최근에 분산 환경에서 서버를 거치지 않고 사용자가 요구하는 미디어 객체를 프록시로부터 직접 서비스하기 위한 동적 프록시 캐싱 기법이 제안되고 있다. 그러나 이러한 기법들은 멀티미디어 데이터 크기, 지연시간, 연속적인 미디어 객체 서비스 요구 등으로 인하여 여러 문제점들이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 분할과 사상기반의 퍼지필터링에 의한 캐싱 그룹화 기법을 제안하였다. 분할과 사상을 위해 미디어 블록세그먼트를 고정분할 참조블록(RfP)와 가변분할 참조블록(RvP)로 구분하였으며, 시멘틱 관계성을 위해 고정분할 시간동기화(Tf)와 가변분할 시간동기화(Tv)에 의해 퍼지 관계성이 수행되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 평균 요청응답률과 캐시 히트율을 증가시키고 시간지연율을 줄이며 스트리밍 서비스를 효율적으로 수행하게 됨을 알 수 있다.
LIU, Yuhan;AFZAL, Muhammad;CHENG, Jack C.P.;GAN, Vincent J.L.
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.157-166
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2020
Automated rebar fabrication, which requires effective information exchange between model designers and fabricators, has brought the integration and interoperability of data from different sources to the notice of both academics and industry practitioners. Industry Foundation Classes (IFC) was one of the most commonly used data formats to represent the semantic information of prefabricated components in buildings, whereas the data format utilized by rebar fabrication machine is BundesVereinigung der Bausoftware (BVBS), which is a numerical data structure exchanging reinforcement information through ASCII encoded files. Seamless transformation between IFC and BVBS empowers the automated rebar fabrication and improve the construction productivity. In order to improve data interoperability between IFC and BVBS, this study presents an IFC extension based on the attributes required by automated rebar fabrication machines with the help of Information Delivery Manual (IDM) and Model View Definition (MVD). IDM is applied to describe and display the information needed for the design, construction and operation of projects, whereas MVD is a subset of IFC schema used to describe the automated rebar fabrication workflow. Firstly, with a rich pool of vocabularies practitioners, OmniClass is used in information exchange between IFC and BVBS, providing a hierarchy classification structure for reinforcing elements. Then, using International Framework for Dictionaries (IFD), the usage of each attribute is defined in a more consistent manner to assist the data mapping process. Besides, in order to address missing information within automated fabrication process, a schematic data mapping diagram has been made to deliver IFC information from BIM models to BVBS format for better data interoperability among different software agents. A case study based on the data mapping will be presented to demonstrate the proposed IFC extension and how it could assist/facilitate the information management.
산업 전반에 적용되는 과학, 공학 분야에는 그 목적에 따라 다양한 형태의 정보가 발생한다. 정보는 이용하는 목적에 따란 가공하는 형식과 표현하는 방식이 달라지며, 정보에 직접적으로 접근하는 사용자에게 어떻게 효과적으로 전달할 것인가 하는 문제는 정보 관리 분야에서 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 정보를 사용자에게 보다 명확하게 전달하고, 관리하기 위해서는 원천 데이터를 가공하여 가시화(visualization)하는 과정을 거친다. 정보가시화는 원천데이터를 데이터모델로 정리한 후, 가시화구조(visual structure)로 재정의 한다. 실질적인 가시적 결과는 가시화 구조의 데이터들을 정보모델(information model)상에 반영할 때 이루어진다. 본 논문에서는 건물내부에서 진행되는 행사에 대한 시간-공간적인 정보를 정리한 도표 메타포(table metaphor)를 초기 데이터 모델로 사용하여 가시화 하는 과정을 수행한다. 정보 가시화 과정과 저작 과정은 증강현실(augmented reality) 환경에서 이루어진다. 행사가 진행되는 장소의 건물 구조도(map)상에서 각 장소에서 발생하는 정보들을 재배열하고 정리함으로써, 저작자로 하여금 정보 그 자체에 대한 이해뿐만이 아니라, 해당 정보에 대한 공간적인 이해도 함께 가능하게 한다. 이 같은 몰입형(immersive) 저작시스템은 정보에 대한 공간적인 분배가 필요한 저작에서는 매우 유용하며, 저작하는 환경 자체가 가시화의 결과물이 되므로 정보 저작에 대한 가시적 이해를 최대화 시킬 수 있다.
인간이 가진 개념을 지식베이스화하려는 시도 중 하나로 의미망이 구축되고 있다. 한국어를 대상으로 한 어휘 의미망 중 프린스턴 대학의 WordNet을 대역한 KorLex는 1,2단계에서 한국어 어휘의미의 특성을 반영하여 개념 및 의미구조를 재구조화하고 있다. 그러나 현재 KorLex의 동의어 집합을 구성하는 어휘 의미에는 논항정보를 따로 구성할 수 없었다. 본 연구는 세종 전자 사전 격틀정보내의 선택제약조건(selectional restriction)으로 사용되고 있는 의미 부류와 KorLex의 명사 어휘 의미망을 자동 맵핑하는 방안을 제안함으로써 KorLex에서 세종 전자 사전 격틀정보를 활용할 수 있는 가능성을 제공한다.
온톨로지(Ontology)는 시맨틱 웹 (Semantic Web) 구현 도구 중 하나로, 지식 개념을 의미적으로 연결하는 것에 쓰인다. 두 온톨로지 사이의 클래스 매핑은 온톨로지의 중요 연구 분야 중 하나이고, Unstructured, Semi-Strucutured Data가 증가함에 따라 스키마를 이용한 클래스 매핑은 한계를 갖게 되었다. 따라서 본 논문은 스키마를 이용하는 클래스 매핑이 아니라 온톨로지의 클래스에 존재하는 인스턴스의 정보를 활용하여 두 클래스간의 유사도를 측정하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 인스턴스 간에 측정한 유사도를 기반으로 서로 다른 두 온톨로지의 클래스 사이의 유사도를 측정하며, 전반적인 유사도는 높게 나오지 않았지만 모든 클래스 간의 매핑을 찾아내는 성능을 보였다.
Evaluation of multilingual translation fundamentally involves measurement of meaning equivalences between the formally mapped discourses/texts of SL(source language) and TL(target language) both represented by a metalanguage called IL(interlingua). Unlike a usaal uni-directional MT(machine translation) model(e.g.:SL $\rightarrow$ analysis $\rightarrow$ transfer $\rightarrow$ generation $\rightarrow$ TL), a bi-directional(by 'negotiation') model(i.e.: SL $\rightarrow$ IL/S $\leftrightarrow$ IL $\leftrightarrow$ IL/T \leftarrow TL) is proposed here for the purpose of evaluating multilingual, not merely bilingual, translation. The IL, as conceived of in this study, is an English-based predicate logic represented in the framework of MRS(minimal recursion semantics), an MT-oriented off-shoot of HPSG(Head-driven Phrase Structure Grammar). In addition, a list of semantic and pragmatic checkpoints are set up, some being optional depending on the kind and use of the translation, so sa to have the evaluation of translation fine-grained by computing matching or mismatching of such checkpoints.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권1호
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pp.36-41
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2021
Text-based image retrieval is not only cumbersome as it requires the manual input of keywords by the user, but is also limited in the semantic approach of keywords. However, content-based image retrieval enables visual processing by a computer to solve the problems of text retrieval more fundamentally. Vision applications such as extraction and mapping of image characteristics, require the processing of a large amount of data in a mobile environment, rendering efficient power consumption difficult. Hence, an effective image retrieval method on mobile platforms is proposed herein. To provide the visual meaning of keywords to be inserted into images, the efficiency of image retrieval is improved by extracting keywords of exchangeable image file format metadata from images retrieved through a content-based similar image retrieval method and then adding automatic keywords to images captured on mobile devices. Additionally, users can manually add or modify keywords to the image metadata.
상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.
이러닝 자원에 대한 재사용 과정을 편리하게 하기 위해서는 표준을 준수하는 메타데이터를 사용하여 이러닝 객체를 적정하게 기술하고 분류하는 작업이 필수적으로 요구된다. 이러한 메타데이터는 이러닝 객체의 재사용에 있어서 중복된 노력을 최소화하고 의미를 상호 이해할 수 있도록 등록저장소에 공개되는 것이 바람직하다. 본 논문은 이러닝 객체에 관한 메타데이터를 생성하고, 저장하고, 발견하며, 추출하는데 있어서 국제 표준인 ebXML(Electronic Business using extensible Markup Language) 등록저장소를 이용하는 방안을 제시한다. 국제적으로 광범위하게 채택되고 있는 IEEE LOM 표준을 준수하여 작성된 이러닝 객체 메타데이터를 ebXML 등록저장소에서 표현하고 관리할 수 있도록, LOM과 ebXML 정보모델간의 변환 체계를 제시하고, 이를 바탕으로 ebRR4LOM이라고 하는 이러닝 등록저장소 프로토 타입을 개발하여 이러한 등록저장소의 유용함을 설명한다.
본 논문에서는 VHDL '87 및 '93 LRM의 전체 사양을 지원하며 VHDL-to-C 사상의 전처리 과정을 수행하는 VHDL 컴파일러 전반부의 설계 및 구현에 대해서 논한다. VHDL 컴파일러 전반부는 I)VHDL의 계층적 구조체, 선언 영역 및 가시성, 다중 정의 및 동형 이의어, 병행적 다중 스택 구조를 표현하기 위해서 분석 터미널 데이터에 심볼 트리를 구성하였으며, 2) VHDL 고유의 객체, 타입 및 서브타입, 속성과 연산자 등을 나타내기 위한 구조체 및 지원 함수를 설계하였고, 3) VHDL의 병행문/순차문, 행위/구조 기술, 동기 메커니즘 등을 분석하여 VHDL-to-C 사상에 필요한 어의 정보를 구축하고, 4) VHDL 분석 과정에서 어의 데이터의 저장 및 검색이 효과적으로 이루어 지도록 어의 토큰 정의 및 어의 전파 기능 등을 설계하였다. Validation suite를 이용한 실험에서 VHDL 컴파일러 전반부는 LRM 전체 사양을 분석할 수 있음을 확인하였고, VHDL의 계층성/가시성/병행성/어의 검사 등을 효과적으로 처리하기 위해 설계 및 구현된 심볼 트리와 어의 토큰 등의 분석 데이터 모델에 대한 성능 분석 실험에서 VHDL컴파일러 전반부는20- 30%의 개선 효과를보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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