• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권10호
• /
• pp.199-206
• /
• 2009

초고속 인터넷의 발달로 멀티미디어 수화 콘텐츠가 청각장애인의 수화교육에 활용되고 있다. 수화교육에서 사용되는 대부분 콘텐츠는 한글단어에 대한 수화표현을 수화동영상으로 보여주는 내용이다. 수화를 처음 배우거나, 수화에 익숙하지 않은 사용자들은 수화특성을 이해하기 어렵고, 수화표현에 어려움을 나타내고 있다. 본 논문에서는 온라인에서 수화표현을 학습하기 위해서 수화가 가지고 있는 특성을 참고하고, Semantic Logic을 적용한 멀티미디어 동영상기반의 수화 콘텐츠 모형에 대한 플랫폼 설계를 연구하고자 한다.

• 인지과학
• /
• 제15권1호
• /
• pp.43-67
• /
• 2004

본 연구는 곡식, 과일, 채소의 범주에 속하는 39개 한국어 명사의 의미자질을 질적 연구방법론의 관점에서 분석하였다. 대학생을 대상으로 한 설문조사에서, 연구 대상자들에게 각 어휘항목과 연상되는 의미자질을 열거하도록 하였다. 설문자료를 귀납적으로 분석한 결과, 과일의 범주에 속하는 본보기들의 개념형성은 외재적 의미자질보다 내재적 의미자질에 의해 압도적인 영향을 받았고. 곡식과 채소범주에 속하는 본보기들은 내재적 의미자질보다는 외재적 의미자질이 더욱 중요하게 그들의 개념형성에 영향을 미쳤다. 내재적 의미자질은 지시대상 자체에 내재하는 보편적인 의미자질을 말하며, 외재적 의미자질은 특정한 상황에서의 대상과 관련된 개인적 경험이나 다른 대상과의 관계 속에서 형성되어지는 의미자질을 말한다. 하지만, 본 연구는 부록의 도표에서 나타나는 바와 같이, 한 종류의 의미자질(즉, 내재적 혹은 외재적 의미자질)이 전적으로 각 범주 본보기들의 개념을 형성하고 있지 않음을 보여준다. 과일범주 어휘의 개념에서 내재적 의미자질이 매우 두드러졌고 곡식과 채소 범주의 어휘 개념에서는 외재적 의미 자질이 두드려졌지만, 그 두 가지 종류의 의미자질들이 각 어휘의 개념형성에 일정부분씩 기여하는 것으로 드러났다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.39-48
• /
• 2013

Ontology has an important role in semantic web to construct and query semantic data. When system make changes to ontologies, questions arise about versioning of these changes. Applying this changes on a dynamic environment is even more important. To apply these changes, change specification method is needed. Early studies show RDF-based syntax for the operations between old and new ontologies. When several ontology versions can be used for some query, if possible, using possible newest version ontology with prospective use is best way to process the query. Prospective use of ontology means using a newer version of an ontology with a data source that conforms to a more recent ontology. In this paper, for prospective use of ontology version, structure of change specification of class and property through several ontology versions is proposed. From this, efficient adaptive ontology version selection for a query can be possible. Algorithm for structure of version transition representation is proposed and simulation results show possible newest version number for queries.

• 대한음성학회지:말소리
• /
• 제60호
• /
• pp.97-108
• /
• 2006

The purpose of this study is to observe how Korean listeners detect a target phoneme with 'Focus' represented by prosodic prominence and question-induced semantic emphasis, and with intonational manipulation. According to the automated phoneme detection task using E-Prime, the Korean listeners detected phoneme targets more rapidly when the target-bearing words were in prominence position and in question-induced position. However, the presence of question-induced semantic emphasis reduced the prominence effect, so two effects interacted: when question-induced emphasis were primarily given as a cue, prominence which was given as secondary cue affected less to fine the new information. Besides, the intonation with manipulation was responded to faster than without manipulation.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
• /
• pp.314-317
• /
• 2006

This study proposes an ontology design framework to support the cooperation among devices by using PROLOG, Conceptual Graph (CG), and Resource Description Framework (RDF). Quite a large number of representation languages for representing ontology on the Web have been established over the last decade. Most of these researches are focused on design of independent resources description. In Semantic Web, however, cooperation ontology will be needed. In this study, the CG could make an entire conceptual view of knowledge and RDF can represent that knowledge. Then the PROLOG could support the natural inference based on that knowledge. Therefore, our proposed ontology will be used in the designing of Semantic Web-based cooperation systems.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권2호
• /
• pp.1-8
• /
• 2021

Cloud computing has proven its efficiency, especially after the increasing number of cloud services offered by a wide range of cloud providers, from different domains. Despite, these cloud services are mostly heterogeneous. Consequently, and due to the rising interest of cloud consumers to adhere to a multi-cloud environment instead of being locked-in to one cloud provider, the need for semantically interconnecting different cloud services from different cloud providers is a crucial and important task to ensure. In addition, considerable research efforts proposed interoperability solutions leading to different representation models of cloud services. In this work, we present our solution to overcome this limitation, precisely in the IAAS service model. This solution is a framework permitting the semantic interoperability of different IAAS resources in a multi-cloud environment, in order to assist cloud consumers to retrieve the cloud resource that meets specific requirements.

• 한국안전학회지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.143-153
• /
• 1996

Shutdown of boiler plants is a dynamic, complicated, and hazardous operation. Operational error is a major contributor to danserous situations during boiler plant shutdowns. It is important to develop an automatic system which synthesizes operating procedures to safely go from normal operation to complete shutdown. Knowledge representation for automatic shutdown of boiler plants makes use of the hierarchical, rule-based framework for heuristic knowledge, the semantic network, frame for process topology, and AI techniques such as rule matching, forward chaining, backward chaining, and searching. This knowledge representation and modeling account for the operational states, primitive operation devices, effects of their application, and planning methodology. Also, this is designed to automatically formulate subgoals, search for positive operation devices, formulate constraints, and synthesize shutdown procedures in boiler plants.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_3호
• /
• pp.1771-1777
• /
• 2023

최근 딥러닝의 발전으로 의미론적 분할을 통한 토지피복 분류 방법들이 제안되고 있다. 그러나 기존의 딥러닝 기반 모델들은 영상 정보만을 이용하기 때문에 시공간적 일관성을 담보할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 좌표 정보를 활용한 토지피복 분류 모델을 제안한다. 먼저 암시적 신경 표현 기법인 다중해상도 해시 인코더를 위경도 좌표계로 확장한 좌표 해시 인코더를 통해 좌표의 특징을 추출하였다. 다음으로 추출된 좌표 특징을 다양한 단계의 U-net 디코더와 결합하는 아키텍처를 제안하였다. 실험 결과, 제안 방법이 약 32% 향상된 분류 정확도를 보였고, 시공간적 일관성이 향상됨을 확인하였다.

• 인지과학
• /
• 제28권1호
• /
• pp.27-42
• /
• 2017

스트룹 효과(Stroop, 1935)는 매우 신뢰롭게 관찰되는 현상으로 이를 응용한 다양한 연구들이 존재한다. 전통적인 스트룹 실험에서는 색과 색 이름을 실험자극으로 사용하였으나 이후 연구들은 어떤 색(예: green)과 그 색을 전형적으로 보여주는 대상의 이름 (예: grass)을 사용한 경우에도 일치 혹은 불일치 조건에 따라 유사한 효과가 발생한다는 것을 보고하였다(Klein, 1964). 그런데 의미표상(semantic representation)의 검증을 위해 스트룹 효과를 활용한 기존 연구들은 대부분 구체적인 대상들과 색의 연합을 검증했기 때문에 구체명사(concrete noun)와 그에 상응하는 색 이름을 연구에 활용하였다(예: Dalrymple-Alford, 1968, 1972; Klein, 1964). 그런데 최근 Sherman과 Clore(2009)는 구체적 대상이 없는 단어의 도덕적인 의미(예: honesty, crime)에 따라 흰색 혹은 검은색으로 제시되었을 때에도 색에 대한 반응이 빨라지거나 느려진다는 것을 보고하였다. 이에 근거하여 본 연구에서는 스트룹 과제를 사용하여 형용사의 온열감각 차원의 의미 (예: 따스한, 냉정한)와 색 온도 (따뜻한 색, 차가운 색)의 연합을 스트룹 과제를 통해 검증하였다. 그 결과 형용사의 온열차원의 의미와 색 온도가 불일치할 때 보다 일치할 때 참가자들은 색에 대해 더 빠르게 반응한다는 것을 확인할 수 있었으며, 형용사의 의미와 색 온도 간의 상호작용을 관찰할 수 있었다. 본 연구의 결과는 스트룹 관련 연구들에서 주로 사용해온 구체명사가 아닌 추상적인 형용사에서도 스트룹 효과가 발생한다는 것을 보여주었다는 점에서 기존 연구들과 차이점을 가진다. 또한 무채색을 사용한 Sherman과 Clore(2009)의 연구와 달리 색상을 사용한 경우에도 단어의 의미에 따라 스트룹 효과를 획득할 수 있다는 새로운 결과를 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제6권10호
• /
• pp.2632-2649
• /
• 2012

Most approaches to human action recognition is limited due to the use of simple action datasets under controlled environments or focus on excessively localized features without sufficiently exploring the spatio-temporal information. This paper proposed a framework for recognizing realistic human actions. Specifically, a new action representation is proposed based on computing a rich set of descriptors from keypoint trajectories. To obtain efficient and compact representations for actions, we develop a feature fusion method to combine spatial-temporal local motion descriptors by the movement of the camera which is detected by the distribution of spatio-temporal interest points in the clips. A new topic model called Markov Semantic Model is proposed for semantic feature selection which relies on the different kinds of dependencies between words produced by "syntactic " and "semantic" constraints. The informative features are selected collaboratively based on the different types of dependencies between words produced by short range and long range constraints. Building on the nonlinear SVMs, we validate this proposed hierarchical framework on several realistic action datasets.