.
When a plant owner requests plant 3D CAD models in the format that a shipbuilding company does not use, the shipyard manually re-models plant 3D CAD models according to the owner's requirement. Therefore, it is important to develop a technology to compare the re-modeled plant 3D CAD models with original ones and to quantitatively evaluate similarity between two models. In the previous study, we developed a graphic user interface (GUI)-based comparison system where a user evaluates similarity between original and re-modeled plant 3D CAD models for piping design at the level of unit. However, an offshore plant consists of thousands of units and thus a system which compares several plant 3D CAD models at unit-level without human intervention is necessary. For this, we developed a new batch model comparison system which automatically evaluates similarity of several unit-level plant 3D CAD models using an extensible markup language (XML) file storing file location and name data about a set of plant 3D CAD models. This paper suggests system configuration of a batch-mode-based comparison system and discusses its core functions. For the verification of the developed system, comparison experiments for offshore plant 3D piping CAD models using the system were performed. From the experiments, we confirmed that similarities for several plant 3D CAD models at unit-level were evaluated without human intervention.
데이터의 양은 기술의 발전으로 크게 증가하였고 이를 처리하기 위해 다양한 빅데이터 처리 플랫폼이 등장하고 있다. 이 중 가장 널리 사용되고 있는 플랫폼이 Apache 소프트웨어 재단에서 개발한 하둡이며, 하둡은 IoT 분야에도 사용된다. 그러나 기존에 하둡 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경은 하둡의 코어 프로젝트인 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 임포트된 데이터의 업데이트나 삭제가 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Apache Kudu와 Impala를 활용해 Lambda Architecture를 설계한다. 제안하는 구조는 IoT 센서 데이터를 Cold-Data와 Hot-Data로 분류해 각 성격에 맞는 스토리지에 저장하고 배치를 통해 생성된 배치뷰와 Apache Kudu와 Impala를 통해 생성된 실시간뷰를 활용해 기존 하둡 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경의 문제를 해결하고 사용자가 분석된 데이터에 접근하는 시간을 단축한다.
본 연구는 맞춤형 지대주 (custom abutment) 설계 시 CAD 프로그램 내에서 선택된 수렴 각 그리고 곡률 반경 값 사용에 따른 가공 정확도를 평가하고자 한다. 치과용 CAD를 기반으로 10개의 맞춤형 지대주를 설계하였다. 제작된 맞춤형 지대주를 정밀 접촉식 스캐너를 이용하여 한 개의 시편을 10회 반복 스캔하였다. 스캔 된 맞춤형 지대주의 데이터는 "Test STL" 파일로 지정하여 저장하였다. Geomagic studio 소프트웨어를 이용하여 각 "Test STL" 파일과 동명 번호로 지정하여 저장된 CAD-reference-model STL 파일 (CRM)과 중첩하였다. 실험 결과에서 A8 군(수렴 각 $8^{\circ}$) 군은 A4 군(수렴 각 $4^{\circ}$) 보다 낮은 오차 수치를 나타났다. 또한, 곡률 반경 값이 높을 수록 맞춤형 지대주의 Top 그리고 chamfer 부위에 오차가 적게 나타냈다(p< 0.05). 전체적으로, 맞춤형 지대주 설계 시 곡률 반경 값은 가공 정확도에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서 csv포맷으로 구조화된 파일 데이터의 컬럼의 도메인을 자동 판별하는 방법을 제안한다. 데이터와 데이터 간 융합을 통해 새로운 데이터를 생성할 수 있고, 이들 새로운 데이터가 중요한 자원이 되기 위해서는 조인 되는 컬럼의 일관성이 유지되어야 한다. 데이터 품질을 측정하기 위한 방법 중의 하나가 도메인 기반 품질 진단 방법이다. 도멘인이란 각 컬럼의 성격을 규정하는 가장 광범위한 지표이므로 이를 자동으로 판별하는 방법이 필요하다. 기존의 연구에서는 관계형 데이터베이스의 도메인 자동 판별이 주로 연구 되었지만 본 연구는 파일데이터의 특성을 이용하여 도메인을 자동화 할 수 있는 모델을 개발하였다. 파일데이터의 도메인 판별을 특화하기 위하여 정규표현식을 이용하여 데이터를 단순화 하고 이를 패턴화 하였고, 컬럼명에 해당하는 데이터 헤더의 내용을 분석하여 사용된 접미사를 분석하여 파생변수로 사용하였다. 정규표현식과 접미사의 파생변수를 추가하였을 때 기존 방법인 87%의 정확도 보다 큰 95%의 정확도로 도메인을 자동 판별하는 결과를 도출하였다. 본 연구는 공공데이터 품질진단에 자동화 방법론을 제시하여 품질 측정 기간 및 인원을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
Virtual hosting is a typical service to connect each directory of site and domain name. If traffic amounts may increase at one site present in the server, then it affects traffic amounts of other sites as well (including the sites which have flew requests). To overcome this problem, we suggest a simple feedback-control concept for the system by periodically monitoring the traffic and properly actuating traffic dispersions by investigating the log file. Specifically, large files are to be served in a backup server (to reduce the workload of the main server) by changing their own URL's in html format. In other words, it automatically redistributes the workload by using the URL. Furthermore, we also use the redirecting method by just adding html tags to html header. This method efficiently handles the workload and maintains the capability of the server effectively to the varying workload.
The purpose of the study is to design and implement a prototype expert system for library classification in the literature field of the DDC 20. The system was largely consisted of a knowledge base, an inference engine, a knowledge acquisition facility, an explanation facility and an user interface facility. The knowledge base was represented by inference rules and frames. The name file for authors and titles was designed separately. The forward chaining technique was chosen for the inference engine and the menu-driven dialog technique was also taken for the user interface. The conclusions of the study can be summarized as follows: 1) The difficulty of document classification work is due to the complex and stringent classification rules. Such problems can be considerably alleviated by using the present system. 2) Even the novice with a knowledge about the DDC 20 can easily access the system. And also librarian other than the professional classifier can easily be accustomed to the classification work. 3) The system can be used as an online classification scheme. 4) By adding any local language other than English or Hangeul on the menu screen, the language problem relating classification can be overcome. 5) The system can be employed as the intensification tool for the education of classification as well as library automation.
서버 수준의 안티바이러스는 특정 도메인 내에 진입하는 악성코드를 진입점에서 감지하므로 모든 클라이언트를 완벽하게 통제하기 어려운 실제 상황에서 전자우편 서버 등에 유용하게 사용된다. 그러나, 알려지지 않은 악성 코드에 감지에 유용한 행위 감시 기법은 서버에 적용이 어려우므로, 현재의 서버용 안티바이러스들은 이미 알려진 악성 코드에 대한 시그너쳐 기반의 감지, 단순한 필터링 그리고 파일명 변경과 같은 기능만을 수행한다. 본 논문에서는 서버에서의 실행만으로 별도의 안티바이러스가 탑재되지 않은 클라이언트에서도 지속적인 행위 감시가 가능하도록 하는 악성 스크립트 감지 기법을 제안하고 그 구현에 관해 기술한다.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.111-115
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1998
The Internet today is teemed with not only text data but also other media such as sound, still and moving images in a variety of formats. Unlike text, however, that can be retrieved easily with the help of numerous search engines, there has been few way to access data of other media unless the exact location or the URL is known. Multimedia data in the WWW are contained in or linked via anchors in the hyper-documents. They can most reliably be retrieved by analyzing the binary data content, which is far from being practical yet by the current state of the art. Instead we present another technique of searching based on textual descriptions which are found at or around the multimedia objects. The textual description used in this research includes file name (URL), anchor text and its context, alternative descriptions found in ALT HTML tage. These are actually the clues assumedly relevant to the contents. Although not without a possibility of missing or misinterpreting images and sounds, the description-based search is highly practical in terms of computation. The prototype search engine will soon be deployed to the public service through the prestige search engine, InfoDetective, in Korea.
본 논문에서는 장시간 실행이 예상되는 결함 허용 프로세스를 위한 검사점 및 복구 도구를 제시한다. 제시한 도구의 기본 개념은 프로세스의 실행 상태를 주기적으로 저장함으로써 시스템 결항으로 인해 실행이 정지되었을 경우, 결함이 발생하기 전의 실행 상태를 복구하여 계속 실행시키는 것이다. 제시한 도구에서는 검사점 및 복구를 위하여 결함 허용 프로세스의 소스 코드를 수정할 필요가 없다. 이를 위하여 결함 허용 프로세스를 위한 파일명과 검사점 주기를 사용자가 직접 지정하도록 설계하고, 두 개의 시스템 호출(Save, recover)을 추가하였다. 마지막으로 제시한 기법의 타당성을 검토하기 위하여 리눅스 환경(커널 2.4.18)에서 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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