• 한국항공우주학회지
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• 제48권10호
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• pp.783-789
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• 2020

영상 기반 항법은 GPS/INS 통합 항법 시스템의 취약점을 보강할 수 있는 보조 항법 기술로 비행체에서 촬영한 항공 영상과 기존의 데이터베이스를 비교하여 비행체의 위치를 구한다. 하지만 데이터베이스가 생성된 시점은 항공 영상 촬영 시점과 다를 수밖에 없으며, 이러한 시점 차이로 인해 두 영상 간의 다른 특징점들이 생성된다. 즉, 유사하지만 다른 두 영상이므로 일반적인 영상 대조 알고리즘을 항법 문제에 적용하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 인공지능 기법인 의미론적 분할을 활용하여 항공 영상에서 항법에 필요한 정보를 분류한 후 영상 대조를 수행하는 방법을 제안한다. 의미론적 분할로 시점 변화, 촬영 조건 변화가 있더라도 강건하게 두 영상이 정합 되도록 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션과 비행 실험을 통해 성능을 확인하며, 일반적인 영상 대조 알고리즘을 이용하여 항법을 수행한 결과와 비교한다.

• 정보관리학회지
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• 제17권1호
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• pp.21-47
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• 2000

상이한 메타데이터형식 상호간 어의적인 연계성을 확보하는 일은 메타데이터의 재사용성을 가능하게 할 뿐 아니라 메타데이타 처리에 일관성을 제공할 수 있다는 점에서 대단히 중요한 요인이라 할 수 있다. 이를 위해 RDF에 대한 제반 특성을 검토하고, 어의적 연계성을 위한 공통요소를 추출하였다. 이들 공통요소를 RDF스키마명세와 구문명세에 기반하여 공통스키마로 설계함으로써 어의적 연계성을 확보한 메타데이터스키마 설계에 기반으로 삼았으며, 공통스키마의 활용을 제시하기 위해 KORMARC를 표본으로 스키마를 설계하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.211-222
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• 2006

In collaborative environment, it is necessary that the participants in collaboration should share the same understanding about the semantics of terms. For example, they should know that 'COMPONENT' and 'ITEM' are different word-expressions for the same meaning. In order to handle such problems in information sharing, an information system needs to automatically recognize that the terms have the same semantics. So we develop an algorithm mapping two terms based on their ontological definitions and their similarities. The proposed algorithm consists of four steps: the character matching, the inferencing, the definition comparing and the similarity checking. In the similarity checking step, we consider relation similarity and hierarchical similarity. The algorithm is very primitive, but it shows the possibility of semi-automatic mapping using ontology. In addition, we design a mapping procedure for a mapping system, called SOM (semantic ontology mapper).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.248-268
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• 2018

The performance of smartphone applications are usually constrained in user interactions due to resource limitation and it promises great opportunities to improve the performance by exploring the smartphone built-in and embedded sensing techniques. However, heterogeneity in techniques, semantic gap between sensor data and usable context, and complexity of contextual situations keep the techniques from seamless integration. Relevant studies mainly focus on feasibility demonstration of emerging sensing techniques, which rarely address both general architectures and comprehensive technical solutions. Based on a proposed functional model, this investigation provides a general architecture to deal with the dynamic context for context-aware automation and decision support. In order to take advantage of the built-in sensors to improve the performance of mobile applications, an ontology-based method is employed for context modelling, linguistic variables are used for heterogeneous context presentation, and semantic distance-based rule matching is employed to customise functions to the contextual situations. A case study on mobile application authentication is conducted with smartphone built-in hardware modules. The results demonstrate the feasibility of the proposed solutions and their effectiveness in improving operational efficiency.

• ETRI Journal
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• 제34권2호
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• pp.288-291
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• 2012

In this letter, a new online anomaly detection approach for software systems is proposed. The novelty of the proposed approach is to apply a new semantic kernel function for a support vector machine (SVM) classifier to detect fault-suspicious execution paths at runtime in a reasonable amount of time. The kernel uses a new sequence matching algorithm to measure similarities among program execution paths in a customized feature space whose dimensions represent the largest common subpaths among the execution paths. To increase the precision of the SVM classifier, each common subpath is given weights according to its ability to discern executions as correct or anomalous. Experiment results show that compared with the known kernels, the proposed SVM kernel will improve the time overhead of online anomaly detection by up to 170%, while improving the precision of anomaly alerts by up to 140%.

• 한국전자거래학회지
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• 제10권3호
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• pp.85-110
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• 2005

현재 시맨틱 웹 서비스 발견에 대한 연구는 OWL-S를 중심으로 LARKS프로젝트와 METEOR-S 프로젝트에서 활발히 이루어지고 있다. 그러나 이들 프로젝트들은 OWL-S의 발견 요소를 모두 포함하고 있지 않고 발견 알고리즘을 개선할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 OWL-S의 발견 요소 중 기존 연구에서 고려하지 않은 프로세스 구조 매칭 알고리즘과 METEOR-S 프로젝트의 QoS 매칭에 대한 알고리즘을 개선한 QoS 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 서비스 분류 매칭과 비즈니스 패턴 매칭을 새롭게 정의한다. 마지막으로 사용자의 선호도를 고려한 매칭 통합 알고리즘을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3806-3825
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• 2016

This paper brings out a neoteric frame of reference for visual semantic based 3d video search and retrieval applications. Newfangled 3D retrieval application spotlight on shape analysis like object matching, classification and retrieval not only sticking up entirely with video retrieval. In this ambit, we delve into 3D-CBVR (Content Based Video Retrieval) concept for the first time. For this purpose we intent to hitch on BOVW and Mapreduce in 3D framework. Here, we tried to coalesce shape, color and texture for feature extraction. For this purpose, we have used combination of geometric & topological features for shape and 3D co-occurrence matrix for color and texture. After thriving extraction of local descriptors, TB-PCT (Threshold Based- Predictive Clustering Tree) algorithm is used to generate visual codebook. Further, matching is performed using soft weighting scheme with L₂ distance function. As a final step, retrieved results are ranked according to the Index value and produce results .In order to handle prodigious amount of data and Efficacious retrieval, we have incorporated HDFS in our Intellection. Using 3D video dataset, we fiture the performance of our proposed system which can pan out that the proposed work gives meticulous result and also reduce the time intricacy.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.242-248
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• 2022

The article presents the analysis of modern methods of automatic comparison of original and unoriginal text to detect textual plagiarism. The study covers two types of plagiarism - literal, when plagiarists directly make exact copying of the text without changing anything, and intelligent, using more sophisticated techniques, which are harder to detect due to the text manipulation, like words and signs replacement. Standard techniques related to extrinsic detection are string-based, vector space and semantic-based. The first, most common and most successful target models for detecting literal plagiarism - N-gram and Vector Space are analyzed, and their advantages and disadvantages are evaluated. The most effective target models that allow detecting intelligent plagiarism, particularly identifying paraphrases by measuring the semantic similarity of short components of the text, are investigated. Models using neural network architecture and based on natural language sentence matching approaches such as Densely Interactive Inference Network (DIIN), Bilateral Multi-Perspective Matching (BiMPM) and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and its family of models are considered. The progress in improving plagiarism detection systems, techniques and related models is summarized. Relevant and urgent problems that remain unresolved in detecting intelligent plagiarism - effective recognition of unoriginal ideas and qualitatively paraphrased text - are outlined.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제7권3호
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• pp.21-30
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• 2019

Information about the formation and filling (in 2014 to 2016) of a terminological dictionary on electronics and radioengineering and collective work (in 2017 to 2018) with a data bank "TERMIN" is presented in this article. In purpose of creating an instrument of navigating the modern scientific-technical space a net of terms with set semantic links is described. This set is based on the analysis of terms' definitions (each term is checked for inclusion in the definitions of all other terms; the definitions were borrowed from reputable reference editions: encyclopedias, dictionaries, reference books). The created model of a system that consists of different information sources, in which it (information) is indexed by the terminology of Russian State Rubricator of Scientific and Technical Information rubrics and/or keywords, is described. There is an access for the search in all these sources in the system. Searching inquiries are referred to in the language of these rubrics or formulated by arbitrary terms. The system is to refer to information sources and give out relevant information. In accordance with this model, semantic links of various types, which allow expanding a search at different modalities of query, should be set among data bank terms. Obtained links will have to increase semantic matching, i.e., they can provide actual understanding of the meaning of the information that is being sought.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.65-75
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• 2008

그리드 컴퓨팅은 분산된 컴퓨팅 자원들을 서로 연결하여 방대한 양의 계산 작업을 가능케 하는 기술로써 다양한 분야에서 사용되고 또한 발전되어 왔다. 하지만 기존의 연구들은 주로 그리드 자원을 효율적으로 관리하고 사용하는 것에 초점을 두었지, 실제 그리드 환경에서 수행되는 응용 프로그램들의 정보에 대한 체계적인 이해 및 관리는 제대로 이루어지지 않았다. 따라서 응용 분야의 사용자가 그리드 컴퓨팅 환경을 사용하기 위해서는 매번 응용 프로그램의 그리드 관련 요구사항들을 구체적으로 이해하고 기술할 수 있는 전문적인 지식이 요구되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 응용 프로그램 온톨로지 기반 시맨틱 그리드 관리시스템을 구현하였다. 이 시스템은 응용 프로그램들에 대한 정보와 이들이 요구하는 그리드 관련 정보를 온톨로지 형태로 구축하였다. 이를 기반으로 입력 데이터와 인수에 따른 자원 요구량 예측, 최적 자원 할당 등의 정보를 추론하고, 이 정보를 그리드 미들웨어가 다룰 수 있는 형태로 재해석할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문에서는 구축된 시스템을 고성능 컴퓨팅 자원이 요구되는 생물정보학 분석환경 구축에 실제 적용해보고 이를 기존 시스템들과 비교함으로써 본 시스템이 유용하게 사용될 수 있음을 설명하였다.