Nowadays, according to rapid development of computing environments, information processing and analysis system are very interesting research area. As a viewpoint of data preparation-processing-analysis in knowledge technology, the goal of automated information system is to satisfy high reliability and confidence and to minimize of human-administrator intervention. In addition, we expect the system which can deal with problem and abnormal error effectively as a fault detection and fault tolerance. In this paper, we design a monitoring system as follows. A productive monitoring information from various systems has unstructured forms and characteristics and crawls informative data by conditions and gathering rules. For representing of monitering information which requested by administrator, running-status can be able to check dynamically and systematic like connection/closed status in real-time. Our proposed system can easily correct and processing for monitoring information from various type of server and support to make objective judgement and analysis of administrator under operative target of information system. We implement semi-realtime monitering system using AJAX technology for dynamic browsing of web information and information processing using XML and XPATH. We apply our system to SMS server for checking running status and the system shows that has high utility and reliability.
정보화가 진행됨에 따라 급속하게 축적되는 대량의 데이터로부터 가치있는 지식을 추출하려는 시도가 다양하게 진행되고 있으며, 그 일환으로 데이터 마이닝 기법이 관심의 대상이 되고 있다. 따라서 날로 증가하는 디지털 문헌에 대한 효율적인 처리와 서비스, 시스템구축이 필요한 정보관리분야에 있어서도 이러한 기법의 적용 필요성은 증대하고 있다. 본 고에서는 다양한 기법의 개발과 함께 활발하게 적용이 시도되고 있는 데이터 마이닝에 대한 이론적 배경 및 실제 적용 사례를 개관해 보고, 최근 들어 그 필요성이 대두되고 있는 정보관리분야에의 데이터 마이닝 기법의 적용 영역 및 활용 가능성을 관련 연구의 분석을 통해 살펴보고자 한다.
데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다. KnowledgeMatrix의 주요구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다.
The Active Appearance Model (AAM) is a class of deformable models, which, in the segmentation process, integrates the priori knowledge on the shape and the texture and deformation of the structures studied. This model in its sequential form is computationally intensive and operates on large data sets. This paper presents another framework to implement the standard version of the AAM model. We suggest a distributed and parallel approach justified by the characteristics of the model and their potentialities. We introduce a schema for the representation of the overall model and we study of operations that can be parallelized. This approach is intended to exploit the benefits build in the area of advanced image processing.
이 연구에서는 디지털 탐구도구로 측정한 데이터를 활용하는 과학 탐구 수업에서 초등학생의 지식정보처리역량과 협력적 문제해결력에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위해 경남 S시의 초등학교 5학년 3개 학급을 실험집단, 3개 학급을 통제 집단으로 선정하였다. 통제집단은 전통적인 강의식 수업을 하였고, 실험집단은 과학데이터를 활용하는 과학 탐구 수업을 하였다. 수업 후 검사를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 과학데이터를 활용하는 과학 탐구 수업은 초등학생들의 지식정보처리 역량 향상에 도움을 주었다. 둘째, 과학데이터를 활용하는 과학 탐구 수업은 초등학생의 협력적 문제 해결력을 신장시켰다. 이상의 결과로부터 과학데이터를 활용하는 과학 탐구 수업은 초등학생의 지식정보처리역량과 협력적 문제해결력 향상을 위해 필요함을 알 수 있었다. 이번 연구를 바탕으로 향후 디지털 탐구도구로 측정한 데이터를 활용하는 과학 탐구를 활성화할 수 있는 구체적인 교수·학습 환경에 관한 연구가 필요하다.
The need of Clinical Decision Support System (CDSS) in healthcare setup is increasing day by day. EHR Meaningful Use advocates CDSS as an important component of EHR/EMR systems. CDSS can be ranged from a simple to a very sophisticated system. The more complex CDSS systems need more attention to develop because of many reasons including its Knowledge Base (KB) structure/maintenance/evolution, inference capabilities and usability. Above all the KB maintenance and evolution is very crucial and important from the perspective of useful decision capabilities. Also the richness of the KB is important to cover the decision gaps handling a particular situation in the course of patient care. It cannot be expected from the clinicians to remember everything in regard to patient diagnosis and treatment. Similarly, it is also crucial for clinicians to keep themselves updated with the new research in the area. That is the reason they frequently require accessing to the online knowledge resources. Literature proved that online knowledge resources are capable providing answers to questions that might not be answered rely only on clinician wisdom and experience. This paper provides the theme of meaningful utilization of online knowledge resources in the context of diagnosis and treatment process for cancer patients more specifically Head and Neck cancer.
정보 기술 분야의 지능화 요구는 매우 빠르게 증가하고 있다. 특히 대량의 데이터로부터 지식을 찾아내어 최적의 의사결정을 해야하는 KDD(Knowledge Discovery in Database)분야에서는 그 요구가 더욱 더 크게 된다. 지능화된 의사결정을 위해서는 대용량 지식 베이스(Knowledge Base)의 효율적인 관리가 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 이러한 지식 베이스로부터 의사결정 관리에 필요한 지식을 얻기 위해 효율적으로 지식 베이스를 검색하고 갱신하는 관리 방법을 위해 자율학습 신경망인 자기조직화 지도에 확률적 분포 이론을 결합한 하이브리드(Hybrid) SOM을 제안한다. 제안 방법을 이용한 효율적 지식 베이스의 관리를 시뮬레이션 실험을 통하여 수행하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 Hybrid SOM이 지식 베이스 관리에 효율적인 성능을 나타냄이 증명되었다.
The manufacturing industry with Make-to-Order production system is difficult to decide the standard information for the product and the demand is variable to estimate. In this paper, we concerned with the process planning method using data mining in the manufacturing industry with Make-to-Order environment. The subject of our study is the industry transformer plant which is received an diverse order of customer and then produced the product. Currently, process planning method is classified the standard information by hand based on the acquired knowledge through the experience. The standard information stored the various information, such as work sequence, time and so on. This process planning method needs an experts which possesses the field experience for several years. For the product specification which is varied in each order, current process planning method is not efficient due to need many times To solve this problem, we extract the information using data mining process for each processing time, and then construct the knowledge base. We propose a method which is the process planning of the industry transformer product in Make-to-Order environment using the knowledge base.
공인인증서의 사용은 꾸준히 증가하고 있으나 증가하는 사용량에 비례하여 하드디스크에 저장된 공인인증서 해킹으로 인한 피해 사례가 증가하고 있다. 이에 따라 정부는 하드디스크 내 공인인증서 저장을 금지하고 이동형 저장매체에 저장하도록 하는 방침을 내놓았다. 또한 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 중앙의 스토리지에 데이터가 저장되기 때문에 공인인증서를 중앙 스토리지에 저장하는 것은 매우 위험한 일이다. 이러한 방침으로 인해 앞으로 USB 메모리 및 스마트폰과 같은 이동형 저장매체에 대한 중요성이 높아질 것이며, 분실 위험이 높은 USB 메모리 및 스마트폰의 특징에 따라 인증서가 저장된 저장매체 없이도 인증서를 사용할 수 있는 방안이 필요하게 될 것이다. 본 논문은 일회용 인증서에 대한 요구사항 분석 및 형식을 설계하고, PKI 인증서를 기반으로 경량화된 일회용 인증서를 발급받아 인증서를 사용할 수 있도록 하였다. 또한 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에서 일회용 인증서를 이용한 권한 관리 기술을 제안하여 안전성과 효율성을 제공하도록 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권10호
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pp.2718-2731
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2023
This paper presents a method of using syntax and shallow semantic analysis for Vietnamese question generation (QG). Specifically, our proposed technique concentrates on investigating both the syntactic and shallow semantic structure of each sentence. The main goal of our method is to generate questions from a single sentence. These generated questions are known as factoid questions which require short, fact-based answers. In general, syntax-based analysis is one of the most popular approaches within the QG field, but it requires linguistic expert knowledge as well as a deep understanding of syntax rules in the Vietnamese language. It is thus considered a high-cost and inefficient solution due to the requirement of significant human effort to achieve qualified syntax rules. To deal with this problem, we collected the syntax rules in Vietnamese from a Vietnamese language textbook. Moreover, we also used different natural language processing (NLP) techniques to analyze Vietnamese shallow syntax and semantics for the QG task. These techniques include: sentence segmentation, word segmentation, part of speech, chunking, dependency parsing, and named entity recognition. We used human evaluation to assess the credibility of our model, which means we manually generated questions from the corpus, and then compared them with the generated questions. The empirical evidence demonstrates that our proposed technique has significant performance, in which the generated questions are very similar to those which are created by humans.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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