• 제목/요약/키워드: 카테고리화

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Cooperative Query Answering Using the Metricized Knowledge Abstraction Hierarchy (계량화된 지식 추상화 계층을 이용한 협력적 질의 처리)

  • Shin, Myung-Keun
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • 제11권3호
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    • pp.87-96
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    • 2006
  • Most conventional database systems support specific queries that are concerned only with data that match a query qualification precisely. A cooperative query answering supports query analysis, query relaxation and provides approximate answers as well as exact answers. The key problem in the cooperative answering is how to provide an approximate functionality for alphanumeric as well as categorical queries. In this paper, we propose a metricized knowledge abstraction hierarchy that supports multi-level data abstraction hierarchy and distance metric among data values. In order to facilitate the query relaxation, a knowledge representation framework has been adopted, which accommodates semantic relationships or distance metrics to represent similarities among data values. The numeric domains also compatibly incorporated in the knowledge abstraction hierarchy by calculating the distance between target record and neighbor records.

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전자해도 화면표현결과의 비교분석 연구

  • Choe, Hyeon-Su;O, Se-Ung;Sim, U-Seong
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
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    • pp.135-137
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    • 2014
  • 국제수로기구(IHO)는 전자해도의 화면표현과 데이터 내용 표준화를 위해 각각 S-52, S-57 표준을 개발하였고 전자해도 시스템(Electronic Chart Display and Information System, ECDIS)과 같은 다수의 전자해도 관련 시스템들이 개발 및 활용되고 있다. 이러한 전자해도 관련 시스템은 S-52를 기반으로 전자해도 데이터를 화면에 표출하고 있으므로 화면에 표현된 결과가 어느 시스템에서나 동일하여야 하나, 실제로는 표준 준수 정도에 따라 화면상 표현결과가 상이한 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 상용 전자해도 관련 프로그램과 국제 표준에 맞춰 자체적으로 개발한 전자해도 뷰어 프로그램을 이용하여 기존 시스템들의 전자해도 화면표현결과를 비교 및 분석하였다. 이에 대한 원인 항목을 특징별로 카테고리화하여 분류하여 분석 하였으며, 이를 통해 화면표현에 있어 일관성 있는 전자해도 시스템 수립을 위한 방안을 제시하였다.

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Storing Method of Learning Resources based on Cluster for e-Learning (이러닝을 위한 클러스터 기반 학습 자원의 저장 기법)

  • Yun, Hong-Won
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • 제7권1호
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    • pp.155-160
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    • 2007
  • A learning resource is a SCO or a collection of on or more assets in the SCORM. A storage policy is required to search rapidly and reuse assets in e-learning environment. However there are not research results about it. In this paper, We propose a storing method for assets based on cluster and define the mathematical formulation of it. Also, we present criteria for assets evaluation and describe procedure to evaluate each asset. We show that the search based on proposed cluster storing method increase performance than the categorization search through performance evaluation.

Learning Dynamic Changes of User Interests in Personalized News Agent (사용자의 동적인 관심변화를 학습하는 개인화된 뉴스 에이전트)

  • 고경희;오경환
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.82-84
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    • 2001
  • 정보여과 시스템은 사용자의 관심사를 정확하게 알아내야 하고(specialization), 시간에 따른 변화에 적응할 수 있어야 하며(adaptation), 사용자의 잠재적인 관심사를 발견하기 위해 새로운 도메인을 탐험할 수 있어야 한다(exploration). 본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자와 관련이 있는 뉴스 기사를 추천하는 뉴스 에이전트를 설계, 구현하고자 한다. Specialization, adaptation의 두 가지 요구사항을 충족시키기 위해 사용자의 관심사를 도메인별로 분리하고 각 도메인은 long-term과 short-term으로 나눈다. Exploration의 요구사항을 충족시키기 위해서는 카테고리 절차(crossover) 연산을 사용한다. 실험 결과, 사용자에 대한 사전 정보가 전혀 없는 상태에도 불구하고 빠른 적응능력을 보였다. long-term과 short-term의 분리는 사용자의 관심사에 급격한 변화가 일어난 후에도 시스템이 빠르게 적응할 수 있음을 보여주었다. 또한 카테고리 교차 연산을 통해 사용자의 새로운 관심사 탐험을 수행해 낼 수 있음을 보여주었다.

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Opcode category sequence feature and machine learning for analyzing IoT malware (IoT 악성코드 분석을 위한 op 코드 카테고리 시퀀스 특징과 기계학습 알고리즘 활용)

  • Mun, Sunghyun;Kim, Youngho;Kim, Donghoon;Hwang, Doosung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.914-917
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    • 2021
  • IoT 기기는 취약한 아이디와 비밀번호 사용, 저사양 하드웨어 등 보안 취약점으로 인해 사이버 공격 진입점으로 이용되고 있다. 본 논문은 IoT 악성코드를 탐지하기 위한 op 코드 카테고리 기반 특징 표현을 제안한다. Op 코드의 기능별 분류 정보를 이용해서 n-gram 특징과 엔트로피 히스토그램 특징을 추출하고 IoT 악성코드 탐지를 위한 기계학습 모델 평가를 수행한다. IoT 악성코드는 기능 개선과 추가를 통해 진화하였으나 기계학습 모델은 훈련 데이터에 포함되지 않은 진화된 IoT 악성 코드에 대한 예측 성능이 우수하였다. 또한 특징 시각화를 이용해서 악성코드의 비교 탐지가 가능하다.

Mobile Semantic Search using Personal Preference Filtering (개인 기호정보 필터링을 사용한 모바일 시맨틱 검색)

  • Jeon, Ho-Chul;Kim, Tae-Hwan;Choi, Joong-Min
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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    • pp.30-33
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    • 2007
  • 본 논문에서는 모바일폰을 통한 시맨틱 검색 및 개인 기호정보를 사용한 검색 결과의 필터링이 가능한 시스템을 제안 하고자 한다. 시스템에서는 모바일 컨텐츠와 웹 컨텐츠의 검색 연동, 사용자 기호정보의 유 무선 장치의 공유 및 유 무선 장치간 검색 결과의 공유를 지원한다. 모바일폰의 컴퓨팅 능력을 고려해 모바일폰에는 사용자 인터페이스만을 유지 하도록 한다. 모바일폰을 통한 시맨틱 검색을 지원하기 위해 시스템은 실험적으로 뉴스 도메인에 국한된 카테고리에 대한 분류 체계 온톨로지를 구축하며, 각 카테고리간 관계를 설정 한다. 또한, 개인 기호정보를 통한 검색 결과의 필터링을 위해 사용자 기호정보를 XML 형태의 벡터 모델로 유지하며, 이는 서버의 데이터베이스에 각 사용자 계정으로 저장하고 공유한다. 모바일폰의 여러 단점을 극복하고 장점을 극대화 하기 위해 검색 결과를 서버에 저장하고 이를 유 무선 장치간 상호 공유 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 시스템의 아키텍처와 구성 및 주요 기능에 대해서 기술하고자 한다.

Comparison of Parallelization for HEVC SAO (HEVC의 SAO 병렬화 성능 비교)

  • Jo, Hyunho;Sim, Donggyu
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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    • pp.117-118
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    • 2013
  • 본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding) SAO (Sample Adaptive Offset)의 병렬화 성능을 비교한다. HEVC 의 참조 소프트웨어인 HM-10.0 에서는 SAO 수행 과정의 연산량 및 메모리 접근을 최소화하고 카테고리 계산 과정에서 SAO 수행 전의 픽셀값을 사용하기 위해서 라인 버퍼를 사용한다. 그러나 이러한 라인버퍼의 사용은 SAO 에 대해 데이터-레벨의 병렬화를 적용하기 어렵게 만드는 주요 요인이다. 본 논문에서는 HEVC 디블록킹 필터가 적용된 픽쳐를 추가 메모리에 복사하는 구현 방식과 HM-10.0 의 SAO 구현 방식 각각에 대해 데이터-레벨 병렬화를 적용하고 각각의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, HEVC 디블록킹 필터가 적용된 픽쳐를 추가 메모리에 복사하는 구현 방식은 데이터-레벨 병렬화의 구현은 쉽지만, 디블록킹 필터링 된 픽쳐를 추가 메모리에 복사하는 부분 때문에 HM-10.0 기반의 병렬화보다 복호화 성능이 저하될 수 있음을 확인하였다. 이에 반해 CTU 의 행 단위로 병렬 수행될 영역을 분할하는 방식은 구현의 용이성과 병렬화 성능을 동시에 얻을 수 있음을 확인하였다.

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A Study on Speaker Adaptation of HMM in a Continous Speech Recognition System (HMM을 이용한 연속음성인식 시스템의 화자적응화에 관한 연구)

  • 김상범
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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    • pp.100-104
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    • 1995
  • 일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.

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A Leveling and Similarity Measure using Extended AHP of Fuzzy Term in Information System (정보시스템에서 퍼지용어의 확장된 AHP를 사용한 레벨화와 유사성 측정)

  • Ryu, Kyung-Hyun;Chung, Hwan-Mook
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • 제19권2호
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    • pp.212-217
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    • 2009
  • There are rule-based learning method and statistic based learning method and so on which represent learning method for hierarchy relation between domain term. In this paper, we propose to leveling and similarity measure using the extended AHP of fuzzy term in Information system. In the proposed method, we extract fuzzy term in document and categorize ontology structure about it and level priority of fuzzy term using the extended AHP for specificity of fuzzy term. the extended AHP integrates multiple decision-maker for weighted value and relative importance of fuzzy term. and compute semantic similarity of fuzzy term using min operation of fuzzy set, dice's coefficient and Min+dice's coefficient method. and determine final alternative fuzzy term. after that compare with three similarity measure. we can see the fact that the proposed method is more definite than classification performance of the conventional methods and will apply in Natural language processing field.

Study of Benefit Characteristics for Low Impact Development (LID) Facilities demonstrated in Seoul Metropolitan (서울시 저영향개발(LID) 시범 시설에 대한 편익 특성 연구)

  • Lee, Seung Won;Kim, Reeho
    • Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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    • 제38권6호
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    • pp.299-308
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    • 2016
  • Seoul metropolitan has established a vision as 'Healthy water-cycle city' to resolve urban water-environmental deterioration. And it established administrative structure to expand Low Impact Development (LID) facilities to recover aggravated water-cycle and water-environment. Therefore, various LID facilities are constructed and operated, however, benefit analytic plans for systematic valuation are insufficient. In this study, to analyze economic, environmental and social benefits of LID facilities, contents for benefit analysis were selected and categorized as water, energy, air quality and climate changes. As a result of quantification and valuation to the beneficial effects, LID facilities showed the total benefit as 1,191~3,292 won/yr. Characteristics of benefit distribution by analysis contents were various reflecting functional characteristics of each LID facility (Water: 30~90%, Energy: 4~44%, Air quality: <1~2%, Climate change: 5~22%). As a result of Triple Bottom Line analysis, economic benefit showed the greatest portion as 75~90%. As further studies, suggested benefit assessment plans for each LID facility should be applied to inter-connected LID systems on complex-scaled area, and synergy effects by various LID systems would be evaluated such as prevention of heat island and flood disasters.