지역에서 생산되는 문화행사 및 문화 콘텐츠가 다양하고 많지만 관련한 경제소비의 확대를 위한 지역정보의 유통과 확산이 부족하다. 본 연구는 지역 문화정보의 확산과 사용을 목적으로 위치기반 서비스 관점에서 지역광고주의 지역광고를 질문과 답변 형식의 지식검색 방법과 결합하고 서비스화 하였다. 접근 방법으로는 지역에 기반한 지식검색에 대한 국내외 사례와 위치기반 광고 연구를 살펴보고, 위치문답형 정보서비스의 커뮤니티 모델 그리고 지역광고의 수익 모델을 제시하였다. 이를 통해 본 연구는 지역 문화행사와 문화콘텐츠의 정보유통을 위한 문답기반 커뮤니티와 지역광고의 운영구조 모델을 설계하고 정보 서비스 시스템을 프로토타이핑 형태로 개발하였다. 사용자간의 문답 데이터의 유통을 위치정보에 확장함으로써 지역의 문화콘텐츠 정보와 사용자 접근의 수요를 지역광고의 수익모델과 결합하여 제공하는 비즈니스 서비스 모델을 제시하였다는 의의를 갖는다.
본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.
Importance of Today's diffusion of integrated hospital information systems is that various and huge amount of data is being accumulated in their database systems. Many researchers have studied utilizing such hospital data. While most researches were conducted mainly for medical diagnosis, there have been insufficient studies to develop medical care cost prediction model, especially using machine learning techniques. In this research, therefore, we built a medical care cost prediction model for cancer patients using CBR (Case-Based Reasoning), one of the machine learning techniques. Its performance was compared with those of Neural Networks and Decision Tree models. As a result of the experiment, the CBR prediction model was shown to be the best in general with respect to error rate and linearity between real values and predicted values. It is believed that the medical care cost prediction model can be utilized for the effective management of limited resources in hospitals.
건설 프로젝트 생애주기 전반에 걸쳐 생성되는 정보를 3차원 모델을 기반으로 관리하는 BIM (Building Information Modeling) 기술은 계획, 설계, 구조해석은 물론 견적 및 3차원 시뮬레이션을 통한 시공계획 등 공사관리 업무를 통합하는 방향으로 발전하고 있다. BIM 기반 견적모델은 3차원 모델의 사용 용도에 따라 상세수준의 차이와 모델정보의 차이를 보이는데, 본 연구에서는 교량 구조물을 대상으로 하여 견적을 위한 모델의 LOD 수준을 파악하였다. 또한 건설정보 분류체계에 적용되는 라이브러리의 클래스를 정의하고 Microstation의 API를 이용하여 클래스의 파라메터를 추출하여 파라메터와 연동되는 Resource의 물량정보를 산출한다. 견적 모델과 상이하게 모델링된 모델에서 하위 모델을 계층화 하고 견적수준으로 병합함으로써 BIM 기반 토목 라이브러리를 통한 견적자동화시스템을 검증하였다.
We propose a model-based method for information alignment using educational standards as a case study. Discrepancies and inconsistencies in educational standards across different states/cities hinder the retrieval and sharing of educational resources. Unlike existing educational standards alignment systems that only give binary judgments (either "aligned" or "not-aligned"), our proposed system classifies each pair of educational standard statements in one of seven levels of alignments: Strongly Fully-aligned, Weakly Fully-aligned, Partially-$aligned^{***}$, Partially-$aligned^{**}$, Partially-$aligned^*$, Poorly-aligned, and Not-aligned. Such a 7-level categorization extends the notion of binary alignment and provides a finer-grained system for comparing educational standards that can broaden categories of resource discovery and retrieval. This study continues our previous use of mathematics education as a domain, because of its generally unambiguous concepts. We adopt a materialization pattern (MP) model developed in our earlier work to represent each standard statement as a verb-phrase graph and a noun-phrase graph; we align a pair of statements using graph matching based on Bloom's Taxonomy, WordNet, and taxonomy of mathematics concepts. Our experiments on data sets of mathematics educational standards show that our proposed system can provide alignment results with a high degree of agreement with domain expert's judgments.
이 연구는 웹기반 시스템의 운영자와 침해자의 전략과 관계된 정보보안문제를 다룬다. 슈타켈버그 게임상황을 이용하여, 백신 선택 문제의 게임이론적 모형을 제시한다. 이 모형에서 운영자는 잠재적 시스템 침해자에 대응하는 백신조합을 선택하고, 침해자는 운영자의 백신 조합에 가장 효율적으로 침입할 수 있는 방법을 선택한다. 제시된 모형은 운영자의 예산, 시스템 성능 등을 고려한 추가적 현실제약조건을 동시에 고려한다. 더불어, 가정을 적용해 수정된 현실 데이터를 이용하여 2가지 시나리오 분석을 제시한다.
GOMS model is a cognitive modeling method of human performance based on Goal, Operators, Methods, Selection rules. GOMS model was originally designed for desktop environment so that it is difficult for GOMS model to be implemented into the mobile environment. In addition, GOMS model would be inaccurate because the original GOMS model was based on serial processing, excluding one of most important human information processing characteristics, parallel processing. Therefore this study was designed to propose a modified GOMS model including mobile computing and parallel processing. In order to encompass mobile environment, an operator of 'look for' was divided into 'visual move to' and 'recognize' whereas 'point to' and 'click' were combined into 'tab.' The results showed that newly introduced operators were necessary to estimate more accurate mobile computing behaviors. In conclusion, modified-GOMS model could predict human performance more accurately than the original GOMS model in the mobile computing environment.
Human Sensibility Engineering System (HSES) has been applied to product development for customer's satisfaction based on ergonomic technology. The system is composed of three parts such as human sensibility analysis, inference mechanism, and presentation technologies. Inference mechanism translating human sensibility into design elements plays an important role in the HSES. In this paper, we propose a rule-based inference model for HSES. The rule-based inference model is composed of five rules and two inference approaches. Each of these rules reasons the design elements for selected human sensibility words with the decision variables from regression analysis in terms of forward inference. These results are evaluated by means of backward inference. By comparing the evaluation results, the inference model decides on product design elements which are closer to the customer's feeling and emotion. Finally, simulation results are tested statistically in order to ascertain the validity of the model.
In traditional Document Based Configuration Management(DBCM) environment, changes in a system's configurations are hard to be reflected to existing engineering documents. This nature of DBCM triggers unconformities of system configurations which could become great risks. Model-based Configuration Management(MBCM) has been introduced to solve the problem of DBCM by managing system's configurations through an unified model. Therefore, it is important to model engineering documents in a general modeling language, down to low-level information items to develop traceability and flexibility of a system's engineering information. So, in the research, to explore the possibility of Model-based Approach(MBA) in the field of configuration management, a development of a systems requirement document model using SysML based Views & Viewpoints concept has been studied.
This study presents a regional, probabilistic framework for estimating streamflow via spatial scaling in the Great Lakes basin, which is the largest lake system in the world. The framework follows a two-fold strategy including (1) a quadratic-programming based optimization model a priori to explore the model structure, and (2) a time-varying hierarchical Bayesian model based on insights found in the optimization model. The proposed model is developed to explore three innovations in hierarchical modeling for reconstructing historical streamflow at ungaged sites: (1) information of physical characteristics is utilized in spatial scaling, (2) a time-varying approach is introduced based on climate information, and (3) heteroscedasticity in residual errors is considered to improve streamflow predictive distributions. The proposed model is developed and calibrated in a hierarchical Bayesian framework to pool regional information across sites and enhance regionalization skill. The model is validated in a cross-validation framework along with four simpler nested formulations and the optimization model to confirm specific hypotheses embedded in the full model structure. The nested models assume a similar hierarchical Bayesian structure to our proposed model with their own set of simplifications and omissions. Results suggest that each of three innovations improve historical out-of-sample streamflow reconstructions although these improvements vary corrsponding to each innovation. Finally, we conclude with a discussion of possible model improvements considered by additional model structure and covariates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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