4차 산업혁명의 흐름과 IT자원의 효율적 사용이라는 요구가 맞물려 세계적으로 클라우드 컴퓨팅이 활성화 되고 있으며 국내도 관련 법 제정 및 각종 법안 등에 힘입어 그 사용이 증가하고 있다. 하지만 국내 금융회사는 보유정보의 중요도와 유출 등 사고 발생 시 파급효과로 인해 각종 규제를 받고 있어 상대적으로 활성화 되기 어려운 상황이다. 특히 중요하지 않은 정보를 취급하는 비중요 정보처리 시스템만 클라우드 컴퓨팅 사용이 가능하도록 하고 있는데 이를 구분하는 구체적 기준과 판단을 금융회사가 정하도록 하고 있다. 본 논문에서는 모호한 비중요 정보처리시스템 지정 기준을 구체화 하고 그 지정을 간편하게 할 수 있도록 하여 금융회사 클라우드 컴퓨팅을 보다 활성화 할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
A speaker's intentions can be represented by domain actions (domain-independent speech act and domain-dependent concept sequence pairs). Therefore, it is essential that domain actions be determined when implementing dialogue systems because a dialogue system should determine users' intentions from their utterances and should create counterpart intentions to the users' intentions. In this paper, a neural network model is proposed for classifying a user's domain actions and planning a system's domain actions. An integrated neural network model is proposed for simultaneously determining user and system domain actions using the same framework. The proposed model performed better than previous non-integrated models in an experiment using a goal-oriented dialogue corpus. This result shows that the proposed integration method contributes to improving domain action determination performance.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.53-64
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2023
Early detection of endometrial carcinoma in uterus is essential for effective treatment. Endometrial carcinoma is the worst kind of endometrium cancer among the others since it is considerably more likely to affect the additional parts of the body if not detected and treated early. Non-invasive medical computer vision, also known as medical image processing, is becoming increasingly essential in the clinical diagnosis of various diseases. Such techniques provide a tool for automatic image processing, allowing for an accurate and timely assessment of the lesion. One of the most difficult aspects of developing an effective automatic categorization system is the absence of huge datasets. Using image processing and deep learning, this article presented an artificial endometrium cancer diagnosis system. The processes in this study include gathering a dermoscopy images from the database, preprocessing, segmentation using hybrid Fuzzy C-Means (FCM) and optimizing the weights using the Whale Optimization Algorithm (WOA). The characteristics of the damaged endometrium cells are retrieved using the feature extraction approach after the Magnetic Resonance pictures have been segmented. The collected characteristics are classified using a deep learning-based methodology called Long Short-Term Memory (LSTM) and Bi-directional LSTM classifiers. After using the publicly accessible data set, suggested classifiers obtain an accuracy of 97% and segmentation accuracy of 93%.
Growth information of crops is essential for efficient control of greenhouse environment. However, a few non-invasive and continuous monitoring methods of crop growth has been developed. A computer vision system with a CCD camera and a frame grabber was developed to conduct non-destructive and intact plant growth analyses. The developed system was evaluated by conducting the growth analysis of lettuce. A linear model that explains the relationship between the relative crop coverage by the crop canopy and dry weight of a lettuce was presented. It was shown that this measurement method could estimate the dry weight from the relative crop coverage by the crop canopy. The result also showed that there was a high correlation between the projected top leaf area and the dry weight of the lettuce.
2016년 10월 금융당국은 금융권 내 클라우드 도입 활성화를 위해 전자금융감독규정의 망분리 조항을 개정하였다. 하지만 비중요 정보처리시스템의 데이터만 처리할 수 있도록 규제함으로써 정밀한 고객데이터 분석과 개인화 서비스를 제공하는 금융권에서는 이번 개정에 큰 변화를 느끼지 못하고 있다. 클라우드 서비스의 도입은 비용절감 및 업무혁신에 기여하는 바가 크며, 변화하는 정보통신기술 환경에 필수적인 요건이다. 따라서 보안과 신뢰성의 원칙을 고수하며 클라우드 도입에 유연하게 대처하기 위해서는 클라우드 서비스를 도입한 금융기관의 안정적 구현을 위한 정책에 대한 논의가 필요하다. 본 연구는 금융권 내 클라우드 도입 관련 제도의 한계와 변경 필요성을 검토하고, 영미의 사례분석을 통해 정책적 대안을 제시한다.
소프트웨어 아키텍처는 비기능적 요구사항(Non-Functional Requirement, NFR), 즉 품질 요구사항과 제약사항을 만족시키는데 중요한 역할을 한다. 현재까지 진행된 대부부의 연구는 전형적인 NFR을 위한 아키텍처 설계 방법과 설계 택틱에 국한된다. 그러나, 목표 시스템에 특화된 비전형적인 NFR을 위한 설계 방법에 대한 연구는 많이 진행되고 있지 않고, 소프트웨어 아키텍트가 보유한 지식과 경험에 의해 비전형적인 NFR을 만족시킬 수 있는 효과적인 방법과 택틱을 유도하고 이를 기반으로 아키텍처를 설계한다. 그러므로, 비전형적인 NFR을 고려하여 아키텍처를 설계하는 효과적인 방법 및 택틱을 고안하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 비전형적인 NFR을 만족시키는 소프트웨어 아키텍처를 설계하는 효과적이며 체계적인 아키텍처 설계 방법론을 제안한다. 이 방법론은 전형적인 NFR을 고려한 아키텍처 설계에도 적용될 수 있다. 제안된 방법론은 5개의 스텝으로 구성된 프로세스, 각 스텝에 대한 상세 활동 지침을 포함한다. 그리고, 제안된 프로세스가 잘 설계되었음을 보이기 위해, 산출물 간의 추적성 관계를 확인한다. 마지막으로, 제안된 방법론의 효율성과 실용성을 평가하기 위해 사례 연구를 수행한 결과를 제시한다.
소프트웨어를 재사용하는 경우 부품의 품질은 새로 개발한 시스템의 품질에 매우 큰 영향을 미친다. 따라서 재사용 라이브러리를 구성할 때 품질에 대한 평가와 검증은 필수적이다. 여러번 다시 사용하는 재사용 소프트웨어는 일반적인 일회적 소프트웨어에 대한 품질 평가와는 다른 기준으로 평가할 필요가 있다. 사용자 인터페이스나 기능적인 측면보다는 확장성과 정확성 등이 더욱 중요한 품질 요소가 된다. 본 논문은 멀티미디어 재사용 부품 저장소 및 재사용 시스템(Reusable Software for Multimedia Objects)의 일부인 객체 부품화 및 품질 평가 기술 개발에 관한 것으로 C++및 IDL(Interface Definition Language)로 표현된 재사용 부품을 읽어 구문 형식, 구조, 객체 결합도, 객체 응집도, 객체 복잡도, 이해도 등의 관점에서 분석하고 품질 만족도를 출력하는 품질평가 도구를 다루었다. 또한 분산 환경에서 품질 검증 시스템을 사용할 수 있도록 CORBA기반에서 설계하였다.
최근 디지털 변화와 코로나19의 영향으로 온라인 활동이 급증함에 따라 대규모 데이터 처리와 유지보수의 중요성이 점점 커지고 있다. 이 연구는 데이터 저장 및 관리에 널리 사용되는 두 주요 데이터베이스 유형인 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)의 성능을 비교 분석한다. 구체적으로, RDBMS의 대표 예인 MySQL과 NoSQL의 대표 예인 Redis를 사용하여 데이터 삽입, 조회, 삭제 기능의 수행 시간을 측정하고 평가했다. 실험 결과, Redis는 MySQL에 비해 데이터 삽입에서 약 5.84배, 조회에서는 약 6.61배, 삭제에서는 약 12.33배 빠른 성능을 보였다. 이 결과는 Redis가 특히 대규모 데이터 처리와 유지보수가 필요한 환경에서 뛰어난 성능을 제공함을 보여준다. 이에 따라 기업 및 온라인 서비스 제공자들은 Redis와 같은 NoSQL 데이터베이스를 선택함으로써 보다 효율적인 데이터 관리 솔루션을 확보할 수 있을 것이다. 본 연구가 데이터베이스 선택 시 데이터 처리 성능을 고려하는 데 중요한 참고 자료로 활용되기를 기대한다.
In spatial information processing, particularly in non-renewable resource exploration, the spatial data sets, including remote sensing, geophysical and geochemical data, have to be geocoded onto a reference map and integrated for the final analysis and interpretation. Application of a computer based GIS(Geographical Information System of Geological Information System) at some point of the spatial data integration/fusion processing is now a logical and essential step. It should, however, be pointed out that the basic concepts of the GIS based spatial data fusion were developed with insufficient mathematical understanding of spatial characteristics or quantitative modeling framwork of the data. Furthermore many remote sensing and geological data sets, available for many exploration projects, are spatially incomplete in coverage and interduce spatially uneven information distribution. In addition, spectral information of many spatial data sets is often imprecise due to digital rescaling. Direct applications of GIS systems to spatial data fusion can therefore result in seriously erroneous final results. To resolve this problem, some of the important mathematical information representation techniques are briefly reviewed and discussed in this paper with condideration of spatial and spectral characteristics of the common remote sensing and exploration data. They include the basic probabilistic approach, the evidential belief function approach (Dempster-Shafer method) and the fuzzy logic approach. Even though the basic concepts of these three approaches are different, proper application of the techniques and careful interpretation of the final results are expected to yield acceptable conclusions in cach case. Actual tests with real data (Moon, 1990a; An etal., 1991, 1992, 1993) have shown that implementation and application of the methods discussed in this paper consistently provide more accurate final results than most direct applications of GIS techniques.
최근 센서 장치의 발달은 무선 센서 네트워크와 같은 진보된 기술에 대한 연구를 가속화시켰다. 뿐만 아니라, GPS(Global Positioning System) 기능을 보유한 공간 센서는 공간 정보와 비공간 정보를 동시에 사용하는 유비쿼터스 시대를 이끌어가고 있다. 이러한 새로운 시대에 있어서, 공간 센서 데이타에 대한 실시간 처리 시스템은 필수적이다. 이 때문에, DSMS(Data Stream Management System)라 불리는 새로운 개념의 데이타 처리 시스템이 많은 연구자들에 의해 연구되고 있다. 그러나 대부분의 DSMS들이 공간 센서 데이타 처리를 위한 공간 함수를 지원하지 않기 때문에 유비쿼터스 컴퓨팅에 적합하지 않다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 STREAM(STanford stREam datA Manager)을 확장한 공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 즉, Geometry 타입과 공간 함수를 공간 센서 데이타 처리를 위해 추가하였고, 또한 시스템에서 공유되는 공간 객체를 효율적으로 관리하기 위한 공간 객체 관리자를 추가하였다. 특히, 상호운용성을 위하여 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 제시한 Simple Features Specification for SQL을 구현하였고, GEOS(Geometry Engine Open Source)의 알고리즘을 본 시스템에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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