본 논문에서는 구조 정보를 활용하기 위한 결합 커널 기반의 의미 있는 웹 테이블과 장식 웹 테이블을 구분하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 테이블의 구조 정보는 두 가지 형태의 구문 분석 트리로부터 추출된다. 컨텍스트 트리는 테이블 주변에 나타난 구조를 반영하고 있으며, 테이블 트리는 테이블 내의 구조를 담고 있다. 두 트리로 표현되는 테이블의 구조 정보를 효과적으로 다루기 위해 파스 트리 커널 기반의 결합 커널을 제안한다. 제안한 결합 커널을 적용한 support vector machines은 풍부한 구조 정보를 활용하여 의미 있는 테이블과 장식 테이블을 분류한다.
본 논문에서는 스테이블코인의 위험 분석을 위해 스테이블코인의 유형과 특징에 따른 분류방법을 제안하고 이를 토대로 각 스테이블코인들의 위험요인들을 분석한다. 먼저, 본 논문에서는 스테이블코인의 이해를 위해 블록체인 및 탈중앙화 금융(Decentralized Finance, DeFi)의 기술들과 생태계에 대하여 설명한다. 그리고 현재 출시되어 사용되고 있는 주요 스테이블코인의 동작원리에 대하여 제안한 분류 유형별로 설명한다. 이를 토대로 각 스테이블코인의 위험형태와 위험요인을 도출한다. 본 논문에서 제안하는 위험형태의 분류는 디페깅, 청산, 취약점 공격이며 위험요인의 분류는 운영자의 신뢰성 문제로 인한 디페깅, 알고리즘의 신뢰성 문제로 인한 디페깅, 알고리즘 오류로 인한 디페깅, 급격한 가격변동으로 인한 청산, 그리고 오라클 공격이다. 제안하는 분류를 기준으로 현재 암호화폐 시장에서 유통되는 주요 스테이블코인들의 위험요인을 분석한다.
최근 여러 논문에서 실 데이터 종속을 제거하기 위하여 결과 값 예상 기법을 제안하였다. 결과 값 예상 기법 중 혼합형 결과 값 예측기는 다양한 패턴을 갖는 명령어를 모두 예측함으로써 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만 하나의 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 저장되어 높은 하드웨어 비용을 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 프로파일링으로 얻어진 정적 분류 정보를 사용하여, 명령어률 예상 정확도가 높은 예측기에만 할당하여 예상 테이블 크기를 감소 시켰다. 또한 동적으로 적절한 예측기를 선택하도록 함으로써 예상 정확도를 더욱 향상 시켰다. 본 논문에서는 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 정적-동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.9%, VHT 크기를 4K로 축소한 경우 87.5%로 비슷한 예상정확도를 얻으면서 예상 테이블의 크기는 50%로 감소하였다. 또한 실행 패턴의 유형 비율에 따라 각 예측기의 VHT를 구성한 경우 예상 테이블 크기를 25%로 줄일 수 있었다.
현재 법률과 관련된 문서들은 변경 사항 에 대한 공표와 기록의 중요성을 가지고 있다. 따라서 변경사항을 자동으로 인지하고 공표할 수 있는 자동화 시스템에 대한 관심과 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 문서들은 복잡한 구조이기 때문에 자동화에 어려움이 많다. 이로 인해 복잡한 구조의 문서를 자동으로 판별할 수 있는 방법에 관한 관심이 증대되고 있다. 현재 국내외에서는 전자 문서 파일의 텍스트 및 테이블을 판별해서 분류 하는 자동화에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이전 연구에서는 호목단 구조를 갖는 계층적인 테이블을 판별하지 않는다. 그래서 본 논문에서는 호목단을 정의하고, 테이블의 호목단 구조를 패턴 별로 분류 하며, 테이블의 호목단 구조 판별 방법을 제시한다.
본 논문은 교육 영상의 자막을 한글 형태소 분석기를 통해 추출하고 추출된 형태소 정보를 바탕으로 영상의 카테고리를 분류하는 방안에 대해 소개한다. 시스템에서 사람의 실수로 잘못된 정보가 입력되어 아이템의 특성으로 반영하게 될 경우 추천 시스템에서 정확도의 문제를 미치는 경우들이 있다. 이를 방지하기 위해 미리 분류된 영상에서 추출한 형태소 정보를 이용하여 각 카테고리에 해당하는 키워드 테이블을 생성하고, 각 카테고리 키워드 테이블과 영상의 형태소의 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 키워드 테이블을 이용해 교육 영상의 카테고리를 분류한다. 이를 통해서 사람의 개입을 줄이고 시스템이 직접 영상을 분류하여 추천 시스템의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다.
최근에 인간과 컴퓨터 상호작용을 위한 사용자 의도 및 행위 인식에 관한 비전 기반 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 테이블-탑 디스플레이 시스템은 터치 감지 기술의 발전, 협력적인 작업 추구에 발맞추어 다양한 응용으로 발전하였다. 이전의 테이블-탑 디스플레이는 오직 한 명의 사용자만을 지원하였으나 현재에는 멀티터치를 통한 멀티유저를 지원하게 되었다. 따라서 테이블-탑 디스플레이의 궁극적인 목적인 협력적인 작업과 네 가지 원소 (인간, 컴퓨터, 투영된 객체, 물리적 객체) 의 상호작용이 실현 가능하게 되었다. 일반적으로 테이블-탑 디스플레이 시스템은 다음의 네 가지 측면; 맨 손을 이용한 멀티 터치 상호작용, 동시적인 사용자 상호작용을 통한 협력적인 작업의 구현, 임의의 위치 터치를 이용한 정보 조작, 상호작용의 도구로서 물리적인 객체의 사용을 중심으로 설계되어 있다. 본 논문에서는 테이블-탑 디스플레이 시스템을 위한 최첨단의 멀티터치 센싱 기술을 시각기반 방법, 비-시각 기반 방법으로 분류하고 비판적인 견해에서 분석을 하였다. 또한 테이블-탑 디스플레이 관련 연구들을 시스템 구성방식에 따라 분류하고 그 장단점과 실제 사용되는 응용 분야에 대해 기술하였다.
본 논문은 광가입자 망의 QoS(Quality of Service)에 관한 것으로 액세스 망의 구조를 설명하고, QoS 요구사항에 따른 가입자 및 서비스의 대역을 동시에 보장하기 위한 방안을 제시한다 먼저, 서비스뿐 만 아니라 가입자 대역을 동시에 보장할 수 있는 방안에 관한 연구로 2계층 분류 방식을 제안한다. 2계층 분류 방식은 서비스를 분류하는 서비스 분류 테이블과 가입자를 분류하는 가입자 분류 테이블의 구성을 통한 두 단계의 분류 방식으로 가입자 대역을 보장할 수 있다. 또한, 플로우의 손실율을 최소화하는 분류 테이블의 엔트리 수를 M/G/k/k의 큐잉모델로 도출한다. 그리고, 가입자들의 공평성을 보장하기 위해 가입자 단위의 가상 큐잉과 스케줄링을 통해 시스템이 목표로 하는 지연범위를 만족시키는 큐의 수를 도출하였다.
최근에 인간과 컴퓨터 상호작용을 위한 사용자 의도 및 행위 인식에 관한 비전 기반 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 테이블-탑 디스플레이 시스템은 터치 감지 기술의 발전, 협력적인 작업 추구에 발맞추어 다양한 응용으로 발전하였다. 이전의 테이블-탑 디스플레이는 오직 한명의 사용자만을 지원하였으나 현재에는 멀티터치를 통한 멀티유저를 지원하게 되었다. 따라서 테이블-탑 디스플레이의 궁극적인 목적인 협력적인 작업과 네 가지 원소 (인간, 컴퓨터, 투영된 객체, 물리적 객체)의 상호작용이 실현 가능하게 되었다. 일반적으로 테이블-탑 디스플레이 시스템은 다음의 네 가지 요소; 맨 손을 이용한 멀티터치 상호작용, 동시적인 사용자 상호작용을 통한 협력적인 작업의 구현, 임의의 위치 터치를 이용한 정보 조작, 상호작용의 도구로서 물리적인 객체의 사용을 중심으로 설계되어 있다. 본 논문에서는 테이블-탑 디스플레이 시스템을 위한 최첨단의 멀티터치 센싱 기술을 시각기반 방법, 비-시각 기반 방법으로 분류하고 비판적인 견해에서 분석을 하였다. 또한 테이블-탑 디스플레이 관련 연구들을 시스템 구성방식에 따라 분류하고 그 장단점과 실제 사용되는 응용 분야에 대해 기술하였다.
롤업과 드릴다운은 다차원 데이터 분석을 위한 주요 연산으로, 각 차원에 정의된 계층구조를 통해 상세 데이터로부터 점차적으로 되는 정보를 분석가에게 제공한다. 이러한 연산 속도를 고속화하기 위해 OLAP 시스템은 사전에 집계 테이블들을 생성해 놓는다. 각 차원은 다중 계층구조를 가질 수도 있으며, 이런 경우 집계 테이블들을 모두 생성하게 되면 데이터 폭발 현상이 발생하게 된다. 본 연구에서는 다중계층 구조를 분류하고, 집계 테이블과 데이터 큐브의 크기를 계산하는 모델을 정립하였다. 이를 통해 분석가는 다중 계층구조에 따른 큐브 크기를 미리 예측할 수 있으며 계층 구조의 모양과 개수를 변경하여 데이터의 양을 조절할 수 있다.
스캔된 인보이스에 특화된 서류 관리 자동화 시스템 구축에있어서 추출된 금전적 데이터의 정확도에대한 엄격한 요구는 인보이스 테이블을 위한 발생적 모델 설계에서 자체 인증 절차를 포함하는 것을 필요로 한다. 가격 = 단가 ${\times}$ 구매수량과 같은 내부적 관계식을 활용한 단순한 인증 절차를 사용하는 것이 전형적 방법론이다. 본 논문에서 는 영상내 테이블 헤더 부분의 탐색과 탐색된 헤더의 컬럼 구분자를 활용하는 개선된 자동 인증 절차를 갖춘 인보이스내 정보 추출 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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