Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.448-451
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2007
매일 방대한 양의 다양하고 복잡한 데이터가 발생하는 오늘날 정보의 홍수 속에서 유용한 정보를 추출하기 위해서는 상당한 시간과 노력이 소요된다. 본 논문에서는 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체단위의 정보를 추출, 분석하여 동치관계를 기반으로 클래스계층구조로 표현하는 클래스계층화 분석기법을 소개한다. 또한, 다양하고 복잡한 실세계 데이터들 속에 숨겨져 있는 개념들과 관계들을 파악하여 수월하게 클래스계층구조를 구축하기위하여, 본 연구에서 개발 중인 3가원소 컨텍스트를 토대로하는 클래스계층화분석 자동화지원도구를 제안한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.1
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pp.31-42
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2010
GPM(Generic Product Model) developed by Hitachi in Japan is a common data model to integrate and share life cycle data of nuclear power plants. GPM consists of GPM core model, an abstract model, implementation language for the model and reference library written in the language. GPM core model has a feature that it can construct a semantic network model consisting of relationships among objects. Initial GPM developed and provided GPML as an implementation language to support the feature of the core model, but afterwards the GPML was replaced by GPM-XML based on XML to achieve data interoperability with heterogeneous applications accessing a GPM data model. However, data models written in GPM-XML are insufficient to be used as a semantic network model for lack of studies which support GPM-XML and enable the models to be used as a semantic network model. This paper proposes OWL as the implementation language for GPM core model because OWL can describe ontologies similar to semantic network models and has an abundant supply of technical standards and supporting tools. Also, OWL which can be expressed in terms of RDF/XML based on XML guarantees data interoperability. This paper uses OWL DL, one of three sublanguages of OWL, because it can guarantee complete reasoning and the maximum expressiveness at the same time. The contents of this paper introduce the way how to overcome the difference between GPM and OWL DL, and, base on this way, describe how to convert the reference library written in GPML into ontologies based on OWL DL written in RDF/XML.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.12
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pp.3025-3035
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1998
In this paper, we describe the design and implementationof COIRS COncept,based Image Retricval System). It differs from extant content-based image retrieval systems in that it enables users to query based on concepts- it allows users to get images concepmally relevant. A concept is basically an aggregation of promitive objects in an image. For such a cencept based image retrieval functionality. COIRS aglopts an image descriptor called triple and includes a triple thesaurus used for capturing concepts. There are four facilities in COIRS: a visual image indeses a triple thesaurus, an inverted fiel, and a user query interface. The visnal image indeser facilitates object laeling and the percification of positionof objects. It is an assistant tool designed to minimize manual work when indexing images. The thesarrus captires the concepts by analyzing triples, thereby extracting image semantics. The triples are then for formalating queries as well as indexing images. The user query interiare enables users to formulate...
Journal of the Korean Society for information Management
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v.40
no.1
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pp.51-71
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2023
This study analyzed the government data quality management model, big data quality management model, and data lifecycle model for research data management, and analyzed the components common to each data quality management model. Those data quality management models are designed and proposed according to the lifecycle or based on the PDCA model according to the characteristics of target data, which is the object that performs quality management. And commonly, the components of planning, collection and construction, operation and utilization, and preservation and disposal are included. Based on this, the study proposed a process model for research data quality management, in particular, the research data quality management to be performed in a series of processes from collecting to servicing on a research data platform that provides services using research data as target data was discussed in the stages of planning, construction and operation, and utilization. This study has significance in providing knowledge based for research data quality management implementation methods.
Trajectory data are ubiquitous in the real world. Recent progress on satellite, sensor, RFID, video, and wireless technologies has made it possible to systematically track object movements and collect huge amounts of trajectory data. Accordingly, there is an ever-increasing interest in performing data analysis over trajectory data. In this paper, we develop a data mining tool for massive trajectory data. This mining tool supports three operations, clustering, classification, and outlier detection, which are the most widely used ones. Trajectory clustering discovers common movement patterns, trajectory classification predicts the class labels of moving objects based on their trajectories, and trajectory outlier detection finds trajectories that are grossly different from or inconsistent with the remaining set of trajectories. The primary advantage of the mining tool is to take advantage of the information of partial trajectories in the process of data mining. The effectiveness of the mining tool is shown using various real trajectory data sets. We believe that we have provided practical software for trajectory data mining which can be used in many real applications.
It is necessary for the resource management system to manage for the resource in distributed networking environment. Because of increasing the complexity of vast computer system and business environment, needs of RMS is increasing. Based on the common information model to use of objected oriented technology, through analysis of the reference model for the resource management system of the SNIA, we intend to implement the application program to manage the NGS system that consist of SSD and DRAM. To visualize, it is use the GUI Interface. It is possible for application program(Client) to detect and manage the system that consist of the NGS system. Also, status information that is divided into three cataloges(Minor/Major/Critical) can be displayed and it provide support of configuration functionality to manage devices.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.23
no.4
s.62
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pp.5-15
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2006
The Functional Requirements for Bibliographic Records (FRBR) is a 'conceptual model of the bibliographic universe' developed by the International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA). Although some studies have suggested improvements in FRBR, and others explore alternative approaches, less attention has been paid to analyzing the internal coherence and consistency of the FRBR view as presented not only in the FRBR entity-relationship model and text of the FRBR document, but also in the related explanations and presentations of FRBR expositors. Our investigations have noted some interesting discrepancies between the general FRBR approach as presented in various expository documents and the specific account presented in the FRBR ER model and the FRBR document. We see that in one case these discrepancies can be easily remedied by adding additional modeling constructs and assertions, but in another case (the supposed 'inheritance' of attributes across the Group 1 entities), there is a substantial difficulty in maintaining a consistent model. We discuss several alternative approaches to enhancing the expressiveness of FRBR in order remedy this problem. We note that none is entirely satisfactory.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.2
s.40
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pp.7-13
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2006
The advent of Semantic Web has generated several methods that can access the data on the web. Thus, it is necessary to handle the data by accessing the current web ontology as well as the existing knowledge base system. Web ontology languages are RDF(Resource Description Framework), DAML-OIL, OWL(Web Ontology Language), and so on. This paper presents the creation and the method of the ontology object model that can access, represent, and process the web ontology and the existing knowledge base. Unlike the existing access approach of web ontology using the model on memory constructed by each parser, we divide the model of web ontology into three layers such as frame-based ontology layer, generic ontology layer, and functional ontology layer. Generic ontology layer represents the common vocabulary among several domains and functional ontology layer contains the dependent vocabulary to each ontology respectively. Our model gets rid of the redundancy of the representation and enhances the reusability. Moreover, it can provide the easy representation of knowledge and the fast access of the model in the application.
Defense M&S software industry has carried out a variety of studies related to an efficient implementation of large-scale simulation and interoperability with respect to each of the system and HLA has been developed to provide a common architecture for distributed simulation of them. HLA defines Federate interface specification and provides services through RTI. Meanwhile, the difficulty lies in developing the software based HLA. Federate developer needs to understand how to handle Metadata produced RTI and has to modify the interface code whenever FDD is modified. This paper presents the implementation method of SOM interface using the code generation technique and middleware architecture for providing simple API. It solves the problem for implementing the framework of distributed object communication by using proposed method.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.377-380
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2018
인간의 추론 능력이란 문제에 주어진 조건을 보고 문제 해결에 필요한 것이 무엇인지를 논리적으로 생각해 보는 것으로 문제 상황 속에서 일정한 규칙이나 성질을 발견하고 이를 수학적인 방법으로 법칙을 찾아내거나 해결하는 능력을 말한다. 이러한 인간인지 능력과 유사한 인공지능 시스템을 개발하는데 있어서 핵심적 도전은 비구조적 데이터(unstructured data)로부터 그 개체들(object)과 그들간의 관계(relation)에 대해 추론하는 능력을 부여하는 것이라고 할 수 있다. 지금까지 딥러닝(deep learning) 방법은 구조화 되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 엄청난 진보를 가져왔지만, 명시적으로 개체간의 관계를 고려하지 않고 이를 수행해왔다. 최근 발표된 구조화되지 않은 데이터로부터 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks)은 관계추론(relational reasoning)의 시도를 이해하는데 기대할 만한 접근법을 보여주고 있다. 그 첫 번째는 관계추론을 위한 간단한 신경망 모듈(A simple neural network module for relational reasoning) 인 RN(Relation Networks)이고, 두 번째는 시각적 관찰을 기반으로 실제대상의 미래 상태를 예측하는 범용 목적의 VIN(Visual Interaction Networks)이다. 관계 추론을 수행하는 이들 심층신경망(deep neural networks)은 세상을 객체(objects)와 그들의 관계(their relations)라는 체계로 분해하고, 신경망(neural networks)이 피상적으로는 매우 달라 보이지만 근본적으로는 공통관계를 갖는 장면들에 대하여 객체와 관계라는 새로운 결합(combinations)을 일반화할 수 있는 강력한 추론 능력(powerful ability to reason)을 보유할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks) 중에서 Sort-of-CLEVR 데이터 셋(dataset)을 사용하여 RN(Relation Networks)의 성능을 재현 및 관찰해 보았으며, 더 나아가 파라미터(parameters) 튜닝을 통하여 RN(Relation Networks) 모델의 성능 개선방법을 제시하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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