무한 인터넷 시장의 영향으로 멀티미디어 자원의 범위 확대와 이를 통한 수익구조를 위한 저작권 관련 기술들이 무분별하게 연구 개.발되고 있다. 콘텐츠 보호기법, 관리기법, 유통기법 등이 콘텐츠 유통업체와 개발자들에 의해 개발되고 있지만 표준이 없는 개발 경쟁으로 인해 저작권 관리 시스템간의 혼란 및 상호 호환성에 문제가 제기되기에 이르렀다. 중복투자로 인한 콘텐츠 유통 구조의 비효율성과 표준이 없는 저작권 관리의 모호성을 해결하기 위해 ISO산하 MPEG 위원회는 MPEG-21 프레임워크를 개발하기 이르렀다. 프레임워크 내부의 데이터 구조는 XML을 기반으로 하고 있으며 저작권 관련 데이터 표준을 제정하기 위해 REL이라는 XML 기반의 저작권 표현 언어를 제안하고 표준화하였다. 그러나 REL을 저작하기 위해 전체 프레임워크를 이해해야 하는 둥의 저작 문제가 발생하여 MPEG-21 내에서 멀티미디어 자원의 저작권 통합 운용을 위한 저작 정보를 쉽고 빠르게 생성할 수 있는 도구가 요구된다. 이에 본 논문은 멀티미디어 자원을 통합 관리하기 위한 REL 문서를 저작하고 표현하며 수정 할 수 있는 저작 도구와 저작된 정보를 운용하는 시스템을 설계 및 구현하였다.
국내 현장실습의 양적 성장과 더불어 글로벌 현장실습에 대한 관심이 높아지고 정부와 대학의 참여도 증가하는 추세이다. 대학생의 글로벌 현장실습은 학생들에게 선진기업의 발달된 기술과 경험뿐만 아니라 글로벌 역량을 필요로 하는 산업 수요에 적합한 외국어 능력과 글로벌 문화를 습득할 수 있는 기회를 제공함으로써 글로벌 마인드 및 전공 실무능력 배양, 궁극적으로 해외 취업까지 연계시킬 수 있는 장점이 있다. 이러한 글로벌 현장실습을 위해서는 학생의 전공과 관련 있는 기업체 발굴 및 현장실습 커리큘럼 개발, 학생의 안전을 포함한 복합적인 지원이 필요하나 대학의 자원은 매우 제한적인 부분만 가능한 것이 현실이다. 본 논문에서는 외국의 파트너대학과 연계한 현장실습 프로세스 개발 진행으로 글로벌 현장실습을 활성화 시킬 수 있는 방법을 금오공과대학교 사례를 중심으로 제안하였다.
행동 또는 계획이 인식적으로 실행 가능한지에 대한 지식 전제조건 문제는 그 동안 여러 연구들을 통해 정형화되어 왔다. 하지만 지금까지의 연구에서는 이러한 행동 및 계획이 실행 가능한지를 만드는 시점에서만 검사하며, 실제 수행될 때도 실행 가능할 것이라는 것을 가정하기 때문에, 시맨틱 웹에서 여러 에이전트들이 웹서비스 조합을 실행하기 위해 제한된 자원들을 공유해야 하는 분산 환경에서는 제대로 동작하지 않게 된다. 따라서 본 연구에서는 웹서비스 조합의 원자성을 보장할 수 있도록 트랜잭션적으로 수행 가능한 웹서비스 조합을 정의하고 이를 정형화한다. 이를 위해서 TL-ALCF에서 K와 A 모달 연산자를 추가하여 확장한 $TL-ALCFK_{NF}$를 제안함으로써 웹서비스 조합을 표현할 수 있는 언어인 TL-ALCF에서 인식 추론이 어떻게 수행될 수 있는지를 보인다.
다양한 분야에서 온톨로지 기술을 이용하여 효율적인 정보 검색과 정보자원을 재사용을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 식품의약품안전처와 식품안전정보포털에서 제공하는 식품첨가물 정보를 소비자에게 제공하기 위한 온톨로지를 구축하였다. 식품첨가물은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$를 이용하여 OWL(Web Ontology Language)기반의 지식으로 표현하였다. 식품첨가물명, 기원, 목적, 기본정보를 제공하기 위한 클래스, 속성, 관계를 정의하였다. 구축한 온톨로지를 이용하여 식품첨가물의 정보를 검색하기 위해 679개의 인스턴스를 구축하고 DL Query 질의를 통하여 결과를 확인하였다. 본 논문에서 보이는 식품첨가물 온톨로지를 이용하면 향후 관련 분야의 정보 검색 시스템 통합 및 개선에 있어서 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.
현대 무기체계의 복잡체계화로 인해 국방은 M&S와 T&E가 중요시되고 있으며, 한정적인 자원을 효율적으로 운용하여 시간 및 비용을 절감할 수 있는 연구를 지속적으로 진행하고 있다. 기존연구에서는 프로세스 기반 모델링을 이용한 성능평가 시스템 개발이 진행되고 있지만 성능평가에 합당한 무기체계의 기능을 선정하는데 있어, 객관적 근거나 과학적 방법 이 부족하기 때문에, 같은 기종이라도 상황에 적합한 기능을 선정하기 어렵다. 또한 사용자의 요구사항을 체계적으로 반영할 수 없으며, 다양한 평가요소의 상호작용을 고려하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 성능평가 시뮬레이션에서 사용되는 평가객체 선정 시, 객체 선정기준과 사용자의 요구사항 및 현실적 상황을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저, 다 기준 의사결정 방법인 ANP기법을 이용하여 객체를 선정하고, 연구결과를 바탕으로 프로그래밍 언어(C#)를 이용한 의사결정 지원시스템을 구현하였다.
본 연구는 고등학교 공통 과목을 중심으로 교과 교사들의 2015 개정 교육과정 현장 적용 실태와 인식이 교육정보요구에 미치는 영향을 확인하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 인천광역시 일반계 공립 고등학교에 재직 중인 국어, 수학, 영어, 사회, 과학 교과(군) 교사를 대상으로 개별 심층 면담과 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 2015 개정 교육과정 현장 적용 실태와 인식은 교육정보요구에 일부 유의한 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 특히 교육정보요구 부분에서 2015 개정 교육과정 적용에 따른 새로운 복본 요구 형태와 학습자료 정보원 요구 양태를 발견하였으며, 이를 바탕으로 지역적 범위 내 소규모 학교도서관 컨소시엄 형성과 레퍼럴 서비스 제공, 게이트웨이 역할 수행 기능 강화 등의 학교도서관 운영 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 기존 CIE1931 색역 변환 알고리즘의 최적화된 하드웨어 구현 방법을 제안한다. 안개제거 알고리즘의 후처리 방법 중 비교적 연산량이 적은 기존 알고리즘은 연산 과정에서 Split multiplier를 사용한 큰 비트의 계산으로 하드웨어 자원 소모량이 크다는 단점이 있다. 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘의 미리 정의된 2번의 행렬 곱셈 연산을 하나로 줄임으로써 연산량 감소, 하드웨어 소형화를 실현하였고, Split multiplier 연산을 최적화시킴으로써 탑재하기에 더욱 효율적인 하드웨어를 구현하였다. 하드웨어는 Verilog HDL 언어로 설계하였고, Xilinx Vivado 프로그램을 이용한 논리합성 결과를 비교하여 4K 표준 환경에서 실시간 처리가 가능한 성능을 확인하였다. 또한, 2가지 FPGA에서의 탑재 결과를 통해 제안하는 하드웨어의 성능을 검증하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권8호
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pp.222-234
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2022
Background: Within the framework of the new Saudi Vision 2030, the education system is keen on developing Early Childhood (EC) curricula to meet the needs of children from diverse cultural and linguistic backgrounds, in addition to preparing teachers to be the main driving forces in this field. To achieve these strategic goals, the professional development of teachers has taken the lead in terms of their continuous professional achievements. Purpose: The recent study tended to explore the promotion of Cultural and Linguistic Competence (CLC) of teachers in preschool institutions in different sectors in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA) include public, private and international. Method: In the current study, (n=300) of preschool female teachers, who had experience teaching children from diverse language and cultural backgrounds, participated voluntarily by filling out the exploratory questionnaire. It was designed on a five-point Likert scale. The credibility of the scale and the validity of the questionnaire were ascertained, and the content for which it was designed verified in terms of the purposes of the current investigation. Results: The results revealed that preschool female teachers in the private preschool settings have a higher level of CLC compared to those who were teaching in public and international preschools in KSA. In the private sector, preschool female teachers showed create abilities to provide culturally responsive environments for diverse students, applying various communication styles, and showing proper attitudes and values toward diversity. Implication: The current study provided key implications for policy makers regarding the promotion of CLC for all teachers, particularly preschool in government settings in KSA. It contributed to revealing the cultural awareness of preschool teachers' values and attitudes toward diversity.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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pp.244-259
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2021
The economic value of personal information has its importance as an objective measure of valuation in commercial, legal, and policy areas. Until recently, however, personal information subjects have not properly recognized the economic value of personal information, which has led to the inability to exercise the right to self-determination of personal information by unconsciously agreeing to the terms and conditions of personal information service without recognizing the value of personal information provided to the service provider when subscribing to a specific service. Therefore, we will examine the methodologies for calculating the economic value of personal information and the practical guarantee of the right to self-determination of personal information and analyze the economic value of personal information through a survey. Also, we would like to propose various ways for the subject of personal information with limited cognitive resources to visually accept the economic value of personal information required by the terms and conditions and suggest the optimal visualization of personal information economic value to exercise the right to self-determination of personal information. To do so, in this paper, we have conducted two survey experiments to estimate the economic value of personal information. Based on the price of personal information by category retrieved from surveys, we have visualized the price of personal information in various forms and asked respondents to choose the optimal infographic that best represents the value of personal information visually. As a result, we have proposed an optimal usage of the infographic to 'nudge' information subjects about their right to self-determination of personal information, therefore opening the possibility of diminishing privacy paradox.
This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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