The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.3
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pp.879-890
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2000
Designing a multilevel database application is a complex process, and the entities and their associated security levels must be represented using an appropriate model unambiguously. It is also important to capture the semantics of a multilevel databse application as accurate and complete as possible. Owing to the focus of the IDEA Methodology for designing the non-secure database applications on the data-intensive systems, the Object Model describes the static structure of the objects in an application and their relationships. That is, the Object Model in the IDEA Methodology is an extended Entity-Relationship model giving a static description of objects. The IDEA Methodology has not been developed the multilevel secure database applications, but by using an existing methodology we could take advantage of the various techniques that have already been developed for that methodology. That is, this way is easier to design the multilevel secure schema than to develop a new model from scratch. This paper adds the security features 새? Object Model in the IDEA Methodology, and presents the transformation from this model to a multilevel secure object oriented schema. This schema will be the preliminary work which can be the general scheme for the automatic mapping to the various commercial multilevel secure database management system such as Informix-Online/Secure, Trusted ORACLE, and Sybase Secure SQL Server.
A framework for semantic annotation oi human motion sequences is proposed in this paper. Motion capture technology is widely used for manuiacturing animation since it produces high qualify character motion similar to the actual motion of the human body. However, motion capture has a significant weakness due to the lack of an industry wide standard for archiving and retrieving motion capture data. It is difficult for animators to retrieve the desired motion sequences from motion capture files as there is no semantic annotation on already captured motion data. Our goal is to improve the reusability of motion capture data. To archive our goal first, we propose a standard format for integrating different motion capture file formals. Our standard format is called MCML (Motion Capture Markup Language). It is a markup language based on XML (extensible Markup Language). The purpose of MCML is not only to facilitate the conversion or integration of different formats, but also to allow for greater reusability of motion capture data, through the construction of a motion database storing the MCML documents Second, we define motion ontologies that are used to annotate and semantically organize human motion sequences. This ontology-based approach provides the means for discovering and exploiting the information and knowledge surrounding motion capture data.
The character is not dependent on an original story world any more. It is not limited to it's own story, but gets out and expands the other story with new character, background story, and event regardless of genre and media. The purpose of this study is to analyze why should this phenomenon happen from the media perspective and to build a character storytelling model through the specific examples. With the advent of the digital paradigm the storytelling model is emphasized character storytelling. Character is no longer limited to just one narrative and extended beyond the boundary narrative, media and genre. There are four background. First, disappearance of the big story with the advent of postmodernism and the emergnece of small story. Second, the emergence of fandom culture and charater's liberalization. Third, character as public goods with database. Fourth, changes in author's position. In fact, in the traditional narrative theory there has been discussion about the character all the time. But character storytelling meets transmedia storytelling, discussions were accelerated. The character was preceded by a narrative independent existence. Even if that character has occurred even while leading cause narrative. In this paper, we suggest two model as specific methodology to expand the story world fixed character. One is phychology transition, another is roll transition. This study get the value to build the new storytelling model with digital paradigm.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.6
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pp.197-202
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2019
XML has been established as a de facto standard for representing and exchanging documents, and has been widely used as a logical data model. Using XML as a logical database model, it requires a conceptual model for the semantics that XML has. However, the existing conceptual models, such as Entity Relationship models and UML, have been extended their concepts to express the specific characteristics of XML, but so far, there are no standard models. This paper compares the characteristics of the typical model of conceptual model of XML by Extended Entity Relationship model from the perspective of database field. For this, we propose the requirements that must be met for XML, and on the basis of these requirements, the approaches of each model are compared.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.49-51
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2002
XML은 웹 상에서 데이터를 표현하고 교환하기 위안 표준으로 등장하고 있다 최근에 웹 상에서 다루어지는 데이터의 양이 급격하게 증가함에 따라 데이터의 형태는 구조적인 릴레이션 데이터에서 반 구조적인 데이터에 이르기까지 다양하다. 앞으로 웹에서 반 구조적 데이터를 대표할 XML 문서특이 많아지면 .1 데이터들간의 의미적 구조적 관계를 설정하는 스키마즐- 추출하여 그에 따라 데이터를 구조화 시켜 정보로써의 가치를 만들 수 있는 새로운 저장 기법들이 필요하다. 본 논문에서는 XML 문서의 DTD를 이용하여 통일한 DTD를 사용하는 XML 문서들의 공통구조론 추출하여 관계 데이터베이스 시스템에 XML 문서를 저장하기 위한 릴레이션 스키마 추출 기법을 제안한다.
We define a 'dominant emotion' as acting dominantly for unit time, and propose methodology to extract dominant emotion in a literature automatically. Due to the nature of the Korean language, it is able to be changed or reversed owns meanings as desinence. But it might be possible to extract a dominant emotion in a text has a small quantity like a fiction or an essay. A process to extract a dominant emotion in a literature is as follows. At first, extract morphemes in a whole text. And dispart words having emotional meaning as matching emotion terms database. Map disported terms to a affective circumplex model and matching it with basic emotion. Finally, analyze dominant emotion according to matched basic emotion. And we adjust our methodology to two literature; modem fiction 'A lucky day' by Jingeon, Hyun and essay 'An old man who shave a bat' by Woyoung, Yun. As a result, it was possible to grasp flows of dominant emotion.
Park, Gyu-Bong;Park, Jeon-Gue;Suh, Sang-Weon;Hwang, Doo-Sung;Kim, Hyun-Bin;Han, Mun-Sung
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.158-162
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1996
본 논문에서는 문자출력이 가능한 무선호출기에 음성인식 기술을 접목한, 특성화된 한 음성인식 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 시스템 동작 과정은, 일단 호출자가 음성인식 서버와 접속하게 되면 서버는 호출자의 자연스런 입력음성을 인식, 그 결과를 문장 형태로 피호출자의 호출기 단말기에 출력시키는 방식으로 되어 있다. 본 시스템에서는 통계적 음성인식 기법을 도입하여, 각 단어를 연속 HMM으로 모델링하였다. 가우시안 혼합 확률밀도함수를 사용하는 각 모델은 전통적인 HMM 학습법들 중의 하나인 Baum-Welch 알고리듬에 의해 학습되고 인식시에는 이들에 비터비 빔 탐색을 적용하여 최선의 결과를 얻도록 한다. MFCC와 파워를 혼용한 26 차원 특징벡터를 각 프레임으로부터 추출하여, 최종적으로, 83 개의 도메인 어휘들 및 무음과 같은 특수어휘들에 대한 모델링을 완성하게 된다. 여기에 구문론적 기능과 의미론적 기능을 함께 수행하는 FSN을 결합시켜 자연발화음성에 대한 연속음성인식 시스템을 구성한다. 본문에서는 이상의 사항들 외에도 음성 데이터베이스, 레이블링 등과 갈이 시스템 성능과 직결되는 시스템의 외적 요소들에 대해 고찰하고, 시스템에 구현되어 있는 다양한 특성들에 대해 밝히며, 실험 결과 및 앞으로의 개선 방향 등에 대해 논의하기로 한다.
This paper proposes a methodology applying sequence tagging methodology to improve the performance of NER(Named Entity Recognition) used in QA system. In order to retrieve the correct answers stored in the database, it is necessary to switch the user's query into a language of the database such as SQL(Structured Query Language). Then, the computer can recognize the language of the user. This is the process of identifying the class or data name contained in the database. The method of retrieving the words contained in the query in the existing database and recognizing the object does not identify the homophone and the word phrases because it does not consider the context of the user's query. If there are multiple search results, all of them are returned as a result, so there can be many interpretations on the query and the time complexity for the calculation becomes large. To overcome these, this study aims to solve this problem by reflecting the contextual meaning of the query using Bidirectional LSTM-CRF. Also we tried to solve the disadvantages of the neural network model which can't identify the untrained words by using ontology knowledge based feature. Experiments were conducted on the ontology knowledge base of music domain and the performance was evaluated. In order to accurately evaluate the performance of the L-Bidirectional LSTM-CRF proposed in this study, we experimented with converting the words included in the learned query into untrained words in order to test whether the words were included in the database but correctly identified the untrained words. As a result, it was possible to recognize objects considering the context and can recognize the untrained words without re-training the L-Bidirectional LSTM-CRF mode, and it is confirmed that the performance of the object recognition as a whole is improved.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.163-167
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1999
The relational data model can't be applied to CAD/CAM, CE, and CIM since it can't support the semantic model concept such as complex object, random data definition, manipulation, version control, generalization, aggregation and so on. In this paper, the IPCS(Integrated Production Control System) for hand-rail of ship is parted into several module according to process function. further more, the object oriented data model is designed with UML(Unified Modeling Language). UML is the object oriented design methodology of industrial standard that combines the Booch's methodology, the Rumbaugh's On(Object Modeling Technique), and the Jacobson's OOSE(Object-Oriented Software Engineering) methodology. The efficient management is expected with object-oriented data model construction, since this developed system can achieve efficient process control, system maintenance, repair and extension.
Kim, Hyungwoo;Jang, Seonwoong;Bak, Suho;Gong, Shinwoo;Kwak, Jiwoo;Kim, Jinsoo;Lee, Yangwon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.5_3
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pp.913-924
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2022
In this paper, we presented a database construction of undersea images for the Habitats of Ecklonia cava and Sargassum and conducted an experiment for semantic segmentation using state-of-the-art (SOTA) models such as High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR) and Shifted Windows-L (Swin-L). The result showed that our segmentation models were superior to the existing experiments in terms of the 29% increased mean intersection over union (mIOU). Swin-L model produced better performance for every class. In particular, the information of the Ecklonia cava class that had small data were also appropriately extracted by Swin-L model. Target objects and the backgrounds were well distinguished owing to the Transformer backbone better than the legacy models. A bigger database under construction will ensure more accuracy improvement and can be utilized as deep learning database for undersea images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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