• 전자통신동향분석
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• 제37권4호
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• pp.70-80
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• 2022

With the rapid growth in media service platforms providing broadcast programs or content services, content production has become more important and competitive. As a strategy to meet the diverse needs of global consumers for a variety of content and to retain them as long-term repeat customers, global over-the-top service providers are increasing not only the number of content productions but also their production efficiency. Moreover, a considerable amount of scene composition in the flow of content production work appears to be combined with rendering technology from a game engine and converted to object-based computer programming, thereby enhancing the creativity, diversity, quality, and efficiency of content production. This study examines the latest technology trends in content production such as virtual studio technology, which has emerged as the center of content production, the use cases in various fields of artificial intelligence, and the metadata standards for content search or scene composition. This study also examines the possibility of using object-based computer programming as one of the future candidate technologies for content production.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.456-456
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• 2022

최근 정부에서 국내 물관리일원화를 추진함에 따라 수자원에 대한 양적, 질적, 파생적 기능의 통합적 관리를 위한 기술적 기반의 필요성이 제기되고 있다. 지금까지 국내에서는 하천, 호소 등 수자원에 대한 수질관리와 수량관리가 별도로 이루어지다보니, 수질 및 수량에 대해 관측지점, 관측시점 등이 모두 다른 실정이다. 상호 간 영향이 뚜렷한 수량 및 수질을 연계하여 관리하기 위해서는 수체 내 동일 지점에 대한 관측데이터 관리가 우선적으로 필요하다. 그러려면 수량-수질 연계 관리에 필요한 데이터 항목 및 관계 등의 설계가 중요하다. 즉, 데이터를 단순히 모아놓는 것이 아닌 효과적인 관리를 위한 빅데이터 큐레이션이 필요하다. 따라서 이러한 필요성에 근거하여 본 연구에서는 수량-수질 연계 관리가 가능한 데이터관리시스템을 구축하기 위해 온톨로지 기반 메타데이터를 설계 및 분석하고자 한다. 관계형 데이터베이스 구축을 위한 방법론으로는 먼저 수량 및 수질 도메인의 데이터 항목의 관계성을 분석하고 이를 바탕으로 온톨로지 기반의 메타데이터를 설정한다. 온톨로지를 활용하면 해당 도메인에서 데이터 간 관계성을 보다 분명하게 정의할 수 있다. 데이터를 클래스나 인스턴스에 정의하고, 각 데이터 간 관계를 속성에 정의한다. 또한 수량-수질 데이터 연계 관리 시 고려하여야 할 요소를 분석하여 제시한다. 이를 통해 수량-수질 데이터 연계 관리에 있어 온톨로지 기반 메타데이터의 적용성 및 효율성을 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제14권4호
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• pp.101-111
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• 2024

Multilingual Knowledge Graphs (MKGs) have emerged as a crucial component in various natural language processing tasks, enabling efficient representation and utilization of structured knowledge across multiple languages. One can get data, information, and knowledge from various sectors, like libraries, archives, institutional repositories, etc. Variable quality of metadata, multilingualism, and semantic diversity make it a challenge to create a digital library and multilingual search facility. To accept these challenges, there is a need to design a framework to integrate various structured and unstructured data sources for integration, unification, and sharing databases. These are controlled using linked data and semantic web approaches. In future, multilingual knowledge graph overcomes all the linguistic nuances, technical barriers like semantic interoperability, data harmonization etc and enhance cooperation and collaboration throughout the world. Through a comprehensive analysis of the current state-of-the-art techniques and ongoing research efforts, this paper aims to offer insights into the future directions and potential advancements in the field of Multilingual Knowledge Graphs. This paper deals with a multilingual knowledge graph and how to build up a multilingual knowledge graph. It also focuses on the various challenges and opportunities for designing multilingual knowledge graphs.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권5호
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• pp.315-323
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• 2005

The recent development of embodiment technology of the medical images makes most medical institutions introduce PACS in haste. However, while many older HIS and PACS systems are not yet capable of some of the integration, several new systems are moving rapidly in that direction. Typical PACS system architecture begins with the HIS since this is where the correct patient demographic information and in many cases the orders originate. So, PACS developed convenience of users and to satisfy user's demand because of financial limitations and administrator-oriented considerations in the process of development. Therefore, we have developed a CDA (Clinical Document Architecture) based PACS with HIS, by which we can search and refer to the patient's medical images and information with few restrictions of time and space for diagnosis and treatment. Target model of this research limited to 135 of hospital have 200 beds. We'll make more effort to develop the application which insures the better quality and information of medical images. Medical Image History manages the patient's image files and various medical informations like film chart in connection with time. This trial will contribute to the reduction of the financial loss caused by unnecessary devices and improve the quality in the medical services. The demand on the development of the program which refers to the medical data quickly and keeps them stable will be continued by the medical institute. This will satisfy the client's demand and improve the service to the patients in that the program will be modified from the standpoint of the users.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3407-3411
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• 2015

UML 모델을 사용하는 다양한 소프트웨어의 설계 및 구현 환경에서 UML 메타 모델의 규칙을 준수하고, 이를 통하여 확장하면 많은 장점을 가질 수 있다. 하지만 UML 메타 모델은 자체 규모가 점진적으로 방대해지고 있으며 UML 메타 모델을 사용하는 다양한 곳에서 UML 메타 모델의 확장 및 변환을 위해서는 반드시 Profile의 정의를 통하여 다이어그램을 재정립할 필요가 있다. 즉, UML 메타모델을 확장하여 사용하고자 하는 대상에 대하여 요소들만을 추출하여 사용할 필요가 있다. UML 메타모델의 확장과 Profile을 메타 저장소를 기반으로 재정의하여 사용함으로써 UML 모델링 도구나 분석도구를 좀 더 쉽고 빠르게 개발할 수 있고, 이러한 도구를 활용하여 SW 산업에서의 개발 품질을 높일 수 있다. 본 논문에서는 UML 메타모델의 확장을 통하여 Profile을 재정의 하는 알고리즘을 제시하고, 전자정부 표준 프레임워크에 실제로 적용한 결과를 코드 사이즈와 복잡도를 비교하여 향상된 성능을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.101-112
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• 2024

본 논문에서는 프로세스 마이닝을 위한 이벤트 로그 생성을 지원하도록 설계된 대화형 도구인 EDF(Event Data Factory)를 소개한다. EDF는 다양한 데이터 커넥터를 통합하여 사용자가 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있도록 지원한다. 이 도구는 그래프 기반 시각화와 함께 로우 코드/노코드 기술을 사용하여 비전문가 사용자가 프로세스 흐름을 이해하도록 돕고, 사용자 경험을 향상시킨다. EDF는 메타데이터 정보를 활용하여 사용자가 case, activity 및 timestamp 속성을 포함하는 이벤트 로그를 효율적으로 생성할 수 있도록 한다. 로그 품질 메트릭을 통해 사용자는 생성된 이벤트 로그의 품질을 평가할 수 있다. 우리는 클라우드 기반 아키텍처에서 EDF를 구현하고 성능평가를 실행했으며, 본 연구와 결과는 EDF의 사용성과 적용 가능성을 보여주었다. 마지막으로 관찰 연구를 통해 EDF가 사용하기 쉽고 유용하여 프로세스 마이닝 애플리케이션에 대한 중소기업(SME)의 접근을 확장한다는 사실을 확인했다.

• 정보관리학회지
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• 제24권4호
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• pp.53-72
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• 2007

본 연구에서는 12개의 표본 비디오 집단과 14명의 피조사자들을 이용하여 영상 초록 및 전체 클립 보기를 통한 색인어 및 요약문 추출의 정확도를 측정해 보았다. 측정결과 첫째, 비디오 유형에 따라 정확도가 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 이미지에 주로 의존하여 정보를 표출하는 비디오의 경우 텍스트 초록만으로 의미 파악을 하기에는 한계가 있으며 텍스트 초록이 영상 초록과 함께 사용되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주고 있다. 둘째, 영상초록의 색인어 및 요약문 정확도가 전체 클립의 정확도 보다 떨어지지만 절반치에 근접한 것으로 나타나 영상 초록이 비디오 의미 추출에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 영상 초록의 색인어 정확도(0.45)가 요약문 정확도(0.40) 보다더 높게 나타나 영상초록을 통해서 색인어 추출 작업을 더 효율적으로 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 실험결과에 기초하여 영상 초록이 색인어 또는 요약문 추출 작업에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 디지털도서관 환경에서 텍스트 초록과 같은 다른 메타데이터 요소들과 함께 사용된다면 이용자의 적합성 판정을 좀 더 용이하게 할 것이며, 더 나아가 영상 질의의 매칭 자료로도 이용될 수 있음을 제안하였다. 끝으로 영상 초록의 품질을 높이기 위한 키프레임 추출 알고리즘 및 키프레임 배열 모형 설계 등 후속 연구에 대해서 제언하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권9호
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• pp.650-657
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• 2006

음악은 삶의 일부이며 상황에 따라 많은 영향을 받는다. 그러나 음악 추천 시스템에 관한 기존 연구들에서는 사용자로부터 획득한 몇 가지 메타데이타(장르, 아티스트 등)만을 내용기반 필터링으로 분석하여 이용함으로써 적절한 상황을 고려하지 못하는 문제점이 있었다. 최근 들어 환경의 몇 가지 상태(온도, 습도 등)변화를 적용한 추천 연구가 이루어지고 있지만 상황으로서 이해하기는 부족한 실정이다. 그러므로 우리는 기존연구에서의 메타데이타는 물론 상황정보를 동적으로 반영하여 사용자가 더욱 만족할 수 있는 음악을 추천하는 것을 제안한다. 또한 사용자에 의한 피드백이 가능함으로써 서비스를 더 향상시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 음악 선곡에 필요한 상황정보를 정의하고 내용기반 필터링 기법을 사용하여 사용자의 취향과 상황에 적합한 음악 추천 시스템을 설계한다. 본 추천 시스템에서는 홈 네트워크 환경에서 상황정보를 인식하기 위해 OSGi 프레임워크를 사용하였으며 서비스 이동성 및 분산처리를 지원하여 음악 선곡에 대한 사용자의 만족도와 서비스의 질을 향상 시켰다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.133-142
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• 2021

최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권2호
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• pp.28-45
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• 2023

디지털 대전환 시대를 맞이했지만 문화유적 조사 결과 생산되는 수많은 고고 디지털 원천 자료를 효율적으로 수집·관리·통합·서비스할 수 있는 활용체계, 즉 고고학술정보의 지능형 통합관리·서비스 플랫폼은 부재한 상황이다. 이와 관련하여, 현재 웹에서 PDF형태로 서비스되고 있는 한국고고학사전의 단순 전산화(Digitization) 문제와 한국고고학사전 발간 및 활용 현황 등을 통해 '한국고고학 디지털 사전 구축' 필요성을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 자료 접근의 한계와 어려움에 따른 고고학술 데이터 접근성 제고와 고품질의 지식정보 제공을 중심으로 한 '한국고고학 디지털 사전 구축'의 전반적인 방향을 제안하였다. 2001년부터 발간하고 있는 한국고고학사전의 활용 현황을 분석하여 디지털 전환의 필요성을 확인하였고, 유럽, 미국, 일본 등 국외 고고학 데이터 아카이빙 플랫폼과 국내 전문사전과 관련한 플랫폼 구축 사례를 검토하여 데이터의 체계적인 관리와 보존, 활용에 대해 살펴보았다. 이를 통해 '한국고고학 디지털 사전 구축'을 위한 실행 과제로서 전산화된 기록물에 대한 메타데이터 설계와 생산된 메타데이터 간의 관계 정보를 부여하고 보여주는 시맨틱(semantic, 의미 기반) 데이터로의 확장 등을 제안하였다. 이러한 연구를 바탕으로 향후 고고학술정보의 지능형 통합관리·서비스 플랫폼 구축과 이에 따른 한국고고학에 대한 대중의 관심과 이해를 한 단계 높일 수 있는 발판을 마련하는 계기가 될 것으로 기대한다.