• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.153-158
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• 2001

많은 정보가 인터넷 상에 산재함에 따라 검색엔진의 한계를 느끼게 되었으며, 정보의 질적인 문제를 해결하기 하여 메타데이터가 등장하게 되었으며, 이러한 메타데이터를 대상으로 검색하는 시스템이 등장하게되었다. 이에 본 연구는 2가지 메타데이터 검색시스템(필드검색시스템과 XML기반 구조검색시스템)을 구축하고 시스템의 차이와 이용자의 메타데이터 구조에 대한 이해의 차이가 이용자의 검색 만족도와 검색 정확율에 어떠한 영향을 미치는가를 밝히는 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.12
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• pp.1902-1918
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• 1993

Parallel architecture based on the von Neumann computation model has a limitation as a massively parallel architecture due to its inherent drawback of architectural features. The data-flow model of computation has a high programmability in software perspective and high scalability in hardware perspective. However, the practical programming and experimentaion of date-flow architectures are hardly available due to the absence of practical data-flow, we present a programming environment for performing the data-flow computation on conventional parallel machines in general, loosely compled multiprocessor system in particular. We build an emulator for tagged token data-flow architecture on the iPSC/2 hypercube, a loosely coupled multiprocessor system. The emulator is a shallow layer of software executing on an iPSC/2 system, and thus makes the iPSC/2 system work as a data-flow architecture from the programmer`s viewpoint. We implement various numerical and non-numerical algorithm in a data-flow assembler language, and then compare the performance of the program with those of the versions of conventional C language, Consequently, We verify the effectiveness of this programming environment based on the emulator in experimenting the data-flow computation on a conventional parallel machine.

• Spatial Information Research
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• v.8 no.2
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• pp.243-255
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• 2000

The spatial distribution characteristics and patterns of geographic features in space can be understood through a variety of analysis techniques. The scale is one of most important factors in spatial analysis techniques. This study is aimed at identifying the characteristics of spatial data with a coarser spatial resolution and finding procedures for spatial resolution in operational scale. To achieve these objectives, this study selected LANSAT TM imagery for Sunchon Bay, a coastal wetland for a study site, applied the indices for representing scale characteristics with resolution, and compared those indices. Local variance and fractal dimension developed by previous studies were applied to measure the textual characteristics. In this study, Moran s I was applied to measure spatial pattern change of variance data which were generated from the process of coarser resolution. Drawing upon the Moran s I of variancedata was optimum technique for analysing spatial structure than those of previous studies (local variance and fractal dimension). When the variance data represents maximum Moran´s I at certainly resolution, spatial data reveals maximum change at that resolution. The optimum resolution for spatial data can be explored by applying these results.

• Digital Contents
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• no.7 s.74
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• pp.52-55
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• 1999

인터넷상에 존재하는 네트워크 자원이 급증하면서 이들 자원을 식별. 기술하는 메타데이터도 여러 가지 다른 형식으로 개발 및 이용되고 있다. 따라서 독립적으로 운용되는 메타데이터간의 상호호환성을 높이기 위한 메타데이터 연결이나 통합 구조가 요구된다. 이러한 통합 구조의 논의는 DC의 제2차 워크숍에서 제안돼 WF(Warwick Framework)에서 시작되어 RDF(Resource Description Framework)로 이어지고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.346-349
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• 2021

표 기계독해에서는 도메인에 따라 언어모형에 필요한 지식이나 표의 구조적인 형태가 변화하면서 텍스트 데이터에 비해서 더 큰 성능 하락을 보인다. 본 논문에서는 표 기계독해에서 이러한 도메인의 변화에 강건한 사전학습 표 언어모형 구축을 위한 의미있는 표 데이터 선별을 통한 사전학습 데이터 구축 방법과 적대적인 학습 방법을 제안한다. 추출한 표 데이터에서 구조적인 정보가 없이 웹 문서의 장식을 위해 사용되는 표 데이터 검출을 위해 Heuristic을 통한 규칙을 정의하여 HEAD 데이터를 식별하고 표 데이터를 선별하는 방법을 적용했으며, 구조적인 정보를 가지는 일반적인 표 데이터와 엔티티에 대한 지식 정보를 가지는 인포박스 데이터간의 적대적 학습 방법을 적용했다. 기존의 정제되지 않는 데이터로 학습했을 때와 비교하여 데이터를 정제하였을 때, KorQuAD 표 데이터에서 f1 3.45, EM 4.14가 증가하였으며, Spec 표 질의응답 데이터에서 정제하지 않았을 때와 비교하여 f1 19.38, EM 4.22가 증가한 성능을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11c
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• pp.1493-1496
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• 2003

데이터베이스 관계 연산자 중 프로젝션(projection)과 집단 연산(aggregate function)시 사용되는 GROUP BY절, 그리고 동등 조인(equi join)에 대한 질의 처리는 중복된 튜플 중복된 GROUP BY 필드, 조인 중 발생하는 임시결과에 대한 제거나 집단 연산, 임시 결과의 저장을 위해 정렬이나 해싱 기반 알고리즘을 적용하고 있다. 이 중 해싱 기반 알고리즘은 데이터에 대한 직접적인 접근 방법과 정렬비용이 없다는 장점으로 인해 자주 사용하게 된다. 그러나 이러한 해싱(extendible hashing)[1] 기반 알고리즘은 키 값이 저장되는 버켓(bucket) 페이지의 넘침(overflow)으로 인해 분할(split)이 발생하는 경우, 분할을 야기시킨 버켓 페이지에 대한 정보를 제외한 동일한 내용의 기존 디렉토리 구조를 배로 확장해야 하는 공간 확장과, 확장된 디렉토리 구조의 유지를 위해 많은 비용을 소모하게 된다. 본 논문에서는 다량의 데이터에 대한 접근 기법과 디렉토리 구조의 저장공간, 유지 비용 절감 및 중복 해시 값을 지니는 데이터를 처리하기위한 해시 색인인 가상 디렉토리 확장 해시 색인을 제안한다. 가상 디렉토리 확장 해시 색인은 디렉토리 구조를 다단계 구조로 유지함으로써, 넓은 저장 공간을 필요로 하는 다량의 데이터에 대한 접근경로 문제를 해결하였고, 가상 디렉토리 레벨이라는 새로운 구조를 통해, 기존 디렉토리 구조의 공간 낭비 및 유지 비용을 최소화 시켰으며, 버켓 페이지를 리스트(list) 구조로 유지함으로써 중복 해시 값에 의한 디렉토리 구조의 연쇄적 분할 문제를 해결하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.133-135
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• 2001

데이터로서 XML 역할에 대한 중요성이 증대되어감에 따라, 구조 정보를 내포하고 있는 데이터로서의 XML 문서를 효과적으로 관리하는 구조설계 및 질의어 처리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. XML 저장구조는 XML 스키마에 의존하지 안고, 반구조적 데이터에 대한 저장과 질의처리 설계방법과 DTD와 같은 XML 스키마를 기반으로 저장구조를 설계하는 방법이 있다. DTD는 XML 문서의 논리적인 구조정보를 표현하는 역할을 가지고 있으며, 그러한 역할은 이 기종간의 문서교환시 더욱 중요해진다. DTD 기반의 XML문서를 관계형 테이블로 사상하고자 할 때, 사상과정이 자동적으로 이루어지는 경우와 사용자가 관리자가 직접 테이블 생성에 관여하는 수동적인 사상방법이 있다. 수동적인 사상과정은 질의처리가 구현시 데이터베이스 설계 방법에 크게 의존하게 되는 단점이 있지만, 사용자가 주어진 DTD 구조에 따라서 특정 응용에 알맞은 저장구조를 직접 설계하기 때문에 더 효율적인 저장구조를 설계할 수 있다. 본 논문에서는 관계형 DB를 질의처리 하기 위한 하부 저장소로 사용하고, DTD 기반의 XML 문서를 관계형 DB 테이블간의 수동적인 사상과정을 통하여 효율적인 XML 문서 저장구조를 설계하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.193-196
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• 1998

웹 상에 존재하는 상이한 메타데이터들간의 상호호환성을 위해서는 각각의 메타데이터 형식에서 지정하고 있는 다양한 어의, 구조, 구문을 모두 수용할 수 있는 통합된 구조가 필요하다. 본고에서는 이를 위한 방안으로써 개념적 체계를 제시한 워릭구조와 이의 영향을 받아 W3C에서 제안한 RDF를 중심으로 고찰하며, 더블린코어를 RDF로 구현하고자 하는 방안을 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.3-5
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• 2000

최근 지리 정보 시스템(GIS)이 전 국가적으로 대중화되면서 서로 다른 분야에서 구축되어 서로 다른 환경에 분산되어 있는 이질적인 공간 데이터의 상호운용성에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 상호운용성을 위해 OGC에 의해 표준 사양인 OpenGIS이 개발되었고, 이 사양을 바탕으로 개방형 지리 정보 시스템을 개발하여 다양한 데이터 소스간의 상호운용성을 얻고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, OpenGIS 사양을 따르는 상호운용성 지원 방법에서는 다양한 형태의 데이터 소스별로 데이터 제공자의 개발이 필요하다. 따라서 이러한 부담을 줄이고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 위한 단일 처리 모델의 제시가 필요하다 이에 본 논문에서는 표준 데이터 언어인 XML과 기타 다른 관련기술을 OpenGIS 서버의 데이터 제공자 컴포넌트에 도입하여, OpenGIS 사양을 따르는 기존의 이질적인 데이터 소스와의 연등을 지원할 뿐 아니라 표준화된 저장 구조의 데이터 소스에 대한 하나의 효율적인 데이터 제공자를 갖는 OpenGIS 서버를 설계 및 구현한다. 본 시스템은 OpenGIS의 지리 데이터 구조와 처리에 대한 인터페이스의 표준화를 통해 상호운용성을 보장하고, OLE/COM 사양을 이용하여 각 컴포넌트들의 재사용성을 지원하며, 또한 문서 저장 및 전달을 위한 데이터 형식의 표준인 XML을 사용하여 문서구조의 검증 기능과 문서접근 방식의 단일화를 지원한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.22 no.5
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• pp.391-401
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• 2009

The hybrid approach for structural experiments decomposes a structure into independent substructures that can be tested or simulated. The results from the decomposed substructures are combined to predict the behaviors of the entires structure. The hybrid approach is especially useful for the hybrid pseudo-dynamic tests that overcome the limitations of size of a test structure present in a shaking table test. The development of a computer system for the hybrid experiment requires a data model that formally organizes the information involved in the hybrid experiments. This paper provides the data model for representing the information involved in the hybrid experiments, by modifying the classes and attributes for the hybrid experiments in the Lehigh Model that is one of the data models for structural experiments. The data model for the hybrid experiments includes the classes for the physical substructures being tested and the analytical substructures being analyzed, and the simulation coordinator managing the overall experiments. Some objects for classes are implemented as an example to show the links among the classes. The data model presented in this paper can be applied for developing a computer system that helps structural engineers and researchers store, share, and access the information for the hybrid experiments.