CALS, Enterprise Integration, Virtual Enterprise 등을 구현하는데 있어서 BPR (business process re-engineering), ISP (Information Strategy Planning), Analysis/Design 등은 필수 적이다. 이러한 BPR, ISP, A/D 추진하는데 있어서 각 단계의 산출물은 유연하게 연계되지 못한다. 그 이유는 각 단계가 접근하는 초점이 다르고, 산출물의 성격이 다르며, 무엇보다도 각 단계의 전문가가 다르기 때문에 발생한다. 현재 기업이 각 단계를 추진할 때에는 반복적인 피드백을 통하여 정보를 공유하거나, 각 단계의 정보 연계가 제대로 이루어지지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 BPR-ISP-A/D의 정보 연계를 유연하게 하기 위하여 PPO (Product-Process-Organization) 객체 진화에 의한 통합 방법론을 제안 하고자 한다. 그 과정은 1) Real world 정보를 PPO 객체로 정의하고, 2) PPO 객체를 기반으로 BPR을 수행하여 TO-BE model 을 만드는 동시에, 3) PPO TO-BE model과 함께 IT Architecture를 정의하며, 4) PPO 객체를 기반으로 Analysis and Design 과정을 통하여 Application system 객체 및 Data 객체를 정의한다. 이때 PPO 객체는 Real-world 객체에서 Application system 객체 및 Data 객체로 진화하게 되고 BPR-ISP-A/D의 seamless 통합이 이루어진다. 여기서, 단계 1) 과 2)는 System Engineering을 통하여 이루어진다. ARIS(Architecture of Integrated Information System, Dr. A-W. Scheer, 1998)개념을 도입하여 실세계를 정해진 규약에 따라 Model로 Mapping하고, 생성된 Model을 바탕으로 BPR을 수행하여 개선된 Model을 산출해 낸다. 단계 3)은, IE (Information Engineering, James Martine, 1990) 의 ISP가 도입되어, 설계업무를 지원하기위한 기본적인 시스템 구조를 구상하게 된다. 이와 함께 IT Model을 구성하게 되는데, 객체지향적 접근 방법으로 Model을 생성하고 UML(Unified Modeling Language)을 Tool로 사용한다. 단계 4)는 Software Engineering 관점으로 접근한다. 이는 최종산물이라고 볼 수 있는 설계업무 지원 시스템을 Design하는 과정으로, 시스템에 사용될 데이터를 Design하는 과정과, 데이터를 기반으로 한 기능을 Design하는 과정으로 나눈다. 이를 통해 생성된 Model에 따라 최종적으로 Coding을 통하여 실제 시스템을 구축하게 된다.
웹 기반 교육의 대중화로 학습 보조 도구를 이용한 다양한 웹 학습 방법들이 제시되고 있으며 또한 이틀 시스템의 운용 환경, 컨텐츠명세 그리고 활용 등의 상호 운용성 지원을 위한 표준화에 대한 연구가 국제표준기관 등을 통해 활발히 이루어지고 있다. 특히 e-learning 개발 환경을 위한 Learning Technology Standard Architecture(LTSA)를 기능별 5계층을 IEEK에서 제정하였다. 이 LTSA의 학습 보조 도구 표준화 영역에서 학습과정 피드백을 제공하는 질의 응답 학습 방법에 대한 표준규약기능을 명세하지 않고 있다. 본 논문에서는 국제표준화 기술인 ITSA 시스템 구성중 제 3계층을 기반한 질의 응답 학습 도구에 대해 연구한다. 데이터 중심으로 작성된 LTSA 컴포넌트를 객체지향 또는 컴포넌트 패라다임으로 재 정의하는 모델을 제안하고 기존의 Loaming Object Meatdata(LOM)을 참조하여 질의 응답 메타 데이터인 Query Answer Metadata(QAM)를 서술한다. 이들 재정의 모델과 QAM을 통합한 Query Answer Learning Tool(QALT)를 분석, 설계하여 프로토타이핑시스템으로 구현한다. 이를 통해 웹 기반 교육의 효율성 및 관련 도구 개발의 품질 및 생산성 효율을 가진다.
중앙정부 및 지방자치단체들은 지리정보시스템을 본격적으로 도입함으로서, 방대한양의 공간데이터베이^스를 구축하고 있다. 그러나 여러 기관이 각자의 목적과 필요에 따라 개별적 기준에 의해 공간데이터베이스를 중복 구축하여 비용의 낭비가 발생하고 있다. 더욱이 중복관리로 인해 공간자료의 일관성이 결여되고, 이로 인해 업무의 효율성과 신뢰성이 저하되고 있다. 또한 각기 도입한 시스템의 특이성과 자료 형식의 차이로 인해 상호 공유가 어려운 실정이다. 이러한 상황에서 건설교통부는 토지관련 각종 법률·속성·공간자료 등을 통합데이터베이스로 구축하고 관련업무를 전산화하는 토지관리정보체계구축 사업을 수행하고 있다. 타 정보화사업의 기본 공간자료를 제공하는 토지이용규제제도(이하 토지주제도)이며, 이들 자료는 지자체 전 부서에 걸쳐 다양하게 활용되고 있는 자료로서 토지 및 일반 행정업무와 민원발급의 기반자료가 되고 있다. 그러나 지적도는 지적, 도시계획, 공시지가, 개발사업 관련 부서 등에서 각기 유지관리하기 때문에 도면간의 불일치가 발생하고, 신뢰도가 저하되어, 지적원도 이외에는 정확성을 보장하기 어렵다. 토지주제는 현행법상 최종 결정·고시를 필지조사나 다양한 축척의 지형도, 지적도, 지적과 지형이 표시된 지형·지적도면을 이용함으로서 일선 지자체에서 조차 토지이용규제의 총괄적인 현황 및 규제공간적 상관관계를 파악하기 어렵다. 더욱이 지적도와의 관계가 불분명 한 경우는 필지별 토지이용현황 정보의 추출 및 관리가 단순중첩으로는 불가능하며 토지이용계획확인서와 같은 민원발급이나 필지별 토지이용규제 정보를 필요로 하는 업무에는 심각한 문제를 야기한다. 본 연구는 목적은 지형도, 지적도, 토지주제도 등의 공간자료를 통합 유지관리 할 수 있는 방안을 모색하고, 지료의 일관성을 확보 할 수 있는 시스템을 개발하는데 있다. 시스템 설계와 개발은 분산환경 하에서 운영될 수 있는 OpenGIS의 CORBA(OGC 1998) 사양을 기반으로 개발하였다. 시스템 설계방법론은 RUP(Rational Unified Process), 설계 및 구현은 UML(Unified Modeling Language)를 활용하였다. 시스템 운영환경은 공간자료의 편집에 있어 가격대비 신뢰성이 높으며 지자체에 많이 보편화되어 있는 CAD시스템을 기반으로 하였다.
교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.
최근 웹 서비스 기반 서비스 지향 구조는 네트워크 상에 분산된 다양한 애플리케이션을 효과적으로 통합하기 위한 방법으로 널리 활용되고 있다. 서비스 지향 구조에서 BPEL은 비즈니스 프로세스 모델 언어로, 다양한 서비스들을 통합하는 방법을 제시하고 있다. 현재 이러한 BPEL을 이용한 서비스 통합 및 조합에 관해 많은 연구가 진행되고 있으며 서비스들 간의 호환성을 검증하려는 노력, 비즈니스 프로세스의 식별과 추적에 관한 몇몇 연구가 진행되었다. 그러나 다양한 서비스의 조합으로 인해 발생하는 문제를 해결하려는 연구는 부족하다. 특히 조합된 서비스가 얼마나 신뢰할 수 있는지, 예외 상황에 대해 얼마나 강건하게 대처할 수 있는지 평가하고자 하는 노력은 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 BPEL을 이용한 서비스 조합에 있어서 조합된 서비스의 강건성을 테스트하기 위한 방법과 이 방법을 지원하기 위한 테스트 프레임워크를 제시한다. 본 논문의 방법은 BPEL 프로세스와 참여하는 다양한 서비스를 분석하고, 분석된 정보를 바탕으로 실제 서비스들에서 발생 가능한 다양한 예외 상황을 발생시키는 가상의 환경을 구축하여 강건성 테스트를 수행한다. 이는 BPEL 프로세스로 표현된 서비스 조합이 얼마나 예외 상황에 강건하게 대처하는지 검증하는 방법이다.
Wang, Bohan;Yang, Jin;Tan, Adrian;Tan, Fabian Hadipriono;Parke, Michael
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제8권4호
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pp.1-24
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2018
In the last decade, the use of Building Information Modeling (BIM) as a new technology has been applied with traditional Computer-aided design implementations in an increasing number of architecture, engineering, and construction projects and applications. Its employment alongside construction management, can be a valuable tool in helping move these activities and projects forward in a more efficient and time-effective manner. The traditional stakeholders, i.e., Owner, A/E and the Contractor are involved in this BIM system that is used in almost every activity of construction projects, such as design, cost estimate and scheduling. This article extracts major features of the application of BIM from perspective of participating BIM components, along with the different phrases, and applies to them a logistic analysis using a fuzzy performance tree, quantifying these phrases to judge the effectiveness of the BIM techniques employed. That is to say, these fuzzy performance trees with fuzzy logic concepts can properly translate the linguistic rating into numeric expressions, and are thus employed in evaluating the influence of BIM applications as a mathematical process. The rotational fuzzy models are used to represent the membership functions of the performance values and their corresponding weights. Illustrations of the use of this fuzzy BIM performance tree are presented in the study for the uninitiated users. The results of these processes are an evaluation of BIM project performance as highly positive. The quantification of the performance ratings for the individual factors is a significant contributor to this assessment, capable of parsing vernacular language into numerical data for a more accurate and precise use in performance analysis. It is hoped that fuzzy performance trees and fuzzy set analysis can be used as a tool for the quality and risk analysis for other construction techniques in the future. Baldwin's rotational models are used to represent the membership functions of the fuzzy sets. Three scenarios are presented using fuzzy MEAN, AND and OR gates from the lowest to intermediate levels of the tree, and fuzzy SUM gate to relate the intermediate level to the top component of the tree, i.e., BIM application final performance. The use of fuzzy MEAN for lower levels and fuzzy SUM gates to reach the top level suggests the most realistic and accurate results. The methodology (fuzzy performance tree) described in this paper is appropriate to implement in today's construction industry when limited objective data is presented and it is heavily relied on experts' subjective judgment.
지능형 교통 시스템(ITS)은 여행자에게 출발 전 또는 출발 후 도움이 되는 서비스와 유용한 데이터를 제공하는 여행자정보고급화 시스템을 포함하고 있다. 이 시스템은 출발전교통정보 안내 서브시스템, 운전중 교통정보제공 서브시스템, 동적주행안내 서브시스템들로 구성되어 있다. 여행자정보고급화 시스템은 표준화 작업을 총괄하는 기준 프레임워크인 국가 아키텍쳐에 따라 설계될 필요가 있다. 최근 소프트웨어 기술이 급속히 개선되고 안정화됨에 따라 미리 개발된 강력한 ITS 기술도 재사용 할 필요성이 있다. 컴포넌트와 개방형 인터페이스에 기반한 ITS 표준화는 현재 ITS 기술의 재사용성 문제를 해결하는 방법이 된다. 본 논문은 UML을 이용하여 컴포넌트에 기반한 여행자정보고급화 시스템을 설계한 결과를 제시하고 있으며 이 UML 방법은 새로 개발되는 ITS 컴포넌트를 위한 표준화된 모델을 제공할 것으로 기대된다.
IPSE(Integrated Project Support Environment) 도구는 언어 중심적이고, 개발방 법론에 근거한 툴셋 형태로 제공되는 현재의 CASE 도구들의 주요 기능들을 하나로 통 합하고자 하는 노력의 결과로 볼 수 있다. 프로세스 모델을 기반으로 한 IPSE 접근방 법이 통합 CASE 구현을 위한 효과적인 방법으로 여겨진다. PM-CASE(Process Model based CASE)도구는 새로운 프로세스 모델링 기법에 의해 프로세스를 표현한 다이아그 램을 작성하기 위한 시제품으로서, 프로세스내의 태스크 관련 속성들을 정의 하고 데 이터 베이스에 저장한다. 이들 속성들은 태스크 수행 중에 만들어진 산출물에 대한 정 보의 검색 및 태스크와 연관된 도구를 호출하는데 사용된다. 본 논문에서는 PSEE (Process centered Software Engineering Environments) 도구들을 비교 분석하고, PM- CASE 도구의 기본개념, 구조, 설계에 대한 기술을 통해 효과적인 소프트웨어 개발관리 를 지원하는 프로세스 모델 기반 CASE 도구의 구축방법을 제시한다.
본 논문은 시맨틱 검색 시스템에 관한 포괄적인 개념적 모델 제안과 실질적인 구현 사례를 제시한다. 제안된 시맨틱 검색 시스템은 개념적으로 3계층의 아키텍처 지식획득 계층, 지식표현 계층, 지식이용 계층으로 구성하여 설계 및 구현되었다. 지식획득(Knowledge acquisition) 계층은 다양한 소스(Source)의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 멀티미디어등)로부터 시맨틱 메타데이터를 생성 및 저장하는 영역이다. 지식표현(Knowledge Representation) 계층은 온톨로지의 스키마와 인스턴스를 구축하고, 이러한 온톨로지 기반 질의 확장 등을 통해 시맨틱 검색을 처리하는 영역이다. 마지막으로 지식이용(Knowledge Utilization) 계층은 검색 이용자가 시맨틱 웹 언어 또는 온톨로지에 대한 지식이 없더라도 직관적으로 검색 질의(Query)를 입력하고 검색 결과를 확인할 수 있도록 구성하였다. 향후 제시된 시맨틱 검색 시스템은 기존 연구 수준의 시맨틱 검색 시스템을 상용화 수준으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.
Kubra Ertas;Ihsan Pence;Melike Siseci Cesmeli;Zuhal Yetkin Ay
Journal of Periodontal and Implant Science
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제53권1호
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pp.38-53
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2023
Purpose: The current Classification of Periodontal and Peri-Implant Diseases and Conditions, published and disseminated in 2018, involves some difficulties and causes diagnostic conflicts due to its criteria, especially for inexperienced clinicians. The aim of this study was to design a decision system based on machine learning algorithms by using clinical measurements and radiographic images in order to determine and facilitate the staging and grading of periodontitis. Methods: In the first part of this study, machine learning models were created using the Python programming language based on clinical data from 144 individuals who presented to the Department of Periodontology, Faculty of Dentistry, Süleyman Demirel University. In the second part, panoramic radiographic images were processed and classification was carried out with deep learning algorithms. Results: Using clinical data, the accuracy of staging with the tree algorithm reached 97.2%, while the random forest and k-nearest neighbor algorithms reached 98.6% accuracy. The best staging accuracy for processing panoramic radiographic images was provided by a hybrid network model algorithm combining the proposed ResNet50 architecture and the support vector machine algorithm. For this, the images were preprocessed, and high success was obtained, with a classification accuracy of 88.2% for staging. However, in general, it was observed that the radiographic images provided a low level of success, in terms of accuracy, for modeling the grading of periodontitis. Conclusions: The machine learning-based decision system presented herein can facilitate periodontal diagnoses despite its current limitations. Further studies are planned to optimize the algorithm and improve the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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