원격탐사기술과 GIS관련산업이 발달함에 따라 위성영상을 비롯하여 그리드데이터 성과물의 수요가 공공부문은 물론 민간기업에서의 급격히 증가하고 있다. 하지만 지금까지 국내의 경우 각 기관별로 필요에 따라 높은 비용과 많은 시간을 투자하여 메타데이타와 검색시스템을 구축하고 있기 때문에 체계적이고 통합적인 관리가 이루지지 않고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 그리드데이터의 표준화된 메타데이터를 근간으로 한 그리드데이터를 통합적으로 검색할 수 있는 그리드데이터 검색시스템의 개발이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 그리드데이터의 효율적인 유통을 위해서 2003년 한국전자통신연구원 그리드데이터 유통목록(메타데이터) 관한 연구에서 제시한 표준화된 그리드데이터 메타데이터 모델을 바탕으로 기관별로 기 구축된 메타데이터를 분석하였으며, 유사항목을 도출하고 검색에 필요한 공통응용스키마를 정의하였다. 또한 사용자에게 그리드데이터에 대한 정보검색 및 선택이 편리하도록 '위성영상정보 통합관리센터'(SIMC)의 위성영상 메타데이터를 비롯하여 유관기관인 '인공위성연구센터'(SaTReC)에서 보유 위성영상 메타데이터까지 검색이 가능한 XML(extensible Markup Language)기반의 그리드데이터 메타데이터 통합검색 시스템을 개발하였다. 본 연구의 시범시스템 구축 결과를 토대로 향후 확장성 있고 효율적인 그리드 데이터 통합검색시스템 확대구축에 기여할 것으로 사료된다.
중복 데이타는 분산 시스템에서 결함을 포용하는 방법 중 하나로 여러 복사본들의 일관성을 유지하기 위하여 복제 제어 프로토콜(replica control protocol)을 필요로 한다. 복제 제어 프로토콜 중 정 족수 동의 기법(quorum consensus method)은 정족수 이상의 동의를 얻어서 데이타에 접근하는 방법이다. 그런데 사이트나 통신 링크의 실패로 인하여 정족수 이상의 동의를 얻을 수 없으면 데이타 접근이 불가능하게 되므로 부족한 정족수를 고스트(ghost)로 대치하는 방법이 필요하다. 고스트는 메타 데이타(meta data)에 상태 정보만을 저장한 프로세스이기 때문에 생성과 관리의 비용을 줄이려면 메타 데이타를 간략화 시키는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 동료 집합을 이용하여 메타 데이타를 구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2N+logN 비트만으로 메타 데이타를 구성할 수 있게 하고 동료 집합만을 이용하는 프로토콜이나 동적 선형 보우팅 프로토콜보다 향상된 가용성을 나타낸다. 제안된 방법의 가용성은 마코브 모델(Markov model)을 이용하여 측정하고 그 결과를 다른 프로토콜들과 비교 분석한다.
Purpose: The aim of this study was to compare the characteristic expression patterns of advanced periodontitis in 2 cohort data sets analyzed using different microarray platforms, and to identify differentially expressed genes (DEGs) through a meta-analysis of both data sets. Methods: Twenty-two patients for cohort 1 and 40 patients for cohort 2 were recruited with the same inclusion criteria. The 2 cohort groups were analyzed using different platforms: Illumina and Agilent. A meta-analysis was performed to increase reliability by removing statistical differences between platforms. An integrative meta-analysis based on an empirical Bayesian methodology (ComBat) was conducted. DEGs for the integrated data sets were identified using the limma package to adjust for age, sex, and platform and compared with the results for cohorts 1 and 2. Clustering and pathway analyses were also performed. Results: This study detected 557 and 246 DEGs in cohorts 1 and 2, respectively, with 146 and 42 significantly enriched gene ontology (GO) terms. Overlapping between cohorts 1 and 2 was present in 59 DEGs and 18 GO terms. However, only 6 genes from the top 30 enriched DEGs overlapped, and there were no overlapping GO terms in the top 30 enriched pathways. The integrative meta-analysis detected 34 DEGs, of which 10 overlapped in all the integrated data sets of cohorts 1 and 2. Conclusions: The characteristic expression pattern differed between periodontitis and the healthy periodontium, but the consistency between the data sets from different cohorts and metadata was too low to suggest specific biomarkers for identifying periodontitis.
In this paper, we propose AnoVid, an automated video annotation tool based on deep neural networks, that automatically generates various meta data for each scene or shot in a long drama video containing rich elements. To this end, a novel meta data schema for drama video is designed. Based on this schema, the AnoVid video annotation tool has a total of six deep neural network models for object detection, place recognition, time zone recognition, person recognition, activity detection, and description generation. Using these models, the AnoVid can generate rich video annotation data. In addition, AnoVid provides not only the ability to automatically generate a JSON-type video annotation data file, but also provides various visualization facilities to check the video content analysis results. Through experiments using a real drama video, "Misaeing", we show the practical effectiveness and performance of the proposed video annotation tool, AnoVid.
Data dictionary is a collection of meta-data, which describes data produced and consumed while performing business processes. Data dictionary is an essential element for business process standardization and automation, and has a fundamental role in ERP application management and customization. Also, data dictionary facilitates B2B processes by enabling painless integration of business processes between various enterprises. We implemented data dictionary support in SEA+, a component- based scalable ERP system developed in ETRI, and found out that it's a plausible feature of business information system. We discovered that data dictionary promotes semantic, not syntactic, data management, which can make it possible to leverage viability of the tool in the coming age of more meta-data oriented computing world. We envision that business data dictionary is a firm foundation of adapting business knowledge, applications and processes into the semantic web based enterprise infra-structure.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.148-153
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2022
In keeping with the fourth industrial revolution, IoT-based environments are being implemented everywhere, and as a result, there is an increasing number of cases in which various types of sensed data are utilized efficiently. In particular, the number of multimedia application cases using smart devices is increasing, and there is an increasing number of cases in which large amounts of data are used as fast and convenient as small amounts of data. Given the increasing size of files used in smart devices, the study designed a modified Htree based on journaling meta data management in Ext4-based smart devices and analyzed performance through experiments of various methods. Performance evaluation analysis using IOZone and Hdread shows that the data size of 100Mbyte compared to the data input / output of existing htree is 10% or more, and that of the super large capacity file of 500Mbyte or more is 5% or more.
본 논문에서는 수산과학 R&D 정보의 빅데이터 플랫폼 구축과 메타 데이터 관리기법에 관해 소개한다. 빅데이터 플랫폼에서는 다양한 유형의 수산과학 R&D 정보를 수집하여 통합 연계하고, 이를 데이터 레이크 형태로 구축하는 방안을 제시한다. 수산과학 분야에서 수집, 축적되고 있는 기존의 데이터와 함께 위성영상 데이터, 연구보고서 등 비정형 빅데이터까지 수집하여 다양한 분석을 지원하는 빅데이터 플랫폼의 구축방안을 제시한다. 다음으로 데이터 추출과 전처리 및 저장 과정에서 메타 데이터를 수집하고 관리함으로써 수산과학 빅데이터의 체계적인 관리가 가능하도록 한다. 빅데이터 플랫폼 구축과 함께 메타 데이터를 표준양식으로 구축함으로써 데이터의 수집, 저장, 활용 및 유통 등 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 체계적이고도 지속적인 빅데이터 관리 방안을 제시하는데 의의가 있다.
본 논문에서는 비정형, 대용량의 비디오데이터의 특징기반 검색과 주석기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의를 지원하는 통합비디오정보시스템(Hybrid Video Information System : HVIS)을 제안한다. HVIS는 메타데이터 모델링을 위해 한편의 비디오를 비디오 다큐먼트, 시퀸스, 장면, 객체로 나누고 물리적인 비디오스트림을 위한 원시데이터계층(raw_data layer)과 주석기반 검색, 특징기반 검색, 유사성 검색을 지원하기 위한 메타데이터계층(meta_data layer)의 두 개의 계층을 가진 통합 계층지향 메타데이터모델(Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model : THOMM)과 이 모델을 기반으로 주석기반 질의, 특징기반 질의, 유사질의가 가능한 비디오질의언어 (Video Query Language)와 질의를 처리하기 위한 비디오질의처리기 (Video Query Processor : VQP)와 질의처리알고리즘을 제안한다. 특히 유사한 장면, 객체를 찾는 유사질의시 사용자의 관심을 고려한 유사성 정도를 나타내는 식을 제시한다. 제안된 시스템은 Visual C++, ActiveX와 ORACLE를 이용하여 구현되었다.
최근 기업들은 레거시 시스템들간의 데이터 상호 운용하기 위해 기업들은 이미 보유하고 있는 레거시 업무와 EAI 시스템을 도입하고 있다. 협업적인 거래 환경에서의 EAI 시스템은 유기적으로 통합하고 공유함으로서 효율적인 검색을 기대할 수 있다. 그러나 기존 레거시 시스템은 특정 목적에 따라 설계단계부터 상호 운용성을 고려하지 않고 독자적으로 관리되므로 EAI는 표준기술 적용이 어려우므로 별도의 전용 EAI 솔루션을 도입해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 통합을 이용하여 메타데이터 레지스트리를 이용한다. 그러나 메타데이터의 다양한 타입과 의미론적 명세, 데이터 이질성 문제, 이기종간의 시스템 이질성에 대한 문제도 야기된다. 따라서 본 논문에서는 웹 환경에서 데이터 상호운용을 위한 XMDR(eXtended Meta-Data Registry) 기반의 검색 시스템을 제안한다.
분산 환경에서 대부분 데이터 구성은 계층적 분류에 따른 트리 형태로 이루어져 연관성 검색에 제한이 있다. 이러한 데이터들 중 데이터베이스로 저장된 데이터는 통합의 문제와 효율적 검색이라는 문제가 있다. 이에 따라 본 시스템에서는 분산된 데이터 베이스 통합을 위해 XMDR을 이용하고 계층적으로 표현된 지식의 검색 효율성을 위해서 XMDR에 토픽맵을 연계하는 방안을 제안한다. XMDR은 메타시멘틱온톨로지, 인스턴스시멘틱온톨로지 그리고 메타로케이션으로 구성하고, 분산된 관계데이터베이스 사이의 데이터 이질적 문제와 메타데이터 이질적 문제를 해결하여 통합하고, 메타시멘틱온톨로지와 인스턴스시멘틱온톨로지를 토픽 맵과 연결하여, 토픽 맵의 자원위치를 표현하는 어커런스 역할을 XMDR의 메타로케이션이 수행하게 함으로써 효율적인 통합 검색을 위한 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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