• Title/Summary/Keyword: 구조화된 정보

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인트라넷의 구조화는 곧 비즈니스의 구조화

  • Yun, Jin-Seop
    • Digital Contents
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    • no.9 s.76
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    • pp.8-10
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    • 1999
  • 정보기술 분야 전문가들은 인트라넷의 문제점들을 해소하기 위한 가장 유력한 정보기술을 'Corporate Portal'로 보고 있다. Yahoo, AOL, Microsoft, Netscape 등의 인터넷 포탈 사이트들이 인기를 누리는 이유는 인터넷상의 정보들을 구조화하여 이용자들이 쉽게 정보를 찾을 수 있기 때문이다. 마찬가지로 인트라넷이 구축되어 있는 기업 역시 Corporate Portal을 구축함으로써, 기 구축된 인트라넷의 활용도를 극대화할 수 있게 된다.

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Transformation from XML DTD to ORDB Schema using Object Model (객체모델을 이용한 XML DTD의 ORDB 스키마로의 변환)

  • 이상태;주경수
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.303-310
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    • 2001
  • XML은 웹에서 데이터 교환을 위한 마크업 언어로 반-구조화된 정보나 구조화된 정보를 교환하고 저장할 수 있으며, 표준언어로 채택되어 가고 있고, 강력한 표현력을 가지고 있기 때문에 다양한 애플리케이션을 가능하게 한다. 문서와 객체가 구조화 될 수 있는 방법을 제공하는 XML은 계층적 구조로 이루어진다. ORDB에서는 스키마 객체들이 계층적 구조로 구성되어 하나의 큰 객체를 이룬다. XML과 ORDB 사이에 단순한 XML 문서는 직접 변환이 가능하나 복잡한 XML 문서를 다룰 때는 객체 기반 변환 방법으로 처리되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD를 객체로 변환하고 변환된 객체를 ORDB 스키마로 변환하는 방법에 대하여 연구하였다.

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Design of A Hybrid Storage Structure For Managing XML Documents (XML 문서 관리를 위한 혼합 저장 구조 설계)

  • 황종욱;정재희;강현석
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.78-80
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    • 2000
  • XML로 기술된 전자 문서를 논리적 구조에 따라 분할하여 객체 지향 데이터베이스에 저장하기 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그러나, 그러한 접근은 몇몇 기본적인 접근 연산에 대해 성능이 떨어진다. 이 경우, 비분할 저장 구조 모델을 이용하면 이러한 문제를 어느 정도 보완할 수 있다. 본 논문에서는 구조화된 XML 문서의 효율적인 관리를 위해 혼합 저장 구조 모델을 제안한다. XML 문서를 분할과 비분할 모델이 혼합된 형태의 물리적 저장 구조로 구조 정보를 표현하면서 투명성을 제공하기 위한 객체 지향 메타 스키마를 제안하고, 이 메타 스키마로부터 동적으로 생성된 응용 데이터베이스 스키마를 통해 구조화된 문서를 객체 지향 데이터베이스에서 관리하는 방법을 제안한다.

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Continuation Implementation Method for Structured Exception Handling (구조화된 예외 처리를 위한 Continuation 구현 기법)

  • Kim, Se-Won;Kim, Young-Pill;Yoo, Hyuck
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06b
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    • pp.482-486
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    • 2010
  • Continuation은 운영체제의 실행 흐름을 최적화 하기 위한 수단으로 사용되어 왔다. 특히 Continuation을 이용하면 스택의 내용 없이, 특정 시점 이후의 프로세스의 연산을 그대로 수행 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 이와 같이 스택에 저장된 정보를 사용하지 않을 경우 구조화된 예외 처리 방법(SEH)을 사용하는 운영체제에서는 Continuation을 바로 적용하기에 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, SEH를 위해 함수에서 수정한 스택의 내용을 저장해 두었다가 Continuation이 끝나고 스택을 복원하여 SEH가 올바르게 실행 되도록 하였다.

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Design of LinkMap for Building Structured Information (구조화된 정보의 구축을 위한 링크맵 설계)

  • Park, Byoung-Jae;Woo, Chong-Woo
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 2007.11a
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    • pp.392-397
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    • 2007
  • 최근 블로그나 RSS 등을 통해 개인이 쉽게 미디어를 생산하고 배포할 수 있게 되어 인터넷상에서는 이전보다 더 많은 정보가 생산되고 유통되고 있다. 그러나 이렇게 폭발적인 정보의 양적인 성장은 질적 성장을 동반하지 못하고 있다. 최근 생산되는 정보들의 내부를 살펴보면 가치 있는 정보들이 유기적으로 연결되어 있지 않고 산재되러 있으며 정제되지 않은 정보들과 섞여 있음을 알 수 있다. 대량으로 생산된 정보들 중에서 가치 있는 정보를 찾고 관련 정보간의 유기적 연결을 갖도록 하기 위해서는 이러한 정보들을 통합하고 정제할 필요성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 정보를 통합하고 정제하는 방법, 즉 정보를 구조화하는 방법으로써 링크맵 방법을 제시한다. 링크맵이란 토픽맵이나 마인드맵과 비슷한 형태를 가진 링크의 모음을 맵으로 표현한 정보의 구조화 방법이다. 본 논문에서는 링크맵의 개념, 특징 및 효율적인 연결방안을 제시하며, 이러한 링크맵을 구축하기 위한 설계방안을 제시한다.

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Conversion of Radiology Report into DICOM SR (의료 영상 판독 결과의 DICOM SR 변환)

  • Kim Yong-Soo;Shin Seung-Yong
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.10 no.3 s.35
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    • pp.331-337
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    • 2005
  • 'Supplement 23:DICOM SR' announced on April 2000 made possible co-relations between the clinical reports and human body parts by standardizing the exchange of clinical information. DICOM SR uses its own coding schemes and values to represent information, which convey hierarchically structured content items. This paper analyzes radiology reports produced in HIS(Hospital Information System) and categorizes content structures into three parts such as, finding, conclusion, and recommendation, and implements a system which can be used by clinicians. Digital X-ray images and their reports have been managed separately. Since the report made by DICOM SR can refer to images, the integrated information of reports and images is possible.

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Scientific Paper Abstract Corpus and Automatic Abstract Structure Parsing using Pretrained Transformer (과학 논문 초록 말뭉치 구축 및 선학습 트랜스포머 기반 초록 자동구조화 방법)

  • Kim, Seokyung;Cho, Yunhui;Heo, Sehun;Jung, Sangkeun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.280-283
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    • 2020
  • 논문 초록은 논문의 내용을 요약해 제시함으로써 독자들의 연구결과물에 대한 빠른 검색과 이해를 도모한다. 초록의 구성은 대부분 전형적인 경우가 많기 때문에, 초록의 구조를 자동 분석하여 색인해두면 유사구조 초록을 검색하거나 생성하는 등의 연구효율화에 기여할 수 있다. 허세훈 외 (2019)는 초록 자동구조화를 위한 말뭉치 SPA2019 및 기계학습기반의 자동구조화 방법을 제시하였다. 본 연구는, 기존 SPA2019 의 구조화 오류를 바로잡고, SPA2019 에서 추출한 1,346 개의 초록데이터와 2,385 개의 초록데이터를 추가한 SPA2020 말뭉치를 새로이 소개한다. 또한, 다양한 선학습 기반 트랜스포머들을 활용하여 초록 자동구조화를 수행하였으며, 그 결과 BERT-0.86%, RoBERTa-0.86%, ALBERT-0.84%, XLNet-0.86%, DistilBERT-0.85% 등의 자동구조화 성능을 보임을 확인하였다.

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CAPP 지원을 위한 사례베이스의 구조화

  • 김진백;김유일
    • Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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    • 1997.10a
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    • pp.149-164
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    • 1997
  • 사례기반형 추론(CBR)은 과거의 경험을 이용해서 문제를 해결하려는 방법으로서 규칙기반형 추론(RBR)과 달리 문제해결경험이 풍부한 도메인에 적합한 방법이다. CBR은 정적인 측면에서 사례의 표현과 구조화문제가 중요시되며, 동적인 측면에서는 사례의 검색 절차와 수정이라는 해결안 생산과정이 중요시된다. 본 논문은 정적 측면에서 효과적인 CAPP 지원을 위해 사례베이스(CB)를 계층적으로 구조화하였다. 또한 CB의 구조화시 시스 템의 문제해결 능력을 향상시켜주기 위하여 CB를 응용도메인 종속적 CB(DDCB)와 독립적 CB(DICB)로 분리하여 과거의 문제해결 경험에 관한 지식은 DDCB에 나타내었으며, 도메인 전문가가 가지는 일반적인 문제해결 지식은 DICB에 나타내었다.

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A Study on Conversion of KORMARC(Korean Machine Readable Cataloging) into XML (한국문헌 자동화목록형식 (KORMARC)의 XML 변환에 관한 연구)

  • 김수형;이경현
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.49-53
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    • 2001
  • 인터넷에서의 정보자원의 증가에 따라 정보자원관리 기법의 관심이 높아지고 있는 가운데 기존의 HTML과 SGML의 단점을 보완한 구조화된 포맷인 XML의 응용에 대한 연구가 활발해지고 있다. 본 논문에서는 전통적인 도서관에서 서지레코드로 널리 사용되고 있는 구조화된 포맷인 MARC을 대상으로 현황과 문제점을 살펴보고, MARC을 XML로 변환하는 데 따른 기대효과를 고찰한다. 또한, 우리나라 MARC 포맷인 KORMARC을 XML로 변환하기 위하여 KORMARC에 대한 DTD를 설계한다.

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A Hybrid Architecture for Flexible Reasoning (유연한 추론을 위한 하이브리드 구조)

  • 안홍섭;노희섭;김명원
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.3-5
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    • 1998
  • 본 연구팀에서는 기존의 기호주의 전문가 시스템의 경우 지식표현 체계가 의미구조를 반영하지 못함으로써 발생하는 경직성문제를 해결하기 위해 CSN(Connectionist Semantic Network) 모델을 제안하였다. 그러나 CSN모델은 상위개념간의 관계를 표현하기 위해 단순한 전향 신경망을 사용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현 및 추론에 어려움이 있었다. CSN 모델의 이런 문제점을 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 하이브리드 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 하이브리드 구조의 타당성을 보인다.

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