• 제목/요약/키워드: 테이블 분류

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'업종-기술' 매칭 테이블을 활용한 IT인력양성용 산학협력 (Educational-Industrial Cooperation for If Manpower Training by Matching Table of 'Type of IT Business - Class of IT Techniques')

  • 최진호;심재륜
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.286-296
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    • 2007
  • 본 논문에서는 IT인력양성을 위한 산학협력을 위해 '업종기술' 매칭 테이블을 제안하였다. 업종분류는 ${\ulcorner}$정보통신부문 상품 및 서비스 분류${\lrcorner}$ 체계에 의해 ${\triangle}$정보통신서비스, ${\triangle}$정보통신기기, ${\triangle}$소프트웨어 및 컴퓨터관련서비스로 나누었고, 기술분류는 정보통신연구진흥원(IITA)의 기술코드를 이용하였다. 업종별 필요한 구성 기술을 제시하였고, IT인력양성을 위한 '기업(업종)-기술-대학(학부/학과/전공)'의 파이프 라인(pipe line)이 유지되도록 산학협력 방안을 제시하였다. IT인력양성 산학협력의 예를 제시하기 위해 부산지역의 기업(디지털콘텐츠개발서비스)과 부산지역의 대학(멀티미디어콘텐츠 분야)의 핵심 교육 프로그램을 도출하는 과정을 설명하였다. '업종기술' 매칭 테이블은 업종분류와 기술분류 방식에 따라 가변적일 수 있다. IT인력양성 측면에서 미래 기술 추세와 시장 변화 등에 맞게 산학협력이 되도록 '업종-기술' 매칭 테이블에 대한 지속적인 연구가 필요하다.

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삽입 및 배제 공격을 고려한 네트워크 침입 탐지 시스템 모델 (A Network Intrusion Detection System Model for Detecting of Insertion and Evasion Attacks)

  • 차현철
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.69-75
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    • 2000
  • 본 논문에서는 삽입 공격과 배제 공격을 탐지할 수 있는 네트워크 침입 탐지 시스템의 모델을 제시하였다. 이를 위해, 먼저 네트워크 침입 탐지 시스템에 대한 공격들을 살펴보았으며, 이들 공격의 탐지에 필요한 정보들을 세 가지 관점에서 분류하였다. 분류된 정보는 탐지를 위한 초기 설정 단계와 실행 단계에서 각각 사용하였다. 제시한 모델은 네트워크 침입 탐지 시스템이 각종 운영체제들의 동작 특성에 대한 정보를 데이터베이스에 유지 및 관리하고 있으며 데이터베이스로부터 테이블을 생성하고, 탐지 시에 이를 참조함으로써 목적지 시스템의 동작을 정확히 예측할 수 있게 된다. 또한, 제시된 모델에서 필요로 하는 데이터베이스와 테이블에 관련된 오버헤더는 별로 크지 않을 것이라 추정할 수 있다.

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시공간 엔트로피 임계법을 이용한 형태학적 이동 객체 분할 (Moving Object Segmentation Using Spatio-temporal Entropic Thresholding)

  • 백경환;신민수;곽노윤
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.410-414
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    • 2003
  • 본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.

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XY 테이블의 퍼지 데드존 보상 (Deadzone compensation of a XY table using fuzzy logic)

  • 장준오
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제41권2호
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    • pp.17-28
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    • 2004
  • 퍼지논리를 이용한 XY 테이블의 데드존 보상기법을 제안한다. 퍼지논리 함수의 분류특성은 다양한 영역을 가진 데드존에 의해 유발되는 오차를 제거하기 위한 보상기 설계를 가능케 한다. 데드존 보상이 적응적이고 추적오차와 파라미터 추정치가 유계가 되는 퍼지논리 파라미터 동조알고리듬과 안정도 증명을 제시한다. 퍼지논리 데드존 보상기를 위치 테이블에 실험함으로써 데드존의 해로운 영향을 줄이는 효과를 보여준다.

스키마간 연관성을 이용한 테이블 군집화 기법 (Table Clustering Using Inter-schema Association)

  • 조순이;이도헌
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.85-87
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    • 2001
  • 업무 데이터 분석을 통한 종합적인 의사결정을 지원할 수 있도록 데이터웨어하우스, OLAP, 데이터마이닝을 적용하려는 기업의 요구가 많아졌다. 그래서 기초 데이터의 이해, 선별, 수집, 가공, 정제가 매우 중요한 과정이나 테이블명 및 속성명이 표준화되어있지 않고 코드나 시스템 카탈로그와 같은 기본 데이터는 부정확하고 부족하다. 본 논문에서는 거의 스키마 정보에만 의존하여 테이블의 의미적 연관성에 근거한 유사한 특성을 가진 집단끼리 분류하는 대략적인 군집분석 방법을 제안한다. 질의 수행시 사용자가 설정한 임계 거리에 ㄸ라 관련된 군집만 검색함으로써 신속한 응답시간을 보장하고, 분석시점에서 다양한 질의에 유연하게 대처할 수 있다는 장점이 있다. 또한 실제 데이터에 본 연구를 적용하여 산출한 군집결과와 사람이 매뉴얼하게 그룹핑한 군집결과와 비교한다.

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조건 술어 분석을 이용한 능동규칙의 조건부 처리 시스템 (A Condition Processing System of Active Rules Using Analyzing Condition Predicates)

  • 이기욱;김태식
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제9D권1호
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    • pp.21-30
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    • 2002
  • 능동 데이터베이스 시스템은 특정한 상태를 탐지하는 능동규칙을 도입한다. 조건부 평가는 사건이 발생할 때마다 수행되기 때문에 조건부를 처리하는 방법에 따라 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 차이트리 구조, 분류트리, 그리고 집계함수 테이블을 생성하는 전처리 기능을 갖는 조건부 처리 시스템을 제안한다. 전처리는 능동규칙을 미리 파악할 수 있는 능동 데이터베이스의 특징 때문에 도입될 수 있다. 본 논문에서는 선택연산, 조인연산, 그리고 집계함수를 효율적으로 처리할 수 있는 차이트리를 제안하고 조건부의 처리 성능을 높인다. 그리고 조인연산을 효과적으로 처리하는 분류트리와 높은 처리비용을 요구하는 집계함수를 처리하는 집계함수 테이블을 제안한다. 본 논문의 조건부 처리 시스템은 전처리 기능에서 만들어진 조건부 처리 구조 때문에 조건 비교의 횟수를 감소시켜 능동규칙에서 조건부 처리의 성능 향상을 기대할 수 있다.

시멘틱 검색 엔진 설계 및 구현 (A Design and Implementation of the Semantic Search Engine)

  • 허선영;김은경
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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    • pp.331-335
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    • 2008
  • 시맨틱 웹은 정보의 의미를 개념으로 정의하고 개념들 간의 관계성을 표현함으로써, 문서들 간의 단순 연결이 아닌 의미 연결을 통해서 보다 정확하고 효율적인 정보 검색이 가능하게 된다. 이러한 시맨틱 웹의 비전이 구체화되기 위해서는 웹 온톨로지(Web Ontology)를 기반으로 의미 정보로 구성된 시맨틱 문서들에 대한 추론을 통해서 웹상에 존재하는 엄청난 정보들 간의 관련성을 파악하고 사용자가 요구하는 정보를 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템이 필수적이다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 Jena2의 경우, 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 단순 선택 연산 (Simple Selection), 조인 연산이 요구되는 질의에 대한 성능이 저하되고 대용량의 OWL데이터의 처리에 있어 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 OWL 문서의 의미를 Class, Property, Individual로 분류하여 각각의 데이터 정보들을 테이블에 저장하기 위한 다중 변환기와 OWL 변환기 기능을 가진 시멘텍 검색 엔진을 설계 및 구현하였다. 본 검색 엔진을 테스트한 결과, 단순정보검색 질의 시 Jena2에서 비정규화된 테이블 구조로 저장할 때보다 질의 응답 속도를 향상 시킬 수 있었고, 조인 연산 시 두 테이블의 크기로 인한 조인비용이 발생하는 문제점을 해결함으로써 빠른 검색 및 질의 속도를 보장할 수 있었다.

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테이블탑 디스플레이에서 활용 가능한 범용적인 터치 제스처 정의 및 인식 (General Touch Gesture Definition and Recognition for Tabletop display)

  • 박재완;김종구;이칠우
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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    • pp.184-187
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    • 2010
  • 본 논문에서는 터치 제스처의 인식을 위해 시도된 여러 방법 중 테이블탑 디스플레이상에서 HMM을 이용한 제스처의 학습과 사용에 대해 제안한다. 터치 제스처는 제스처의 획(stroke)에 따라 single stroke와 multi stroke로 분류할 수 있다. 그러므로 제스처의 입력은 영상프레임에서 터치 궤적에 따라 변하는 방향 벡터를 이용하여 방향코드로 분석될 수 있다. 그리고 분석된 방향코드를 기계학습을 통하여 학습시킨 후, 인식실험에 사용한다. 제스처 인식 학습에는 총 10개의 제스처에 대하여 100개 방향코드 데이터를 이용하였다. 형태를 갖추고 있는 제스처는 미리 정의되어 있는 제스처와 비교를 통하여 인식할 수 있다. (4 방향 드래그, 원, 삼각형, ㄱ ㄴ 모양 >, < ) 미리 정의되어 있는 제스처가 아닌 경우에는 기계학습을 통하여 사용자가 의미를 부여한 후 제스처를 정의하여 원하는 제스처를 선택적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 테이블탑 디스플레이 환경에서 사용자의 터치제스처를 인식하는 시스템을 구현하였다. 앞으로 테이블탑 디스플레이 환경에서 터치 제스처 인식에 적합한 알고리즘을 찾고 멀티터치 제스처를 인식하는 연구도 이루어져야 할 것이다.

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국내 푸드 코디네이션 관련 연구의 동향 분석 - 2000~2008년 논문을 중심으로 - (Trend Analysis of Food Coordination-related Studies Conducted from 2000 to 2008)

  • 권용석;홍완수
    • 한국조리학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.218-236
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    • 2010
  • 푸드 코디네이션 분야는 90년대 말에 국내에 소개되었고, 현재까지 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 그러나 아직까지 학문에 대한 분류의 기준과 용어에 대해 표준화 된 체계조차 잡혀 있지 않은 실정이다. 본 연구는 2000년부터 2008년 사이에 국내에서 발행된 푸드 코디네이션에 관한 연구의 동향을 조사하였다. 연구수행을 위하여 수집된 자료는 모두 335편이었다. 내용분석과 문헌연구에 의한 유목 분류는 연구 주제, 논문의 연구형식 및 조사방법, 분석 방법, 논문의 연구대상, 연구 조사지역 및 조사대상자 등으로 분류하였다. 본 연구에서 가장 중요한 유목 분류는 연구주제를 분류하는 것이다. 10개의 분류된 연구주제는 1) 푸드 코디네이션의 정의 및 인식에 관한 연구, 2) 식공간 환경에 관한 연구, 3) 색채, 패키지(포장) 디자인에 관한 연구, 4) 테이블 세팅, 식사 매너 및 에티켓에 관한 연구, 5) 사진, 편집 디자인, 아이덴티티 디자인 및 메뉴에 관한 연구, 6) 식공간 구성요소, 테이블/글라스 웨어에 관한 연구, 7) 감성, 오감 및 요리 코디에 관한 연구, 8) 직무, 인적 자원에 관한 연구, 9) 평론, 식문화 및 교육에 관한 연구, 10) 구매, 소비자 행동, 경영및 마케팅에 관한 연구로 나누었다. 위의 10가지 연구주제 중 식공간 구성요소, 테이블/글라스 웨어에 관한 연구(23.6%)가 가장 많이 이루어진 것으로 조사되었다. 그 다음으로 색채, 패키지(포장) 디자인에 관한 연구(17%), 구매, 소비자행동, 경영 및 마케팅에 관한 연구(14.6%), 식공간 환경에 관한 연구(13.4%), 평론, 식문화 및 교육에 관한 연구(9.6%)의 순으로 조사되었다. 위의 5가지 주제로 연구된 논문이 전체의 75% 이상을 차지한 것으로 나타났다.

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반복적 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링 (Motion Adaptive Temporal Noise Reduction Filtering Based on Iterative Least-Square Training)

  • 김성득;임경원
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권5호
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    • pp.127-135
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    • 2010
  • 동영상에 내재된 잡음을 제거하기 위해 사용되는 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링에서는 움직임의 정도에 따라 필터링의 강도를 적절하게 조절하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역필터링 방안을 제안한다. 움직임 정도에 따라 각 화소를 분류하여 분류코드를 지정하고, 각 분류코드에 따라 반복적 최적 자승학습에 기반을 둔 최적의 필터 계수를 유도한다. 반복적 학습과정은 사전에 미리 수행되어 학습된 결과만 룩업 테이블에 저장된다. 실제 잡음 제거 필터링 과정에서는 각 화소를 움직임 정도에 따라 분류한 후 분류코드에 따라 룩업 테이블에 있는 필터계수를 읽어 간결한 필터링을 취한다. 실험결과는 제안된 방법이 잡음 제거 응용에서 번짐을 방지하면서 동영상 잡음을 효과적으로 제거함을 보여준다.