RDF 데이터에 대한 시간 속성에 대한 연구는 트리플의 속성에 시간을 부여하는 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 트리플마다 시간 속성을 부여하는 방법은 저장 및 관리 측면에서 비효율적이다. 본 논문에서는 하이퍼그래프 기반의 RDF 시간 속성 모델링 방법을 제안한다. 하나의 트리플마다 시간 속성을 부여하는 것이 아닌 여러 재의 트리플을 하나의 하이퍼 간선으로 연결하여 시간 속성을 부여하는 방법으로 기존 방법보다 RDF 데이터가 가지는 의미에 적합하며 직관적으로 이해하기가 쉽다. 또한 시간 속성 RDF에서 지원해야 하는 시간 관계를 하이퍼그래프의 여러 속성을 이용하여 처리할 수 있는 장점을 가지게 된다.
본 논문은 ATM(Abstract Timed Machine)으로 명세된 실시간 시스템을 검증하기 위한 방법을 기술한다. ATM은 임무 위급 시스템인 실시간 시스템을 명세, 분석, 검증하기 위한 정형기법이다. ATM은 모드와 전이, 포트로 구성된다. 다른 정형기법과 비교하여 ATM은 소프트웨어의 순환공학 과정에서 사용하기 위해 설계되었다. 역공학 과정에서 ATM은 계산 논리 뿐만 아니라 실시간 시스템의 실제 소스코드에 있는 설계나 환경정보를 표현할 수 있다. 이러한 목적을 위해 ATM은 다양한 모드를 사용한다. ATM을 사용한 실시간 시스템의 검증은 도달성 그래프를 생성함으로써 수행한다. 도달성 그래프는 상태와 시간을 추상화되고 압축된 형태로 표현할 수 있으며 그 결과 시간 속성을 지닌 상태 공간을 감소시킬 수 있다. 또한 시스템의 교착상태를 쉽게 발견할 수 있다. 본 논문은 ATM과 실행 모델, 도달성 그래프, 검증을 위한 속성 등을 기술하며 이들을 다른 정형 기법들과 예제를 통하여 비교한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 분산된 실시간 시스템의 행위와 공간, 시간 속성을 분석하고, 검증하기 위한 다양한 정형기법들이 존재한다. 그러나 대부분의 경우 공간과 행위를 같이 표현하는 구조적, 근본적 한계가 존재한다. 게다가 시간 속성이 포함되는 경우는 더욱 복잡해지게 된다. 이러한 한계를 해결하기 위하여 본 논문은 Timed Calculus of Abstract Real-Time Distribution, Mobility and Interaction(t-CARDMI)라는 새로운 정형기법을 제안한다. t-CARDMI는 행위의 표현으로부터 공간정보의 표현을 분리시켜 복잡도를 단순화 시키며, 시간 속성에 대해서 오직 행위적 표현에서만 허용하여 복잡한 명세를 덜 복잡하게 표현한다. t-CARDMI는 대기기간, 실행시작 만족시간, 실행시간, 실행완료 만족시간 등의 특유의 시간속성을 이동과 통신의 행위에서 모두 포함하는 특징을 갖는다. 새롭게 제안된 Timed Action Graph(TAG)는 공간과 시간을 포함하는 시스템의 명세를 분석하고 검증하기 위해서 공간과 시간속성을 2차원의 다이어그램으로 표현하며 그 안에서 이동과 통신의 정보를 분산된 그림정보로 표현하는 그래프로 t-CARDMI를 좀더 효율적으로 명세하고 분석할 수 있는 방법을 제공한다. t-CARDMI는 유비쿼터스 컴퓨팅에서의 분산된 실시간 시스템의 공간적, 행위적, 시간적 속성에 대한 명세, 분석 및 검증에 매우 효율적이고 효과적인 혁신적인 정형기법의 하나로 고려될 수 있다. 본 논문은 t-CARDMI의 문법과 의미, TAG 그리고 Specification, Analysis, Verification, and Evaluation (SAVE)로 명명된 툴을 제안하고 유비쿼터스 헬스케어 시스템 예제를 통해 효율성을 분석한다.
본 논문에서는 시간의 축에 따라 점진적으로 확산되는 정보 네트워크를 효과적으로 표현할 수 있는 시각화 도구를 소개하고자 한다. 이것은 기존의 정적인 데이터에 대한 정적인 시각화 결과물을 제시하는 시각화 도구들과는 달리, 시간의 축에 따라 동적으로 성장하는 데이터를 효과적으로 표현할 수 있다는데 그 차이가 있다. 이를 위해 그래프 기반의 정보 확산 네트워크 모델을 정의 하고, 이 그래프에 시간의 축에 따른 데이터의 성장을 반영하여, 정보 확산 과정을 시각화 할 수 있는 도구를 제작하였다. 결론적으로, 본 논문에서 제시하는 도구는 시간의 축에 따라 점진적으로 성장하는 정보 네트워크의 성장 과정을 시각화함으로 해서, 복잡하게 엉켜 있는 정보들이 어떻게 확산되며, 어떤 모양으로 생겼는지, 또 어떻게 진화하는가에 대한 시각적 재현을 통해 정보 확산 네트워크의 속성을 이해하는데 도움을 줄 수 있는 새로운 시각화 도구를 제시했다는데 그 의미가 있다.
지적 객체는 지적소유변경, 토지 분할/합병, 토지 영역경계 변경 등의 사건이 발생함으로써 비공간 또는 공간 속성이 변경된다. 이러한 변경에 대한 정보는 지적 객체의 이력으로써 지적 관리 시스템에 저장된다. 사용자는 단일 지적 객체가 가지는 전체 이력 또는 특정 시점이나 기간 동안의 지적 객체 상태에 대한 질의를 수행할 수 있고, 과거 지적 객체가 가졌던 속성 및 형태를 확인하거나 현재의 속성 및 상태와 비교하여 지적 객체의 소유변경 내용, 행정구역상 지번/지목의 변경 과정, 영역 경게 변경 과정 등과 같은 정보를 얻을 수 있다. 이 논문은 시간 지원 지적 관리 시스템에 사건 지향 시공간 데이터 모델인 이력 그래프 데이터모델을 적용하고 객체 단위 이력 질의를 위한 시공간 연산자를 제안함으로써 시간 지원 지적 관리 시스템을 위한 객체 이력 관리 기법에 대해 설명한다.
본 연구에서는 동적 다변량 그래프 데이터의 연속적 분석이 가능한 질의 모델을 설계 및 구현하였다. 먼저, 질의 모델을 판별함수 설정과 시간에 따른 통합 방법 선택의 두 단계로 설계하고, 질의 패널, 그래프 시각화 패널, 속성 패널로 구성된 질의 시스템으로 구현하였다. 또한, 그래프 표현에는 노드-링크 다이어그램과 Force-Directed Graph Drawing 알고리즘을 이용하였으며, 질의 결과로 선택된 대상들에 효과를 적용하여 사용자가 시각적으로 구분할 수 있도록 처리하였다. 마지막으로, 세계 소형 무기 거래량 데이터를 이용하여, 본 연구에서 설계한 동적 다변량 그래프 질의 모델을 검증하였다. 본 연구는 동적 그래프의 연속적 분석이 가능한 새로운 질의 모델을 설계하는 것을 통해, 기존 모델이 동적 그래프를 시점별로 이산적으로만 분석할 수 있는 한계를 개선하였다는데 의의가 있다. 본 연구는 추세 분석이나, 복잡계 네트워크 해석 등 동적 그래프를 사용하는 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
시간이 지날수록 처리해야 하는 정보가 점점 늘어나고 있어서 각 분야에서는 온톨로지를 구축하여 그것을 기반으로 보다 정확한 결과를 얻으려는 시도를 하고 있다. 한의학 분야에서도 온톨로지를 이용한 약재 정보 관리를 시도하고 있다. 하지만 한의학 약재 온톨로지에서는 약재 사이의 연관성 파악이 중요하지만, 기존의 검색은 키워드 기반의 검색으로 약재 사이의 연관성을 확인하게 어려움이 있다. 온톨로지의 구조적 내용을 파악하기 위한 기존의 온톨로지 뷰어들이 존재하지만 약재 온톨로지가 가지는 계층구조 위주의 탐색이 어렵고, 다양한 속성이 속성에 관계없이 그래프 상에 고르게 분포하기 때문에 속성에 따른 약재의 구분이 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서 기존의 뷰어를 수정 및 보완하여 한의학 약재 온톨로지에서 계층구조 파악 및 속성 별 약재 분류를 파악할 수 있는 뷰어를 개발하였다. 이러한 뷰어시스템을 통해 향후 한의학 전반적인 분야의 자원을 단계별로 체계화하여 관리함으로써 사용자 중심의 통합되고 현대화된 전통 의학 정보의 서비스의 기초시스템으로 활용될 수 있을 것이다.
시각 언어는 인간-컴퓨터 사이의 인터랙션 수단이다. 올바른 인터랙션을 위하여 저작된 컨텐츠와 재생되는 씬의 시맨틱이 인간과 컴퓨터는 물론 인간과 인간 사이에서 일관성과 신뢰성을 가져야 한다. 본 논문에서는 인터랙션의 일관성과 신뢰성을 위한 시각 언어의 시각문장 집합을 정의하고 형식화한다. 이러한 형식화는 시각 언어의 시각적 저작 내용의 모호성을 제거하여 공동 참여자의 신뢰성을 높인다. 또한 형식 정의에 대하여 저작 컨텐츠와 재생 씬의 동일성을 그래프로 증명한다. 이러한 형식 정의를 MPEG-4 컨텐츠 저작 도구에 적응한다. 즉. 각 객체 사이의 시간관계 정의에 따라 저작하며, 사용자 인터랙션에 따른 씬의 속성의 변화를 효율적으로 지원한다. 저작된 컨텐츠는 씬의 속성 정보에 따라 객체 사이의 동기화를 유지하면서 재생한다.
본 논문에서는 COVID-19와 같은 위급한 상황에서 바이러스 검사를 빠르게 진행하기 위한 K-d 트리 기반의 그래프 구축과 환자 이동 경로 시스템을 제안한다. 가상환경에서 활용되는 대표적인 길 찾기 알고리즘은 A*나 NavMesh 자료구조는 정해진 정적 이동 경로만을 안내하려는 방법이기 때문에 가상환경에서 NPC를 제어할 때는 효율적이지만, 실제 환경에 적용하여 문제를 풀기에는 충분하지 않다. 특히, 빠른 바이러스 검사를 받기 위해서는 짧은 거리만을 이용하는 게 아닌, 실제 도로 교통상황, 병원의 크기, 환자 이동 수, 환자 처리 시간 등 고려해야 할 상황들이 많다. 본 논문에서는 위에서 언급한 다양한 속성들과 이를 이용한 최적화 함수를 모델링하여, 실제 도시 맵에서 바이러스 검사를 빠르고 효율적으로 제어할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 ATM(Abstract Timed Machine)으로 명세된 실시간 시스템을 검증하기 위한 방법을 기술한다. ATM은 임무 위급 시스템인 실시간 시스템을 명세, 분석, 검증하기 위한 정형기법이다. ATM은 모드와 전이, 포트로 구성되어 있으며 모드는 머신의 압축된 상태를 표현한다. 전이는 하나의 모드에서 다른 모드로의 전환을 나타내며 조건과 이벤트로 구성되어 있다. 포트는 ATM간의 상호작용을 위한 진입을 표현한다. 다른 정형기법과 비교하여 ATM은 소프트웨어의 순환공학 과정에서 사용하기 위해 설계되었다. 역공학 측면에서 볼 때 ATM은 계산 논리뿐만 아니라 실시간 시스템의 실제 소스코드에 있는 설계나 환경정보를 표현할 수 있다. 이러한 목적을 위해 ATM의 모드는 계산모드, 추상화 모드, 주제모드로 구분된다. 계산 모드는 코드 상에서의 논리와 계산을 나타내며 추상화 모드는 모드와 전이의 블록을 하나의 ATM으로써 표현한다. 대개의 경우, 이것은 코드 상에서의 블록을 ATM내 하나의 모드로 나타낼 때 사용한다. 주제 모드는 예외나 주기적 동작 등과 같은 다수의 ATM의 주제를 표현한다. 실시간 시스템을 검증하기 위해 시스템의 소스 코드는 역명세 과정을 통하여 ATM으로 표현된다. 검증은 ATM에 대한 도달성 그래프를 생성하는 것에 의해 수행된다. 도달성 그래프는 상태와 시간을 추상화되고 압축된 형태로 표현할 수 있으며 그 결과 시간 속성을 지닌 상태 공간을 감소시킬 수 있다. 또한 시스템의 교착상태를 쉽게 발견할 수 있다. 본 논문은 ATM과 실행 모델, 도달성 그래프, 검증을 위한 속성 등을 기술하며 이들을 다른 정형 방법들과 예제를 통하여 비교한다.수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다.X>와 반응시킬 경우에는 반응식 c에 의거 진행됨을 예측할 수 있었다.의거 진행됨을 예측할 수 있었다.이 거의 산화되지 않았고, $700^{\circ}C$에서도 ZnS와 ZnO 상이 공존한 것으로 보아 SnO$_2$코팅이 ZnS의 산화를 억제하는 것으로 나타났다.pplied not only to the strike system in the RSC circle, but also to the logistics system in the SLC circle. Thus, the RSLC model can maximize combat synergy effects by integrating the RSC and the SLC. With a similar logic, this paper develops "A Revised System of Systems with Logistics (RSSL)" which combines "A New system of Systems" and logistics. These tow models proposed here help explain several issues such as logistics environment in future warfare, MOE(Measure of Effectiveness( on logistics performance, and COA(Course of Actions)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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