Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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1996.08a
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pp.111-114
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1996
전자출판, 하이퍼미디어, 정보관리기술을 주요 기술요소로 한 디지털도서관이 출현하게 되어 정보의 접근과 전달의 문제는 해결하였으나, 동시에 해결해야 할 새로운 문제가 발생하였다. 그것은 디지털도서관의 대상데이터인 정보의 생산과 배포, 이용의 과정에서 발생하는 저작권의 문제인 것이다. 디지털도서관의 저작권문제는 비디지털자료를 디지털화하는 정보의 생산의 과정에서 발생하는 문제와, 디지털 데이터를 이용하는 과정에서 발생하는 문제로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 LC의 전자저작권관리시스템을 위해 수행되고 있는 CORDS(Copyright Office Electronic Registration, Recordation & Deposit System) 프로젝트를 토대로 후자의 문제를 해결하기 위한 전자저작권관리의 개념과 구성요소에 대해 논하고자 한다.
본 논문은 최근 주목 받고 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 사용하는 배터리 충전 상태 추정 기법에 대하여 조사 분석한다. 기존의 배터리 모델링 기법의 단점을 회피할 수 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘의 구조적 특징을 확인하고, 배터리 충전 상태 추정에 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 적용 했을 때, 충전 상태 추정 정확도에 영향을 끼치는 요소인 데이터 구성에 대한 분석을 실시하여, 데이터 구성 시 필수적으로 고려해야하는 설계조건을 조사 분석한다.
기업용 데이터 서비스는 이제 음성, 화상, 데이터의 통합 패러다임과 전자상거래 등의 상거래 패러다임의 변화에 따라 기업의 주요 자산으로 인식되고 있다. 즉, 얼마나 기업망을 효율적으로 구성, 이용하고 또한 이를 생산 요소로 활용하느냐에 따라 기업의 생산성뿐만 아니라 수익성에도 커다란 영향을 미친다. 따라서 많은 기업 이용자들은 그들의 미래 데이터망에 대한 이전(Migration)에 신중을 기할 수밖에 없으며 이제 단순한 비용효율화 방향의 대체 서비스 모색이 아닌 기업 가치사슬상의 핵심 요소로 인식의 변화가 일고 있다. 이에 데이터 서비스 제공사업자들은 그들의 요구에 부응하는 미래 데이터 하부구조 투자와 서비스 개발을 서두르고 있으며, 이용자들의 자연스러운 Migration Path를 전략적으로 구성하고 있다. 본 고는 이용자들의 Migration 개념 변화를 고찰하고 미국 3대 사업자들의 전용회선, 프레임릴레이, ATM 서비스를 대상으로 Migration 전략을 유형화하여 비교 분석한다. 또한 이러한 분석을 통하여 국내 사업자들을 위한 전략적 시사점을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.56-58
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2013
최근 페이스북이나 트위터와 같은 소셜네트워크 서비스를 포함하여 대용량의 빅데이터에 대한 처리와 분석이 중요한 이슈로 다뤄지고 있으며, 사용자들이 끊임없이 쏟아내는 데이터로 인해서 이러한 데이터들을 어떻게 다룰 것인지, 혹은 어떻게 분석하여 의미 있고, 가치 있는 것으로 가공할 것인지가 중요한 사안으로 여겨지고 있다. 이러한 빅데이터 관리 도구로써 하둡은 빅데이터의 처리와 분석에 있어서 가장 해결에 근접한 도구로 평가받고 있다. 이 논문은 하둡의 주요 구성요소인 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 JAVA에 기반하여 제작되는 온라인 대용량 저장소 시스템의 가장 기본적인 요소인 온라인 데이터 저장소를 직접 설계하고 제작하고, 구현하여 봄으로써 대용량 저장소의 구현 방식에 대한 이슈를 다뤄보도록 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.207-212
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2019
본 논문에서는 한국어로 쓰여진 과학기술 논문에 대한 기계독해 과제(일명 KorSciQA)를 제안하고자 하며, 그와 수반하는 데이터 구축 및 평가를 보고한다. 다양한 제약조건이 부가된 크라우드소싱 디자인을 통하여, 498개의 논문 초록에 대해 일관성 있는 품질의 2,490개의 질의응답으로 구성된 기계독해 데이터셋을 구축하였다. 이 데이터셋은 어느 논문에서나 나타나는 논박 요소들인 논의하는 문제, 푸는 방법, 관련 데이터, 모델 등과 밀접한 질문으로 구성되고, 각 논박 요소의 의미, 목적, 이유 파악 및 다양한 추론을 하여 답을 할 수 있는 것이다. 구축된 KorSciQA 데이터셋은 실험을 통하여 기존의 기계독해 모델의 독해력으로는 풀기 어려운 도전과제로 평가되었다.
상호대화형 오디오비주얼 서비스는 텍스트, 도형, 사진, 오디오, 비디오 등과 같은 다양한 형태의 표현 요소로 구성되는 입출력 정보를 사용자의 단말이나 워크스테이션에 제공하는 서비스이다. 이러한 기능의 범위는 간단한 검색에서부터 상호대화적인 문의, 구성요소들의 재배치, 그들 요소들의 수정등의 서비스를 사용자에게 제공 할 수 있다. 이와 관련하여 ITU-T SG8/Q.11에서는 AVI 서비스를 위해 요구되는, 시스템, 데이터 교환형식, 그리고 프로토콜과 같은 일련의 기술적 사항을 표준화하는 작업을 하고 있다. 본고에서는 AVI 서비스의 기술적인 사항에 대하여 논하고, 현재 진행되고 있는 표준화 동향에 대하여 알아본다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.9
no.2
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pp.80-96
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1992
This Study attempts to treat the establishment of description level of comp0nent.s in building up a database on the art. The Study reveals that the art -database should be realized on imngebase and its components are to be described by stages with established pertinent level which is attained from the consideration of the information -creating -en\ w-onment.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2018.08a
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pp.127-132
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2018
본 연구는 스포츠 동영상 기록물의 체계적 보존과 관리, 이를 적극적으로 활용할 수 있는 스포츠 동영상 메타데이터 제안을 연구목적으로 설정하였다. 스포츠 동영상이 지닌 특성을 분석하고, 현재 스포츠 관련 기록물을 소장한 관리 주체에서 운영하고 있는 관리시스템을 분석하였다. 각 사례와 표준에서 추출한 메타데이터 요소를 상호 비교하여 공통 요소와 특성 요소를 일차적으로 추출하였다. 추출된 요소의 타당성에 대하여 전문가 의견을 수렴, 검증받은 후 7개의 상위요소와 12개의 하위요소를 지닌 관리적(administrative) 요소와 9개의 상위요소와 11개의 하위요소로 구성한 기술적(descriptive) 요소로 제안하였다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.6
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pp.751-760
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2021
Most bridges in Korea are over 20 years old, and many problems linked to their deterioration are being reported. The current practice for bridge inspection mainly depends on expert evaluation, which can be subjective. Recent studies have introduced data-driven methods using building information modeling, which can be more efficient and objective, but these methods require manual procedures that consume time and money. To overcome this, this study developed an image-based automaticbridge component classification network to reduce the time and cost required for converting the visual information of bridges to a digital model. The proposed method comprises two convolutional neural networks. The first network estimates the type of the bridge based on the superstructure, and the second network classifies the bridge components. In avalidation test, the proposed system automatically classified the components of 461 bridge images with 96.6 % of accuracy. The proposed approach is expected to contribute toward current bridge maintenance practice.
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