대학 도서관은 지식 창출의 촉진자로서 연구자들이 협업할 수 있는 공간으로, 캠퍼스 내 창조허브 센터로서 가장 이상적인 환경을 갖추고 있다. 최근 들어 4차 산업혁명과 창의적인 이론에 근거하여 국외의 경우 대학도서관에 메이커 스페이스가 점차 도입되고 있다. 대학도서관의 메이커 스페이스는 새로운 지식과 관심사의 발견, 실습, 학제 간 융합교육이 가능하게 하는 최적의 장소이다. 이에 본 연구에서는 국내외 대학 및 대학도서관 메이커 스페이스 사례 조사를 통해 국내 대학도서관의 메이커 스페이스 도입 방안을 제안하였다.
Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) has constructed online database of the Korean Astronomical Almanac as a part of the 'Knowledge and Information Business Project 2009' supported by the Ministry of Knowledge Economy. Throughout this project, KASI provides both digitized images and extracted text from the almanac covering approximately 240 years. The primary purpose of this paper is to serve as a reference for users of the almanac database. Hence, we introduce the calendar history and kinds of the astronomical almanac used in Korea, and explain the contents of the almanacs according to its appearance time. We also briefly mention the steps employed in constructing the database system and Web site. Since ancient times, astronomical almanacs have been an essential part of daily life. We, therefore, believe that the astronomical almanac database constructed by KASI will prove its usefulness in various fields, and particularly in the study of historical astronomy.
To improve the efficiency and economics of national defence, the needs for defence M&S systems are greatly increased, but the lack of interoperability and reusability lowers the level of reliability in the existing simulations models. Recently, many research activities have been performed and some conceptual models, such as CMMS, DCMF, and KAMA, were introduced. However, these models don't support the whole process of defence M&S system development nor provide integrated domain knowledge and up-to-date data. In this paper, we analyzed the analysts' guidances and doctrines, which are the basic ingredients for the simulation system development, and proposed a systematic structure for all the defence M&S stakeholders to share the standardized domain knowledge, modeling algorithm and data. This will be a logical bridge between Mission Space and Simulation Space, and provide substantial data sets to build simulation systems.
Space-time code is a good solution to get transmit diversity. During the last years a number of space-time block codes have been proposed for use in multiple transmit antenna systems. This code, however, was presented only for the special case of the certain numbers of transmit antennas and the certain modulation schemes. and designed under the assumption that the transmitter has no knowledge about the channel. In this work, on the other hand, we consider the case when the transmitter has partial, but not perfect knowledge about the channel. This system can have full diversity for arbitrary number of the transmit antennas with a little bits of feedback.
In this paper, we propose a new approach to sequential linear regression adaptation of continuous density hidden Markov models (CDHMMs) based on transformation space model (TSM). The proposed TSM which characterizes the a priori knowledge of the training speakers associated with maximum likelihood linear regression (MLLR) matrix parameters is effectively described in terms of the latent variable models. The TSM provides various sources of information such as the correlation information, the prior distribution, and the prior knowledge of the regression parameters that are very useful for rapid adaptation. The quasi-Bayes (QB) estimation algorithm is formulated to incrementally update the hyperparameters of the TSM and regression matrices simultaneously. Experimental results showed that the proposed TSM approach is better than that of the conventional quasi-Bayes linear regression (QBLR) algorithm for a small amount of adaptation data.
Visions of ubiquitous robotics and ambient intelligence involve distributing information, knowledge, computation over a wide range of servers and data storage devices located all over the world, and integrating tiny microprocessors, actuators, and sensors into everyday objects as well in order to make them smart. In this paper, we introduce our ongoing research effort aimed at realizing ubiquitous robots in an information structured space. For this, a ubiquitous space and ambient intelligent systems for a librarian robot are introduced and the RFID technology based approach for these systems is described.
웹과 디지털 라이브러리가 대중화되면서, 사용자들은 이를 정보 조사나 학습 같은 높은 인지부담을 수반하는 작업에 활용하기 시작한다. 그러나 대부분의 검색엔진 및 브라우저는 사용자에게 단순한 질의 기반 검색 및 항해탐색 기능만을 제공하므로 정보를 해석하고 연계하며 통합하는 등의 역할은 사용자에게 전가한다. 본 논문에서는 인간-웹 상호작용을 위한 이단 모델(Two-level M여el)이라고 부르는 개인화된 지식구조를 제안한다. 이 구조는 지식공간과 정보공간으로 구성되어 있으며, 새롭게 지식공간을 구성하고 이를 이용하는 명령(Operation)을 제공한다. 지식 공간은 웹에서 상호작용을 통해 검색된 결과에 대한 개념적인 해석이라고 할 수 있으며, 토픽 및 토픽간의 관계를 통해서 이 지식 공간이 구성된다. 이러한 지식 공간은 정보공간의 정보객체와 연결되어 있어 지식공간으로부터 원하는 정보에 대한 접근이 가능하다. 이 모델에 기반 하여 구현된 시스템을 통해 정보탐색 태스크 중 가장 높은 인지부담을 요구하는 탐험적 검색 환경 아래서의 실험을 수행하여 사용자 인지부담 절감 효과를 확인 할 수 있었으며, 향후 개인의 효과적인 정보 탐색을 위한 가치 있는 메타데이터로서의 활용이 기대된다.
Data is the expression of the language or numerical values that show some characteristics. And information is extracted from data for the specific purposes. The knowledge is utilized as information to construct rules that recognize patterns and make decisions. Today, knowledge extraction and application of the knowledge are broadly accomplished to improve the comprehension and to elevate the performance of systems in several industrial fields. The knowledge extraction could be achieved by some steps that include the knowledge acquisition, expression, and implementation. Such extracted knowledge can be drawn by rules. Clustering (CU, input space partition (ISP), neuro-fuzzy (NF), neural network (NN), extension matrix (EM), etc. are employed for expression the knowledge by rules. In this paper, the various approaches of the knowledge extraction are examined by categories that separate the methods by the applied industrial fields. Also, the several test data and the experimental results are compared and analysed based upon the applied techniques that include CL, ISP, NF, NN, EM, and so on.
본 연구에서는 공력설계공간의 지식습득을 위해 분산해석법과 자기조직화지도의 이용을 제안하였다. 이 기법들은 각각의 설계변수가 목적함수에 미치는 영향을 예측 가능하게 한다. 더욱이, 분산해석법은 설계변수들의 상호관계가 목적함수에 미치는 영향도 예측 가능하게 하며, 자기조직화지도는 목적함수들 사이에 어떠한 trade-off관계가 있는지도 예측 가능하게 한다. 본 논문에서 72개의 설계변수와 4개의 목적함수를 가진 초음속 날개 설계의 결과에 대하여 이들의 데이터 마이닝 기법들을 적용하였다.
In this study, we fill a person's shoes human knowledge use a computer fast and simple repetition in architecture design. this study are launched from a assumption that a optimized arrangement spaces are able to measure and gauge. but automatic space arrangement program is first step, we have a value that propose a differential cell space and valuation space and process of optimized space arrangement. the merits of this design process are as follows; 1. this program has a advantage high the building-to-land ratio land and business area in space design. 2.this program can design a economy building and calculate rent benefit and calculate cost of construction. 3. this program can adapt for digital GIS. this program can down cost in labor productivity. 5. a layman can design high level. the weak point of this design process are as follows; 1. the design product is simple box shape. 2. this program has a weak in large area and complicated land shape 3. complex use space design are difficult in this program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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