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SWE(Sensor Web Enablement) is the standard platform of OGC for the sensor data service. SWE is only focusing in the data transmission protocols, but supporting the semantic decision. Sensor data service is the decision service of the status whether is on normal or not. 1n this study, we study the semantic decision model of the sensor data. It can support the context-aware service based on the decision information.

Qualitative meta-synthesis is an emerging method for synthesis of findings of qualitative studies. Based on a qualitative meta-synthesis study on the lived experiences of immigrant Asian nurses working in Western countries (Xu, 2007), this paper discusses several methodological issues and challenges encountered during the data collection and analysis processes and strategies used to resolve them. These issues and challenges include, but are not limited to: adequacy of qualifying studies and inclusion criteria; availability and accessibility of qualified studies; publication bias; quality versus quantity of primary studies; studies containing both quantitative and qualitative data; studies based on identical samples; separation of relevant data for analysis; and validity of synthesis findings. The strategies used (or desired) to resolve these issues and challenges were illustrated with exemplars from the published meta-synthesis study. This paper argues and concludes that: (a) the quality of qualified available studies is more essential for a qualitative meta-synthesis study and the quality versus quantity issue must be dealt with in context and perspective; (b) creativity and flexibility consistent with the principles and spirit of qualitative inquiry is required in resolving these issues; and (c) working within multiple constraints, the meta-synthesist frequently has to settle with less than ideal solutions during the research process in the real world. [Asian Nursing Research 2008;2(3):173?183]

하천 관리에서 중요한 인자인 유사량의 산정은 매우 중요하나 다양한 조건에서 적용할 수 있는 신뢰성 높은 소류사량 산정식은 거의 없는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 최신 소류사량 메타데이터를 활용하여 기존 경험식들의 적용 가능성을 평가하고, 적용성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 분석 결과, 실험 수로에서 수집한 자료에 대해 기존 경험식들이 일치도 지수 0.65 이상의 유의미한 설명력을 보였으나, 자연 하천 자료에 대해서는 대부분 0.51 이하로 나타났다. 이는 자연 하천의 수리 특성이 실험 수로보다 복잡하고, 하천 마찰 응력 산정의 불확도가 크기 때문으로 판단된다. 산정식의 정확도를 개선하기 위해 추가적인 설명변수를 도입하는 방안, 실측이 어려운 바닥 마찰 응력을 대신할 대체 소류력 변수를 활용하는 방안, 양상 변동(regime shift)을 반영한 산정식 개발을 대안으로 제시하였다. 이러한 새로운 접근은 다양한 조건에서 소류사량 산정의 정확도를 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

Accurate estimation of sediment transport is crucial for river management. However, currently, there are no sediment transport equations widely applicable under diverse conditions. This study evaluates the applicability of existing sediment transport equations using the latest sediment transport metadata and analyzes factors influencing their applicability. For laboratory flume data, existing equations demonstrated meaningful explanatory power with the index of agreement (IoA) exceeding 0.65. In contrast, for natural river data, IoA values were mostly below 0.51, indicating limited applicability. This discrepancy is likely due to the greater complexity of hydraulic characteristics in natural rivers and the higher uncertainty in estimating shear stress compared to laboratory conditions. To improve the accuracy of the empirical equation, this study proposes several alternatives; introducing additional explanatory variables, utilizing alternative sediment transport parameters to replace shear stress, and developing equations that account for regime shifts. These approaches are expected to improve the accuracy of sediment transport estimation across various conditions.

W3C(World Wide Web Consortium)에서는 DCAT(Data Catalog Vocabulary)이라는 RDF(Resource Description Framework) 기반의 메타 데이터 표준을 제시한 바 있고 세계 각국에 서 적용되고 있다. DCAT은 웹에서 발행된 데이터 카탈로그 간의 상호운용성 향상을 위해 설 계된 RDF 어휘로 W3C에서 2014년 웹 표준으로 권고 승인되었다. 상호운용성 및 통합성을 고 려할 때, 교통부문의 메타 데이터도 RDF 기반의 DCAT 형식을 채택하되, 교통데이터 특성에 맞게 수정 보완하는 것이 필요할 것이다. 교통데이터의 복잡한 관계를 이용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 데에 RDF 그래프 형태의 시각화가 효과적일 것으로 판단된다. 본 연구 에서는 RDF 기반의 메타 데이터 표준이 제정되고 광범위하게 사용되는 추세에 맞춰, 교통데이 터에서 나타내어야 하는 데이터 간의 관계를 RDF 그래프 형식으로 표현하기 위한 어휘를 개 발하고, RDF 그래프 형식으로 나타낸 데이터 맵을 예로 제시하였다. 본 연구결과는 DCAT 기 반의 교통 메타 데이터 구축의 방향을 제시하고, 복잡한 데이터 관계를 시각적으로 직관적으 로 이해하고 이용자가 필요한 데이터를 효율적으로 검색하는 데이터 검색시스템의 기반이 될 것으로 기대된다.

W3C enacted RDF(Resource Description Framework based DCAT meta data standard, which is world-widely accepted so far. To guarantee the inter-operability and integrity of data from various sources and even from various countries, it is considered that transportation meta data should also follow the DCAT standard. But still, to represent the transportation domain-specific features, it is necessary to define new properties and vocabularies in addition to the DCAT standard. This research identified the additional properties and vocabularies for transportation metadata, considering uniqueness of transportation data. The revised RDF schema and RDF graph proposed in this research should be able to lead the transportation open data platform revitalization.

본 논문에서는 서로 다른 항목의 정보를 담고 있는 다종다형자료의 메타 정보를 하나의 시스템에서 통합하여 검색 및 관리할 수 있으며, 관리되고 있는 메타 데이터에서 사용자가 필요한 검색 항목을 자유롭게 정의할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있는 시스템에 대해 연구하였다. 본 시스템의 특징은 다종다형 메타정보 관리가 가능하며 다양한 시스템 간 손쉬운 통합을 지원할 수 있는 데이터베이스 통합 버스, 다종다형 자료들의 사용자별 맞춤 서비스가 가능한 사용자별 검색 항목 지정 설정이 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 현재 ICT 분야에서 각광받고 있는 빅데이터 관리가 가능할 것으로 판단되며 향후 다양한 분야의 다종 다형자료들을 효과적으로 관리하고 다양한 환경을 가지고 있는 시스템 간 통합을 손쉽게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

In this paper, we present the system that user can search and manage data using united interface and user can define search field dynamically. The feature of this system is that it is possible to manage multiple polymorphic meta information first. Second, there is a database integration bus that can support easy integration between the various systems. Third, it is possible to set the search item for each user which can customize polymorphism data for each user. The system studied in this paper is expected to be capable of managing big data, which is currently well received in the field of ICT. In addition, it will be possible to effectively manage multi-species polymorphic data in various fields in the future and to easily integrate between systems having various environments.

국내에서는 이야기 그림 검사가 우울과 공격성의 변별뿐만 아니라, 정서, 자아개념, 관계 등의 변인들을 선별할 수 있는지에 대한 반응특성 연구들이 수행되고 있다. 각각의 연구들은 연구설계에 있어서 모집단의 특징과 변인이 다르고 또 일관적이거나 상반되는 결과를 지닐 수 있기 때문에 이를 통계적인 검증을 통해 하나의 결과로 일반화하는 것이 필요하다. 본 연구의 목적은 한국에서 아동과 청소년의 정서내용, 자기상, 관계 등 치료적 변인을 식별할 수 있는 능력을 갖고 있는지 입증하는데 있다. 이를 위해 2020년 6월까지 한국에서 발행된 연구를 대상으로 PRISMA 4단계를 거쳐 최종 선정된 15편을 메타분석하였고, 결과는 다음과 같다. 첫째, 정서내용 및 자기상 척도 모두 통계적으로 유의한 효과크기를 갖고 있었다. 둘째, 연구대상에 따른 효과크기에서 정서내용 척도는 아동과 청소년 간의 유의한 차이가 없지만, 자기상 척도는 대상간 유의한 차이가 있었다. 셋째, 연구 변인에 따른 효과크기에서 정서내용 척도는 연구 변인 간 유의한 차이가 없고, 자기상 척도는 연구 변인 간 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국의 아동 및 청소년 대상에게 이야기 그림 검사가 정서, 자아개념, 관계를 포함한 변인에 대해 변별력을 갖고 있음을 입증하였다.

In Korea, the Draw-a-Story (DAS) assessment is conducted to distinguish between depression and aggression and screen for the variables of emotion, self-concept, and relationship through response characteristics. Given that each study has different population characteristics and variables in their research design, resulting in consistent or contradictory results, it is of the utmost importance to use statistical validation to generalize individual results effectively. The objective of this study is to verify the power of the DAS assessment to differentiate therapeutic variables such as emotion, self, and relationship of children and adolescents in Korea. To this end, we employed the PRISMA flowchart to sift through research papers published in Korea by June 2020 and selected the final 15 studies for meta-analysis. The results are as follows. The first, both emotional contents and self-image scales have statistically significant effect sizes. The second, the emotional contents scale shows no significant differences between children and adolescents regarding effect sizes by research subjects. However, the self-image scale exhibits significant differences between the two types of study participants. The third, in terms of effect sizes by research variables, the emotional contents scale shows no significant differences among research variables, whereas the self-image scale presents significant differences. This study demonstrated the validity of the DAS assessment in differentiating multiple variables, including emotions, self, and relationships of Korean children and adolescents.

전 세계적으로 변화하고 있는 흐름 중에 공통적으로 꼽을 수 있는 것 중 하나로 특허 및 지식 재산권의 중요성이 증대되었다는 점을 들 수 있다. 이러한 특허에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 특허 검색에서의 대부분의 연구는 특허 자체의 키워드들을 중심으로 하여 자연어 처리 등의 방법을 이용하고 있다. 물론 특허의 본질 자체가 단어가 가지는 포함 관계 및 그 단어에 해석에 특허의 범위 가 결정될 만큼 키워드가 중요하나 특허 네트워크 구조 정보에 관한 연구는 미흡한 것이 사실이다. 기 존의 웹 검색과는 다르게 특허의 네트워크 구조는 이전 특허를 참조하도록 하여 시계열 구조를 띄고 있으며 이 또한 나라별로 상이하여 각 나라별특허를 하나의 프레임 워크로 분석 하기란 불가능한 일 이다. 본 연구에서는 이종 네트워크(Heterogeneous Information Network)를 통하여서 각 나라별 특 허 모두 하나의 네트워크로 표현 가능하도록 소개하였고 이를 통해 특허별 유사도방법을 제안하였다. 또한 실험을 통하여 기존의 키워드 분석방법 보다 해당 방법이 가지는 장점을 실험을 통해 살펴보았다.

The one of things considered recently for global flow is intellectual property including patent. Therefore Patent has actively researched. In the patent IR, almost researchs bring keyword into focus, that one of example is NLP (Natural Language Processing). Actually, the kewords of patent is important because this one decide right of patent. And It is true that studies of petent topology are not enough. Unlike traditional web search environment, Patent network has feature of time series becase of reference network, and also referece rules differ from country to country. It is imposible to analysis using one reference network including whole kind patent. In this paper, we introduce new patent network as patent informations convert heterogeneous information network that all kind patent can expressed, and compute patent similarity. finally we suggest new homogeneous network that is non reference network.

This study was conducted with respect to the causal factors revealed through the investigation of the recent airlines aircraft crash accident which occurred while aircraft was on the climb-out or on the final approach. This study also highlighted the importance of flight deviation and exceedance occurrences in consideration of Flight Operational Quality Assurance Program(FOQA). Twenty airline pilots participated in the flight experiment to perform ten(10) sets of simulated approaches and landings. As a result, Twelve(12) kinds of deviation events were discovered. In this respect, The FOQA program must be fully implemented to prevent any flight safety incident under the auspices of the Korea domestic aviation community as well.

최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 장문의 텍스트에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 전역적 개체 관계를 파악하지 못한다. 그리고 이러한 높은 수준의 관계를 정의하지 못하는 것은 데이터의 올바른 정형화를 막는 중대한 문제이다. 이 논문 에서는 이러한 문제를 해결하고 전역적 관계를 추출하기 위하여 외부 메모리 신경망 모델을 이용하는 새로운 방식의 전역 관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 1차적으로는 단편적인 관계 추출을 실행한 뒤, 외부메모리 신경망을 이용하여 단편적인 관계들을 분석 및 종합하여 텍스트 전체로부터 전역적 관계들을 추출한다. 또한 제안된 모델은 외부 메모리를 통 하여 전역적 관계 추출 외에도 주어와 목적어 생략이 잦은 한국어 관계 추출에도 뛰어난 성능을 보인다.

Recent approaches to Relation Extraction methods mostly tend to be limited to mention level relation extractions. These types of methods, while featuring high performances, can only extract relations limited to a single sentence or so. The inability to extract these kinds of data is a terrible amount of information loss. To tackle this problem this paper presents an Augmented External Memory Neural Network model to enable Global Relation Extraction. the proposed model’s Global relation extraction is done by first gathering and analyzing the mention level relation extraction by the Augmented External Memory. Additionally the proposed model shows high level of performances in korean due to the fact it can take the often omitted subjects and objectives into consideration.

우리군은 국방 아키텍처프레임워크(MND-AF)를 제정하여 전군적, 기관별, 단위시스템 아키텍 처를 개발할 때 적용하고 있다. MND-AF의 아키텍처메타모델(AMM)은 국방아키텍처 산출물에서 정 의된 아키텍처 정보의 구조를 조직화하고 정보간의 관계를 묘사하고, 참조모델 및 국방 상호운용성 표 준인 정보기술표준, 공통컴포넌트, 국방메타데이터 등과 연계를 통해 표준을 기반으로 상호운용성 달 성을 지원해야 한다. 그러나 AMM을 살펴보면 상호운용성 표준과의 연계성이 미흡하여 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 상호운용성 표준을 원활하게 적용하는 것이 제한되고 있다. 본 논문에서는 단 위시스템 아키텍처를 개발할 때 국방 상호운용성 표준으로 관리되는 국방메타데이터 적용을 촉진시킬 수 있도록 국방메타데이터 기반 아키텍처메타모델의 논리데이터모델(OV-7c)을 제안한다.

The ROK military has established the MND-AF (Ministry of National Defense- Architecture Framework) and is applying it when developing architecture for Enterprise (MND), Segment (component) and Solution (weapons and force support system). The AMM (Architecture Meta model) of the MND-AF supports the establishment of interoperability by systematizing the architecture information structure defined by the Architecture artifact, describing the relationship between data and also by liking reference models and Information technology standard, common components, and MND-Meta data. which are interoperability standards. However, the MND-AMM has insufficient linkage with the standards, which places constraints on applying interoperability standards when developing Solution architecture. This study suggests a logical data model (OV-7c) from the MND-Meta-data-based Architecture meta model that will enhance the application of MND meta data managed by the MND interoperability standard when developing Solution architecture.

This study conducts a bibliometric analysis ofmachine translation (MT) papers published in China from2017 to the first half of 2025, offering a comprehensive review of research trends and topic-specific characteristics. The results reveal a multilayered developmental trajectory: research that began with a technology-centered focus has progressively expanded to comparative error analysis, human collaboration, pedagogy, and, ultimately, translation ethics. The findings further indicate that ChineseMT research has moved beyond a purely technical-analytic phase toward an integrated research environment that links technology, education, ethics, and service. In particular, since 2023, the emergence of systems such as ChatGPT and DeepSeek has broadened “AI translation” beyond NMT-centered technical debates to encompass collaboration, education, evaluation, and ethics; moreover, generative AI is transforming not merely translation quality but the verymeaning of translational practice. Accordingly, translator agency, evaluation standards, and pedagogical orientations are being reconfigured in tandem.

To realize the equal sharing and full use of manufacturing resource, aiming at the convergence characteristics and dynamic changing behaviors of the distributed and stochastic manufacturing resources, according to the thought of peer-to-peer (P2P) and the Chord protocol, a distributed manufacturing resource sharing system model is proposed, making logic sub rings by the type of resources and the logic main rings by the super nodes. The relay of the resource rings and the convergence of different types of resources for application are completed by super nodes. The description template of the manufacturing resources and the Meta data model relating to the search keyword sets from the template are designed. The indexing process of the resources based on Meta data model and the hierarchical trust mechanism of the sharing system are elaborated; finally, an instance of the sharing system prototype is given.

UCI (Universal Content Identifier) 식별체계가 국가표준식별체계로 자리를 잡으면서 다양한 저작물의 디지털 콘텐츠에 대하여 UCI 식별자가 부여되어 유통이 이루어지고 있으나, 콘텐츠의 저작권 정보 부재로 인해 의도되지 않은 저작권 침해 행위 발생 및 저작권 계약 등에 있어 많은 문제점이 발생하고 있다. 통합저작권관리번호인 ICN (Integrated Copyright Number)는 국내에서 저작권 관리를 위해 개발된 코드체계로 저작물 활용에 따른 사용내역에 대한 정산과 분 배, 불법 모니터링, 필터링을 목적으로 하며, 권리자의 보호를 위해 저작물에 대한 저작권 관계 정보를 포함하고 있다. 그러나 ICN은 그 목적이 저작권 관리에 집중되어 있어 디지털콘텐츠자체의 속성이나 유통에 필요한 정보들을 포함하고 있지 않다. 따라서 생산되는 디지털저작물을 보다 효율적으로 관리하고 유통하기 위해서는 콘텐츠를 식별하기 위한 식 별체계인 UCI와 디지털저작물에 대한 권리의 소유관계를 식별할 수 있는 저작권 권리관리체계인 ICN과 연계와 통합은 권리자와 사업자간의 투명하고 효과적인 저작물 유통의 기반이 될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 식별체계와 ICN 식별체 계를 연계와 통합의 관점에서 식별체계간의 정책적 요인들과 핵심적인 기술 요소를 분석하고 각 식별체계의 가치사슬 간의 효율화를 기할 수 있는 연계 및 통합 인프라의 구축에 대한 모델을 제시하고자 한다.

As UCI (Universal Content Identifier) identification system becomes a national standard for content distribution, many digital contents are distributed through UCI identification system. However, problems associated with copyright infringement and copyright contracts occur due to lack of copyright information. ICN (Integrated Copyright Number), a code system developed for copyright management, includes copyright-related information for the purposes of usage settlement and accounting, illegal usage monitoring, and content filtering. ICN, however, has no information about distribution and content properties. Therefore, the linkage and integration between UCI and ICN can be a basis for the transparent and effective distribution of digital contents. In this paper, we propose a model for linking and integrating UCI and ICN, developing the efficiency in the value chain of each identified system by analyzing political factors and key technical elements between the two identification systems.

The study aims to provide a holistic view of mass communication research trends of journalism, political communication, public relations, advertising from 1995-2018. I draw a comparative study of the four fields across productivity, theories, thematic concepts, and methods through text-mining and network analysis with the large bibliographic dataset (articles n=53,306). I found that journalism and political communication have shown productive growth while public relations and advertising have been stagnant over time. In addition, journalism and political communication have close theoretical and thematical relationships, whereas PR and advertising are the most different from any other fairs of the four fields. I verified the transition of data gathering trends from the survey to experiments in mass communication research. I hope the findings of this study help to take our course in future mass communication research at the ages of big data.

Big Data is a huge amount of data generated continuously and it extracts the meaning, structure, and relationships in enormously large data sets. Metadata is defined as data about data, where is comes from, and when it was taken etc. Metadata is a supplementary data and is generally related with a certain piece of data (big data) that is more important. Metadata helps in making value added decisions and information about own data travelling for big data. This paper communicates about big data, metadata and their management associated to u-agriculture mobile services and lime lights more on sensors that are integrated and built-in. B&M (Big and Meta) data management is very challenging and is strong topic for research currently. Firstly, this paper reviews B&M data and their management. Also presents relationship between big data and Metadata and challenges. And also types of sensors, techniques, technologies, applications, and advantages of various types of sensors for u-agriculture mobile services in their decision making. Finally presents architecture for U-Agriculture Mobile Services based on Sensor-Cloud Infrastructure which helps not only farms and also applications, services provides and organisations in management of B&M data.

The paper has investigated the meta-data for annotating the video information, and put up with the framework architecture of a semantic meta-data describing video information based on ontology. Firstly a domain ontology library is constructed, the video information is described by the ontology, and the video library system with architecture is developed. The paper builds a semantic ontology library for Beijing Opera, and gets the conclusion that it is feasible to describing video information with semantic meta-data based on ontology.