분산된 생물 정보원을 물리적으로 혹은 가상적으로 통합하기 위해서는 정보원들의 이질성을 해결해야 하며, 사용자의 다양한 요구를 수용할 수 있도록 범용성과 적응력이 뛰어나야 한다 본 논문에서는 데이터는 물론 응용 프로그램의 통합을 위한 미들웨어를 설계함에 있어서 랩퍼 시스템에서의 융통성 있는 범용 XML 질의 처리 엔진을 제시한다. 제시된 질의 처리 엔진은 사용자 정의 XML 뷰를 지원함으로서 융통성 있는 통합 질의 구성을 가능하게 한다. 질의 처리 과정은 뷰 합성, 지역 정보원에 대한 질의 변환, 그리고 결과 문서 생성과정을 동반하는데, 이를 위해 XML 뷰와 XML 질의어를 뷰 트리로 표현하는 XML 뷰 트리 기반의 질의 처리 모델을 제시한다. 그리고 제시된 질의 처리 모델의 범용성을 확인하기 위해 관계형 데이터베이스와 웹 정보원, 그리고 응용 프로그램에 대하여 정보원의 질의 결과 형이 관계형 튜플과 XML 문서인 경우에 대한 질의 처리 방법을 제시한다.
Java 에서 원시 타입과 클래스 타입간에 호환성이 제공되지 않으므로 원시값이 클래스 타입의 변수에 저장되지 못하며, 클래스 타입의 값이 원시 타입 변수에 저장되지 못한다. 객체가 필요한 곳에서 원시값을 사용하기 위해서는 원시 값을 저장하는 래퍼 클래스의 객체 생성이 필요하며, 패러 클래스의 객체에서 저장된 원시 값을 꺼내기 위해서는 특정 메소드를 호출하여야 한다.이러한 불편함과 변환시의 오류를 줄이기 위하여 본 논문에서는 Java의 원시타입과 래퍼 클래스 타입의 호환성 제공을 위한 변환방법을 제안하였다. 원시 타입과 래퍼 클래스 타입간의 호환성 뿐 아니라 원시 타입간의 호환성에 상응하는 래퍼 클래스간의 호환성도 제공하기 위해 래퍼 클래스 계층방법, java.lang.Number 클래스 이용방법, 래퍼 인터페이스 계층방법 등 3가지 변환방법을 제시하였다. 이들 방법의 비교분석과 성능측정을 통하여 래퍼 인터페이스 계층방법이 가장 우수한 방법임을 확인하였다.
미리 만들어진 컴포넌트를 조립하여 새로운 소프트웨어를 개발하는 방법은 개발비용과 기간을 획기적으로 줄일 수 있다는 장점으로 전통적인 방법의 대안이 되고 있다. 하지만 컴포넌트를 통합 조립하면서 신뢰도를 확인하고 새 환경에 맞는지 테스트하는 과정이 복잡하고 비용이 많이 소요된다면 효과적인 방법이 될 수 없다. 대규모 시스템에 효율적으로 사용, 조림될 컴포넌트들은 원시코드 형태로 배포되지 않아서 새 환경에 적합한지 시험하고 관찰하는 철저한 테스트가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 컴포넌트가 재사용되었을 때 쉽게 검증되도록 미리 테스트 모듈을 내장한 Built-In 테스트 방법이 있지만 컴포넌트의 기능이 다양하고 복잡하게 되면 컴포넌트에 포함된 테스트 모듈의 규모가 커지고 다양하고 융통성 있는 테스트가 어려워진다. 이 논문에서는 컴포넌트의 Built-In 테스트 기능을 대체할만한 컴포넌트 테스트를 위한 래퍼(wrapper)를 제안하고 이를 설계, 구현하여 실용성을 보였다. 래퍼를 자동 생성하여 테스트하면 컴포넌트의 테스트 준비 과정에 드는 노력이 줄어들고 테스트를 다양한 측면에서 테스트해 볼 수 있다.
기존 성능중심의 PC에서 편의를 위한 인간 중심인 웨어러블 컴퓨터 시대로 변하고 있다. 웨어러블 컴퓨터는 제한적인 하드웨어에서 센서들과의 통신뿐만 아니라 동시에 여러 이벤트를 빠르게 처리해야 한다. SenOS는 극히 제한된 자원을 이용하면서 응용소프트웨어가 탑재된 장치가 요구하는 시간 내에 처리가 필요한 웨어러블 컴퓨터에 적합한 경량 실시간 운영체제이다. 하지만 SenOS는 현재 표준 인터페이스의 미적용으로 인해 응용프로그램의 재사용성이 낮아진다. 따라서 응용프로그램의 재사용성을 높이기 위해 표준 인터페이스를 적용할 필요성이 있다. 컴퓨팅 시스템에서 개방형 시스템 구조를 갖는 표준 중 운영체제의 인터페이스에 대한 표준으로 POSIX(Portable Operating System Interface)가 개발되어 있으며, 디지털 컨버전스 기기와 같이 실시간 운영체제 탑재를 요구하는 시스템을 위한 인터페이스 표준으로 POSIX.4 계열이 있다. 본 논문에서는 경량 실시간 운영체제 SenOS의 표준 인터페이스 적용을 위한 개방형 실시간 운영체제 인터페이스 표준인 POSIX.4 호환 계층(wrapper)을 설계 및 구현하였다.
국립중앙박물관 보존과학팀에서는 역사관 한글실의 전시유물 교체에 활용하기 위해 봉인사(奉印寺) 부도탑신(浮屠塔身)에서 발견된 사리공(舍利孔)을 싸고 있었던 보자기인 사리기비단보자기(신수9431)에 대한 복제를 진행하였다. 바탕직물은 유물과 동일한 제직의 명주를 사용하였다. 푸른색을 내기 위해 쪽 앙금을 발효시켜 만든 쪽물, 누렇게 변색된 부분을 위해 오리나무열매로 식물염색하였고 묵서된 한글궁체는 먹으로 모사하였다.
칩의 적층 기술이 적용된 TSV기반 3D IC로 진화함에 따라 새로운 문제점이 발생하게 되었다. Bonding 이후 다이간 TSV가 제대로 연결되었는지 테스트하지만 Redundnacy TSV에 대해서는 테스트하지 않는다. 그러나 더 높은 수율을 얻기 위해서는 redundancy TSV에 대한 연결 테스트를 수행해야 한다. redundancy TSV의 연결을 테스트하고 진단하여 고장 있는 TSV를 대체함으로써 더 높은 수율을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 TSV기반 3D IC에서 다이간의 TSV 연결 테스트뿐 아니라 redundancy TSV 테스트를 위한 래퍼셀을 제안하고자 한다. 제안하는 래퍼셀은 하드웨어로 설계하였을 시 기존의 테스트패턴을 그대로 사용할 수 있고, 소프트웨어 설계 시에는 면적을 최소화할 수 있다.
기존에는 이질적인 GIS 데이타 소스간의 통합을 위해 랩퍼(wrapper)기술을 사용했다. 랩퍼(wrapper)는 외부 클라이언트 응용프로그램에게 이질적인 데이타 소스들의 통합 데이타 모델을 제공함으로써 데이타와 지리정보처리의 공유를 가능하게 한다. 그러나 데이타 소스들의 통합은 표준 서비스를 포함한 상호운용성을 지원하는 것은 아니다. 표준을 따르는 상호운용을 위해서는 표준화된 데이타 모델과 서비스가 필요한데 OGC (OpenGIS Consortium)의 OpenGIS(Open Geodata Interoperability Specification)가 이를 제공하고 있다. 분산환경에서 상호운용을 위한 기존방법은 각 데이타 소스별로 데이타 제공자를 개발하여 상호운용을 지원하였다. 따라서 중복 구현에 대한 문제와 구현에 따른 노력과 비용이 상당 부분 존재하였다. 본 논문에서는 데이타 제공자에서 공통부분을 추출 및 컴포넌트 화하고 데이타 소스에 종속되는 모듈은 CORBA 구현객체로 작성하여 제시하였다. 따라서 각 데이타 소스들은 표준 데이타 제공자를 통해서 기존의 데이타 지원 기능유지와 상호운용성을 달성할 수 있다. 클라이언트는 OpenGIS Feature모델을 기반으로 한 표준 인터페이스로 데이타 소스에 접근한다. 데이타 소스는 표준데이타 제공자와 정의된 인터페이스를 바탕으로 CORBA의 구현 객체 서버를 작성함으로서 중복구현 및 구현부담을 줄일 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3972-3988
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2020
Existing methods always rely on statistical features to extract local words for microblog user geolocation. There are many non-local words in extracted words, which makes geolocation accuracy lower. Considering the statistical and semantic features of local words, this paper proposes a microblog user geolocation method by extracting local words based on word clustering and wrapper feature selection. First, ordinary words without positional indications are initially filtered based on statistical features. Second, a word clustering algorithm based on word vectors is proposed. The remaining semantically similar words are clustered together based on the distance of word vectors with semantic meanings. Next, a wrapper feature selection algorithm based on sequential backward subset search is proposed. The cluster subset with the best geolocation effect is selected. Words in selected cluster subset are extracted as local words. Finally, the Naive Bayes classifier is trained based on local words to geolocate the microblog user. The proposed method is validated based on two different types of microblog data - Twitter and Weibo. The results show that the proposed method outperforms existing two typical methods based on statistical features in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score.
본 논문에서는 XML 뷰 트리 기반 랩퍼의 질의 처리 모델을 제시한다. 질의 처리과정은 뷰 합성, 지역 정보원에 대한 질의 변환, 그리고 결과 문서 생성으로 이루어지며, 이를 위해 XML 뷰와 XNL 질의어를 XML 뷰 트리로 표현하는 XML 뷰 트리 기반의 질의 처리 모델을 제시한다. XML 뷰 트리는 가상의 XML 문서의 구조를 그대로 반영하기 때문에 경로식의 탐색이 쉽고, XML 뷰에 대응되는 XML 스키마 생성과 질의 결과 문서 생성을 위한 템플릿으로 사용될 수 있다. 또한, XML 뷰와 XML 질의의 XML 뷰 트리를 통한 개념적 통일은 다단계 XML 뷰 정의와 합성을 쉽게 지원한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1657-1673
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2023
With the advancement of information technology, criminals employ multiple cyberspaces to promote cybercrime. To combat cybercrime and cyber dangers, banks and financial institutions use artificial intelligence (AI). AI technologies assist the banking sector to develop and grow in many ways. Transparency and explanation of AI's ability are required to preserve trust. Deep learning protects client behavior and interest data. Deep learning techniques may anticipate cyber-attack behavior, allowing for secure banking transactions. This proposed approach is based on a user-centric design that safeguards people's private data over banking. Here, initially, the attack data can be generated over banking transactions. Routing is done for the configuration of the nodes. Then, the obtained data can be preprocessed for removing the errors. Followed by hierarchical network feature extraction can be used to identify the abnormal features related to the attack. Finally, the user data can be protected and the malicious attack in the transmission route can be identified by using the Wrapper stepwise ResNet classifier. The proposed work outperforms other techniques in terms of attack detection and accuracy, and the findings are depicted in the graphical format by employing the Python tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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