• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.7-8
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• 2012

본 논문에서는 클라우드 플랫폼인 Windows Azure를 사용하여 N-스크린 서비스 구현 방법을 제안한다. 이 방법은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 Map/Reduce 기법을 사용하여 대용량 동영상 콘텐츠를 분할하고, 인코딩한다. Windows Azure의 Web Role에서는 사용자가 요청한 인코딩 작업을 수신하고, Worker Role에서는 요청받은 인코딩 작업을 처리한다. Windows Azure의 많은 가상머신에 인스턴스를 할당하여 처리함으로써 인코딩 소요시간을 단축할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.237-240
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• 2003

Efficient memory management is one of the most crucial requirement of lava virtual machine. In Java, memory is allocated everytime when a new instance of class is created or when a method is called. The allocated memory is freed when the instance is no longer used, or when the called method is returned. In this paper we have examined the memory management scheme applied to the simpleRTJ lava virtual machine. The simpleRTJ has such a distinguished characteristic in its memory management scheme that the size of all instances are forced to be the same and the size of stack frames of all methods be the same, respectively. We present in this paper the scheme thoroughly and analyze its anticipated performance qualitatively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.22-24
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• 2003

최근 웹 확산에 따른 일반인들의 인터넷 이용이 급증하였고 이에 따른 정보 기술도 빠르게 변화하고 있다. GIS 분야에서도 시대의 흐름에 맞춰 공간 데이타를 웹상에서 제공하는 웹 GIS 분야가 등장하게 되었다. 그러나, 상호이질적인 공간 데이타를 웹 기반 분산 환경에서 서비스하기 위해 표준 인터페이스와 각각의 웹 서비스 모델을 정의한 통합 시스템이 요구되고 있다. OGC에서는 기존 OPenGIS의 상호운용성을 웹 환경에서 지원하고, 또한 피쳐 인스턴스 단위의 지리정보를 접근하기 위해 새로운 웹 피쳐 서비스 구현 명세를 제안하였다. 웹 피쳐 서비스 구현 명세에서는 클라이언트로부터 HTTP를 통하여 요청된 공간.비공간 질의를 처리하기 위한 URL 컴포넌트를 정의하고 있다. 이 컴포넌트는 클라이언트 질의를 수행하여 피쳐 인스턴스 단위로 데이타를 검색 및 조작하고, 검색된 데이타는 GML로 정의하여 클라이언트로 제공한다. 본 논문에서는 OGC가 제안한 XML 기반의 표준 공간 데이타 포맷인 GML과 웹 피쳐 서비스 인터페이스를 이용해 분산된 지리정보 데이타를 웹 브라우저를 통하여 서비스할 수 있는 웹 피쳐 서비스 시스템을 설계 및 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11c
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• pp.2179-2182
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• 2002

EJB(Enterprise Java Beans)는 비즈니스 로직을 컴포넌트 형태로 작성하여 재 사용성을 향상시킨 서버 측 컴포넌트 모델로서, J2EE(Java2 Enterprise Edition)의 핵심이다. EJB는 컴포넌트를 특성에 따라 일반적인 비즈니스 로직을 나타내는 세션 빈(Session Bean), 데이터베이스에 저장된 데이터를 나타내는 엔터티 빈(Entity Bean) 그리고 JMS 메시지를 처리하는 메시지 드리븐 빈(Message-driven Bean)으로 구분한다. 이러한 빈들은 EJB 서버에 의해 관리된다. 본 논문에서는 EJB 서버에서 EJB 빈의 라이프 싸이클을 관리해주는 인스턴스 관리자(Instance Manager)에 대해 논의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.32-37
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• 2014

비구조 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지 기반 지식베이스를 구축하는 연구가 최근 국내외로 다양하게 진행되고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 자연어 텍스트에서 나타난 지식요소들의 다양한 속성들을 표현할 수 있는 온톨로지를 필요로 한다. 디비피디아 역시 위키피디아의 지식들을 표현하기 위하여 디비피디아 온톨로지를 사용한다. 그러나 디비피디아 온톨로지는 위키피디아의 인포박스에 기반한 온톨로지로서, 요약된 정보를 설명하기에는 적합할 수 있으나 자연어 텍스트로 표현된 다양한 지식표현을 충분히 커버하는 것은 보증되지 않는다. 본 논문에서는 자연어 텍스트로 쓰여진 지식을 디비피디아 온톨로지가 충분히 표현할 수 있는지를 검토하고, 또한 그 불완전성을 프레임넷이 어느정도까지 보완할 수 있는지를 살핀다. 이를 통해 한국어 텍스트로부터 지식베이스를 자동구축하는 온톨로지 인스턴스 자동생성 연구의 방향으로서 디비피디아 온톨로지와 프레임넷의 효용성을 전망한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.159-176
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• 2007

In the paper, we implemented a software system that encodes XML instance documents conforming to a schema document according to the MPEG-7 BiM compression method, and decodes the encoded documents vice versa. We designed software structures of BiM encoder and decoder as class hierarchies, and then implemented the structures. The implemented BiM encoder shows a compression ratio of 9.44% on the average. The BiM encoder is a general-purpose XML compressor that can encode any instance documents conforming to a schema document described in XML Schema language including the MPEG-7 schema. The BiM encoder thus can be used in many application fields including digital broadcasting environment, where encoding XML instance documents is needed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.127-129
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• 2006

최근 대부분 기업들 환경에서의 정보 시스템들은 지역적으로 분산되어 있으며 다양한 형태로 구성되어 있으므로, 사용자 의사 결정을 지원하는데 필요한 통합된 정보를 얻는 것은 어려운 일이다. 따라서 이러한 문제를 효율적으로 정보 검색에 적용하기위해 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고, 이기종 시스템들 간에 구축된 데이터베이스 시스템들은 각각 독립성을 유지하면서 하나의 인터페이스처럼 투명성을 제공할 필요성이 있다. 이를 위해 ISO/IEC 11179에서 연구 중인 XMDR의 개념을 이용하여 정보검색에서 발생하는 "의미적 상호운용성(semantic interoperability)"이라는 문제점을 해결하고 이 XMDR에 지식 인스턴스 계층을 통한 지식공유를 가능하게 함으로써 단순 검색의 한계점을 극복할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 데이터 표현에 사용되는 명칭, 속성, 관계성에 대한 이질적인 문제를 해결하기 위한 표준 온톨로지, 각 레거시 시스템을 연결하는 중간자(mediation)역할을 수행하는 로케이션 온톨로지, 지식공유가 가능하도록 하는 지식 인스턴스 계층으로 구성하는 방법을 제안한다. 또한 지식 인스턴스 계층은 협업적인 검색 환경하에서 각각의 정보시스템에서 다양한 형태의 지식을 공유 및 통합에 있어 구조화 되지 않은 지식들을 어떻게 공유할 것인가에 대한 개념적인 모델을 제시한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.7 no.3
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• pp.45-56
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• 2004

Java provides support for Web, concurrent programming, safety, portability, and GUI, so there is a steady increase in the number of Java users. Java is based on the object-oriented concepts such as classes, instances, encapsulation, inheritance, and polymorphism. However the JVM(Java Virtual Machine) hides most of the phenomena related to the concepts. This is why most of Java users have much difficulty in learning and using Java. As a solution to the problem, I have developed a tool Alpha that visualizes the phenomena occurred in the JVM from the standpoint of the concepts and will describe the design and features of the tool in this paper. For practicality and extendability Alpha has an MVC(Model-View-Controller) architecture and visualizes the phenomena such as object instantiations, method invocations, field accesses, cross-references among objects, and execution flows of threads in the various ways according to the levels and purposes of the users.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.3
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• pp.381-388
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• 2022

In instance segmentation, Mask-RCNN is mostly used as a base model. Increasing the performance of Mask-RCNN is meaningful because it affects the performance of the derived model. Mask-RCNN has a transform module for unifying size of input images. In this paper, to improve the Mask-RCNN, we apply deep-learning-based ASSR to the resizing part in the transform module and inject calculated scale information into the model using IM(Integration Module). The proposed IM improves instance segmentation performance by 2.5 AP higher than Mask-RCNN in the COCO dataset, and in the periment for optimizing the IM location, the best performance was shown when it was located in the 'Top' before FPN and backbone were combined. Therefore, the proposed method can improve the performance of models using Mask-RCNN as a base model.

• Land and Housing Review
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• v.14 no.4
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• pp.95-102
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• 2023

Numerous investigations have explored the integration of machine leaning algorithms with high-resolution drone image for object detection in urban settings. However, a prevalent limitation in vehicle extraction studies involves the reliance on bounding boxes rather than instance segmentation. This limitation hinders the precise determination of vehicle direction and exact boundaries. Instance segmentation, while providing detailed object boundaries, necessitates labour intensive labelling for individual objects, prompting the need for research on automating unsupervised instance segmentation in vehicle extraction. In this study, a novel approach was proposed for vehicle extraction utilizing unsupervised SVM classification applied to vehicle bounding boxes in drone images. The method aims to address the challenges associated with bounding box-based approaches and provide a more accurate representation of vehicle boundaries. The study showed promising results, demonstrating an 89% accuracy in vehicle extraction. Notably, the proposed technique proved effective even when dealing with significant variations in spectral characteristics within the vehicles. This research contributes to advancing the field by offering a viable solution for automatic and unsupervised instance segmentation in the context of vehicle extraction from image.