• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권1호
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• pp.1-8
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• 2002

XML이 다양한 유형의 웹 데이타를 구성하고 교환하기 위한 국제적인 표준으로 제안되었다. 다양한 애플리케이션에서 필요로 하는 데이타가 XML 문서에 저장되어 있을 때, 그 데이타를 검색하는 것은 중요한 일이다. 본 논문에서는 XML 문서를 관계형 데이타베이스 시스템에 저장하는 방법과 저장된 XML 데이타를 XML-QL로 질의하여 검색하는 방법을 제안한다. 즉, XML의 저장 방법을 제안하고 저장된 XML 데이타를 검색하기 위해 XML-QL로 들어온 질의를 관계형 데이터베이스 시스템의 전용 질의 언어인 SQL로 변환시켜 주는 번역기를 설계 및 구현한다. 본 논문의 의의는 번역기에 대한 설계와 구현을 자세히 기술하므로 번역기의 가능성을 보여주고 XML 질의의 포괄적인 분류와 그에 대한 SQL 관계형 질의로의 매핑을 보여주고 있다는 점이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권2호
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• pp.110-118
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• 2002

본 논문에서는 3차원 이미지의 내용기반 검색을 지원하는 XML 기반의 3차원 그래픽 데이터 베이스 시스템에 대해 기술한다. 현재 대부분의 그래픽 응용들은 2차원 이미지를 대상으로 하고 있으며 3차원 그래픽스 분야에서는 3차원 이미지의 표현에 대해서만 중점적으로 연구가 되고 있을 뿐 이미지가 포함하고 있는 의미 단위로서의 객체 모델링이나 이들 간의 공간 관계에 대한 처리는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문의 모델에서 3차원 이미지는 공간관계를 가지고 있는 3차원 그래픽 객체의 조합으로 표현된다. 복잡한 3차원 객체는 기존의 그래픽 시스템에서 사용하는 선과 면 대신에 기본적인 객체들을 이용하여 모델링된다. 이렇게 구성된 3차원 그래픽 이미지들은 객체 모양이나 객체간의 공간관계를 이용한 내용기반 검색의 대상이 된다. 3차원 그래픽 이미지들은 XML 문서 형태로 표현되며, 이를 위한 3DGML DTD를 정의하였다. 끝으로 웹 기반으로 구현된 프로토타입 시스템에서의 질의 예를 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권4호
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• pp.219-233
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• 2008

본 논문에서는 계층화된 개념 지식인 온톨로지를 블로그 환경에 적용함으로써 시스템 관리자가 블로그 공간(Blogosphere)을 체계적으로 분석, 관리할 수 있는 온톨로지 기반 시맨틱 블로그 모델을 제안한다. 제안 모델에서 시스템 관리자는 온톨로지 용어 사이에 설정된 다양한 관계성 링크를 추적하고 분석함으로써, 블로그 사용자들이 다양한 관점에 따라 유기적으로 원하는 블로그 자원에 접근할 수 있도록 지원한다. 즉, 블로그 들간에 이루어지는 상호작용 활동을 파악하고 상호작용을 기반으로 동적으로 관심커뮤니티를 형성해주며, 시스템은 이를 적절한 사용자들에게 추천 방식으로 제공해 주는 기능을 지원한다. 제안 모델의 지원 기능을 체계화하기 위해 본 논문에서는 1) 블로그 환경에 사용되는 자원과 관련된 정보를 객체와 관계성으로 표현한 뒤 2) 이들을 대상으로 구조적 연산을 지원하는 일련의 연산자 집합 및 이들간의 조합으로 구현되는 시스템 질의 처리 과정을 정형화한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.971-978
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• 2008

본 논문은 미래의 유비쿼터스 컴퓨팅에서 지식 데이터 베이스로 활용될 수 있는 서비스 지향 무선센서 네트워크 온톨로지 모델을 설계한다. 기존의 접근방식과 달리 본 논문은 사용자 중심의 서비스가 가능하도록 서비스 항목에 초점을 두고, 새로운 서비스 클래스(ServiceProperty, LocationProperty, PhysicalProperty)들과 이들에 대한 속성, 그리고 제한사항들을 정의하였다. 또한 기존 온톨로지(GML, SWE, SensorML, SUMO, OntoSensor)들과의 병합은 서비스항목들만을 고려하여 OWL의 오브젝트 프로퍼티인 "equivalentClass"을 사용하여 처리하였다. 제안된 모델의 설계와 타당성 검증은 각각 Protege 3.3.1과 추론 도구인 Racer 1.9.0을 이용하였으며, SPARQL 질의어를 사용하여 기존 온톨로지 내의 속성과 관계없이 새롭게 정의된 속성을 사용한 서비스 검색 결과를 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.899-902
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• 2009

최근 컴퓨터 네트워크와 무선 통신 기술의 발전은 원격 의료 상담, 원격 환자 모니터링과 같이 의료 분야에서 폭넓은 범위의 원격 어플리케이션에 대한 적용을 가능하게 해주었다. 본 논문은 환자의 생리학적인 데이터를 수집 및 관리하기 위한 RF 통신 기반의 헬스케어 어플리케이션을 설계하고, 전체적인 실험 과정을 기술한다. 그리고 MySQL 데이터베이스는 환자의 생체 데이터인 체온, 혈압, 심장 박동수 등의 데이터를 기록하고 환자에 대한 의사의 처방 등 의료 행위에 대한 정보를 저장하기 위해 설계한다. 따라서 헬스케어 어플리케이션에서 인증 받은 사용자는 환자의 수집 데이터를 조회하고 수집된 데이터는 임상 실험을 위한 데이터 재구성에 활용할 수 있다. 이런 환경은 수시로 체크해야 하는 병실의 온도 습도를 유비쿼터스 센서 네트워크를 통해 자동으로 처리하며 모바일 폰 또는 웹 상에서 입력받아 데이터베이스에 저장하므로 컴퓨터를 통해 체계적으로 관리가 가능하다. 그리고 환자 가족들에게 병원에서 처리되고 있는 데이터를 쉽게 접근하도록 지원함으로써 의료 서비스의 향상을 기대할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.181-188
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• 2021

일반인에게 난해한 법률분야를 이해하기 쉽고 예측 가능 할 수 있도록 인공지능을 적용한 법률 서비스에 대한 연구의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 조세심판원의 결정정보를 수집하고 데이터 처리와 자체 학습을 통한 모델을 구축하여 사용자의 질의에 맞는 답변을 예측하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 모델은 웹크롤링을 통해서 조세 결정문의 정보 수집 및 자연어 처리과정을 통하여 유용한 데이터를 추출하고, 최적화된 산출물을 Word2Vec의 Fast Text 알고리즘을 적용하여 단어의 벡터를 생성하였다. 2017년부터 2019년까지 총 11,103건의 정보를 수집하고 분류하였으며 RNN 기술의 BiLSTM을 적용하여 자체학습을 통한 결과 예측 프로그램을 구축하여 70%정확도로 실증하였다. 향후 다양한 법률시스템으로 활용성을 기대할 수 있으며 보다 효율적인 적용을 위한 연구와 정확도 향상을 위한 연구가 계속되어야 한다.

• 대한본초학회지
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• 제36권5호
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• pp.1-14
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• 2021

Objectives : From January 2020, when the first confirmed case of COVID-19 in Korea, the use of health information using the Internet is expected to increase. It is expected that there will be a significant change in the general public's interest in Korean herbal medicines for health care. Therefore, in this study, we tried to confirm the change in the search trend of Korean herbal medicines after the COVID-19 epidemic. Methods : Using the "Naver DataLab (http://datalab.naver.com)" service of a Korean portal site Naver, search volume was investigated with 606 Korean herbal medicines as keywords. The search period was from January 2020, right after the onset of COVID-19, to June 2021. The search results were sorted by the peak search volume and the total search volume. Results : 'Cheonsangap (천산갑, 穿山甲, Manitis Squama)' was the most searched Korean herbal medicine in the peak search volume and total search volume with least bias. Conclusions : The problem of supply and demand of Korean herbal medicines of high public interest was identified. Broadcasting and media exposure were the factors that had a big impact on the search volume for Korean herbal medicines. As it was confirmed that the search volume for Korean herbal medicines increased rapidly due to media exposure, it is necessary to provide correct information about Korean herbal medicines, improve public awareness, and manage stable supply and demand based on continuous search trend monitoring.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.671-678
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• 2019

시맨틱 기반 IoT 시스템을 통하여 제공되는 시맨틱 정보는 우리가 지금까지 알고 경험해 왔던 것과는 전혀 다른 새로운 고부가가치 결과물을 만들 수 있을 것이다. 이러한 관점에서 현재 IoT 기술 및 응용에 대한 핵심이슈는 지능적 IoT 플랫폼 아키텍쳐의 개발이다. 본 논문에서 제안된 시스템은 클라우드 컴퓨터에서 센서들의 IoT 데이터를 취합하고, 이들을 RDF로 변환한 후 시맨틱 주석 처리한다. 변환된 시맨틱 데이터는 온톨로지 레포지토리를 통해 공유되고 활용된다. 클라우드 컴퓨팅 환경으로써 KT의 IoTMakers를 이용하고, 온톨로지 레포지토리는 Jena의 Fuseki 서버를 사용하여 SPARQL 질의 결과를 Daum Map API와 Highcharts API를 사용하여 웹으로 표현하였다. 이를 통해 사람들이 시맨틱 IoT 매쉬업 서비스를 쉽게 접근할 기회를 제공하여 다양한 응용 가능성을 가진다.

• The Korean Journal of Pain
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• 제34권3호
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• pp.271-287
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• 2021

Background: Postoperative pain management is crucial for patients undergoing total knee arthroplasty (TKA). There have been many recent clinical trials on post-TKA peripheral nerve block; however, they have reported inconsistent findings. In this meta-analysis, we aimed to comprehensively analyze studies on post-TKA analgesia to provide evidence-based clinical suggestions. Methods: We performed a computer-based query of PubMed, Embase, the Cochrane Library, and the Web of Science to retrieve related articles using neurothe following search terms: nerve block, nerve blockade, chemodenervation, chemical neurolysis, peridural block, epidural anesthesia, extradural anesthesia, total knee arthroplasty, total knee replacement, partial knee replacement, and others. After quality evaluation and data extraction, we analyzed the complications, visual analogue scale (VAS) score, patient satisfaction, perioperative opioid dosage, and rehabilitation indices. Evidence was rated using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach. Results: We included 16 randomized controlled trials involving 981 patients (511 receiving peripheral nerve block and 470 receiving epidural block) in the final analysis. Compared with an epidural block, a peripheral nerve block significantly reduced complications. There were no significant between-group differences in the postoperative VAS score, patient satisfaction, perioperative opioid dosage, and rehabilitation indices. Conclusions: Our findings demonstrate that the peripheral nerve block is superior to the epidural block in reducing complications without compromising the analgesic effect and patient satisfaction. Therefore, a peripheral nerve block is a safe and effective postoperative analgesic method with encouraging clinical prospects.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.406-412
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• 2022

Storing large amounts of data has always been a big problem from the beginning of computing history. Big Data has made huge advancements in improving business processes by finding the customers' needs using prediction models based on web and social media search. The main purpose of big data stream processing frameworks is to allow programmers to directly query the continuous stream without dealing with the lower-level mechanisms. In other words, programmers write the code to process streams using these runtime libraries (also called Stream Processing Engines). This is achieved by taking large volumes of data and analyzing them using Big Data frameworks. Streaming platforms are an emerging technology that deals with continuous streams of data. There are several streaming platforms of Big Data freely available on the Internet. However, selecting the most appropriate one is not easy for programmers. In this paper, we present a detailed description of two of the state-of-the-art and most popular streaming frameworks: Apache Ignite and Hazelcast. In addition, the performance of these frameworks is compared using selected attributes. Different types of databases are used in common to store the data. To process the data in real-time continuously, data streaming technologies are developed. With the development of today's large-scale distributed applications handling tons of data, these databases are not viable. Consequently, Big Data is introduced to store, process, and analyze data at a fast speed and also to deal with big users and data growth day by day.