시맨틱 웹에서는 기계가 처리할 수 있는 의미 정보를 토대로 보다 효율적이고 효과적인 시맨틱 검색과 웹서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다. 따라서, 다양한 웹 컨텐츠들에 대하여 컴퓨터가 이해 가능한 형식으로 메타데이터를 생성하고 추가하는 과정, 즉, 시맨틱 어노테이션이 시맨틱 웹의 중요한 기반기술 중의 하나이다. 최근에는 어노테이션 정보를 관리하기 위해서, 대상문서 내부에 메타데이터를 직접 내장시키는 기법이 주로 사용되고 있다. 그러나, 웹 문서의 시맨틱 어노테이션과 관련하여 기존의 지원도구들은, 주로 HTML 문서를 대상으로 하고 있고, 대부분의 도구들에서는 메타데이터를 활용한 시맨틱 검색기능을 제공하지 않고 있다. 본 연구에서는, 이와 같은 문제점들과 기존의 관련 연구결과들을 토대로, 웹 문서(HTML, PDF)들에 대한 시맨틱 어노테이션을 보다 효율적으로 지원하기 위한 온톨로지 기반의 시맨틱 어노테이션 지원도구(OSA)를 개발하였다. OSA에서는, RDFS(RDF Schema)로 시맨틱 어노테이션 모델을 정의하고, 이를 토대로 온톨로지 기반의 의미정보들을 표현하며, XMP(eXtensible Metadata Platform)표준에 맞추어서 해당 디지털 문서 내에 시맨틱 어노테이션 정보를 내장시킨다. 본 연구에서 개발한 어노테이션 도구를 활용함으로써, 웹 문서에 대한 효율적인 시맨틱 어노테이션이 가능하며, XMP를 기반으로 웹 문서 자체와 시맨틱 어노테이션 정보를 일체화시킴으로써 어노테이션 정보관리에 정합성을 유지할 수 있으므로, 향후 다양한 웹 컨텐츠에 대한 시맨틱 검색에 효과적으로 활용될 수 있다.
인터넷의 발전으로 방대해진 정보를 컴퓨터가 이해하고 효율적으로 관리하기 위해서는 시맨틱 웹 기반의 메타데이타가 반드시 필요하다. 그러나 메타데이타 생성 시 의미 중의성을 가진 정보가 존재하며 이 문제의 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 순차적으로 존재할 수 있는 단어들의 확률 모델을 이용하여 문서와 같은 정보에 포함된 의미가 애매한 단어를 관련성이 높은 모델의 개념으로 메타데이타를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 메타데이타를 생성 할 때, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 중의성을 고려하고 명칭(named entity)의 일부 단어에 대한 인식을 위해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용한다. 먼저 온톨로지에 정의된 각 클래스(class)의 인스턴스(instance)를 인식하기 위한 마르코프 모델을 생성한다. 다음으로 문서로부터 의미가 애매한 단어의 의미를 파악할 수 있는 상황정보(Context)를 생성하고, 상황정보에 포함된 단어들의 순서에 대응하는 최적의 마르코프 모델을 찾아 메타데이타 생성시의 중의성 문제를 해결한다. 제안한 방법으로 전산학관련 논문에 대해 의미가 애매한 7개의 단어를 추출하여 실험하였다. 그 결과 상황정보에 존재하는 개체(entity)의 의미부류들 중 가장 빈번한 의미 부류로 애매한 단어의 의미를 선정한 SemTag보다 정확도 면에서 38%정도의 나은 성능을 나타내었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.288-294
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2022
The media content market has been growing, as various types of content are being mass-produced owing to the recent proliferation of the Internet and digital media. In addition, platforms that provide personalized services for content consumption are emerging and competing with each other to recommend personalized content. Existing platforms use a method in which a user directly inputs video metadata. Consequently, significant amounts of time and cost are consumed in processing large amounts of data. In this study, keyframes and audio spectra based on the YCbCr color model of a movie trailer were extracted for the automatic generation of metadata. The extracted audio spectra and image keyframes were used as learning data for genre recognition in deep learning. Deep learning was implemented to determine genres among the video metadata, and suggestions for utilization were proposed. A system that can automatically generate metadata established through the results of this study will be helpful for studying recommendation systems for media super-personalization.
웹의 데이터의 양이 증가함에 따라, 원하는 데이터를 정확하게 검색하는 것은 어렵다. 그래서 많은 연구자들은 웹의 자원을 효율적으로 검색하기 위해 노력하고 있다. W3C는 RDF 메타데이터를 이용하여 웹에 있는 자원의 의미를 부여하는 표준을 제정하였다. 지금까지 RDF 메타데이터는 주로 웹에 있는 문서 데이터를 표현하는데 사용되어 왔으나 웹에 있는 응용 프로그램을 위한 메타데이터를 표현하는 데는 사용되지 않았다. 본 논문에서는 웹에 있는 응용프로그램을 검색하기 위해 RDF 메타데이터를 이용하는 방법을 제안한다. 우선 응용프로그램의 정보를 저장하는 RDF 데이터 모델을 정의하고, RDF 데이터 모델을 참조하는 RDF 스키마를 정의한다 그리고 적용 가능성을 보이기 위해 응용프로그램을 검색하는 시스템 prototype을 설계한다. 이 시스템은 사용자가 필요로 하는 응용프로그램을 좀 더 쉽게 얻을 수 있는 기대 효과를 가지며, 응용프로그램에 대한 검색 기능 향상의 효율성을 기할 수 있다.
가치 있는 디지털 정보자원으로서 연구정보를 위한 보존 메타데이터 요소를 개발하였다. 특히 국가정책지식 생산의 주역이라고 할 수 있는 경제 인문사회 분야 정부출연연구기관의 연구정보를 장기적으로 보존하여 활용할 수 있는 기반으로서 보존 메타데이터 요소를 개발하였다. 다양한 부서와 기관에서 분산 관리되고 있는 연구정보의 상호운용성을 확보하기 위하여 OAIS 참조모형을 기반으로 유럽표준인 CERIF와 PREMIS 데이터 사전의 요소들을 비교 분석한 다음, 양자의 특성을 반영하여 상호보완적인 보존 메타데이터 요소를 개발하였다. 그 결과로서 개념적 차원이 아닌 실제 구현이 가능하고 시스템 간의 호환성이 전제된 연구정보 보존 메타데이터 요소들과 적용사례를 제시하였다.
데이터 품질 관리는 최근 중요한 이슈로 자리잡았다. 데이터베이스의 메타데이터 표준화는 데이터 품질관리 방안 중 하나이다. 본 연구에서는 일관된 메타데이터 관리를 위하여 표준단어사전 관리를 지원하는 알고리즘을 제시한다. 해당 알고리즘은 웹 사전 크롤링을 통해 데이터베이스 메타데이터의 동의어 관리 자동화를 지원한다. 또한 웹 사전 크롤링 과정에서 생길 수 있는 동음이의어 판별 이슈를 해결하여 데이터의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 기존의 수동적 관리에 비해 메타데이터 데이터 품질의 신뢰도를 높인다. 또한 이음동의어 데이터 등록 및 관리에 소비되는 시간을 단축시킬 수 있다. 새로운 데이터 표준화 부분 자동화 모델에 대한 추가 연구는 향후 데이터 표준화 프로세스에서 자동화 가능한 작업을 파악하여 진행되어야 한다.
영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다.
ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, MDR)는 메타데이터의 등록 및 공유를 위해 개발된 국제표준이다. ISO/IEC 11179는 MDR을 객체 모델인 메타모델로 표현한다. 하지만 ISO/IEC 11179는 메타모델을 데이터베이스로 구축하기 위한 명확한 기준이 없으므로 표준 기반의 MDR 개발이 어려운 문제점이 있다. 이 논문은 MDR 구현을 위해 객체-관계 변환 방법론 기반의 MDR 데이터 모델을 설계한다. 이를 위해 연구된 객체-관계 변환 방법론의 변환 기법들을 관계성에 기준하여 분류하고, 이 변환 기법들의 사용 기준을 정의함으로 모델링 규칙을 제안한다. 이 논문은 MDR 데이터 모델에 대한 구현 결과로 관계형 데이터베이스 테이블을 구축한다. 실험 및 평가를 통하여 제안하는 모델링 규칙을 검증하고 구축된 테이블 구조의 적합성을 평가한다. 평가 결과로 제안 기법에 의해 구축된 테이블 구조는 표준 메타모델의 클래스와 관계성을 잘 보존함을 보인다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1388-1395
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2009
In March 2007, Korea's Ministry of Construction & Transportation (MOCT) established "Guidelines on the Computerization and Use of Geotechnical Investigation Results," which took effect as official instructions. The 2007 Geotechnical Information DB Construction Project is underway as a model project for a stable geotechnical information distribution system based on the MOCT guidelines, accompanied by user education on the geotechnical data distribution system. This study introduces a geotechnical data entry system characterized by the standardization of the geotechnical investigation form, the standardization of metadata for creating the geotechnical data to be distributed, and the creation of borehole space data based on the world geodetic system according to the changes in the national coordinate system, to define a unified DB structure and the items for the geotechnical data entry system and to computerize the field geotechnical investigation results using the MOCT guidelines. In addition, the present operating status of the geotechnical data entry system and entry data processing statistics are introduced through an analysis of the model project, and the problems of the project are analyzed to suggest improvements. Education on, and the implementation of, the model project for the geotechnical data entry system, which was developed via the standardization of the geotechnical investigation results form and the metadata for institutions showed that most users can use the system easily. There were problems, however, including those related to the complexity of metadata creation, partial errors in moving to the borehole data window, partial recognition errors in the installation program for different computer operating systems, etc. Especially, the individual standard form usage and the specificity of the person who enters the geotechnical information for the Korea National Housing Corporation, among the institutions under MOCT, required partial improvement of the geotechnical data entry system. The problems surfaced from this study will be promptly addressed in the operation and management of the geotechnical data DB center in 2008.
초고전압투과 전자현미경(HVEM)을 이용한 e-Science 환경을 구축하기 위해서는 HVEM의 원격제어시스템과 HVEM에 의해 생성된 데이터의 효율적인 관리와 공유를 위한 데이터포털이 필요하다. 그리고 이러한 데이터포털에서 생성된 데이터의 구조화, 저장 및 관리, 탐색, 공유를 위해서는 HVEM에 적합하게 특화된 메타데이터가 필요하다. 본 연구에서는 e-Science 환경 하에서 HVEM에 의해 생성된 데이터의 보다 효율적인 관리와 공유를 위하여 HVEM에 적합하게 특화된 메타데이터 모형을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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