직접 그린 스케치 그림을 실제 이미지처럼 변형하는 모델에 연구가 있다. 본 논문은 스케치를 실제 사진으로 변환할 수 있도록 모델을 학습시켜 웹검색이 가능한 웹어플리케이션의 개발을 연구한다. 이를 위하여 관련 데이터를 수집/선별해 학습시킨다. 웹서버와 모델을 연동하여 사진을 입력하면 학습된 이미지 그림 결과를 생성하고 웹에 검색 API를 연결해 해당 이미지 파일의 검색 결과를 바로 제공한다. 이를 통하여 손그림 이미지에 대한 상품 구매 등이 가능하다.
비대면 진료 서비스의 필요성은 금년도 의사 파업과 코로나19 재확산으로 인해 더욱 부각되었다. 본 논문에서는 열화상 카메라로 수집한 데이터를 AI 기반 알고리즘으로 보정하였으며, P2P 통신 프로토콜인 WebRTC 기술을 적용하여 환자와 의료진 간 원활한 소통을 지원하였다. 아울러, 다양한 환경에서 안정적으로 활용 가능한 클라우드 기반 시스템을 구현함으로써 비대면 진료의 효율성을 극대화하였다.
In current web-based systems, it is generally recognized that one way flow of information from providers to users can cause the static problem of document structure. Therefore, information update frequency and interaction between providers and users are quiet slow. Monopolized information can obstruct the free user's access and heterogeneous format and different protocols also make users difficult to retrieve and to collect information. To resolve these problems, in this study, we introduce the Web 2.0 to move toward the user's participation and share based on the social network and the OAI protocol to improve the free access and the interoperability on bibliographic information for Life Science and then design the bibliographic information network for life science. This network has four main functions such as: 1) Open Repository function that can make up user community for sharing and data exchange. Data such as article, seminar material, research note and research report are considered in design. 2) Open Collection function that can collect and store the metadata on distributed bibliographic information networks, 3) Open Access function that can manage the metadata in the open access environment, and 4) Administration function that can monitor the user activity and statistics and can inspect the registered data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.2B
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pp.279-288
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2004
Rapidly emerging P2P(Peer to Peer) applications generate very bursty traffic, which gives a lot of burden to network, and the amount of such traffic is increasing rapidly. Thus it is becoming more important to understand the characteristics of such traffic and reflect it when we design and analyze the network. To do that we measured the traffic in a campus network and present flow statistics and traffic models of the measured traffic, and compare them with those of the web traffic. The results indicate that P2P traffic is much burstier than web traffic and as a result it negatively affects network performance. We modeled P2P traffic using self-similar traffic model to predict packet delay and loss occurred in network which are very important to evaluate network performance. We also predict queue length distribution and loss probability in SSQ(Single Sewer Queue). To assess accuracy of traffic model, we compare the SSQ statistics of traffic models with that of the traffic trace. The results show that self-similar traffic models we use can predict P2P traffic behavior in network precisely. It is expected that the traffic models we derived can be used when we design network capacity and predict network performance and QoS of the P2P applications.
The development of Semantic Web basically requires knowledge induced from the formalization and semantization of information, and thus ontology should be introduced as a knowledgization tool. URI(Universal Resource Identifier) is an indispensible scheme to uniquely indicate individuals on ontology. However, it is difficult to find the use cases of URI in real data including science and technology papers. This paper describes the method to construct internal and external human resource information based on URI from the papers. We use co-authors, e-mails, publication date, and affiliation for discriminating authors with the same strings. HRST(Human Resources devoted to Science and Technology) is referred to acquire URIs for human resource. We expect the internal and external human resource information would be adopted to outcome analysis applications such as researcher network analysis and outcome statistics.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.19-24
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2009
이 논문에서는 메타데이터 레지스트리 (MDR, Metadata Registry) 기반의 웹 온톨로지 생성모델을 제안한다. 메타데이터 레지스트리는 국제 표준(ISO/IEC 11179)으로서 데이터베이스간 상호운용성 향상을 위해 개발되었다. 그러나 데이터 표현과 상호운용성을 위한 컴퓨팅 환경의 변화는 메타데이터 레지스트리의 확장은 물론 메타데이터 레지스트리의 활용 방법의 변화를 요구한다. 이 논문에서의 웹 환경의 변화란 정적인 웹 환경에서 웹 2.0 혹은 시맨틱 웹 이라고 정의하는 차세대 웹 환경으로의 변화를 의미한다. 이러한 환경을 위해서 다양한 기술 개발과 적용 기법에 관한 연구가 필요하다. 특히 차세대 웹을 위해서는 지원에 대한 명확한 의미 정의 및 활용이 요구된다. 이는 웹 온톨로지 스키마를 구성하는 개념들에 대한 보다 일관성 있는 정의 및 사용이 필요하다. 이러한 문제가 해결되지 않을 경우, 또 다시 온톨로지를 구성하는 개념들 간 이질성 문제를 야기한다. 메타데이터 레지스트리는 다양한 표준화 된 개념들을 포함하며, 응용을 위한 데이터를 위한 의미 또한 이 개념들을 이용하여 정의한다. 따라서 이러한 표준 요소를 이용한 웹 온톨로지 스키마 정의 및 활용이 요구되며, 이 논문에서 이와 관련된 기본 개념, 요구 사항을 장의하고 전체적인 모델을 제안한다.
Purpose: We have studied the problems associated with increased number of ophthalmic optics students and its effects on the supply and demand of optician. Methods: We collected data from Education Statistics, a white paper of Minister for Health, Welfare and Family Affairs, academyinfo web site and University (College) web site. Results: We forecasted an estimate for supply and demand of optician using the entrance number of ophthalmic optics. Conclusions: The numbers of produced optician are in excessive supply. The excessive supply of optician can contribute towards worsening working conditions and lower job satisfaction of an optician. Therefore this can result infrequent turn over of jobs within the same field and migration into the different field of areas. To solve these problems, we will need to act with the manpower policy of government by gathering the voices of the related optician agencies. Then expansion of job domain, improvement of quality level, the improvement of the working conditions for optician can be accomplished by the unification of university system and reduction of entrance numbers for department of ophthalmic optics.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.3
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pp.14-24
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2006
There are many problems and limits in equipments being used for traffic-volume analysis in the country. And traffic-volume information acquired through existing equipments is not provided in real-time. In the case of urban, there are limits on guarantee of trust on comprehending a appropriate road-volume because of difficulty on analyzing traffic-volume density and time series. And it is difficult to applicate in deciding a road policy as existing equipments don't provide the control information of traffic-flow. Therefore, it is necessary to build a road-flow policy rapidly and accurately through the road-flow information that analyze post-processed statistics data using traffic-flow investigation based on real time. In this study, we developed TICS(Traffic Information Collection System) based on GPS which could transmit traffic information transformed from car location information to traffic control center. And we developed TCS(Traffic Control System) based on Web GIS, which could manage and analyze transmitted traffic information, and it could offer handled road-flow information to Web-site in realtime.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.11
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pp.133-140
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2012
In this paper, we propose a music recommendation method considering users' tags by collaborative tagging in a social music site. Since collaborative tagging allows a user to add keywords chosen by himself to web resources, it provides users' preference about the web resources concretely. In particular, emotional tags which represent human's emotion contain users' musical preference more directly than factual tags which represent facts such as musical genre and artists. Therefore, to classify the tags into the emotional tags and the factual tags and to assign weighted values to the emotional tags, a tag ontology called UniTag is developed. After preprocessing the tags, the weighted tags are used to create user profiles, and the music recommendation algorithm is executed based on the profiles. To evaluate the proposed method, a conventional playcount-based recommendation, an unweighted tag-based recommendation, and an weighted tag-based recommendation are executed. Our experimental results show that the weighted tag-based recommendation outperforms other two approaches in terms of precision.
The big gap between efficacy of population level prevention and expectations due to heterogeneity and complexity of cancer etiologic factors calls for selective yet personalized interventions based on effective risk assessment. This paper documents our research protocol aimed at refining and validating a two-stage and web-based cancer risk assessment tool, from a tentative one in use by an ongoing project, capable of identifying individuals at elevated risk for one or more types of the 80% leading cancers in rural China with adequate sensitivity and specificity and featuring low cost, easy application and cultural and technical sensitivity for farmers and village doctors. The protocol adopted a modified population-based case control design using 72, 000 non-patients as controls, 2, 200 cancer patients as cases, and another 600 patients as cases for external validation. Factors taken into account comprised 8 domains including diet and nutrition, risk behaviors, family history, precancerous diseases, related medical procedures, exposure to environment hazards, mood and feelings, physical activities and anthropologic and biologic factors. Modeling stresses explored various methodologies like empirical analysis, logistic regression, neuro-network analysis, decision theory and both internal and external validation using concordance statistics, predictive values, etc..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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