• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.452-454
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• 2012

이미지 형태로 표현된 외부 정보를 입력으로 사용하는 다양한 응용에서, 이미지 내에 포함된 오브젝트의 의미를 이해하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해, 이미지로부터 대상 오브젝트를 구성하고 있는 요소들에 대한 정보를 구조적으로 파악하는 과정이 필요하다. 연상 네트워크 모델은 이러한 문제 해결을 위한 효과적인 솔루션을 제공할 수 있다. 그러나 기존에 제안된 연상 네트워크 모델들은 오브젝트를 구성하고 있는 지역적 속성 정보들을 독립된 형태로 구조적으로 연상하기에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 오브젝트의 구성 요소들에 대한 구조적 속성 정보를 포함할 수 있는 새로운 연상 네트워크 모델을 개념적으로 설계하고, 실험을 통해 그 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.274-276
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• 2005

본 논문에서는 단백질 상호작용 네트워크의 복잡성을 제어하고 생물학자가 자신이 설정한 조건을 만족시키는 환경에서 추가적인 다양한 제약 조건을 가하면서 원하는 상호작용 네트워크를 구성하고 조작할 수 있도록 지원하는 Constraints Based Dynamic Protein Interaction Network 이라는 새로운 개념의 단백질 상호작용 네트워크를 소개한다. 본 기법에서는 기존의 단백질 상호작용 네트워크에서 주로 사용하는 단백질 상호작용 정보뿐 아니라 단백질 상호작용에 영향을 미칠 수 있는 개개 단백질의 물리 화학적 특성 및 위치 정보와 상호작용의 환경 정보도 단백질 상호작용 네트워크 구성에 활용한다. 제안된 네트워크상에서 생물학자는 단백질 상호작용 네트워크 구성 조건을 변경하거나 얻어진 네트워크에 변경을 가하면서 점차 자신이 원하는 의미 일은 대사경로 모델을 찾거나, 제약조건의 다양한 조작을 통하여 생물학적 실험을 통하여 얻어진 대사모델의 유효성을 검증하는 것도 가능하다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.1
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• pp.31-42
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• 2010

GPM(Generic Product Model) developed by Hitachi in Japan is a common data model to integrate and share life cycle data of nuclear power plants. GPM consists of GPM core model, an abstract model, implementation language for the model and reference library written in the language. GPM core model has a feature that it can construct a semantic network model consisting of relationships among objects. Initial GPM developed and provided GPML as an implementation language to support the feature of the core model, but afterwards the GPML was replaced by GPM-XML based on XML to achieve data interoperability with heterogeneous applications accessing a GPM data model. However, data models written in GPM-XML are insufficient to be used as a semantic network model for lack of studies which support GPM-XML and enable the models to be used as a semantic network model. This paper proposes OWL as the implementation language for GPM core model because OWL can describe ontologies similar to semantic network models and has an abundant supply of technical standards and supporting tools. Also, OWL which can be expressed in terms of RDF/XML based on XML guarantees data interoperability. This paper uses OWL DL, one of three sublanguages of OWL, because it can guarantee complete reasoning and the maximum expressiveness at the same time. The contents of this paper introduce the way how to overcome the difference between GPM and OWL DL, and, base on this way, describe how to convert the reference library written in GPML into ontologies based on OWL DL written in RDF/XML.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1235-1238
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• 2015

센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, CRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 최근 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두됨에 따라 센서 네트워크의 개념 및 이용 목적 등이 변화되고 있으며, SRS 역시 이를 반영하여 센서와 연관된 데이터 모델의 개선 및 확장이 요구된다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 기존 SRS를 개선하기 위하여 Semantic Sensor Network Ontology(SSNO) 기반의 SRS 데이터 모델을 제안한다. 이를 위하여 IoT 환경에서 SRS의 목적 및 요구사항을 분석하고 SSNO의 개념들 중 필요 요소와 불필요 요소를 반영하여 제안 모델을 설계한다. 또한 생성된 SRS 데이터 모델을 이용하여 관계형 데이터베이스로 구축하고 SRS를 웹 어플리케이션으로 구현한다. 제안하는 SRS 데이터 모델은 기존 모델들에 비해 SSNO 온톨로지를 가장 적합하게 표현하므로 풍부한 의미 처리가 가능하다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.5
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• pp.165-173
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• 2008

Hybrid ad hoc networks are integrated networks referred to Home Networks, Telematics and Sensor networks can offer various services. Specially, in ad hoc network where each node is responsible for forwarding neighbor nodes' data packets, it should net only reduce the overall energy consumption but also balance individual battery power. Unbalanced energy usage will result in earlier node failure in overloaded nodes. it leads to network partitioning and reduces network lifetime. Therefore, this paper studied the routing protocol considering efficiency of energy. The suggested algorithm can predict the status of energy in each node using the energy prediction model. This can reduce the overload of establishing route path and balance individual battery power. The suggested algorithm can reduce power consumption as well as increase network lifetime.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.164-165
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• 2018

네트워크 정상행위 모델링이란 대상 네트워크 및 시스템에서 동작 가능한 행위 중 허용된 행위를 모델링하는 것을 의미한다. 정상행위 모델은 해당 모델의 정상 이외 범주의 알려지지 않은 비정상 행위의 탐지 가능성을 가지고 있어 활용도가 높다. 네트워크 및 시스템의 복잡도가 증가할수록 특성의 파악이 힘들며 이로 인해 주요 특징의 누락이 발생할 수 있어 대상 네트워크의 다수의 데이터에 기반한 기계학습 기반의 네트워크 정상행위 모델링에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 딥러닝을 포함하여 네트워크 정상행위 모델링에 사용될 수 있는 다양한 기계학습 기반의 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.414-418
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• 2010

최근 라이프 로그의 수집과 관리에 관련된 연구가 많이 진행 중에 있다. 또 핸드폰 카메라, 디지털 카메라, 캠코더 등의 발전으로 자신의 일상생활을 비디오로 저장하고, 인터넷을 통해 공유하는 사람도 증가하고 있다. 비디오 데이터는 많은 정보를 포함하고 있는 라이프 로그의 한 예로. 동영상의 촬영 및 수집이 활발해짐에 따라 동영상의 메타정보를 생성하고, 이를 이용해 동영상 검색과 관리에 이용하려는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 라이프 로그를 수집하고 수집된 동영상과 라이프 로그를 이용하여 의미정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 의미정보란 사용자의 행동을 나타내는 정보로써 컴퓨터 사용, 식사, 집안일, 이동, 외출, 독서, 휴식, 일, 기타로 9가지의 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 GPS, 가속도센서, 캠코더를 이용해 실제 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 통하여 특징을 추출한다. 이때 추출될 특징은 위치정보와 사용자의 상태정보 그리고 영상처리릍 통한 RGB와 HSL 색공간의 요소와 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor). CLD(Color Layout Descriptor)이다. 추출된 특징으로부터 사람 행동과 같은 불안정한 상황에서 강점을 보이는 확률모델 네트워크인 베이지안 네트워크를 이용하여 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 데이터를 수집하고 추론하고 10-Fold Cross-validation을 이용하여 데이터를 검증한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.6
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• pp.99-106
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• 2014

Generation and analysis methods have been proposed in recent years, such as using a natural language and formal language processing, artificial intelligence algorithms based knowledge model is effective meaning. its semantic based knowledge model has been used effective decision making tree and problem solving about specific context. and it was based on static generation and regression analysis, trend analysis with behavioral model, simulation support for macroeconomic forecasting mode on especially in a variety of complex systems and social network analysis. In this study, in this sense, integrating knowledge-based models, This paper propose a text mining derived from the inter-Topic model Integrated formal methods and Algorithms. First, a method for converting automatically knowledge map is derived from text mining keyword map and integrate it into the semantic knowledge model for this purpose. This paper propose an algorithm to derive a method of projecting a significant topic map from the map and the keyword semantically equivalent model. Integrated semantic-based knowledge model is available.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.721-723
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• 2020

부분 공간 군집화는 고차원 데이터에서 의미 있는 특징들을 선별 및 추출하여 저차원의 부분 공간에서 군집화 하는 것이다. 그러나 최근 딥러닝 활용한 부분 공간 군집화 연구들은 AutoEncoder을 기반으로 의미있는 특징을 선별하는 것이 아닌 특징 맵의 크기를 증가시켜서 네트워크의 표현 능력에 중점을 둔 연구되고 있다. 본 논문에서는 AutoEncdoer 네트워크에 Channel Attention 모델을 활용하여 Encoder와 Decoder에서 부분 공간 군집화를 위한 특징을 강조하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크는 고차원의 이미지에서 부분 공간 군집화를 위해 강조된 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 보다 향상된 성능을 보여주었다.

• Korean small business review
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• v.43 no.4
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• pp.117-154
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• 2021

With the arrival of the Internet age, which is characterised by interconnection, the importance of networks is increasing in entrepreneurial activities and networked incubation (NI) has emerged as a mainstream concept in business incubation (BI). However, detailed studies on operation models of NI have been scarcely conducted. In this respect, this paper suggests a knowledge-focused networked incubation (KNI) model optimised for the study BI was established by theoretical analysis, and has been applied. The initial diagnosis of the effectiveness of the KNI model was also conducted through descriptive statistics, case studies, and the Industrial Depth Interview (IDI). This study is significant in that it has elaborated an NI operation model that meets the down-to-earth needs of incubatees and also is universally applicable.