• 한국전자거래학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.135-149
• /
• 2007

개인 사용자가 전자문서를 쉽게 사용하려면 전자문서를 효과적으로 분류하고, 정확하게 검색할 수 있는 기능이 필요하다. 그러나 개인 사용자의 컴퓨터에 저장된 문서를 효율적으로 관리하기 위한 방법이나 도구에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 상태이다. 본 연구는 개인 사용자가 전자 문서를 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법을 제안한다. 연구 결과인 ONTALK은 모든 전자문서의 메타데이터를 온톨로지 기반으로 생성하고, 추론엔진(inference engine)을 이용하여 의미적(semantics) 정보 검색을 제공한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.1128-1135
• /
• 2003

e-Transformation of an enterprise requires the collaboration of business processes to be suited to the business participants' purpose. To realize this collaboration, business processes should be implemented as components and the system developers could be able to reuse the components for their specific purpose. The first step of this collaboration is the discovery of exact components for business processes. A dilemma, however, is the fact that there are thousands or even millions of business processes which vary from one enterprise to another. Moreover, business processes could be decomposed into multiple levels of semantics and classified into several process areas. In general, discovery of exact business processes requires understanding of widely adopted classification schemes such as CBPC, OAGIS, or SCOR. To cope with this obstacle, business process metadata should be defined and managed regardless of specific classification schemes to support effective discovery and reuse of business processes components. In this paper, a methodology to discover business process components published in different semantic levels is proposed. The proposed methodology represents the metadata of business process components as topic maps stored in a registry and utilizes the powerful features of topic maps for process discovery. TM4J, an open-source topic map engine, is modified to support concept matching and navigation. With the implemented tool, application system developers can discover and publish the business process components effectively.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.9-15
• /
• 2007

인터넷이 급성장하고 멀티미디어와 같은 대용량 데이터의 사용이 증가함에 따라 스토리지 시스템은 스토리지가 서버에 직접 연결되어 있던 DAS에서. 스토리지를 별개의 전용 네트워크로 연결한 SAN, 그리고 스토리지가 IP 네트워크에 연결되어 파일 서비스 기능만 전담하는 NAS로 발전하게 되었다. 그러나 SAN과 NAS를 독립적으로 사용하면 다양한 기업의 요구를 충족시키지 못한다. 그래서 등장한 것이 SAN과 NAS의 통합이다. 본 연구에서는 SAN과 NAS의 통합 방법의 하나인 MCI(Metadata server and Cluster Interation)를 바탕으로, MCI의 구현과 확장에 따른 비용 증가 문제를 해결하기 위해 GMC(Group Master Cahce)라는 개념을 제안하여 보다 효율적인 데이터 공유 방안을 제시한다. CMC의 기본 개념을 소개하고 기존의 MCI와 새로 제시하는 GMC를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능 측면에서 비교 분석하였다.

• 한국의류학회지
• /
• 제44권2호
• /
• pp.354-368
• /
• 2020

Accurate and versatile image data-sets are essential for fashion AI research and AI-based fashion businesses based on a systematic attribute classification system. This study constructs a color and texture attribute hierarchical classification system by collecting fashion item images and analyzing the metadata of fashion items described by consumers. Essential dimensions to explain color and texture attributes were extracted; in addition, attribute values for each dimension were constructed based on metadata and previous studies. This hierarchical classification system satisfies consistency, exclusiveness, inclusiveness, and flexibility. The image tagging to confirm the usefulness of the proposed classification system indicated that the contents of attributes of the same image differ depending on the annotator that require a clear standard for distinguishing differences between the properties. This classification system will improve the reliability of the training data for machine learning, by providing standardized criteria for tasks such as tagging and annotating of fashion items.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.29-41
• /
• 2000

최근 네트웍의 보급과 지리정보의 활용이 증가하면서 효과적인 지리정보의 검색과 접근에 대한 중요성이 강조되고 있다. 하지만 기존의 GIS 데이터는 지리적으로 분리된 여러 부서나 조직에서 생성 및 관리되고 있으며, 공간 정보 유통을 위한 클리어링하우스 등이 서로 다른 DBMS 상에서 독자적인 스키마를 가지고 개발되어 있다. 이러한 이질적인 구조와 구현 환경으로 인해 일반 사용자들이 서로 다른 GIS 데이터베이스를 접근하여 검색하는데 많은 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 OMG의 메타데이터 교환 표준인 XMI로 표현된 이질적인 GIS 데이터베이스의 메타데이터를 통하여 사용자에게 각 데이터베이스의 구현 환경과 스키마에 독립적인 공간 데이터를 검색 기능을 제공하는 검색 시스템을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.55-58
• /
• 2005

In multi-level storage system with snapshot data, some snapshots which are from selection portions of the base tables are kept in main memory. So how to efficiently refresh snapshots in response to changes on their base tables for preserving consistency which requires snapshots reflect the current state of the base tables referenced by the snapshot query is a very import research issue. In this paper, a method for efficiently refreshing snapshots is proposed. In this method, it uses a data structure to store metadata which contains some necessary information of every snapshot and an updating log that records the history of changes on its base tables. Synchronization process scans the metadata and refreshing process is executed using appropriate logs after it finds anyone of the snapshot need to be refreshed.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.11-20
• /
• 2016

최근 국방 분야의 모델링 및 시뮬레이션(M&S)에서는 무기체계의 개발비용을 절감하고 재사용성을 높이기 위해 컴포넌트 기반 개발(Component Based Development) 기술을 사용한다. 이와 관련해서 무기체계를 컴포넌트로 표준화하여 신속히 재구성 및 시뮬레이션하기 위한 연구가 수행되고 있다. 복잡하고 다양한 기능의 컴포넌트 정보를 검색하여 신 무기체계로 신속히 재구성하기 위해서는 기존의 키워드 검색방식과는 차별화된 검색 기법이 요구된다. 이를 보완하기 위해 방대한 정보 사이에서 의미적으로 연관된 정보를 제공하는 시맨틱 검색 시스템(Semantic Search System) 구축이 필요하다. 본 연구에서는 무기체계 컴포넌트 메타데이터와 이들의 대표적인 기능속성을 표현하는 용어들을 온톨로지(Ontology)로 구축하고 이를 활용한 시맨틱 검색 시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권10호
• /
• pp.399-406
• /
• 2021

콘텐츠 산업의 꾸준한 성장에 따라 수많은 콘텐츠 중에서 개인의 취향에 적합한 콘텐츠를 자동으로 추천하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 콘텐츠 자동 추천의 정확도를 향상시키기 위해서는 콘텐츠에 대한 사용자의 선호 이력을 바탕으로 하는 기존 추천 기법과 더불어 콘텐츠의 메타데이터 및 콘텐츠 자체에서 추출할 수 있는 특징을 융합한 추천 기법이 필요하다. 본 연구에서는 음악의 소리 데이터로부터 태그 정보를 분류하는 LSTM 기반의 모델을 학습하고 분류된 태그 정보를 음악의 메타 데이터로 추가하여, 그래프 임베딩 시 콘텐츠의 특징까지 고려할 수 있는 KPRN 기반의 새로운 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 카카오 아레나 데이터 기반 실험 결과, 본 연구의 제안 방법은 기존의 임베딩 기반 추천 방법보다 우수한 추천 정확도를 보였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제17권2호
• /
• pp.91-96
• /
• 2019

In this study, a system to increase the expressiveness of existing standard terminology using three-dimensional (3D) data is designed. We analyze the existing medical terminology system by searching the reference literature and perform an expert group focus survey. A human body image is generated using a 3D modeling tool. Then, the anatomical position of the human body is mapped to the 3D coordinates' identification (ID) and metadata. We define the term to represent the 3D human body position in a total of 12 categories, including semantic terminology entity and semantic disorder. The Blender and 3ds Max programs are used to create the 3D model from medical imaging data. The generated 3D human body model is expressed by the ID of the coordinate type (x, y, and z axes) based on the anatomical position and mapped to the semantic entity including the meaning. We propose a system of standard terminology enabling integration and utilization of the 3D human body model, coordinates (ID), and metadata. In the future, through cooperation with the Electronic Health Record system, we will contribute to clinical research to generate higher-quality big data.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.183-193
• /
• 2007

지반정보 DB구축사업은 1999년 지반조사 성과의 공유 및 재사용의 필요성이 제기되면서 시작되었다. 초기 국도를 대상으로 사업을 시작하였으며, 2005년부터 전 국토를 대상으로 지반정보 DB를 구축하고 있다. 현재, 총 60,581공의 지반정보 DB를 구축 제공 중에 있다. 본 연구에서는 지반정보DB의 활용 향상 및 국가지정보유통망과 연계를 위한 지반정보 유통시스템을 개발하였다. 또한 지반정보 DB 활용도 향상을 위한 방안도 제시하였다. 지반정보 유통시스템은 건설현장에서 지반정보 검색 및 제공가능하고, 수치지도와 함께 활용할 수 있는 GIS기반의 시스템으로, 지반정보 및 메타데이터 입력기, 지반정보 등록도구, 유통용 웹시스템으로 구성되어 있다. 본 연구를 통해 개발된 지반정보 유통시스템은 지반정보 관련업무 및 처리의 효율성을 향상시키고, 건설의 모든 공정단계에서 지반정보 활용을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.