테이블 형태로 이루어진 이력서 양식이나 인터넷 회원 가입에서 개인의 신상 정보를 매번 입력하는 일은 매우 반복적이고 번거로운 일이다. 개인의 신상 정보를 컴퓨터에 저장하고 있다가 인터넷 회원 가입 페이지에 자동으로 채워 주는 몇 개의 시스템이 나와 있으나 필드와 필드 값이 잘못 매치되는 등 정확도가 떨어지는 면이 있다. 본 연구는 컴퓨터에 개인의 신상정보를 저장하고 있다가 개인 데이터 온톨로지를 이용하여 회원가입 페이지(목표 페이지)에서 요구하는 사용자의 정보를 추론하고 자동으로 채워주는 시스템을 제안하였다. 추론의 과정에서 먼저 목표 페이지를 분석하여 요구하는 필드명을 추출하고, 유사어 온톨로지를 이용하여 요구 필드명을 표준 필드명으로 변환한다. 표준 필드명으로 변환된 요구 필드는 온톨로지 매치 메이킹을 이용하여 개인 데이터 온톨로지 상의 적절한 레벨을 찾아서 최종적인 필드값을 생성한다. 본 시스템은 목표 페이지와 유사한 필드를 가져올 뿐만 아니라 온톨로지 계층 상에 해당되는 필드를 추론하여 정확한 필드값을 가져오게 된다. 몇 개의 회원 가입 페이지를 대상으로 실험한 결과 본 시스템이 기존의 시스템에 비해 정확도에서 우수함을 보였다. 본 시스템은 이력서 양식 등 반복적으로 동일한 정보를 채우는 경우에도 쉽게 적용 가능하다.
시맨틱 웹은 단순한 문서들의 링크가 아닌 문서들의 의미와 관계를 표현하는 웹으로 소프트웨어 에이전트가 이해할 수 있도록 구성되어 있다 본 논문에서 제안하는 검색방식은 온톨로지기반의 추론을 통한 시맨틱 검색방법으로 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 검색키워드와 문서의 키워드가 다르더라도 의미적으로 같으면 온톨로지의 추론을 통해 검색이 가능하게 한다. 둘째, 규칙기반의 변환기가 서로 다른 온톨로지의 컨셉을 정확한 매치(exact match)가 아니어도 유사한 컨셉으로 추론할 수 있게 한다. 셋째, 온톨로지가 검색 키워드의 의미를 뚜렷하게 정의할 수 있으므로 단순한 키워드 매칭과 빈도만으로 검색하는 것 보다 정확한 검색이 가능하도록 한다. 넷째, 최적화된 질의문 자동 생성이 도메인 온톨로지를 통해 가능하므로 자연어와 유사한 검색영역과 정확성을 갖게 한다. 다섯째, 에이전트가 단순히 키워드가 포함된 문서만을 찾는 것이 아니라 온톨로지에 표현되어 있는 정보를 토대로 사용자가 원하는 정보와 지식을 자동적으로 찾게 한다. 이러한 방식은 데이타베이스의 질의문을 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 검색 시스템보다 정화한 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시맨틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다.
본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서의 정보를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도를 향상하고 심화 정보를 추가하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 국가암정보센터의 검증된 문서들에서 추출한 19,304개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 1,486개 명제에 주석하는 과제를 수행하기 위해, 기존 인공 신경 정리 증명계의 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하였다. 이를 통해 기존의 근본적인 문제점이었던 학습 시간 문제를 해결하였고, 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 233.9일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 102.1분 내로 학습이 완료되었다. 제안하는 시스템의 장점은 명제를 텐서로 인코딩하여 미분 가능하게 전체적인 연산을 진행하는 인공 신경 정리 증명계가 단어의 정확한 일치를 파악하는 전통적인 정리 증명계를 포함하며 동시에 유사어 관계로부터의 논리 전개 역시 가능하게 한다는 점을 실제 문서 데이터에서 입증했다는 것이다.
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.
본 연구에서는 국내 의학학술논문의 저자가 선정한 주제용어 (저자용어)와 동일한 논문에 대하여 NLM이 MEDLINE 레코드에 부여한 MeSH 용어를 비교하여, 국내 의학학술논문 저자들이 얼마나 정확히 MeSH 용어를 사용하는지 일치도를 측정하였고, 사용방법상 어떠한 특징을 보이는지, 일치하지 않는 이유가 무엇인지 분석하였다. 1989년부터 1998년까지 Korean Journal of Parasitology에 발표된 415편의 논문에 사용된 1,826개의 저자용어 가운데 MEDLINE 레코드의 MeSH 용어와 일치한다고 볼 수 있는 용어는 35.5%이고, 이 가운데 완전히 일치하는 용어는 10.1%밖에 되지 않았다. 한 논문에서는 평균 1.6개의 용어가 일치하였다. 한국저자들은 평균 4.4.개의 키워드를 한 논문에 부여한 반면, MEDLINE은 2배가 넘는 9.9개를 부여하고 있다. 한국저자들은 체크태그나 부표목을 사용하지 않는 등 MeSH 용어를 정확히 사용하기 위한 기본지식이 절대적으로 부족한 것을 나타났다.
본 논문은 ETRI에서 개발한 GPS RF 신호생성기와 상용수신기인 U-Blox 수신기를 이용하여 기만신호의 공격을 완화하는 방법에 대하여 분석하였다. 기만신호는 대상 수신기의 코드 및 반송파 성분의 변이를 이용하여 대상수신기가 비정상적인 위치를 생성하도록 하는 것이다. 우리는 이러한 기만신호 공격에 따른 수신기에서의 신호세기 및 항법해 영향을 분석하였다. 또한 기만신호를 제거하기 위하여 기만신호와 역위상 코드를 가지는 신호를 고려하였다. GPS RF 신호생성기를 이용하여 정상적인 GPS 신호, 기만신호, 기만신호와 역위상을 가지는 항기만신호를 생성하였고 기만신호와 항기만신호간의 코드 위상차이에 따른 기만신호 공격의 영향을 수신기를 통하여 확인하였다. 기만 신호의 코드 지연과 동일한 코드지연의 신호를 생성할 경우 기만신호가 상쇄되는 것을 확인하였다.
Virtual Brain-endoscopy is an effective method to detect lesion in brain. Brain is the most part of the human and is not easy part to operate so that reconstructing in 3D may be very helpful to doctors. In this paper, it is suggested that to increase the reliability, method of matching 3D object with the 2D CT slice. 3D Brain-endoscopy is reconstructed with 35 slices of 2D CT images. There is a plate in 3D brain-endoscopy so as to drag upward or downward to match the relevant 2D CT image. Relevant CT image guides the user to recognize the exact part he or she is investigating. VRML Script is used to make the change in images and PlaneSensor node is used to transmit the y coordinate value with the CT image. The result is test on the PC which has the following spec. 400MHz Clock-speed, 512MB ram, and FireGL 3000 3D accelerator is set up. The VRML file size is 3.83MB. There was no delay in controlling the 3D world and no collision in changing the CT images. This brain-endoscopy can be also put to practical use on medical education through internet.
In this paper, a novel maximum a posterion (MAP) estimation for the channel decoding of H.264 codes in the presence of transmission error is presented. Arithmetic codes with a forbidden symbol and trellis search techniques are employed in order to estimate the best transmitted. And, there has been growing interest of communication, the research about transmission of exact data is increasing. Unlike the case of voice transmission, noise has a fatal effect on the image transmission. The reason is that video coding standards have used the variable length coding. So, only one bit error affects the all video data compressed before resynchronization. For reasons of that, channel needs the channel codec, which is robust to channel error. But, usual channel decoder corrects the error only by channel error probability. So, designing source codec and channel codec, Instead of separating them, it is tried to combine them jointly. And many researches used the information of source redundancy In received data. But, these methods do not match to the video coding standards, because video ceding standards use not only one symbol but also many symbols in same data sequence. In this thesis, We try to design combined source-channel codec that is compatible with video coding standards. This MAP decoder is proposed by adding semantic structure and semantic constraint of video coding standards to the method using redundancy of the MAP decoders proposed previously. Then, We get the better performance than usual channel coder's.
In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.
최근 센서 데이터 통합최근 센서를 통한 상황인지는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 센서 데이터의 수집과 분석은 아직 통합이 부족하다. 이는 센서에서 발생하는 데이터에 대하여 메타데이터, 규격, 단위, 검출된 값에서 일치시키기 어렵기 때문이다. 따라서 다양한 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위한 방법론이 필요하다. 본 논문에서는 이동하는 iBeacon에서 발생하는 정보를 통하여 위치를 인식하는 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 iBeacon을 착용한 환자가 실내에서 이동할 때 정확한 위치를 인식할 수 있는 데이터를 표본으로 온톨로지를 구축한다. 이는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 검출된 값으로 필터링을 수행한 결과를 지식으로 저장한다. 이에 제안 시스템은 온톨로지를 통하여 iBeacon을 휴대한 환자가 실내에서 이동하여 발생하는 값을 인식함으로써 효율적인 위치정보를 추출할 수 있다. 이는 비콘 뿐만 아니라 다른 센서에 적용이 가능하고, 온톨로지 구성방법에 따라 다양한 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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