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- 저자 : 윤홍원 (검색결과 49 건)
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윤홍원,Yun, Hong-Won 한국정보통신학회 2006 한국정보통신학회논문지 Vol.10 No.12
A SCO is a learning resource that is retrieved by a learner in the SCORM. A storage policy is required a learner to search SCOs rapidly in e-learning environment. In this paper, We define the mathematical formulation of clustering method for SCOs. Also we present criteria for cluster evaluation and describe procedure to evaluate each SCO. We show the search based on proposed clustering method increase performance than the existing search though performance evaluation. SCORM에서 SCO는. 학습자가 검색하는 학습 단위가 된다. e-러닝 환경에서 학습자가 찾는 SCO를 신속하게 검색할 수 있는 저장 방법이 필요하다. 본 논문에서는 SCO의 클러스터링 방법을 수학적으로 정형화하여 정의하였다. 또한 SCO를 평가하는 기준을 제시하였고 각 SCO를 평가하는 절차를 나타내었다. 실험을 통하여 제안한 클러스터링 방법에 기반을 둔 검색이 기존의 검색 방법보다 성능이 우수함을 보였다.
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윤홍원 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회논문지 Vol.7 No.1
A learning resource is a SCO or a collection of on or more assets in the SCORM. A storage policy is required to search rapidly and reuse assets in e-learning environment. However there are not research results about it. In this paper, We propose a storing method for assets based on cluster and define the mathematical formulation of it. Also, we present criteria for assets evaluation and describe procedure to evaluate each asset. We show that the search based on proposed cluster storing method increase performance than the categorization search through performance evaluation. SCORM에서 학습 자원은 공유 가능 콘텐츠 객체 또는 하나 이상의 애셋(asset)으로 구성된다. 이러닝 환경에서 애셋을 신속하게 검색하고 재사용할 수 있는 저장 방법이 필요하지만 아직 관련된 연구가 거의 없다. 본 논문에서는 클러스터에 기반을 둔 애셋의 저장 방법을 제안하고 수학적으로 정형화하여 정의하였다. 또한, 애셋을 평가하는 기준과 각 애셋을 평가하는 절차를 제시하였다. 실험을 통하여 제안한 클러스터 저장 방법에 기반을 둔 검색이 텍스트 카테고리화에 기반한 검색보다 처리시간과 정확도 측면에서 성능이 우수함을 보였다.
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윤홍원 한국정보통신학회 2004 한국정보통신학회논문지 Vol.8 No.6
온톨리지는 시맨틱 웹의 핵심 요소이며 시간이 흐름에 따라서 변화하는 특징을 가지고 있다. 온톨리지에서 발생하는 변화는 도메인 변화, 개념 변화, 메타데이터 변화 등이 있다. 이 논문에서는 이들 변화와 시간차원을 기반으로 하는 변경 집합을 제안한다. 온톨리지 버전은 대량의 정보를 저장하고 관리해야 하는데 이를 위해서 변경 집합을 이용한 버전 저장 방법들 제안한다. 제안하는 방법들 사이에 성능을 비교하고 평가한다. In this paper, We describe a change set that is to manage historical information and to maintain ontologies during long term. We propose several storage policies of ontology using a change set. A change set includes a change operation set and temporal dimensions. A change operation set is composed with schema change operations and data change operations. We propose three storage policies that are storing all the change sets and storing the change sets and versions periodically, storing the change sets and the versions using sum of change operations. Also, we present the experimental results for evaluating the performance of different storage policies.
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변경 집합을 이용한 XML 문서의 버전 관리를 위한 저장 기법
윤홍원,Yun Hong Won 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지D Vol.11 No.7
데이터 마이닝을 요구하는 전자상거래, 전자정부와 관련된 문서 처리 시스템 등에서 XML 문서의 버전 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 대량의 XML 문서를 장기적으로 유지하면서 XML 문서의 이력 정보를 효율적으로 관리하기 위하여, XML 버전을 생성하는 변경 집합을 정의하고 변경 집합을 이용한 XML 문서의 저장 방법을 제안한다. 변경 집합은 변경 연산집합과 시간지원 차원을 포함하고 있으며, 변경 연산 집합은 스키마 변경 연산과 데이터 변경 연산으로 구성된다. 변경 집합을 이용한 세가지 XML 문서의 저장 방법을 제안한다. 세가지 저장 방법은, (1) 변경 집합을 모두 저장하는 방법, (2)변경 집합과 버전을 주기적으로 저장 방법, 그리고 (3) 저장 적합 시점에 변경 집합 모음과 버전을 저장하는 방법이 있다. 또한, 기존의 저장 방법과 제안한 저장 방법들 사이에 성능을 비교한다. 성능 평가를 통하여 저장 적합 시점에 변경 집합모음과 버전을 저장하는 방법의 성능이 다른 저장 방법보다 우수함을 보인다. The interest of version management is increasing in electronic commerce requiring data mining and documents processing system related to digital governmentapplications. In this paper, we define a change set that is to manage historicalinformation and to maintain XML documents during a long period of time and propose several storage policies of XML documents using a change set. A change set includes a change oper-ation set and temporal dimensions and a change operation set is composed with schema change operations and data change operations. We pro-pose three storage policies using a change set. Three storage policies are (1) storing all the change sets, (2) storing the change sets and the versions periodically. (3) storing the aggregation of change sets and the versions at a point of proper time. Also, we compare the performance between the existing storage policy and the proposed storage policies. Though the performance evaluation, we show that the method to store the aggregation of change sets and the versions at a point of proper time outperforms others.
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윤홍원,이중화 한국정보통신학회 2005 한국정보통신학회논문지 Vol.9 No.5
We propose a strategy to manage temporal data which are occurred on scientific applications. Firstly, We define LB and RB to separate temporal data, and entity versions to be stored in past, current, future segments. Also, We describe an algorithm to migrate temporal data with hotspot distribution among segments. The performance evaluation of average response time and space utilization is conducted. Average response time between two methods is similar, and space is saved in proposed method. 과학적 응용에서 발생하는 각종 실험 데이터의 관리에 대한 관심이 높아지고 있으나 체계적인 관리 방법에 대한 연구가 많지 않다. 이 논문에서는 과학적 응용에서 발생하는 군집을 이루는 시간 데이터를 관리하는 방법을 제안한다. 먼저, 시간 데이터를 구분하는 경계값 LB와 RB를 정의하고 과거, 현재, 미래 세그먼트에 각각 저장되는 개체 버전을 정의하였다. 또한 Hotspot 분포를 가지는 시간 데이터에 대하여 각 세그먼트 사이에 이동하는 알고리즘을 나타내었고, 제안하는 최소중복을 이용한 이동 방법과 기존방법에 대하여 성능을 비교하였다. 질의에 대한 평균 응답 시간에서는 기존의 방법과 비슷한 결과를 보였다. 제안한 이동 방법은 세그먼트 사이에 중복해서 저장되는 데이터 수를 적게 하므로 공간 이용율 측면에서는 기존의 이동 방법보다 효율적이었다.
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Ontology Versions Management Schemes using Change Set
윤홍원,이중화,김정원,Yun, Hong-Won,Lee, Jung-Hwa,Kim, Jung-Won Korea Data Strategy Society 2005 Journal of information technology applications & m Vol.12 No.3
The Semantic Web has increased the interest in ontologies recently Ontology is an essential component of the semantic web and continues to change and evolve. We consider versions management schemes in ontology. We study a set of changes based on domain changes, changes in conceptualization, metadata changes, and temporal dimension. Our change specification is represented by a set of changes. A set of changes consists of instance data change, structural change, and identifier change. In order to support a query in ontology versions, we consider temporal dimension includes valid time. Ontology versioning brings about massive amount of versions to be stored and maintained. We present the ontology versions management schemes that are 1) storing all the change sets, 2) storing the aggregation of change sets periodically, and 3) storing the aggregation of change sets using an adaptive criterion. We conduct a set of experiments to compare the performance of each versions management schemes. We present the experimental results for evaluating the performance of the three version management schemes from scheme 1 to scheme 3. Scheme 1 has the least storage usage. The average response time in Scheme 1 is extremely large, those of Scheme 3 is smaller than Scheme 2. Scheme 3 shows a good performance relatively.
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