웹 기반 지도서비스들은 지속적인 업데이트를 통해 사용자가 원하는 지리정보를 다양하게 제공해준다. 그러나 이러한 지도서비스들은 하나의 지리객체에 대해 각각 다른 정보를 제공한다. 이는 여러 가지 문제를 야기하며, 특히 사용자에게 다양한 정보를 통합적으로 제공하지 못하는 문제점을 지닌다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 웹에 존재하는 다양한 지리정보들을 통합하여 사용자에게 풍부한 지리정보를 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 논문에서는 다양한 비공간정보 스키마를 통합하기 위해 어댑터 기반 의미 처리방법과 정적 동적 의미 관리 기반 접근방법을 혼합한 하이브리드 스키마 매칭(Hybrid Schema Matching, HSM) 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘의 평가를 위해 기존 스키마 매칭 방법들과의 비교평가를 수행한다. 이 논문에서 제안한 알고리즘은 새로운 의미정보 스키마들을 등록하여 관리하기 때문에 스키마 매칭의 정확성을 향상시킨다. 또한 다양한 스키마를 활용한 어휘 기반 스키마 매칭이 가능하므로 높은 범용성을 제공한다. 마지막으로, 제안한 알고리즘은 스키마 의미 간 관계성을 점진적으로 확장함으로써 비용의 효율성을 제공한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1722-1741
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2017
Intrusion detection techniques based on virtual machine introspection (VMI) provide high temper-resistance in comparison with traditional in-host anti-virus tools. However, the presence of semantic gap also leads to the performance and compatibility problems. In order to map raw bits of hardware to meaningful information of virtual machine, detailed knowledge of different guest OS is required. In this work, we present VDSM, a lightweight and general approach based on driver separation mechanism: divide semantic view reconstruction into online driver of view generation and offline driver of semantics extraction. We have developed a prototype of VDSM and used it to do intrusion detection on 13 operation systems. The evaluation results show VDSM is effective and practical with a small performance overhead.
본 연구에서는 의미망 이론을 웹 코스웨어에 적용하기 위한 효과적인 코스웨어 설계 모델을 구안하고 웹에서 운영할 수 있는 국사과 웹 코스웨어를 구현하였다. 웹 코스웨어의 설계 모델은 구성주의 학습모델 중에서 인지적 융통성 모델을 응용하였고 의미망을 활용한 하이퍼텍스트기법을 적용하여 내용 주제간 관계의 유형을 정의하였다. 이를 바탕으로 내용 지식의 지도를 개발하였으며 국사과 지식 데이터베이스를 구축하는 방안을 제시하고 구현하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.524-543
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2022
Correct facade image parsing is essential to the semantic understanding of outdoor scenes. Unfortunately, there are often various occlusions in front of buildings, which fails many existing methods. In this paper, we propose an end-to-end deep network for facade parsing with occlusions. The network learns to decompose an input image into visible and invisible parts by occlusion reasoning. Then, a context aggregation module is proposed to collect nonlocal cues for semantic segmentation of the visible part. In addition, considering the regularity of man-made buildings, a repetitive pattern completion branch is designed to infer the contents in the invisible regions by referring to the visible part. Finally, the parsing map of the input facade image is generated by fusing the results of the visible and invisible results. Experiments on both synthetic and real datasets demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods in parsing facades with occlusions. Moreover, we applied our method in applications of image inpainting and 3D semantic modeling.
In a world in constant changes, more and more devices are producing data and it is indispensable to manage these data. That is why map reduce framework is a solution to manage a large amount of data in a fast and right way. In the other hand semantic web (RDF/OWL) is getting popular and can be a solution to manage data in an efficient way, so that such data can be retrieved and understood by both human and machine. In this paper we describes and analyze some projects that manages RDF with Map-Reduce framework.
Objective: This study was conducted to investigate the potential of sematic network analysis for design research. Background: As HCD (Human-Centered Design) was emphasized, lots of design research methodologies were developed and used in order to find user needs. However, it is still difficult to discover users' latent needs. This study suggests the semantic network analysis as a complementary means for design research, and proved its potential through the practical application, which compares multi-screen purchase and usage behaviors between America and China. Method: We conducted an in-depth interview with 32 consumers from USA and China, and analyzed interview texts through semantic network analysis. Cross cultural differences in purchase and usage behaviors were investigated, based on measuring centrality and community modularity of devices, functions, key buying factors and brands. Results: Americans use more services and functions in the multi-screen environment, compared to Chinese. As a device substitutes other devices, traditional boundaries of the devices are disappearing in the USA. Americans consider function to recall Apple, but Chinese consider function, design and brand to recall Apple, Sony and Samsung as an important brand at the time of their purchase. Conclusion: This study shows the potential of semantic network analysis for design research through the practical application. Semantic network analysis presents how the concepts regarding a theme are structured in the cognitive map of users with visual images and quantitative data. Therefore, it can complement the qualitative analysis of the existing design research. Application: As the design environment becomes more and more complicated like multi-screen environment, semantic network analysis, which is able to provide design insights in the intuitive and holistic perspective, will be acknowledged as an effective tool for further design research.
최근 효과적인 정보검색을 제공하기 위해 시맨틱 웹을 비롯한 다양한 검색기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 방법은 온톨로지를 이용한 검색기술을 적용하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 구축한 국가R&D정보를 분석하여 온톨로지를 구축하고, 이용자가 관심있어 하는 주제분야(과제, 인물, 성과, 기관)를 중심으로 온톨로지의 객체관계를 표현하고 정보를 탐색하기 위한 국가R&D지식맵(knowledge map)을 구축하였다. 국가R&D지식맵은 사용자가 선택한 객체를 중심노드로 설정하여, 주제분야를 노드로 표현하고, 객체와 주제분야간의 관계를 분석하여 사용자가 관심 있어 하는 질의를 주제분야의 하위노드로 표현하였다. 사용자가 하위노드의 질의를 선택하면 시스템에서는 선택한 질의를 온톨로지로부터 추론할 수 있는 SPAQL 질의어를 생성하고 추론엔진으로부터 검색결과를 받아 사용자에게 제시하였다.
Nowadays, as a result of increasing income and spare time, the social demands for better living environment become more increasing. Above all, landscape improvement, the essential part of physical environment, will be a more important subject in urban planning. In these circumstances, classification of urban scenic quality is required for urban landscape development programs. The major purpose of this study is to suggest a technical method of designing urban scenic quality map for urban district area based on the scenery management system of the USDA forest service and literature studies. As a conclusion of this study, four steps are desirable for the technical method for designing a scenic quality map of urban districts areas : 1) Define a landscape unit on the map, 2) Take a photograph of these landscape unit on site, 3) Evaluate the landscape unit by semantic differential scale with landscape adjectives, and 4) Draw the scenic quality map, investigate the landscape characteristics and suggest the landscape scenic development plans.
저장 및 관리하는 지식의 분류체계로서의 의미를 갖는 지식지도는, 문제해결을 위하여 지식을 조회 및 선택하는 사용자의 활동을 지원하고 보완할 수 있는 구조를 갖추어야 한다. 계층형 구조를 갖는 기존의 지식지도는, 관리하는 지식을 체계적으로 정리하는 데에는 이점이 있으나, 지식 사용자가 갖는 인지 및 활용의 논리를 반영하지 못할 뿐만 아니라 지식을 조회 및 추출하는 사용자의 활동을 지원하지 못한다. 본 연구는, 내용적 관련성을 갖는 연관지식을 연쇄적으로 조회 및 추출하는 사용자의 지식활용 패턴을 반영하는, 키워드 기반 네트워크형 지식지도를 구축하는 방법론을 제시한다. 즉, 지식 간 내용적 연관성을 파악하기 위하여 키워드를 추출하고 공통된 키워드를 갖는 지식 간 링크를 해당 키워드를 이용하여 정의한다. 키워드는 해당 지식의 내용을 대변하므로, 키워드를 기반으로 정의된 링크는 내용적으로 관련성이 있는 지식 간에 형성되며, 이를 종합하면 내용적 연관성을 지식 간의 네트워크, 즉 네트워크형 지식지도가 완성된다. 제시된 방법론의 적용 타당성을 검토하기 위해 50개의 연구논문을 이용하여 이들 간의 내용적 연관성을 표현하는 네트워크형 지식지도를 구현하였으며, 검토 결과 만족할만한 수준의 정밀도와 재현율을 보였다.
e-Learning 에서 교수-학습자들 간에 형성되는 지식들을 체계적으로 관리하여 효과적인 교수 학습을 수행할 목적으로 교수자들이 교수 설계 이론에 따른 다양한 강의틀에 교육 컨텐츠를 보다 쉽게 저작할 수 있는 시스템을 개발하였다. SCORM 표준에 따라 학습객체 간 관계를 설정하여 저작된 컨텐츠는 학습자가 학습내용을 개념화하는데 도움을 줄 것이다. 시맨틱 웹의 RDF를 적용하여 학습객체 간의 관계를 설정함으로써 지식맵을 구성하였고, 교수자가 해당 분야에서 사용되는 단어를 등록하여 일종의 어휘사전을 만들 수 있는 온톨로지를 도입하였다. 학습자의 이해도와 성취도를 고려한 개별학습을 제공하기 위하여 도입된 상호작용점을 따라 학습자마다 개별적인 학습맵이 구성되어 학생 개인의 학습활동과 이해도를 평가할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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