산업에서 사용되는 ID는 기록 매체나 응용에 따라서 다른 표현 형태를 가질 수 있으며, 특히 RFID 태그에 기록되기 위하여 ISO/IEC 15962의 인코딩/디코딩 규칙에 따라 표현되어야 한다. 본 연구는 ID의 인터넷상에서 표현과 RFID 태그에서 표현을 자유롭게 상호 변환 지원할 수 있는 효과적인 알고리즘 개발에 초점을 두었다. 알고리즘의 핵심은 변환 대상이 되는 ID에 대한 XML 기반의 선언적 프로파일 정의와 이를 기반으로 효과적인 변환을 위한 3단계 논리적 변환 코드 체계를 도입하는 것에 있다. 본 알고리즘은 ISO/IEC 18000-6C 태그 기반 RFID에서 표현될 수 있는 3가지 유형의 메타 코드 체계(EPC, Non-EPC ID 이면서 OID 사용 코드와 사용하지 않는 코드)에 해당되는 대표적인 실존 IDs(EPC, ISO15459 KKR 코드, mCode)를 대상으로 적용하여 그 정확성에 대한 검증을 하였다.
본 연구에서는 데이터의 포괄성과 상세성이 있는 MARC를 기반으로 서지정보 개념 모델을 구축하였다. MARC21, MARCXML, MODS를 분석하여 MARC의 개념 모델링에 고려하여야 할 요구 사항을 도출하였으며, 이를 충족할 수 있도록 구축한 개념모델은 MARC 기반에 XML의 태그를 사용할 수 있고 관계형 데이터베이스 구축에 활용할 수 있는 집합관계의 모델이다. 집합체 구조는 다양한 배열의 형태로 구현할 수 있기 때문에 서지정보 시스템 개발에 유용하게 사용할 수 있을 것이다. MARC가 서지 정보 레코드 구조만을 정의하고 있기 때문에 풍부한 의미의 표현에는 한계가 있으므로 더블린 코어 등 MARC 수준의 서지 정보 요소를 확장한 메타데이터 시스템을 도입할 필요가 있다.
최근 미디어의 시장의 급격한 성장과 그에 따른 사용자들의 기대감이 증가하고 있다. 이 연구에서는 미디어에서 추출한 오디오를 통하여 다양한 태그를 추출하고 인공지능을 활용하여 특정 카테고리로 분류한다. 이 카테고리는 감정에 대한 종류이며 기쁨, 분노, 슬픔, 즐거움, 사랑, 증오, 욕망 등이 있을 수 있다. 해당 연구를 수행하기 위하여 Jupyter Notebook 프로그램을 사용하며, Jupyter Notebook 내에서 LiBROSA 라이브러리를 이용하여 음성데이터를 분석하고 Keras와 계층 모델을 이용하여 Neural Network를 학습한다.
본 연구는 디지털도서관 콘텐츠를 관리할 KORMARC/EAD 통합시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연 구의 목적은 명지대학 디지털도서관의 국제한국학 콜렉션과 단행본을 관리할 메타데이터를 설계하고 아울러 기록물정보관리의 모형 구축을 위한 기초 자료를 제시하는 것을 목적으로 한다. 메타데이터를 설계하기 위해서 기록물의 목록 규칙과 관련된 네 가지 종류의 자료 즉 국제표준기록물기술[ISAD(G)], 미국 기록물/필사본 기계가독목록(USMARC AMC), EAD 및 Ebind를 참조하였다. 시스템은 검색 모드와 입력 모드로 구성된다. 검색은 KORMARC를 이용하여 단행본과 콜렉션을 통합 검색할 수 있으며 콜렉션인 경우 링크를 통해서 EAD/XML을 활용한 인벤토리로 연결된다. 인벤토리는 기록물에 대한 상세 정보 뿐 아니라 PDF 형식의 전문 이미지 데이터를 제공하며 단행본인 경우 KORMARC 의 856 태그를 이용하여 전문 이미지 데이터를 제공한다. 입력 모드는 목록과 인벤토리 정보를 입력할 수 있는 스크린을 제공한다. 시스템에 대한 이용자 만족도, 시스템의 개선점 및 향후 콜렉션을 포함한 다양한 기록물 관리 시스템을 구현하기 위한 기초 자료를 얻기 위하여 설문지를 이용하여 시스템을 평가해 보았다. 평가 분석 결과는 향후 시스템을 갱신할 때 활용할 수 있도록 정리하였고, 제안된 시스템이 좀 더 개선되기 위한 방안 세가지를 끝으로 제시하였다.
모바일 기기와 네트워크 인프라의 성장은 음악 산업에 상당한 변화를 초래하였다. 온라인 스트리밍 서비스의 등장으로 시공간의 제약 없이 음악 청취가 가능해졌고 소비자의 음악 창작과 공유 활동의 증가로 방대한 양의 음원 데이터가 축적되었다. 이로써 사용자의 취향에 맞는 추천을 위해 사용자의 행동 데이터를 기반으로 한 개인 맞춤형 음악 추천 모델이 활발히 연구되고 있다. 그러나 신규 사용자의 경우, 데이터가 부족하여 적절한 추천이 어려운 콜드 스타트 현상을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 플레이리스트를 활용하여 음원 메타데이터를 Song sentence로 정의하고, 고차원 벡터 공간에 임베딩하여 유사도를 계산한 추천 알고리즘을 제안한다. 성능 평가 결과 가수, 장르, 작곡가, 작사가, 편곡가, 시대, 계절, 감정, 태그 리스트를 모두 활용한 제안하는 음원 추천 알고리즘이 가장 높은 성능을 보임을 알 수 있었다. 제안하는 추천 알고리즘은 사용자의 과거 행동 데이터에 기반한 추천 시스템이 아닌 음원이 자체적으로 보유한 정보에 근거하기 때문에 콜드 스타트 현상과 더불어 정보 편식 현상을 보완하여 사용자에게 보다 편리한 음악 감상 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Web2.0 서비스가 늘어나면서, 집단의 지혜를 바탕으로 한 개인화 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 유튜브(youtube) 등 에서 태그를 공유함으로써 유용한 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 하고 있다. 이에, 본 연구에서는 사용자가 생산한 학습콘텐츠를 바탕으로 개인화 서비스를 위한 추천시스템에 관한 연구를 진행하고자 한다. 이를 위해 교육용 UCC 사이트에서 정보추천을 위해 제공하는 속성들을 바탕으로 Tag와 Rating을 이용한 UCC분류기반 추천시스템을 제안하고, 이를 위한 메타데이터와 추천시스템을 설계하고자 한다.
현재의 웹 환경에서의 정보는 점점 대량화되고 있으며, 정보에 대한 의미처리가 지원되지 않는 까닭에 많은 양의 정보가 무분별하게 검색되고 필요한 정보를 찾는데 많은 노력이 필요하다. 이를 해결하고자 XML의 의미태그를 중심으로 한 메타데이터 정보 모델링 등이 출현하였고, 이를 개념 수준의 의미처리로 추상화한 온톨로지(ontology) 기술이 개발되게 되었다. 온톨로지는 컴퓨터가 처리할 수 있는 명시적인 개념 표현을 상호 공유할 수 있도록 하여 줌으로써, 컴퓨터가 의미를 이해하고 추론할 수 있는 기반을 제공한다. 최근에는 여러 온톨로지 언어는 기술 논리(Description Logic)의 의미 모델에 기반을 두고 있는 OWL언어로 표준화되고 있다. 그러나, 온톨로지 언어를 사용한 직접적인 온톨로지 구축은 거의 불가능하다. 본 논문에서는 지식 표현의 기초가 되고 OWL의 이론적 기반이 되고 있는 프레임 구조로 개념 모델링 하는 방법을 통해 OWL기반의 온톨로지 구축을 보다 편리하고 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 제공하며, 효율적인 OWL 문서의 생성과 편집 방안을 도출한다.
지난 몇 년간 우리는 소셜 검색에 몰두하여 연관검색 및 소비자의 만족을 위해 빅데이터 분석을 하였다. 최근에는 빅데이터 분석이라는 흐름에 맞춰 기업 및 기관별 본연의 정보를 통합하여 효율적인 검색을 할 수 있도록 하는 솔루션을 대거 도입하고 있다. 또한 기업 및 기관에서 가지고 있는 정보는 기존 비정형 데이터로 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집 및 저장 분석이 어려운 실정이다. 이에 공공기관 및 민간기업 등에서는 키워드 중심의 다양한 검색엔진을 개발하거나 도입하고 있으며, 정보 분류의 확대, 메타데이터의 활용, 태그정보의 제공, 개인 맞춤형 서비스 등 고객의 만족도를 제고하기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 본 연구에서는 기관의 교통 연구와 관련한 일련의 작업 중 행정문서, 연구정보, 유관기관 게시물 등의 통합 빅데이터를 가지고 검색시스템을 구현하였다. 이와 더불어 사용자 사전 및 동의어 사전을 통한 검색 키워드를 데이터베이스에 저장하여 검색 효율성을 제고하는 방안을 제시한다.
본 논문은 국제표준화인 OHDSI OMOP-CDM 의 확장으로 의료영상 표준기반으로 한 관리시스템에 대해 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델과 연계에 중점을 두어 DICOM 메타태그정보 기반의 의료영상 표준 모델의 스키마를 제시한다. 이를 기반으로 머신러닝 기술개발을 위한 데이터 셋 생성과 관리를 위한 웹 기반 시스템 구조와 기능에 대해서 기술한다. 끝으로 구현된 시스템에서 제공하는 웹 서비스 수행 결과를 보인다.
반구조적 분산 문서에서는 구조 정보가 제공되지 않고, 자료 구조에 대한 엄격한 형식이 없기 때문에 질의 처리 시스템을 정형화하고 구현하기 어렴다. 이질적이고 이구조적인 반구조적 문서의 요소를 정확하게 검색하기 위해서는 한 요소가 1:1, 1:N, W:1과 같이 서로 다른 매핑 형태를 취하면서 동시에 여러 요소에 매핑되는 다중 매핑을 처리할 수 있어야 하며, 지역문서의 태그를 파싱하여 구조적인 정보를 얻고 경로 트리를 생성해야 한다. 본 논문에서는 분산된 시스템에 존재하는 이질적인 반구조적 자료나 문서에 대한 동시 다중 매핑을 완벽히 지원하고, 문서 자체를 파싱하여 구조적 정보를 얻을 수 있도록 통합 질의와 검색을 수행하기 위한 추상적인 질의 처리 알고리즘을 설계하고 메타데이타 인터페이스를 이용하여 구현하였다. 이 알고리즘은 전역질의를 기반으로 지역질의를 생성하기 위해서 메타데이타 정보를 이용하여 노드들 사이의 매핑, 매핑 종류에 따른 데이타의 변환, 경로교체 및 노드 사이의 이질성을 해결하기 위한 알고리즘으로 제시하였다. 전역스키마와 지역스키마에 대한 매핑과 함수에 의한 데이타의 변환 및 경로교체는 사용자에 의해 구축된 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(for Distributed Documents XML Metadata Interface)를 기반으로 하여 구현되었으며, 같은 이름을 갖지만 다른 의미를 갖는 자료나 노드에 대한 검색은 노드를 구분할수 있는 노드가 가지고 있는 자식정보를 이용하여 노드 구분 조건절을 생성하여 구현하였다. XML 질의언어로 Quilt를 사용하였으며, OEM 모델로 제시한 세 개의 서로 다른 반구조적 레스토랑 안내 문서에서구현한 결과를 보였다. 프로토타입 시스템은 윈도우즈 환경에서 Java와 JavaCC 컴파일러를 이용하여 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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