본 논문에서는 사용자의 음악적 선호를 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호를 추론할 수 있게 도와주는 컨텍스트 기반 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 제안한다. COMUS는 제목, 연주자, 장르와 같은 음악의 일반적인 속성과 무드와 상황과 같이 도메인에 특화된 확장을 제공하는 확장성을 계층적인 방식으로 제공한다. COMUS는 음악 추천을 위한 도메인에 특화된 클래스들이 음악 온톨로지와 연동되도록 OWL 언어를 사용하여 개발된 음악 온톨로지이다. COMUS에 표현된 컨텍스트 정보를 사용하면, 컨텍스트 정보의 일관성을 체크할 수 있고, 규칙 기반의 추론을 통해 명시적인 정보 뿐만 아니라, 내재된 컨텍스트를 도출하는 상위 레벨의 추론이 가능하다고. 여기서 제안하는 온톨로지는 음악과 감정과 상황 사이의 복잡하고 자세한 관계를 표현할 수 있어서, 사용자가 음악 추론 어플리케이션을 위해 적절한 음악을 찾을 수 있게 해준다. 이와 관련된 음악 추천을 위한 사례 연구로써 수행한 몇 가지 실험을 보인다.
학계와 산업계 모두 효율적인 재사용 기술인 Component-based Development(CBD)로의 전환을 받아들이고 있다. Product Line Engineering(PLE)에서의 컴포넌트 프레임워크는 컴포넌트, 커넥터와 그들의 시멘틱(Semantic)들의 집합으로 구성된다. 단순한 컴포넌트 조립 보다 반 완성 어플리케이션인 컴포넌트 프레임워크가 재사용의 잠재력이 더 크다. 그러나, 어플리케이션 개발을 위해 여러 업체에서 획득된 COTS 컴포넌트들의 연관관계, 의존관계가 서로 완벽하게 일치하지 않아, 컴포넌트 조립이나 컴포넌트 대체시 구현을 변경해야 하는 문제가 발생된다. 그러므로 커넥터는 관련된 컴포넌트들간의 상호작용 관리뿐만 아니라, 조립될 수 없는 컴포넌트들간의 문제를 보완하여 연결한다. 아직 실용적으로 사용할 수 있는 커넥터에 관한 연구 및 구체적인 해결 방안이 미흡하다. 본 논문에서는 커넥터를 정의 하기 위한 메타모델을 제시하고, 커넥터를 실용적으로 설계하고 구현할 수 있는 5개의 주요 패턴을 제시한다. 제시된 주요패턴들은 설계 지침 및 문제 해결방안을 제공하여 이를 통해 컴포넌트 프레임워크 기반의 실용적이고 효율적인 커넥터를 구성할 수 있도록 한다. 또한, 주요 커넥터 패턴의 적용 기법 및 구현을 통한 적용 사례를 제시하여 컴포넌트의 활용성과 재사용성이 증가됨을 보인다.
This paper presents an attempt to develop a visual programming language-based 3D virtual reality authoring tool intended to compose virtual interior space. The rapid development of digital technology and the wide spread of the Intenet have expanded the different uses of virtual reality in a number of applications ranging from interior design to building maintenance. In particular, the construction of cyber spaces based on existing interior spaces is becoming increasingly important. Current research, however, remains at the level of converting 3D models into virtual reality models, despite practitioners' needs for structural space models. Moreover, commercial tools to build virtual reality space have the disadvantage of targeting people who have professional knowledge of computer programs and computer graphics. Accordingly, the 3D virtual reality authoring tool developed in this research - called the VESL system - enables virtual and structural space to be easily composed using intuitive and interactive visual interfaces, which are based on visual programming techniques. The VESL system also provides an XML based semantic description of interior space, to be used to describe interior space information. We anticipate that the virtual reality spaces composed by this system will be of considerable use in the fields of architecture and interior design. Further research issues identified at the end of the research include developing a converter/filter for transforming Internet virtual reality standard language, or VRML, and evaluating the application of the system for practical use.
Testing TB in chest X-ray images is a typical method to diagnose presence and magnitude of PTB lesion. However, the method has limitation due to inter-reader variability. Therefore, it is essential to overcome this drawback with automatic interpretation. In this study, we propose a novel method for detection of PTB using SegNet, which is a deep learning architecture for semantic pixel wise image labelling. SegNet is composed of a stack of encoders followed by a corresponding decoder stack which feeds into a soft-max classification layer. We modified parameters of SegNet to change the number of classes from 12 to 2 (TB or none-TB) and applied the architecture to automatically interpret chest radiographs. 552 chest X-ray images, provided by The Korean Institute of Tuberculosis, used for training and test and we constructed a receiver operating characteristic (ROC) curve. As a consequence, the area under the curve (AUC) was 90.4% (95% CI:[85.1, 95.7]) with a classification accuracy of 84.3%. A sensitivity was 85.7% and specificity was 82.8% on 431 training images (TB 172, none-TB 259) and 121 test images (TB 63, none-TB 58). This results show that detecting PTB using SegNet is comparable to other PTB detection methods.
나날이 방대해지는 디지털 콘텐츠들의 홍수 속에서 원하는 정보를 찾아내는 데 필요한 정밀한 색인 기술의 필요성은 날로 증대되어 가고 있다. 이러한 요구 수용을 위해서는 지능형 개체가 정보의 검색 주체가 되어야 하며, 지능형 개체간의 상호 운용성이 뒷받침되어져야 한다. 본 논문에서는 Snoek, Worring들이 제안한 다중 형상 색인을 위한 통합 기반구조를 분석하고 콘텐츠 기반의 자동화된 색인 기법에서 색인정보의 신뢰성을 높이기 위한 방법을 살펴본다. 그리고 이를 통해 시맨틱 웹 기술의 온톨로지 개념을 적용하여 추상화된 색인 정보의 생성과 제어를 지원하고 사람과 기계간, 기계와 기계간의 의미적 상호 운용성이 보장되는 기반 모델을 제시하고자 한다. 온톨로지의 메모리 상주 모델 처리 방식은 방대한 색인 정보를 수용하기에 부적절하기 때문에 온톨로지 저장소의 사용을 필요로 하며, 논리적으로 표현된 지식의 일관성과 추론을 위해 추론엔진의 사용이 요구된다. 본 논문에서는 온톨로지 저장소의 기능 및 성능적인 요구사항을 모두 만족시키는 Minerva 온톨로지 저장소를 이용하여 비디오 콘텐츠를 표현한 설계 지식을 저장하고 회수하는 실험을 하였다. 또한 마지막으로는 다른 연구과제들과 연계한 효율적인 색인 가능성에 대해 고찰해 본다.
학습자들은 스마트 디바이스를 이용하여 언제 어디서나 인터넷 접속을 통한 각종 학습처리까지 가능하다. 일상생활에서 계속적으로 스마트 디바이스를 이용할 수 있는 인터넷의 자유를 얻는 만큼 학습자들의 다양한 학습(learning) 서비스 요구와 이용 또한 활발해 진 것이다. 이점에서 요구하는 학습의 관련된 자료들을 동시에 제공할 수 있는 조화로운 융합형 학습 서비스를 제공하는 새로운 이-러닝 연구의 필요성이 높아지고 있다. 융합형 학습 서비스는 하나의 혹은 여러 디바이스를 통해 복합 미디어를 구성하는 각각의 콘텐츠간의 조화로운 동기화는 중요 조건이다. 현재는 대표적으로 융합미디어간의 동기화를 제공하는 방법은 콘텐츠간 절대적인 시간 값을 맞추는 방법이다. 그러나 이 방법은 콘텐츠를 전송시 시간적인 딜레이 발생한다. 또한 콘텐츠의 지속시간에 대한 절대적인 시간값을 직접 입력해야하는 번거로움이 있으며, 콘텐츠 작성 시 여러 문제들이 발생한다. 본 논문에는 동기화 문제를 해결 할 수 있는 내용에 따른 하모나이징 동기화 기법 모델(Harmonizing Sync Model)을 제고하고자 한다. 내용에 따른 동기화 기법은 학습 콘텐츠를 집합관계를 효과적으로 모델링 하여 다양한 학습 융합미디어를 갖춘 스마트러닝 개념이다.
최근 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network: USN)는 환경 모니터링을 비롯한 다양한 분야에 적용되어 왔다. 몇몇 연구는 재난 및 방재 분야, 특히 문화재관리 분야에 USN을 적용하기도 하였다. USN은 문화재의 훼손과 소실의 원인이 되는 화재를 조기탐지하기 위해 실시간 온라인으로 모니터링하는 유용한 기술이다. 특히, 인간이 접근하기 어렵거나, 외관이나 미관을 중시하는 문화재의 경우는 USN을 적용하여 이를 모니터링하는 것이 필수적이다. 그러나 인간이 화재 발생 현장을 컴퓨터 화면으로 직접 관찰하지 않고 USN으로부터 수집된 데이터만으로 화재 발생 여부를 자동으로 판별하는 데는 늘 오보의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 해결하기 위해 온톨로지를 적용하는 방안을 제시하였고, 실험실 환경에서 USN으로부터 수집된 데이터를 기초로 화재 발생 여부를 조기에 더욱 정확하게 탐지할 수 있는 온톨로지와 추론규칙을 설계하여 실험하였다.
본 연구에서는 다양한 Open API를 이용한 매쉬업 검색서비스를 통해 한의 분야의 약재 정보를 검색하는 약재 검색 매쉬업 시스템을 구축하였다. 특히 본 논문에서는 일반적인 Open API외에도 현재 서비스되고 있는 한의 분야의 논문과 연구개발과제 서비스에 대한 2개의 Open API를 개발하고 공개하여 전문적인 지식을 쉽게 공유하고 검색할 수 있도록 하였다. 한의 분야의 약재 정보는 다른 분야와는 다르게 정보의 출전이 어디냐에 따라 다양한 이름과 설명들을 가지기 때문에 일반적인 검색 방법과 같이 한 두 개의 검색어를 이용해서는 원하는 검색 결과를 얻기 힘들다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존에 한의 약재 100건의 정보를 온톨로지로 구축한 약재 온톨로지를 이용해서 검색어를 확장하고 이를 여러 Open API를 통해 검색하는 시스템을 구축함으로써 정확하고 포괄적인 검색이 이루어질 수 있도록 하였다.
한국어는 문장 구성소의 생략과 수식 범위가 자유롭기 때문에 파싱보다는 형태소 분석 단계에서 처리하면 좋은 경우가 있다. 본 논문에서는 파싱의 부담을 덜어 줄 수 있는 형태소 분석기의 기능 확장 방안을 제안한다. 이 방법은 미지어의 추정, 복합 명사 및 복합동사의 처리, 숫자 및 심볼의 처리에 의해 여러 형태소 열이 하나의 구문 범주를 가질 때 이것을 최장일치 방법으로 결합하고 의미 자질을 부여하여 하나의 구문 단위로 처리하는 것이다. 제안한 형태소 분석 방법은 불필요한 형태론적 모호성이 제거되고 형태소 분석 결과가 줄어들어 태거 및 파서의 정확률이 향상되었다. 또한, 실험을 통해 파싱트리는 평균 73.4%, 파싱 시간은 평균 52.9%로 줄었음을 보인다.
최근 컴퓨팅 환경은 클라우드 환경을 기반으로 서비스를 쉽게 이용할 수 있도록 제공되고 있다. 그중에서 SaaS(SoftWare as a Service)는 소프트웨어를 인터넷상의 클라우드 시스템에 올려놓고 클라우드 사용자가 사용할 수 있도록 제공하는 것이다. 그러나 이것의 문제점은 사용자가 클라우드 시스템에 등록된 서비스를 찾지 못해 서비스를 이용하지 못한다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 온톨로지를 이용하여 서비스 간의 관계와 의미를 밝힘으로써 사용자가 원하는 서비스를 정확히 찾아 사용할 수 있도록 지원해야 한다. 서비스 검색을 위한 온톨로지는 사용자가 입력한 서비스 이름이나 기능을 이용하여 연관관계를 추론하여 서비스를 검색하는데 도움을 줄 수 있다. 이를 위한 서비스 온톨로지 구성방법과 온톨로지를 이용한 서비스 검색 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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