• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.73-78
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• 2009

This paper designed Object-orientid Meta_data operation module that introducted new Meta_class basis the Meta_Classfication model. In order to implement this Data model, we have introducted heurilistic class to traditional object-orinted database. And we designed Meta_data operation module for Inplemetated Meta_data that basis on the heurilistic classficasion model using stored Meta_data in extened object-oriend data model.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.276-279
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• 2005

Many large organizations that have allocated resources to Data Administration(DA) have DA-context meta data mining. Also meta data is an interesting topic in the data warehouse world. This conceptual view gradually cleared up, and recently we have been talking more confidently about the back-room and front-room meta data. We describe the processes and problems that characterize the general architecture of s meta data mining system to do improve management efficiency that require further research and development.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.75-85
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• 2003

본 연구는 SCORM 기반 학습 객체의 메타데이타 생성 즉 Asset, SCO, Contents Aggregation과 Contents Package에 대한 메타데이터를 생성하는 시스템(MetaGene)을 개발한다. SCORM 을 지원하는 LMS내 API 어댑터와 인터페이스를 위한 학습 객체 내에 API 활성화 함수를 내장시키고, 데이터 모델을 기반으로 학습 과정을 트래킹 하는 코드도 포함 시킨다. 또한 학습 객체들이 LMS에 전송되게 PIF(Package Interchange File)로 패키징 시킨다. MetaGene에 생성된 학습객체의 메타데이터와 컨텐츠 패키지의 manifest file을 $SCORM^{(TM)}$ Conformance Testsuite을 이용하여 유효성을 검증한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.201-209
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• 2000

정보산업의 발달과 함께 일반 사용자들의 데이터베이스의 사용이 증가함에 따라 부정확한 자연어 질의 처리를 할 수 있는 인공 지능적인 질의시스템이 필요하게 되었다. 이러한 질의시스템이 자연어 질의를 처리하려면 불확실한 데이터들에 대한 정보를 제공하는 MetaData가 반드시 필요하고, 데이터베이스 분야와 인공지능 분야의 이론들을 바탕으로 MetaData의 정형화 및 분류가 필요하다. 본 연구에서는 퍼지이론, 확률이론을 기초로 하여 소속척도, 근접추론, 유사관계, 데이터마이닝 기법 등을 이용하여 MetaData를 정형화하고 분류하였다.

• 정보화연구
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• 제10권3호
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• pp.315-321
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• 2013

우리군은 국방 아키텍처프레임워크(MND-AF)를 제정하여 전군적, 기관별, 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 적용하고 있다. MND-AF의 아키텍처메타모델(AMM)은 국방아키텍처 산출물에서 정의된 아키텍처 정보의 구조를 조직화하고 정보간의 관계를 묘사하고, 참조모델 및 국방 상호운용성 표준인 정보기술표준, 공통컴포넌트, 국방메타데이터 등과 연계를 통해 표준을 기반으로 상호운용성 달성을 지원해야 한다. 그러나 AMM을 살펴보면 상호운용성 표준과의 연계성이 미흡하여 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 상호운용성 표준을 원활하게 적용하는 것이 제한되고 있다. 본 논문에서는 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 국방 상호운용성 표준으로 관리되는 국방메타데이터 적용을 촉진시킬 수 있도록 국방메타데이터 기반 아키텍처메타모델의 논리데이터모델(OV-7c)을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.98-107
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• 2018

In this paper, we propose a method to classify the skeletal maturity with a small amount of hand wrist X-ray image using deep learning-based meta-learning. General deep-learning techniques require large amounts of data, but in many cases, these data sets are not available for practical application. Lack of learning data is usually solved through transfer learning using pre-trained models with large data sets. However, transfer learning performance may be degraded due to over fitting for unknown new task with small data, which results in poor generalization capability. In addition, medical images require high cost resources such as a professional manpower and mcuh time to obtain labeled data. Therefore, in this paper, we use meta-learning that can classify using only a small amount of new data by pre-trained models trained with various learning tasks. First, we train the meta-model by using a separate data set composed of various learning tasks. The network learns to classify the bone maturity using the bone maturity data composed of the radiographs of the wrist. Then, we compare the results of the classification using the conventional learning algorithm with the results of the meta learning by the same number of learning data sets.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1567-1574
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• 2012

이동에이전트의 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 되므로, 이러한 이동 에이전트의 센서 네트워크 내에서의 효율적 이주를 위한 방법이 요구되며, 이를 위하여 다양한 센서 네트워크 구성요소들(서버, 싱크 및 센서노드들) 관련 데이터들을 수집 및 저장하여 일관된 네이밍 서비스를 제공해야 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 센서데이터 서버의 정보가 저장되는 MetaData와 싱크노드들과 그들에 연결되어있는 센서노드들의 다양한 정보가 저장되는 SubMetaData 부분으로 나누어 메타테이블을 설계 구현하고, 이러한 메타테이블의 정보들을 이용한 RMI 기반의 네이밍 기법을 적용하여 능동규칙 이동에이전트의 정 방향 이주 방법을 구현함으로써 효율적인 센서 네트워크 응용 환경 구축 가능성을 제시하였다. 또한, 본 논문에서는 네이밍 에이전트를 J2EE 모델 기반의 RMI-IIOP(Internet Inter-ORB Protocol) 기술을 적용하여 설계 및 구현함으로써, 새로운 센서 네트워크 환경에 적합한 등록, 해제 및 검색 등을 수행할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.966-969
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• 2012

본 연구는 네트워크상에 분산된 데이터들의 이질적인 문제를 해결하고, 효율적인 데이터 통합을 위한 Topic Maps MetaData Registry(TMDR)기반의 쿼리 변환 기법을 제시한다. TMDR은 분산 데이터를 통합하기 위해 글로벌 스키마를 제공하여 각 로컬 데이터에서 발생하는 정보들 사이의 이질성 문제를 쿼리 변환 기법으로 해결한다. 이 기법은 eXtended Meta Data Registry(XMDR)의 Meta Schema Ontology(MSO)와 Topic Maps에서 연관 관계를 분석하여 로컬의 접근 정보를 관리하는 Meta Location(ML)의 정보를 통해 분산되어 있는 로컬 데이터들을 통합 접근할 수 있도록 한다. 처리방법은 TMDR을 이용하여 전역처리를 위한 글로벌 쿼리를 생성하고, 생성된 글로벌 쿼리는 로컬 스키마로 분해되어 네트워크를 통해 분산되어 있는 시스템들을 접근하도록 함으로써, 통합 접근이 가능하게 한다. 우리는 이를 위해 글로벌 쿼리를 로컬에 적응적인 쿼리로 변환하는 방안을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.502-505
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• 2014

최근 들어, 모바일 기기의 시스템을 장악하여 중요 정보를 빼내는 등의 악성 행위를 위해 Code Reuse Attack (CRA) 이 널리 사용되고 있다. 이러한 CRA 를 막기 위한 방법으로 branch 의 trace 를 분석하여 CRA 고유의 특성을 찾아내는 Signature 기반 탐지 기술이 있다. 이러한 탐지 기술을 효율적으로 지원하기 위하여, 본 논문에서는 ARM 프로세서용 바이너리를 분석하여, signature 분석을 위해 필수적으로 분석되어야 하는 gadget 의 크기를 빠르게 접근할 수 있는 meta-data 를 생성하는 기술을 제안한다. 이러한 meta-data 를 활용하는 방식은 gadget 의 크기를 계산하는 추가적인 코드의 수행을 제거해 주므로, 더욱 효율적으로 CRA 를 탐지할 수 있도록 도와준다. 실험 결과, 이러한 meta-data 는 본래의 바이너리 코드 대비 9% 만의 크기 증가를 일으키는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_1호
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• pp.559-565
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• 2012

본 연구에서는 BIM과 GIS간 공간정보 상호 운용성을 위해 BIM과 GIS의 대표적인 중립 모델인 IFC와 CityGML간의 상호 운용성을 위한 속성 정보 맵핑을 위한 규칙 정의 메타 데이터를 제안하고 구현 한다. 이를 위해 IFC와 CityGML의 맵핑을 위한 구조를 분석하고 이를 바탕으로 BIM과 GIS간 정보 상호 운용성을 위한 속성 정보 맵핑을 위한 메타 데이터를 제안한다. 메타 데이터는 BIM 모델과 GIS 모델 간의 연결을 위한 연결 정보, 관점 별 맵핑 규칙, 맵핑 규칙을 정의한 연산자와 속성 정의로 구성된다. 이 구조를 설계하고 XML로 표현하였으며, 이를 이용해 속성 정보를 자동 맵핑하는 시스템을 구현하였다.