이 연구의 목적은 기록물의 맥락정보를 담고 있는 메타데이터를 활용하여 기록물 자동분류 과정에서의 성능요소를 파악하는데 있다. 연구를 위해 2022년 중앙행정기관 원문정보 약 97,064건을 수집하였다.수집한 데이터를 대상으로 다양한 분류 알고리즘과 데이터선정방법, 문헌표현기법을 적용하고 그 결과를 비교하여 기록물 자동 분류를 위한 최적의 성능요소를 파악하고자 하였다. 연구 결과 분류 알고리즘으로는 Random Forest가, 문헌표현기법으로는 TF 기법이 가장 높은 성능을 보였으며, 단위과제의 최소데이터 수량은 성능에 미치는 영향이 미미하였고 자질은 성능변화에 명확한 영향을 미친다는 것이 확인되었다.
국가과학기술표준분류는 과학기술 관련 정보, 인력, 연구개발사업 등을 효율적으로 관리하기 위한 목적으로 제정 및 운영되고 있으며 개정주기는 5년이다. 2022년은 차기 개정 절차의 첫 해로 현재의 대, 중, 소분류체계 중 소분류체계를 기술키워드화 하는 것이 주 목적이다. 이는 현재의 경직된 구조로 인해 발생하는 유관 분류체계와의 연계 어려움과 최신 용어에 대한 미반영 문제를 해결하기 위한 것이다. 본 연구에서는 이 문제 해결을 위해 기존의 분류체계 관리를 용어관리체계로 변화시켜 용어의 품질과 활용성을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 표준용어관리체계인 SKOS와 ISO/IEC 11179 표준을 기본 모델로 설정하였다. 또 해외 과학기술용어집에서 활용하고 있는 용어관리 메타데이터 표준을 조사하여 현 국가과학기술표준분류체계와 비교한 후 용어관리관점에서 즉시 활용할 수 있는 메타데이터들을 도출하였다. 그 결과 현 관리체계에서 즉시 변형하여 적용할 수 있는 11개 표준 요소를 발굴 제안하였으며, 차후 분류체계 개정 작업을 거친 후 적용할 수 있는 5개 요소를 발굴하여 제안하였다.
Accumulation of high-quality data is crucial for AI learning. The goal of using AI in fashion service is to propose of a creative, personalized solution that is close to the know-how of a human operator. These customized solutions require an understanding of fashion products and emotions. Therefore, it is necessary to accumulate data on the attributes of fashion products and fashion emotion. The first step for accumulating fashion data is to standardize the attribute with coherent system. The purpose of this study is to propose a fashion emotional classification system. For this, images of fashion products were collected, and metadata was obtained by allowing consumers to describe their emotions about fashion images freely. An emotional classification system with a hierarchical structure, was then constructed by performing frequency and CONCOR analyses on metadata. A final classification system was proposed by supplementing attribute values with reference to findings from previous studies and SNS data.
정보산업의 발달과 함께 일반 사용자들의 데이터베이스 사용이 증가됨에 따라 부정확한 질의를 처리할 수 있는 인공지능적인 질의시스템이 필요하게 되었다. 이러한 질의 시스템이 질의를 처리하기 위해서는 불확실한 데이터들에 대한 정보를 제공하는 메타데이터가 필수적이다. 따라서 이러한 메타데이터에 대한 정형화와 그 분류체계가 필요하다. 본 논문에서는 퍼지이론을 기초로 하여 메타데이터의 정형화를 유도하였다. 또한 그것을 이용한 퍼지질의어 처리의 수행과정을 제시하였다.
해양 전자정보자원 메타 데이터베이스 시스템 설계 및 구현을 위해 국내외 관련 연구를 조사하고 분석하였다. 연구대상은 해양분야 웹 자원에서 해양조사자료가지를 범위로 하였다. 본 연구의 목적은 네트워크 자원의 기술에 적합한 더블린코어를 기반으로 효율적인 해양분야 전자정보자원 정보검색서비스를 제공하는데 있다. 본 논문에서는 해양분야 전자정보원 조사, 메타데이터 기술요소 분석, 베타데이터 분류체계, 시스템 구성 및 검색 구현방안의 연구를 수행하였다.
Accurate and versatile image data-sets are essential for fashion AI research and AI-based fashion businesses based on a systematic attribute classification system. This study constructs a color and texture attribute hierarchical classification system by collecting fashion item images and analyzing the metadata of fashion items described by consumers. Essential dimensions to explain color and texture attributes were extracted; in addition, attribute values for each dimension were constructed based on metadata and previous studies. This hierarchical classification system satisfies consistency, exclusiveness, inclusiveness, and flexibility. The image tagging to confirm the usefulness of the proposed classification system indicated that the contents of attributes of the same image differ depending on the annotator that require a clear standard for distinguishing differences between the properties. This classification system will improve the reliability of the training data for machine learning, by providing standardized criteria for tasks such as tagging and annotating of fashion items.
Recently, many organizations have attempted to construct hypermedia systems to expand their working areas to Internet-based virtual work places. For the effective management of the hypermedia application, it is important to develop a technique for managing hypermedia documents, hyperdocuments. This paper employs metadata as it has been conceived as a key approach in document management. Hence, this paper proposes a meta-information system based on metadata, HyDoMIS, for the purpose of hyperdocument manage-ment. This system contains a repository for hyper-documents, which is based on metadata schema and classification. HyDoMIS performs functions such as metadata management, searching and reporting.
Purpose The main purpose of this study is to improve fake news detection performance by using video information to overcome the limitations of extant text- and image-oriented studies that do not reflect the latest news consumption trend. Design/methodology/approach This study collected video clips and related information including news scripts, speakers' facial expression, and video metadata from YouTube to develop fake news detection model. Based on the collected data, seven combinations of related information (i.e. scripts, video metadata, facial expression, scripts and video metadata, scripts and facial expression, and scripts, video metadata, and facial expression) were used as an input for taining and evaluation. The input data was analyzed using six models such as support vector machine and deep neural network. The area under the curve(AUC) was used to evaluate the performance of classification model. Findings The results showed that the ACU and accuracy values of three features combination (scripts, video metadata, and facial expression) were the highest in logistic regression, naïve bayes, and deep neural network models. This result implied that the fake news detection could be improved by using video information(video metadata and facial expression). Sample size of this study was relatively small. The generalizablity of the results would be enhanced with a larger sample size.
본 연구는 메타데이터 시스템이 가지는 효율성을 기반으로 청소년을 대상으로 하는 인터넷 상의 과학정보 메타데이터 요소 추출 및 데이터베이스 시스템을 구축하여 이용자 중심의 타당성 평가를 목적으로 한다. 청소년 과학정보 메타데이터 기술요소 추출은 더블린코어 요소를 기준으로 국내외 주요 메타데이터 프로젝트의 연구 자료를 비교하여 6개의 필수요소와 4개의 부가요소로 구성된 청소년 대상 과학정보 메타데이터 기술요소를 도출하였다. 이를 토대로 청소년을 대상으로 하는 과학정보 메타데이터 데이터베이스를 구축하였으며, 이용자 중심의 평가를 통해 피실험자 대부분이 과학문제 해결에 도움이 된다고 하였다. 이는 본 연구에서 제시하는 청소년 과학정보 메타데이터 서비스 시스템이 청소년들의 과학정보에 대한 접근성을 향상시킬 수 있음을 보여준다고 할 수 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.287-294
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2011
This paper proposes a search system using the topic maps that it extends XMDR into Knowledge based XMDR for solving of the problems of the heterogeneity of distributed data on a network and integrate data by an efficient way. The proposed system combined Topic Maps and the extended metadata registry effectively. The Topic Maps represent related knowledge and reasoning relationship by associations of topic. And the extended metadata registry standards and manages the metadata of the local systems through registration and certification on the distributed environment. We also proposed a meta layer, include the meta topic and meta association to achieve semantic classification grouping of topics and to define relationship between Topic Maps and extended metadata registry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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