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효율적인 멀티미디어 컨텐츠 전송을 위한 부하 가중치 멀티캐스팅 기법의 설계
이서정(Seojeong Lee),김선호(Seonho Kim) 한국전자거래학회 2004 한국전자거래학회지 Vol.9 No.3
멀티미디어 컨텐츠의 전송은 대용량 및 비정형적인 데이터를 처리해야하는 특성을 해결하는 데 목적이 있다. 이를 지원하기 위한 멀티캐스팅 기술에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 멀티미디에 컨텐츠를 안정적이고 신속하게 전송하기 위해, 서버 그룹간의 멀티캐스트 라우팅을 지원하는 기법을 제안한다. 서버 노드의 부하에 따른 가중치에 따라 라우팅을 하여, 부하가 가중된 노드를 고려하여 컨텐츠 전송의 효율을 높이는 방법으로, 가중치는 멀티캐스트 서버의 통신 부하에 따라 계산한다. CDN(Contents Delivery Network)에서 둘 이상의 ES(Edge Server)가 존재하는 경우, 지연이 적은 라우팅을 제공함으로써 멀티미디어 컨텐츠를 효과적으로 전송할 수 있다. 멀티캐스트 서버간의 라우팅 기법을 설계하고 분석을 통해 네트워크의 부하를 줄여 네트워크 지연이 감소됨으로써 전체 네트워크 성능이 향상됨을 보인다. The purpose of multimedia contents transmission is to resolve the large size and nonformal issues. Various multicasting technologies have been researched to support these issues. This paper suggests a technique to build multicast routing for safe and reliable transmission of multimedia contents. Network server nodes have their own weight with respect to communication loads. The weight is computed by a server’s communication load with others. This suggests low delay routing with two or more edge server of content delivery network. We will show the weighted inter-server routing technique and analyze the network performance improvement caused by lower network traffic and delay.
이서정(Seojeong Lee) 한국전자거래학회 2004 한국전자거래학회지 Vol.9 No.3
객체지향 및 컴포넌트지향 소프트웨어 개발 방법론의 클래스의 도출은 개발하려는 소프트웨어의 전체 품질을 결정하는데 중요한 요소이다. 각 방법론에서는 이 부분에 대해 클래스의 정의와 도출하는 방법을 설명하고 있지만 초보 분석자들이 활용하기는 어려운 점이 많다. 그 중, 개념적 갭(conceptual gap)으로 인한 문제는 클래스 도출에 가장 큰 영향을 미친다. 연구에서는 이런 부분을 보완하기 위한 장치로써 세가지 다이어그램을 제안한다. 요구분석과정의 결과를 도식적으로 정리하여 클래스 도출을 보완하기 위한 도구로 정보다이어그램(Information Diagram), 행위다이어그램(Behavior Diagram) 그리고 관리다이어그램(Management Diagram)이다. 세 다이어그램은 시스템의 관련자(stakeholder)가 시스템에 어떤 서비스를 요구하는가에 대한 관점으로 필요한 정보를 찾고, 그에 포함될 수 있는 세부 행위를 분석하고, 누가 이 서비스에 대한 책임이 있는가의 명세이다. 본 연구에서 제안하는 다이어그램들은 기존의 소프트웨어 개발 방법에서 클래스를 도출하는 과정에 활용할 수 있다. Class extraction of object or component based software development methodology is the major factor for software quality. Each method has the class definition and extraction method however there are some troubles when the beginners try. Especially, the conceptual gap results to make the class extraction hard. This research suggests three diagrams to support it. They are Information diagram, Behavio diagram and Management diagram. They specify which services a stakeholder wants, which information to support the service, which actions to solve the service and who has the responsibility for those. Any analysis process which takes class extraction can utilize these diagrams.
선박 PMS를 위한 데이터 수집 미들웨어와 사용자 편의적 디스플레이연구
이서정(Seojeong Lee) 한국IT서비스학회 2013 한국IT서비스학회지 Vol.12 No.2
Vessel PMS (Planned Maintenance System) is a paper and/or software based system to monitor vessel engine equipment including main propulsion, steering, auxiliary machinery and cargo handling information. This is one of mandatory survey for vessel introduced by IMO (International Maritime Organization). The planned maintenance as well as documentation must be performed according to a system to be approved by classification agencies. Recently, vessel owners have preferred software based systems to collect and preserve accurate data. However, not ship specific and not taking into account the user are said by end users as operational difficulties. To relieve these concerns, this research analyzes vessel PMS data, suggests a middleware to support automatic collection and design consideration of user interface.
이서정(Seojeong Lee),고병선(Byungsun Ko),최미숙(Misook Choi),박재년(Jainyun Park) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.28 No.12
기존의 시스템 분석 모델은 설계와의 일관성 유지를 위해 개체들 간의 관계설정과 이벤트의 흐름을 표현하는데 다양한 방법을 제시하고 있다. 그러나, 시스템 내의 개체의 식별보다는 시나리오를 바탕으로 한 시스템의 흐름을 중심으로 그에 관련된 개체를 도출하는데 초점을 맞추고 있다. 시스템에서 개체들을 체계적으로 정의하고 구축하는 작업은 소프트웨어 개발에서 기초적이면서도 매우 중요한 작업이며, 구축된 개체는 시스템의 중요한 재산이 될 수 있다. 특히, 비즈니스 시스템의 경우, 비즈니스 규칙이나 수강업무의 출석부와 같이 두 가지 이상의 개체에서 계산되거나 유도된 정보는 매우 중요한 시스템의 재산이 될 수 있다. 그리고, 이러한 정보들을 관리하는 정보 즉 메타 정보 또한 시스템의 중요한 재산(asset)이 된다. 본 연구는 시스템의 중요한 재산이 될 수 있는 개체 정보를 도출할 수 있는 구분 기준을 도입한 시스템 분석 모델을 제안한다. 이 모델을 통해 시스템은 개체, 인터페이스, 이벤트 또는 행위의 세 가지 부분으로 분석되며, 그 중 시스템의 개체는 독립개체와 그에 관련된 종속개체 및 그에 적용될 수 있는 비즈니스규칙을 포함하는 제약조건개체를 도출하며, 이벤트의 물리적 또는 행정적 관리사항은 관리개체로 표현할 수 있다. 다양한 방식의 개체 식별은 분석과정에서 누락되는 개체를 줄일 수 있다. Existing system analysis models suggest various ideas to present entity relations and event flows for consistency between analysis and design paradigms. However, they are preferred to derive and arrange related entities on system flow than to identify entities. To identify entities systematically is a basic and important work of software development, and identified entities can be major assets of business system. In case of business systems, the business rules or the computed or derived information like attendance lists of lecture system can be the most important system assets. The management information or meta data are also. In this paper, we suggest a business system analysis model to derive and present entities. System is identified entities, interfaces and event or behaviors through this model, then entities are extended to independent entities, dependent entities which are dependent to independent entities, constraint entities which present the rules of independent or independent entities and management entities which shows the physical and administrative notices. Various entity identification can reduce the incompleteness of entity analysis.
온라인 어학사전을 활용한 신조어 기계 번역의 정확도 향상 방법
이서정(SeoJeong Lee),이유림(YuRim Lee) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.6
최근 기계번역 기술이 인공지능 기술을 기반으로 빅데이터를 학습하여 번역 결과물의 정확도가 높아지고 있다. 그러나 신조어는 끊임없이 생성되고 있으며, 그에 대한 학습 데이터가 부족하다. 따라서, 본 연구에서는 신조어가 포함된 문장의 기계 번역 정확도를 높이기 위하여 온라인 어학사전의 뜻을 활용하였다. 그 결과, 번역된 결과물의 Jaccard similarity 수치가 약 0.5245에서 약 0.5406으로 약 3.1% 증가하였다. 본 연구 결과를 통해 학습 데이터가 부족한 단어들의 기계 번역 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다. Recently, machine translation technology has learned big data based on artificial intelligence technology, increasing the accuracy of translation results. However, newly coined words are constantly being generated, and there is a lack of training data for them. Therefore, in this paper, the meaning of the online language dictionary was used to improve the accuracy of machine translation of sentences containing newly coined words. As a result, the Jaccard similarity level of translated results increased by about 3.1% from about 0.5245 to about 0.5406. The results of this paper confirm that we can improve machine translation accuracy of words lacking learning data.