정보의 디지털화라는 특성을 통한 컨텐츠의 무한한 공유라는 전에 없었던 경험을 인류에게 제공 한 WEB은 비합리적인 정보의 과잉이라는 경험적인 문제와 2001년 닷컴 버블의 붕괴라는 현실적인 문제에 직면하게 되었고, 사용자와 컨텐츠라는 주체에 대한 새로운 접근방법인 WEB 2.0혹은 시맨틱웹 이라는 개념을 구체화하기에 이른다. 개방성과 협업 이라는 특성으로 하나의 플랫폼을 형성하는 WEB 2.0에 대한 개념은 2003년 개발한 WEB 기반의 컴퓨터 지원 발상시스템인 CGTS(Creative Group Thinking System)가 지니고 있었던 비합리적인 데이터 관리와 인터페이스를 효과적으로 해결 및 관리 할 수 있는 기술적 배경을 제공하게 되었다. 본 연구에서는 아이디어 발상 시스템으로써 CGTS가 지녔던 복잡한 화면 구조 및 효율적이지 못한 데이터 처리방식 등으로 인한 사용성의 저하 및 데이터 관리의 어려움을 WEB2.0 기반기술인 AJAX와 DOM을 이용하여 데이터 구조를 단순화/간결화 하고 WEB 플랫폼의 인터페이스 구성을 사용자 중심으로 통합함으로써 사용성의 증대를 통한 사용자 참여의 현실화를 목적으로 기존 CGTS의 인터페이스를 개선하고자 한다.
Purpose - Lettuce (Lactuca sativ L.) is one of the economically important vegetable crops, which worldwide market value is over 100 billion U.S. dollar. In Korea, about 89.7 kilo ton of lettuce was produced in 3400ha in 2016, recoded as No. 1 vegetable crop in domestic green house production. However, recently, domestic lettuce production and cultivation areas are all getting decreased. Thus, novel approaches are needed to be implemented to revive the production. Research design, data and methodology - In this review paper, we first prioritized the end-user traits which are imperative to positively stimulate the domestic lettuce market and discussed relevant genomics strategies. Especially, we assessed a possibility whether school meal program would be a potential niche market. Results - The genomics technologies, which become widely applied in the crop biotechnology since 2008 when next generation sequencing method was developed, may be a good solution in the crop improvement, efficiently gathering valuable information of agriculturally useful traits. Significantly, in lettuce, the high quality whole genome sequence, based on Lactuca sativa cv. Salinas, is publically available and this genomics platform, thus, would be implemented in lettuce breeding program to innovate relevant end-user traits both for the farmers and customers, including the disease resistance to the Fusarium wilt, productivity under hot weather conditions, various nutritional qualities and so forth. These improvements will boost domestic lettuce industries in the near future. Conclusions - Due to the nutritional distinctions comparing to the western style lettuces, domestic leaf lettuces could be one of the important vegetables in the school meal programs. To make it happen, we would better devise diverse recipes to make a salad with it, instead of only using as a wrap vegetable. Meanwhile, novel lettuce varieties need to be developed, which are favorable to the students and also easy to be handled with while processing. Overall, to achieve international competence in the lettuce industries, we need to create elite lettuce varieties that satisfies domestic farmers as well as customers, suitable to various niche markets, such as school meal program. Thus, efficient breeding programs using genomics approaches should be established in advance and careful monitoring on the preference of the related customers for a niche market be continued persistently.
본 연구는 개체목의 위치를 포함하는 정밀 임분조사 자료를 이용하여 임분의 3차원 공간구조 분석이 가능한 컴퓨터 프로그램의 개발을 목적으로 수행되었다. 이 프로그램은 임분의 ha당 통계량 계산 등 양적 정보뿐만 아니라 직경, 수고, 재적분포, 그리고 3차원 임분 공간구조와 수관투영도 등의 시각적 정보를 제공하는 기능을 가지고 있다. 또한 컴퓨터 상에서 가상 시업 시뮬레이션을 통해 시업후의 임분구조를 시각적으로 확인할 수 있는 기능을 포함한다. 본 연구에서 개발된 프로그램의 통계분석 부분은 SAS의 분석결과와 비교하였고, 그래픽 정보의 표현 능력은 유사한 3차원 수관도 프로그램인 TreeDraw와 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 개발된 프로그램은 자료분석 시간이나 결과의 요약 등 실용성 측면에서 우수한 것으로 나타났다. 본 프로그램을 이용할 경우 해당 임분에 대한 적합한 조림조치와 합리적인 경영에 필요한 다양한 임분 공간정보를 얻을 수 있어 사용자의 의사결정에 도움이 될 것으로 판단된다.
Purpose : To evaluate the relationship between morphometric analysis of bone microstructure from digital radiographic image and trabecular bone strength. Materials and Methods : One hundred eleven bone specimens with 5 mm thickness were obtained from the mandibles of 5 pigs. Digital images of specimens were taken using a direct digital intraoral radiographic system. After selection of ROI (100 × 100 pixel) within the trabecular bone, mean gray level and standard deviation were obtained. Fractal dimension and the variants of morphometric analysis (trabecular area, periphery, length of skeletonized trabeculae, number of terminal point, number of branch point) were obtained from ROI. Punch sheer strength analysis was performed using Instron (model 4465, Instron Corp., USA). The loading force (loading speed 1 mm/min) was applied to ROI of bone specimen by a 2 mm diameter punch. Stress-deformation curve was obtained from the punch sheer strength analysis and maximum stress, yield stress, Young's modulus were measured. Results: Maximum stress had a negative linear correlation with mean gray level and fractal dimension significantly (p<0.05). Yield stress had a negative linear correlation with mean gray level, periphery, fractal dimension and the length of skeletonized trabeculae significantly (p < 0.05). Young's modulus had a negative linear correlation with mean gray level and fractal dimension significantly (p < 0.05). Conclusions : The strength of cancellous bone exhibited a significantly linear relationship between mean gray level, fractal dimension and morphometric analysis. The methods described above can be easily used to evaluate bone quality clinically.
본 연구의 목적은 금융IT 발전의 거시적 관점에서 방향성을 제안하고, 국내 금융IT 환경의 변화과정에 대한 경험적 모델을 바탕으로 향후 진행될 금융IT 시스템의 이론적 근거를 제시하는데 있다. 이를 위해 금융IT 발전과정 40년 동안 중요한 영향을 미쳤던 의미있는 패턴들을 도출 및 분석하고 코어뱅킹 모델의 라이프사이클을 역 추적하였다. 연구결과 첫째, 우리나라 금융IT 시스템의 라이프사이클은 10년으로 분석되었다. 둘째, 코어뱅킹 모델의 라이프사이클은 평균11년으로 분석되었으며 최장기 모델의 라이프사이클은 33년으로 분석되었다. 셋째, 장기 생존 코어뱅킹 모델들은 초기부터 철저한 객관적 분석과 벤치마킹을 통해 설계되고 발전시켜 왔다. 넷째, 금융IT 분야는 융합산업 분야로 성장시켜 나가야 하며, 이를 위해 코어뱅킹 모델연구의 체계화와 전문인력 양성이 필요하다. 본 연구는 그동안 명확하게 정리되지 않았던 코어뱅킹 모델의 분석을 통해 새로운 방향성을 제시하였다는데 의의가 있다. 전반부에는 코어뱅킹 모델의 역추적 의미와 금융IT 경영전략 차원의 핵심요소들을 중심으로 조사하였고, 후반부에는 이를 근거로 본격적인 코어뱅킹 모델의 라이프사이클을 분석하였다.
데이터품질 속성으로는 ISO/IEC 기관 및 국내/외 여러 기관에서 제시한 속성이 존재하지만, 이러한 기준 및 가이드를 현실적으로 조직에 적용하기에는 시간과 비용이 상당히 소요된다. 따라서 조직환경의 제약사항이 존재하여도 적용 가능한 데이터품질 평가속성의 정의가 필요하다. 이 연구의 목적은 고객의 요구사항 기반하에 프로세스를 체계적으로 관리하고, 정량적으로 데이터를 평가하기 위한 데이터품질 평가속성과 우선순위 도출에 관한 연구이다. 본 연구에서는 데이터품질 표준(DQC-M)을 매개체로 RGT 기법을 사용하여 데이터품질 속성의 고객 인지구조(Construct)를 도출하고, 도출된 Construct 간의 상관분석을 수행하여 AHP기법으로 평가속성의 가중치 및 우선순위를 선별하였다. 그 결과 데이터품질 평가속성에서 1레벨에서는 일관된 체계, 정확한 데이터, 효율적 환경, 유연한 관리, 지속적 개선 순위가 결정되었다. 또한 2레벨의 19개 속성 중에서는 통제성(13%), 준거성(10%), 요구완전성(9.6%), 정확성(8.4%), 추적가능성(6.8%)이 상위 5순위로 결정되었다.
시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
본 논문은 최근 많은 관심이 되고 있는 멀티미디어 프로세서 구현에 사용되는 메모리를 줄일 수 있는 성능이 우수하면서 하드웨어적으로 쉽게 구현이 가능한 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 특히 고화질 영상을 처리하는 멀티미디어 프로세서는 영상 프레임을 저장하기 위하여 외부에 많은 양의 프레임 메모리를 사용하며, 또한 대부분의 프로세서에서 저 대역 필터와 같은 선형 필터를 구현하기 위하여 많은 양의 라인 메모리를 프로세서 안에 포함한다 이러한 메모리들은 멀티미디어 프로세서를 구현하는데 있어서 많은 비중을 차지하기 때문에, 만약 화질의 손상이 없으면서 이러한 메모리를 대폭 줄일 수 있다면 프로세서의 경쟁력을 높일 수가 있다. 기존의 JPEG과 같은 표준 압축 방법은 2차원 블록 단위로 처리하고 구현하기에 복잡하기 때문에 멀티미디어 프로세서에서 요구하는 래스터 스캔 입출력을 갖는 용도에는 적합하지가 않다. 본 논문에서는 래스터 스캔의 입출력을 위해 1${\times}$8 블록 단위로 처리하고 하드웨어적으로 쉽게 구현하고 압축 효율을 높이기 위해 Hadamard 변환을 이용하고, 변환된 계수의 특성을 분석하여 그에 따라 적응적으로 thresholding을 적용한 후 양자화를 하였다. 모의실험을 통해 메모리를 반으로 줄였을 때 기존의 압축 방법과 성능을 비교하였으며, 하드웨어의 구현을 통해 멀티미디어 프로세서를 구현하는데 있어서 어느 정도 경쟁력을 높일 수 있는 지를 분석하였다.
본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.
추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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