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SPARQL-to-SQL 변환 알고리즘의 저장소 독립적 활용을 위한 시스템 모델 (pp.467-471)
손지성(Jiseong Son),정동원(Dongwon Jeong),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2008 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.14 No.5
웹 온톨로지에 대한 연구가 활발해지면서 웹 온톨로지를 저장하기 위한 다양한 형태의 저장소와 질의 언어가 개발되고 있다. SPARQL의 이용이 증가하고 대부분 관계형 데이타베이스 기반의 저장소를 이용함에 따라 SPARQL을 SQL로 변환하는 알고리즘 개발의 필요성이 대두되었다. 지금까지 제안된 변환 알고리즘들은 SPARQL의 일부만을 SQL로 변환하거나 변환 알고리즘이 저장소 구조에 종속적이라는 문제점이 있다. 이 논문에서는 저장소에 독립적으로 특정 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 모델을 제안한다. With active research on Web ontology, various storages and query languages have been developed to store Web Ontology. As SPARQL usage increases and most of storages are based on relational database database, the necessity of SPARQL-to-SQL translation algorithm development becomes issued. Even though several translation algorithms have been proposed, there still remain the following problems. They do not support fully SPARQL clauses and they are dependent on a specific storage model. This paper proposes a new model to use a specific translation algorithm independently on storages.
RISC-V 가상플랫폼 기반 Yolov3-tiny 물체 탐지 딥러닝 모델 구현
김도영 ( Doyoung Kim ),설희관 ( Seol Hui-gwan ),임승호 ( Seung-ho Lim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
딥러닝 기술의 발전으로 객체 인색, 영상 분석에 관한 성능이 비약적으로 발전하였다. 하지만 고성능 GPU 를 사용하는 컴퓨팅 환경이 아닌 제한적인 엣지 디바이스 환경에서의 영상 처리 및 딥러닝 모델의 적용을 위해서는 엣지 디바이스에서 딥러닝 모델 실행 환경 과 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 RISC-V ISA 를 구현한 RISC-V 가상 플랫폼에 yolov3-tiny 모델 기반 객체인식 시스템을 소프트웨어 레벨에서 포팅하여 구현하고, 샘플 이미지에 대한 네트워크 딥러닝 연산 및 객체 인식 알고리즘을 적용하여 그 결과를 도출하여 보았다. 본 적용을 바탕으로 RISC-V 기반 임베디드 엣지 디바이스 플랫폼에서 딥러닝 네트워크 연산과 객체 인식 알고리즘의 수행에 대한 분석과 딥러닝 연산 최적화를 위한 알고리즘 연구에 활용할 수 있다.
손지성(Jiseong Son),김정동(Jeong-Dong Kim),나홍석(Hong-Seok Na),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.6
본 논문에서는 다양한 학습자의 유형과 정보를 활용하여 학습자 간 협업 학습을 지원하는 소셜 러닝을 적용한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 학습자 답안에 대한 확신도 평가를 위해 확신척도를 정의하고 학습자 간 오답노트 생성 및 공유를 통한 학습자 간의 협업 학습이 가능하다. 소셜 러닝을 적용한 제안 시스템은 기존 이러닝 시스템과 학습자 간의 상호작용 및 지식공유에 대한 정성적 평가를 통하여 기존 이러닝 시스템 보다 효율적임을 보인다. This paper proposes a social learning system supported collaboration learning among learners using various pattern and information of learners. The proposed system defines Confidence Scale to evaluate degree of belief about learner's answer. In addition, it is possible to collaborative learning through generation and sharing of incorrect note among learners. We compare the interaction and information sharing of the proposed social learning system with that of the previous e-learning systems. We give a clear qualitative evaluation results to prove the efficiency of the proposed social learning system.
손지성 ( Jiseong Son ),황윤영 ( Yun-young Hwang ) 한국인터넷정보학회 2023 인터넷정보학회논문지 Vol.24 No.6
국방부 또는 공공기관에서 관리하는 모든 데이터베이스 및 시스템의 데이터는 일정 품질 이상 보장하는 것이 원칙이나 대부분 다수의 정보시스템을 구축·운영하기 때문에 현실적으로 모든 시스템에 대한 데이터 품질관리는 한계가 있다. 국방데이터는 업무의 특성상 공개되지 않는 데이터가 대부분이고 군에서 업무의 필요 및 중요도에 따라 전략적으로 개발되거나 통합되어 관리하는 시스템이 많다. 또한, 무기체계에서 발생하는 센서데이터, 비정형데이터, 인공지능 학습데이터 등 데이터 품질관리가 필요한 다양한 유형의 많은 데이터가 축척되고 생성되고 있다. 그러나, 국방데이터를 위한 데이터 품질관리 가이드 및 품질관리 대상 선정에 대한 가이드가 부재한 상황이고, 공공데이터 품질관리 매뉴얼의 기준에 따라 국방데이터의 품질관리 대상 데이터베이스 및 시스템을 선정하기에는 선정 기준이 모호하며 실무 담당자에 의존적이다. 따라서, 본 논문에서는 국방데이터의 품질관리를 위한 대상 체계 선정 기준에 대하여 제안하며, 제안한 선정기준들과 기존 매뉴얼의 선정기준과의 관계성에 대하여 기술한다. In principle, data from all databases and systems managed by the Ministry of Defense or public institutions must be guaranteed to have a certain level of quality or higher, but since most information systems are built and operated, data quality management for all systems is realistically limited. Most defense data is not disclosed due to the nature of the work, and many systems are strategically developed or integrated and managed by the military depending on the need and importance of the work. In addition, many types of data that require data quality management are being accumulated and generated, such as sensor data generated from weapon systems, unstructured data, and artificial intelligence learning data. However, there is no data quality management guide for defense data and a guide for selecting quality control targets, and the selection criteria are ambiguous to select databases and systems for quality control of defense data according to the standards of the public data quality management manual. Depends on the person in charge. Therefore, this paper proposes criteria for selecting a target system for quality control of defense data, and describes the relationship between the proposed selection criteria and the selection criteria in the existing manual.
김동규 ( Dong Kyoo Kim ),손지성 ( Jiseong Son ),백두권 ( Doo-kwon Baik ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
FTA(Free Trade Agreement)는 체결국들의 자유로운 물자 이동을 기반으로 무역의 활성화와 외국 자본의 직접투자를 통해 경제성장을 가져오는 중요한 협정이다. 그러나 FTA 협정의 체결조건에 따라 품목별 세율 등의 정보가 달라진다. 국제통일상품분류체계(Harmonized Commodity Description and Coding System)코드도 마찬가지로 국제 공동코드 영역인 6 자리까지 동일 하나, 7 ~ 10 자리까지는 각 국가에 의해 운영관리 되어, 국가별로 품목분류 방식이 달라진다. 또한, 품목분류코드가 갱신 될 때 마다 연관 정보를 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 우리나라와 FTA 체결국간 세부품목분류 방식이 달라 품목분류방식의 의미에 따라 담당자가 한 건씩 비교하고 맵핑하여, 많은 시간과 인력이 소모된다. 따라서, 의미를 갖는 품목분류코드를 맵핑하면서 발생하는 문제들이 있다. 이를 해결하기 위해, 이 논문에서는 품목분류코드 기반의 온톨로지 모델을 제안한다.
지종진(Jongjin Ji),손지성(Jiseong Son),정동원(Dongwon Jeong),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2C
시맨틱 웹이 발전함에 따라 웹 온톨로지를 기술하기 위한 언어들과 웹 온톨로지의 질의를 위한 SPARQL이 개발되었다. 웹 온톨로지 저장소로는 파일 시스템을 기반으로 한 저장소 모델과 관계형 데이터베이스를 기반으로 한 저장소 모델 등이 있다. 그 중 대용량 웹 온톨로지를 저장 및 관리하기에 더 높은 효율성을 보이는 관계형 데이터베이스를 기반으로 한 저장소 모델의 활용도가 높아지고 있다. 따라서 관계형 데이터베이스에 저장된 웹 온톨로지를 질의하기 위해서 SPARQL을 SQL로 변환하는(이 논문에서는 SPARQL-SQL로 표현 한다.) 알고리즘들이 개발되었다. 현재 제안된 웹 온톨로지 언어 중, OWL-DL은 추론을 지원하는 기술 언어로서 웹 온톨로지 자원을 풍부하게 할 수 있기 때문에 가장 널리 활용되고 있다. 웹 온톨로지 기술 언어로서 OWL-DL의 활용도가 높아짐에 따라 기존의 저장소 및 질의 언어 또한 추론 기능의 제공여부가 새로운 연구 방향으로 새롭게 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 제안된 SPARQL-SQL 변환 알고리즘들과 웹 온톨로지 저장소들에 대하여 추론 기능을 지원하는지에 대한 비교평가를 수행한다.