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배명남(M. N. Bae),최완(W. Choi),양재동(J. D. Yang) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅰ
사용자가 저장소내의 특정 내역을 파악하기 위해서는 내역에 대해 다양한 형식과 의미 표현이 필요하다. 이를 위해, 사용자가 사용할 수 있는 기본 연산인 추출 및 관계 함수들을 제공하고 있다. 그러나, 사용자가 부품 저장소내에 내역의 저장 구조를 파악하고, 복잡하게 형식화 되어있는 내역간의 관계에 대한 요구를 추출 및 관계 함수들의 조합으로 명세하는 것은 매우 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 설계 정보 자체와 그 들간의 의미 정보들에 대해, 추상화된 인식 모델을 제공하고, 이 모델위에서 내역의 의미 표현에 적합하고, 사용자에게 친숙한 질의어를 제안한다.
UniSQL에 의한 FONASSE 메타 모델의 설계 및 구현
백승호(S.H. Baek),배명남(M.N. Bae),최동운(D.O. Choi),양재동(J.D. Yang),최완(W. Choi) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A
OMT는 CE사에서 개발된 객체 지향 소프트웨어 개발 방법론이며, FONASSE(FOur-dimension NAvigation Spaceship for Software Engineering) 모델은 OMT 소프트웨어 개발 환경에서 발생하는 다양한 설계 정보들과 이들 사이의 관계성들을 효과적으로 모델링하기 위한 데이타 모델이다. 본 논문에서는 이 모델을 사용하여 소프트웨어를 개발하는 과정에서 생성되는 여러 형태의 설계 정보들을 객체 지향 데이타베이스 관리 시스템인 UniSQL에 일관되게 저장 · 관리하는 방법을 설명한다. 이를 위해 각 설계 정보를 저장하기 위한 내부 저장 모델과 설계 객체들간의 관계를 명확하게 표현하기 위한 FONASSE 메타 모델을 정의하였다.
홍상기,이혜선,최진철,배명남,이강복,Hong, S.G,Lee, H.,Choi, J.C.,Bae, M.N.,Lee, K.B. 한국전자통신연구원 2015 전자통신동향분석 Vol.30 No.5
최근 사물인터넷 장치 증가와 관련 서비스의 급속한 확산, 기존의 수직적인 사물인터넷 서비스 구조로부터 수평적인 개방형 생태계로의 변화 추세에 따라 oneM2M, AllSeen, Open Interconnect Consortium(OIC)과 같은 표준협의체 및 산업체 컨소시엄을 중심으로 개방형 사물인터넷 플랫폼 규격 제정 및 오픈 소스 생태계 구축을 위한 노력이 지속되고 있다. 특히 다양한 사물인터넷 장치로부터 데이터를 수집하여 정보를 생성하고, 이종 장치 간의 정보 공유, 분산협업 및 실행제어 기술을 제공하는 사물인터넷 플랫폼은 사물인터넷 서비스 확산을 위한 핵심기술이라 할 수 있다. 본고에서는 오픈 생태계를 지향하는 AllSeen/AllJoyn, OIC/IoTivity, oneM2M 사물인터넷 소프트웨어 플랫폼의 표준화 동향을 살펴보고, 플랫폼의 핵심 기술에 대한 비교 분석을 통해 주요 기술개발 동향를 살펴보고자 한다.
박준희,손영성,박동환,조준면,배명남,한미경,이훈기,최진철,김현,황승구,Park, J.H.,Son, Y.S.,Park, D.H.,Cho, J.M.,Bae, M.N.,Han, M.K.,Lee, H.K.,Choi, J.C.,Kim, H.,Hwang, S.K. 한국전자통신연구원 2018 전자통신동향분석 Vol.33 No.1
IoT is used not only as a technical terminology but also as a paradigm representation. As the number of IoT devices spread tremendously throughout the world, they are able to be located anywhere,recognize their environment, and achieve adaptable reactions. All market investigation agencies expect the number of IoT devices to reach tens to hundreds of billions in number. They also expect various technical problems owing to the huge number of connected things and data that will emerge during the AI era. The decentralization of centralized computing for AI is the one of the technical solutions to such problems, and the computing roles for AI will be soon distributed into the things, which can be located anywhere. In this article, the traditional distributed intelligence and its current research activities are introduced, and the next distributed intelligence target for the IoT 2.0 era is briefly touched upon using the keyword Socio-Things.