• Title/Summary/Keyword: 데이터 종류

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Meta Data Design for Video Data based on XML (XML 기반 비디오 데이터의 메타데이터 설계)

  • Ko, Eun-Kyung;Hwang, Bu-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.05c
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    • pp.1659-1662
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    • 2003
  • 웹 환경에서 사용되고 있는 데이터의 종류는 텍스트뿐만 아니라 멀티미디어 데이터까지 다양하게 사용되어 지고 있다. 그러나 오디오, 이미지, 비디오와 같은 미디어 객체들은 2진화, 비구조화 되어 있으므로 기계 번역이 용이하지 않다. 이런 비정형화 된 비디오 데이터에 대한 검색을 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오의 논리적 구조와 의미적 내용을 표현할 수 있어야 한다. 멀티미디어 데이터의 메타 데이터를 표현하기 위해서 XML 문서를 이용하여 표현하고, 표현된 문서를 효율적으로 검색 할 수 있도록 설계하였다.

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Performance analysis of weakly-supervised sound event detection system based on the mean-teacher convolutional recurrent neural network model (평균-교사 합성곱 순환 신경망 모델을 이용한 약지도 음향 이벤트 검출 시스템의 성능 분석)

  • Lee, Seokjin
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.40 no.2
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    • pp.139-147
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    • 2021
  • This paper introduces and implements a Sound Event Detection (SED) system based on weakly-supervised learning where only part of the data is labeled, and analyzes the effect of parameters. The SED system estimates the classes and onset/offset times of events in the acoustic signal. In order to train the model, all information on the event class and onset/offset times must be provided. Unfortunately, the onset/offset times are hard to be labeled exactly. Therefore, in the weakly-supervised task, the SED model is trained by "strongly labeled data" including the event class and activations, "weakly labeled data" including the event class, and "unlabeled data" without any label. Recently, the SED systems using the mean-teacher model are widely used for the task with several parameters. These parameters should be chosen carefully because they may affect the performance. In this paper, performance analysis was performed on parameters, such as the feature, moving average parameter, weight of the consistency cost function, ramp-up length, and maximum learning rate, using the data of DCASE 2020 Task 4. Effects and the optimal values of the parameters were discussed.

Automatic Change Detection of Urban Areas using LIDAR Data (라이다데이터를 이용한 도시지역의 자동변화탐지)

  • Choi, Kyoung-Ah;Lee, Im-Pyeong
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.26 no.4
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    • pp.341-350
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    • 2008
  • Change detection has been recognized as one of the most important steps to update city models. In this study, we thus propose a method to detect urban changes from two sets of LIDAR data acquired at different times. The main processes in the proposed method are (1) detecting change areas through subtraction between two DSMs generated from the LIDAR sets, (2) organizing the LIDAR points within the detected areas into surface patches, (3) classifying the class of each patch such as ground, vegetation, and building, and (4) determining the kinds of changes based on the properties and classes of the patches. The results which were obtained from the application of the proposed method to real data were verified as appropriate using the reference data manually acquired from the visual inspection of the orthoimages of the same area. The probability of success in change detection is assessed to 97% on an average. In conclusion, the proposed method is evaluated as a reliable, and efficient approach to change detection and thus the update of city model.

Application of Data Mining for Coagulant Dosage of Water Treatment Plants Corresponding to Input Conditions (원수조건에 따른 상수도 응집제 종류와 주입량 결정을 위한 데이터 마이닝 적용)

  • 배현;김성신;최대원;이승태;김예진
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.223-226
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    • 2004
  • 본 논문은 정수장에서 사용하는 응집제의 종류와 주입량을 결정하기 위한 시스템 개발에 관한 내용이다. 정수장은 여러 단위 처리장으로 구성되며, 탁도와 색도를 제거하기 위하여 혼화지에서 응집제를 주입하여 침전을 시킨다. 현재까지 응집제 결정을 위해 Jar-test를 이용하였는데, 이 방법은 사람의 주관적인 판단에 의존하므로 실험 오차가 발생할 수 있다. 특히 정수장의 자동화를 위한 시스템 개발에서 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 데이터 마이닝 기법 등을 이용한 응집제 종류와 양을 결정하는 제어기를 개발하였다.

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Types and Development Status of Tactical Data Link (전술데이터링크의 종류 및 발전 현황)

  • Kim, Hyoung-suk;Jo, In-hwa;Park, Tae-yong
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.579-581
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    • 2015
  • Air threat such as aircrafts or missiles were incresed rapidly after World War II, warships were relatively vulnerable to air threat. Therefore U.S. and allies developed various Tactical Data Link(TDL) to defend warships from air threat. Target information can be managed and shared with other station by real or near-real time due to TDL. TDL is base system to manage battlefield and to carry out C2(Command and Control) effectively and rapidly. In this paper, the type, current operating status and characteristic of TDL is surveyed and newest technical trend such as LINK-K is described.

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A study on the Implementation of Standard Transducer Protocol on IEEE 1451.2 for Sensor Networking (센서 네트워킹을 위한 변환표준 프로토콜 IEEE 1451.2 의 구현에 관한 연구)

  • Cho, Hyng-Duck;Lim, Keung-Sang;Kim, Jae-Hwan;Kim, Bong-Sung;Hu, Jung-Il;Kim, Woo-Shik
    • 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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    • 2005.08a
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    • pp.364-369
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    • 2005
  • 센서네트워크는 유비쿼터스를 적용하기 위한 통신환경중 하나다. 다양한 종류의 센서들이 서로 다른 하드웨어환경과 네트쿼크환경에서 공통의 데이터를 사용하기 위해서 계측과 데이터 표현을 위한 통신표준이 요구된다. IEEE 1451은 네트쿼크 기술과 독립적으로 계측 및 데이터 표현방법을 제공하기위한 통신표준이다. 특히 IEEE 1451.2는 다양한 종류의 센서로부터 데이터를 획득하고, 액츄에이터로 데이터를 전송하는데 필요한 데이터 변환방법을 인터페이스 모듈로 정의한 것이다. 본 논문은 IEEE 1451.2에 대해서 소개하고 구현을 위한 1451.2의 Object를 구성한다. 그리고 프레임 전송을 위한 TII상태머신과 시뮬레이션을 보인다.

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The value and sharing of medical research data (의학연구데이터의 가치와 공유의 의미)

  • Kim, Na Won
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2017.08a
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    • pp.104-104
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    • 2017
  • 연구 데이터란 과학적 연구에서 사용된 일차 자료와 연구자에 의해 직접 작성된 연구의 결과로서 수치, 문자, 이미지, 음성 등의 사실적 기록을 의미한다. 이 연구의 주제 분야인 의학은 잠재적 가치와 활용 가능성이 높고 공익적 성격을 가지고 있는 학문 분야로 의학 연구 데이터의 종류와 관리의 필요성을 통해서 그 가치와 공유 의미를 찾아보고자 한다. 또한 연구 데이터의 대표적인 임상 시험 기록과 연구 논문의 발표와 공유 현황에 대해서도 살펴보고 그 안에서 도서관의 역할이 어떤 것인가를 짚어보고자 한다. 의학 연구 데이터는 환자 진료기록, 건강 검진 기록, 임상 기록, 사망 기록, 임상 시험 기록, 유전체 정보, 연구 논문 등 그 종류와 형태가 다양하며 대용량인 경우가 많다. 의학 연구는 개인 정보보호와 윤리적인 문제 등 연구 수행 과정에서 어려운 점이 많은 성격을 가지고 있으나 질병 치료나 예방 나아가 인류의 건강과 직접적으로 관련된 학문 분야로 의학 연구 데이터의 보존과 공개, 공유를 위한 관리는 큰 의미가 있다. 의학 연구 데이터관리는 새로운 연구의 밑받침이 될 뿐만 아니라 중 저개발 국가의 연구자들에게도 큰 기회를 부여하여 세계적인 의학 발전에 기여할 수 있다. 또한 임상 시험 결과에 대한 은폐와 거짓 연구 방지에도 의미가 있어 미국뿐만 아니라 전세계적으로 학술 연구 논문 발표에 사용된 데이터는 등록하도록 규정하고 있다. 임상 시험 등록으로 공인된 사이트는 NIH의 ClinicalTrials.gov, ICTRP의 Primary Registry 등이 있으며, 우리나라에도 질병관리본부 국립보건연구원에서 관리하는 CRIS 등이 있다. 의학 연구자들은 연구의 시작부터 연구 데이터를 수집, 사용, 보존, 공유의 문제를 고려해야 하나 시간적 물리적인 문제 등으로 어려움을 겪고 있으며, 이를 지원하는 서비스는 도서관에서도 관심이 높아지고 있는 분야로 Virginia Commonwealth 대학 도서관과 Emory 대학 도서관 등에서 시도되고 있다. 이 서비스는 연구 과정에서 사서의 지원이 가능한 새로운 기회로 연구자의 데이터관리를 위한 단계별 스토리를 조직하고 DMP 작성 지원 및 교육 등을 통해서 학술 커뮤니케이션에서 새로운 역할자로 자리잡을 수 있을 것이다.

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Application of Data Mining for Coagulant Dosage of Water Treatment Plants Corresponding to Input Conditions (원수조건에 따른 상수도 응집제 종류와 주입량 결정을 위한 데이터 마이닝 적용)

  • Bae Hyeon;Kim Sungshin;Choi Dae-Won;Lee Seung-Tae;Kim Yejin
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.15 no.1
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    • pp.53-58
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    • 2005
  • Water shortages are gradually accelerating because higher standards of living are required and water resources are more heavily utilized. Therefore, effective water treatment is necessary in order to retain the required qualify and amount of water. General treatment includes coagulation, flocculation, filtering, and disinfection. coagulation, flocculation, and disinfection are major components of water treatment processes. In this paper, a new automatic decision algorithm is proposed for coagulation. The proposed method shows how to determine the coagulant type and amount using data mining techniques.

Data and reliability evaluation in industry (산업체에서의 데이터와 신뢰성평가)

  • Baik, Jai-wook
    • Industry Promotion Research
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    • v.2 no.1
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    • pp.1-7
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    • 2017
  • In the case of manufacturing companies, various types of data are collected. Many of these data can be used as useful information for product reliability evaluation. In this study, we first look at data that can be collected by a manufacturing company and related to products, technology, finance, and customers. Next, we will look at the company's business management system, scientific journals, test and marketing survey data, etc., as sources of data. Next, look at what kind of data is collected over the product life cycle to evaluate the reliability of the product. In the development stage of the product, reliability test is performed for each component, and reliability data is collected by performing reliability test at the subsystem and system level. On the other hand, at the manufacturing stage, data on the functional test and the design change test of the product are collected, and at the field stage, the problem of the product is detected in the field and collected in the form of data. Finally, let's look at what you need to do to make a reasonable analysis later in your data collection.

A Specification-Based Methodology for Data Collection in Artificial Intelligence System (명세 기반 인공지능 학습 데이터 수집 방법)

  • Kim, Donggi;Choi, Byunggi;Lee, Jaeho
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.11 no.11
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    • pp.479-488
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    • 2022
  • In recent years, with the rapid development of machine learning technology, research utilizing machine learning has been actively conducted in fields such as cognition, reasoning and judgment, and action among various technologies constituting intelligent systems. In order to utilize this machine learning, it is indispensable to collect data for learning. However, the types of data generated vary according to the environment in which the data is generated, and the types and forms of data required are different depending on the learning model to be used for machine learning. Due to this, there is a problem that the existing data collection method cannot be reused in a new environment, and a specialized data collection module must be developed each time. In this paper, we propose a specification-based methology for data collection in artificial intelligence system to solve the above problems, ensure the reusability of the data collection method according to the data collection environment, and automate the implementation of the data collection function.