본 논문은 유비쿼터스 환경하에서 수신된 RF 신호의 수신 강도를 이용하여 위치를 추정하고 이를 기반으로 각종 서비스를 제공하는 시스템이다. 이는 크게 무선 송신 단말기, 정보처리 기지국 위치인식 서버 및 시스템 호스트의 네 부분으로 구성되었으며, 30층 규모의 건물에 5000여 개의 단말기가 운영 중에 있다. 실내에서의 이동 객체 위치를 추정하기 위하여 자체 개발, 제작된 송/수신기의 RF 감쇠 특성을 살펴보고, 이를 이용하여 책상, 파티션 등 사무 기기로 이루어진 사무실에서의 위치추정 방법을 소개한다. 실내 환경의 변화와 주변 시설물 등의 영향으로 RF 신호는 감쇠, 흡수, 반사, 회절 등 많은 영향을 받으며, 특히 복층의 경우 층간 효과도 존재한다. 이러 한 실내 상황에서 위치추정 결과를 제시하며, BAS등 회부 시스템과의 연계를 통한 지능적인 서비스를 제공한다. 제고하는 서비스에는 사용자 위치에 근거한 자동 조명/공조 연동 및 주차장 Gate 연동 서비스 등 기본적인 공공 서비스부터 개인별 시강/wellness 이용 현황 등을 자동 체크하여 이에 근거한 요금 부과 및 Schedule 관리 등을 할 수 있게 하는 개인 서비스가 있다. 또한 본 시스템을 실제로 설치, 운영하고 있는 적용 사이트에 관한 사례를 통해 앞으로의 개선 방향 및 서비스 효율성 등에 관해 논의한다.

삶의 질을 높여주기 위한 지능적이고 자율적인 컴퓨팅이 uT 환경과 더불어 일상생활에 스며들고 있다. uT 환경을 성공적으로 정착시키기 위해서는 다양한 사람들과 지능적인 개체들이 조직화되어 조직내부 구성원들과 조직들이 서로 커뮤니케이션을 수행하며 지역적이고 전역적인 목표를 달성하여야 한다. 본고에서는 커뮤니티 컴퓨팅의 개념과 가상 시나리오의 모의실험을 수행하는 시뮬레이터를 이용하여 uT 환경 구성의 초석을 다지고자 한다.

The context-awareness has become the one of core technologies and the indispensable function. for application services in ubiquitous computing environment. In this research, we incorporated the capability of context-awareness in a music recommendation system. Our proposed system consists of such components as Intention Module, Mood Module and Recommendation Module. Among these modules, the Intention Module infers whether a user wants to listen to the music or not from the environmental context information. We built the Intention Module using data mining techniques such as decision tree, support vector machine and case-based reasoning. The results showed that the case-based reasoning model outperformed the other models and its accuracy was 84.1%.

유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 상황인지는 유비쿼터스 환경을 구성하는 중요한 요소들 중의 하나로 안정되고 있다. 그러나 아직까지 모든 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용될만한 일반적인 상황모형 (generic context model)은 제시되지 못하고 있다. 따라서 본 논문의 목적은 혼합형 다단계(hybrid multi-level) 다이어그램을 이용해 보다 적합한 일반적 상황모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 먼저 기존의 다양한 상황 모형들을 분석하고 이를 토대로 유비쿼터스 지능 공간에서의 컴퓨팅 시스템 환경에 적합한 일반적 상황모형을 제안하였다.

최근 U-City와 같은 유비쿼터스 지능 공간 (Ubiquitous Smart Space, USS) 개발이 추진됨에 따라 USS 요구 분석 방법론에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 SDLC, UML 등과 같은 기존 정보시스템 요구분석 등 개발 방법론은 상황인지 에이전트 시스템 등과 같은 USS 특유의 환경을 고려하지 못해 USS 요구 분석 방법론으로 그래도 적용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 USS 개발을 위한 요구분석 방법론으로서 기존 UML에 상황인지, 에이전트 시스템의 특정을 고려하여 수정된 UML(Amended UML)을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 As-Is Space 와 To-Be Space 로 나누어 요구 분석을 하였다. 또한 본 논문에서 제시한 요구 분석 방법론의 활용가능성을 보이기 위해 국내 쇼핑몰 내 실제 USS 서비스 개발에 적용해 보았다.

RFID 관련 기술은 다른 산업에 상당한 영향을 미치는 기술이다. 또한 짧지 않은 미래에 물류와 계산대를 포함하여 전 문화에 걸쳐서 인류의 생활에 상당한 변화를 불러올 기술로 여겨지고 있다. 하지만 현재 RFID 태그나 리더에 대한 기술개발과 연구는 활발히 이루어지고 있지만 RFID 미들웨어에 대한 연구는 아직도 완전한 표준이 정해져 있지 않으며 아직도 연구가 진행 중에 있다. 더욱이 임베디드 기반의 RFID 미들웨어에 대한 기술연구는 전무한 실정이다. USN 플랫폼에서 RFID 미들웨어가 임베디드 시스템 상에서 이루어져야 하는 이유는 RFID 리더나 RFID 관련 시스템들이 분산 된 환경과 열악한 환경에서 실시간으로 업무를 처리하고 작업환경이 특수한 곳에서 쓰여질 것이며 RFID 미들웨어 또한 이와 같은 환경에서 동작되어 질 것이다. 따라서 범용의 서버나 PC 환경으로 미들웨어를 설계하고 구성하는 것보다 임베디드 시스템으로 설계와 구성하여 사용하는 것이 RFID 시스템에서 더 적절하다고 생각된다. 그런데 RFID 미들웨어는 여러 개의 다양한 RFID 리더로부터 수집 된 RFID 태그 데이터를 한군데로 모아 오류가 없는지 분석하고 이를 원하는 외부 애플리케이션에 제공하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 RFID 태그 정보를 수집하는 컴포넌트와 RFID 태그에 오류가 없는지를 검사하고 데이터베이스 서버로 전송하는 컴포넌트를 임베디드 시스템으로 구현하였다. 그리고 RFID 태그 정보를 저장하는 데이터베이스와 외부의 애플리케이션에 필요 하는 RFID 태그 정보를 송신하는 부분은 일반적인 서버나 PC의 OS상에서 구동 될 수 있도록 설계하고 구현하였다. 외부 애플리케이션과 소통은 Web-Service 기술을 이용하도록 구현하여 멀티플랫폼에서 사용 될 수 있도록 하였다 우리는 임베디드 시스템 상에서 구현되어 질 수 있는 RFID 미들 웨어의 구조에 대해 제안하였으며, 구조에 맞게 RFID 미들웨어 시스템을 구현하여 다양한 RFID 리더로 실험을 진행하였다.

최근 도메인에 기반한 개념과 이들 개념간의 관계를 설정할 수 있는 온톨로지 기반 컨텍스트 모델들이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 연구되고 있다. 그러나 새로운 개념의 추가에 따른 온톨로지 재구성은 시간이나 비용적으로 많은 오버헤드를 초래한다. 즉 하위 레벨에 있는 임의의 데이터 구조가 수정될 때마다 계속 적으로 기존 온톨로지를 변경해야만 한다. 따라서 센서 노드의 동적인 컨텍스트 표현보다 미들웨어와 같은 최상위의 추상적이고 정적인 컨텍스트 표현에 적합하다. 한편 센서 네트워크에서의 베이스 스테이션 기반 상황인지 기법은 상황 조건을 만족시키지 못하는 저수준 센싱 정보를 베이스 스테이션으로 전송하는데 많은 에너지를 소모한다. 본 논문에서는 센서 노드에서의 동적인 컨텍스트의 표현과 저수준 센싱 정보의 전송량을 줄이기 위해 메타데이터와 RDF 기반 구조의 변형인 Triple 구조를 결합한 컨텍스트 모델은 제안한다.

Building accurate corporate bankruptcy prediction models has been one of the most important research issues in finance. Recently, support vector machines (SVMs) are popularly applied to bankruptcy prediction because of its many strong points. However, in order to use SVM, a modeler should determine several factors by heuristics, which hinders from obtaining accurate prediction results by using SVM. As a result, some researchers have tried to optimize these factors, especially the feature subset and kernel parameters of SVM But, there have been no studies that have attempted to determine appropriate instance subset of SVM, although it may improve the performance by eliminating distorted cases. Thus in the study, we propose the simultaneous optimization of the instance selection as well as the parameters of a kernel function of SVM by using genetic algorithms (GAs). Experimental results show that our model outperforms not only conventional SVM, but also prior approaches for optimizing SVM.

본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO 에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기압부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO 만의 기업부도예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출심사시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 이직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것에 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 안한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제 국내은행의 SOHO 데이터 집합이 사용되었다. 먼저 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이쓸어내지 못하여, 기존 기업부도예측 모델연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과,; SOHO 부도예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors 가 인공신경망과 Bagging Predictors등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다. 제시된 Modified Bagging Predictors의 유용성을 확인하기 위해서 추가적으로 대수의 공개 데이터 집합을 활용하여 성능을 비교한 결과 Modified Bagging Predictors 가 기존의 Bagging Predictors 에 비해 일관적으로 성과가 향상됨을 알 수 있었다.

간세포암은 우리나라에서 전체 암사망자 중 17.2%로 3번째의 흔한 사망원인이며, 간암에 의한 사망률은 인구 10만 명당 약 21명에 이른다. 본 논문에서는 간 내부에서 발생하는 간세포암을 CT 영상에서 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 간세포암의 보조진단으로서의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 간 내부의 종양을 추출하기 위해 흉부의 윗부분에서 시작하여 2.5mm의 간격으로 약 45-50장 정도를 촬영한 CT 영상들을 대상으로 먼저 간 영역을 추출한다. 간 영역 추출은 먼저 관심이 없는 외부 영역을 갈비뼈를 중심으로 제거한 후 영상의 밝기 정보를 이용하여 각 기관의 영역을 분할 한다. 분할된 영역들은 위 아래로 인접한 영상에서의 분할 영역들과 밝기 값을 비교하여 적절하게 병합하는 3차원적 접근방법을 사용한다. 간 영역은 여러개의 영역들 중에서 간 영역의 구조 및 위치 등의 정보를 활용하여 추출한다. 추출된 간 영역에서 종양 판별과 추출을 위해 종양이 가지는 특징을 분석하여 종양을 추출한다. 전형적인 간세포암은 과혈관성 종양이므로 조영증강 CT 영상에서 주위보다 밝은 색으로 나타나며, 팽창 형성장을 보일 경우에는 구형으로 나타나는 특징이 있다. 이에, 주위 보다 밝은 색을 가지고 둥근형태를 가지는 영역을 종양의 후보영역으로 선정한 후, 그 영상의 위와 아래로 연결되는 영상에서도 같은 위치에서 같은 특징을 보이는 영역이 있으면 간 내부의 종양으로 판별하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간 종양 추출 방법의 정확성을 판별하기 위하여 CT 영상을 대상으로 실험하여 영상의학 전문의가 판단한 결과와 비교하였다. 간 영역 추출은 정확히 모두 추출되었으며, 간 종양 추출 및 판별은 전문의의 보조 진단도구로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.emantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$)가 여자(

본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.

대량의 정보를 취급하는 현대사회에서는 획득하는 정보를 모두 처리할 수 없어 이용자의 요구에 맞는 정보를 얻기 위해 정보 필터링 시스템을 사용한다. 그러나 정보 필터링 시스템이 이용자의 의도와 다르게 정보를 분류하거나 이용자의 다양한 요구를 반영하지 못할 때는 정보 필터링을 사용하지 않은 경우 보다 못할 수 있다. 본 연구에서는 정보 필터링의 정확도를 향상시키기 위해 인간의 뇌에서의 정보처리 과정을 시뮬레이션하는 인지적 매핑의 정보 필터링 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 특정 단어 또는 패턴만을 이용하여 필터링하는 기존 시스템과는 달리 단어의 존재, 단어와 단어의 연결이 창출하는 의미와 단어의 가중치를 종합하여 정보를 필터링하는 점에서 의의가 있다.

카오스 로봇의 하드웨어 구현에서 로봇의 자체 또는 바퀴가 정확하기 자기 위치를 인식하고 지시한 방향과 거리만큼 이동하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 고정밀 위치 측정이 가능한 카오스 로봇에서의 방위각 센서를 설계하기 위한 VF 컨버터와 방위각 센서를 설계하는 기법을 제시하였다.

카오스 로봇의 하드웨어 구현에서 로봇의 자체 또는 바퀴가 정확하기 자기 위치를 인식하고 지지한 방향과 거리만큼 이동하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 고정밀 위치 측정이 가능한 카오스로봇을 제작하기 위하여 기존의 마그네틱 자이로 센서가 가지고있는 문제점인 주변의 자성의 영향으로 정확한 자기 위치를 확인할 수 없어 새로운 각 속도 센서를 사용하여 자기 위치 보정능력을 향상시키고 정확한 방향을 움직일 수 있는 카오스 로봇을 설계하였다.

기계번역(Machine Translaton, MT), 다국어 정보 검색, 의미 정보 검색 등에 대한 연구는 시소러스, 지식베이스, 사전 검색, 의미망, 코퍼스등과 같은 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 시맨틱 웹이 등장과 시맨틱 웹 기반 기술의 발전에 따라 위 연구들을 시맨틱 웹에 적용시킬 필요성도 제안되었다. 특히 한국어 시소러스, 워드넷(WordNet), 전자 세종 사전, 가도까와(Kadokawa) 시소러스와 같은 지식베이스가 개발되었으나 활용 분야에 따라 그 구축 방법론이 다르게 적용되어, 위 연구에 효과적으로 통용될 수 있는 지식베이스는 실질적으로 구축되지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 세종 사전과 가도까와 시소러스, 한/일 기계 번역 사전 그리고 전문 용어 사전을 기반으로 한국어와 일본어 지식베이스를 위한 사전 온톨로지 서버를 정의하여 의미 정보를 구성하고, Semantic Web Rule Markup Language (이하 SWRL)을 이용해 구문 정보 규칙을 정의한다. 그리고 SWRL 기반 정방향 추론 엔진을 이용하여 번역에 필요한 추론 엔진을 구성하고 문장 구문형성 규칙 추론 엔진을 통해 사용자에게 한국어와 일본어의 문장 구성 변환을 제공한다. 본 연구는 현재 기계 번역이 갖고 있는 다의성, 술부 어순의 차이, 경어체 등 아직 해결해야 할 많은 부분들에 대한 해결 방안으로서 시맨틱 웹 기반 기술과의 활용방안을 제시하고자 한다.

시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.

지능형 에이전트와 규칙기반 시스템을 이용해 보다 지능적안 웹 환경을 구축하고자 하는 노력이 시맨틱 웹의 발전과 함께 증가하고 있다. 이러한 에이전트와 규칙기반 시스템에 필요한 규칙들을 이미 많은 지식들이 산재해 있는 웹으로부터 습득 할 수 있다면 보다 효율적으로 시스템을을 구축하는 것이 가능하며, 이러한 응용시스템의 확장은 시맨틱 웹의 발전을 더욱 가속화하는 계기가 될 수 있을 것이다. XRML 방법론은 웹으로부터 규칙을 습득하기 위한 단계적 방법을 제시하고 있으며, 온톨로지를 이용함으로써 규칙의 구성 요소들을 자동으로 추출할 수 있도록 지원한다. 그러나 추출된 규칙구성요소들을 조합하여 완전한 규칙을 만드는 과정이 규칙관리자의 수작업에 의존하고 있다. 본 연구는 온톨로지와 그래프 탐색 을 사용함으로써 이과정을 자동화하고자 하는 연구이다. 온톨로지에 있는 규칙의 일반적 패턴을 기반으로 하여 그래프 탐색을 이용해 규칙구성요소들을 조합함으로써 웹 페이지로부터 자동으로 규칙을 추출할 수 있다.

디지털 캐릭터가 여러 분야에서 중심적인 역할을 하게 되었고 그에 따라 좀 더 능동적이고 사람에 가까운 캐릭터 개발이 필요하게 되었다. 이러한 요구 중에서 본 논문은 감성기반 캐릭터에 초점을 맞추었고 OCC Model과 AEE Model을 바탕으로 온톨로지와 추론엔진을 이용해서 상황정보를 감정으로 바꾸고 캐릭터의 특성을 반영 할 수 있는 Emotion Engine의 Architecture를 제시한다.

차세대 웹의 중심기술인 시맨틱 웹을 구현하기 위해서는 컴퓨터가 지식을 추론하고 처리할 수 있게 하기 위한 지식표현방법인 온톨로지가 필수적으로 요구된다. 이러한 온톨로지 생성의 중요성이 점차 커져 가는 실정에 따라, 생성된 온톨로지들의 재사용을 위한 방법이 관련 연구들 사이에 중요한 과제로 떠오르기 시작되었다. 본 논문에서는 온톨로지의 재사용을 효율적으로 하기 위한 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 온툴로지를 사용자가 이해하기 쉽고 편집이 용이한 그래프 형태로 표현하는 방법으로 온톨로지를 UML로 변환하여 UML을 통한 온툴로지 재사용 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 다음과 같다. OMG의 MDA 개념을 기반으로 기존에 생성된 온톨로지를 XML 파서를 이용하는 방법을 통하여 XMI로 변환한다. XMI로 변환된 온툴로지는 UML 도구를 사용하여 재사용 할 수 있다. UML로 변환된 온톨로지는 위 과정을 역으로 다시 수행함으로써 온톨로지로 변환된다. 이렇게 UML로 변환된 온톨로지는 UML의 장점을 그대로 가지게 된다. 이미 널리 사용되고 가독성과 편집력 그리고 상호 운용성이 높은 UML을 이용하여 온톨로지의 재 사용성을 높이고자 하는데 있다. 즉 사용자가 직관적으로 온톨로지의 전체 구조와 의미를 파악하는데 도움을 주며 편집 또한 용이하다. 이러한 방법을 바탕으로 UML을 통해 온톨로지를 쉽게 사용자의 온톨로지에 대한 이해와 수정을 도와 온톨로지의 재 사용성을 높이고 사용자간의 공유를 용이하게 만들 수 있다.

문제은행 시스템은 학습 평가를 위한 문제를 DB로 구성한 다음, 추후에 인터넷으로 검색하여 재 사용하게 하는 시스템이므로 교사 업무의 효율성 및 비용이 절감되며, 사용자에게 제공할 문제 정보들을 체계적으로 관리, 저장, 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 하지만 기존에 구축되어 있는 문제 은행 시스템들의 데이터들은 컴퓨터가 그 의미를 처리할 수 없기 때문에 동의어, 유의어들에 대한 정확한 검색이 어렵고, 단순한 키워드 검색으로 인하여 학생들과 교사들은 수많은 불필요한 검색 결과 속에서 원하는 정보를 다시 재 검색해야 하는 시간 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반 기술인 OWL을 사용해서 문제은행 시스템의 온톨로지를 구성하고 개념 정의, 구조 및 관계를 명시한다. 그리고 온톨로지 기반위에 OWL 개체를 생성하고, SWRL에 정의된 규칙과 함께 추론 통해 시맨틱 검색을 가능하도록 하였다. 그 결과 데이터의 관계 및 의미 분석을 통한 향상된 검색 결과와 학습자와 교사가 다양하게 문제를 공유하고 재 사용함으로써 협업적 학습에 대한 효과를 기대할 수 있다.

최근 컨테이너 터미널의 생산성 향상을 위한 자동화가 국내외에서 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 자동화 컨테이너 터미널의 주요 자원을 효율정으로 운영하는 방안에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동화 수평 장치장을 대상으로 ATC 작업 할당 휴리스틱과 YT 배정 휴리스틱을 조합하여 시뮬레이션으로 평가해 본다. 더불어 효율적인 장치 전략과 YT 풀링 범위를 알아보고자 한다. 실험 결과 연구되는 본선 작업들을 두 기의 ATC가 하나씩 번갈아 가며 수행하도록 컨테이너를 분산 장치하고 ATC의 작업 예상 완료 시각을 고려하여 마감 시각이 가장 빠른 작업을 우선 처리하는 작업 할당 휴리스틱과 터미널 전체에서 가장 먼저 올 수 있는 YT에 작업을 배정하는 휴리스틱 조합이 가장 효율적 이었다.

최근 반도체 개발 및 제조부문에서는 급속도로 성장한 Mobile 시장과 Digital Consumer Trend 에 주도적으로 대응하고자 빠른 속도의 기술적 변화를 추진하여 왔으며, 이에 따라 현장에서 발생하는 기술적 문제의 유형 또한 점점 복잡 다양해지고 있다. 기존 Commodity 제품의 경우, 세대 전환이 느리게 진행되어, 이에 수반되는 기술적 문제의 난이도와 그 발생 종류가 현재 대비 상대적으로 단순하였다. 그러나 최근 다품종 주문형 제품비중 확대로, 발생되는 문제점들이 Field Application 과 tight 한 연관성을 지니고 있어, 문제의 발생 경로, 원인 파악과 해결 대책 수립에 상당한 초기대응 시간을 필요하며, 관련 부서와의 실시간 협업 및 Cross-Checking을 통하지 않고서는 문제에 대한 최적 Solution 을 결정하기 힘든 현실이 되었다. 이러한 기술 이슈 해결 과정에 기 발생했던 유사 이슈 처리 과정 및 결과 자료가 문제 해결에 크게 기여할 수 있으나, 종래의 지식관리 시스템 체계로는 이러한 실무 형 지식을 획득하기 어려운 부분이 한계점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 개선이 가능한 실무형 지식 관리 (AKM: Actual Knowledge Management) 기반의 기술적 이슈 추적 관리 시스템(TITS: Technical Issue Tracking System) 구축 사례를 제시하고자 한다. TITS 는 1) 기술 이슈의 발의 및 전파 기능과 2) 이슈 해결을 위한 Action Item 부여 및 의견 교환 기능 3) 해결된 이슈의 처리 결과 등록 기능 4) 유사 이슈 사례 검색 기능 등의 크게 4 개 모듈오 구성 되어있다. 이 시스템을 통해 반도체 엔지니어들은 기술적 이슈의 발생 시점부터, 원안분석, 대책 협의 ; Action Item 수립 등 문제 해결 과정과 결과 등록 시점까지 Real time Tracking이 가능해 졌으며, 본 시스템을 통해 처리된 모든 기술적 이슈 정보는 Issue Case Database 에 분류 저장되어, 향후 유사 이슈 발생 시, 이를 활용함으로써, 빠른 초기 대응 및 문제 해결에 직접적인 도움을 받을 수 있게 되었다.

This case study shows constructing the knowledge-based system using a rule-based approach for detecting transactions regarding money laundering in the Korea Financial Intelligence Unit (KoFIU). To better manage the explosive increment of low risk suspicious transactions reporting from financial institutions and to conjugate data converged into the KoFIU from various organizations, the adoption of a knowledge-based system is definitely required. We designed and constructed the knowledge-based system for anti-money laundering by committing experts of each specific financial industry co-worked with a knowledge engineer. The outcome of the knowledge base implementation shows that the knowledge-based system is filtering STRs in the primary analysis step efficiently and so has made great contribution to improve efficiency and effectiveness of the analysis process. It can be said that establishing the foundation of the knowledge base under the entire framework of the knowledge-based system for consideration of knowledge creation and management is indeed valuable.

The sorting algorithms have been developed to take advantage of distributed computers. But the speedup of parallel sorting algorithms decrease rapidly with increased number of processors due to parallel processing overhead such as context switching time and inter-processor communication cost. In this paper, we propose a parallel sorting method which provides linear speedup of an optimal serial algorithm for a system with a large number of processors. This algorithm may even provide superlinear speedup for a practical system. The algorithm takes advantage of an interconnection network properties and its protocol.

Viterbi decoder는 크게 BM(Branch metric), ACS(Add-Compare-Select), SM(Survivor Memory) block 으로 구성되어 있다. 이중 ACSU 부분은 고속 데이터 처리를 위한 bottleneck이 되어 왔으며, 이의 해결을 위한 많은 연구가 활발히 진행되어 왔다. look ahead technique은 ACSU를 M-step으로 처리하고 CS(Carry save) number를 사용한 새로운 비교 알고리즘을 제안하여 high throughput을 추구했으며, minimized method는 block processing 방식으로 forward, backward 방향으로 decoding을 수행하여 ACSU 부분의 feedback을 완전히 제거하여 exteremely high throughput 을 추구하고 있다. 이에 대해 look ahead technique 의 기본 PE(Processing Element)를 바탕으로 minimized method 알고 리즘의 core block 을 bit-level 로 구현하였으며 : code converter 를 이용하여 CS number 가운데 redundat number(l)를 제거하여 비교기를 더 간단히 하였다. SYNOPSYS의 Design compiler 와 TSMC 0.18 um library 를 이용하여 합성하였다.

정보근로자는 지식 중심의 사회에서 지식을 창출하고 소비하는 핵심적인 역할을 하고 있다. 따라서 지식관리 과정은 정보근로자의 업무패턴을 반영해야 한다. 또한 지식관리 도구는 수;q고 효과적으로 지식을 생성, 통합, 전파 할 수 있도록 지원해야 한다. 그러나 대부분의 지식관리 시스템은 정보근로자를 시스템의 기능으로 다루고 있기 때문에 정보근로자의 업무패턴과 요구사항을 반영하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 정보근로자의 지식관리를 위해 요구되는 협업 정보교환, 정보접근의 중요성을 설명하며, 사회적 소프트웨어 기반의 지식관리 프로세스와 지식 변환 과정을 살펴본다.

Case Based Reasoning (CBR) has come to be considered as an appropriate technique for diagnosis, prognosis and prescription in medicine. However, canventional CBR has a limitation in that it cannot incorporate asymmetric misclassification cast. It assumes that the cast of type1 error and type2 error are the same, so it cannot be modified according ta the error cast of each type. This problem provides major disincentive to apply conventional CBR ta many real world cases that have different casts associated with different types of error. Medical diagnosis is an important example. In this paper we suggest the new knowledge extraction technique called Cast-Sensitive Case Based Reasoning (CSCBR) that can incorporate unequal misclassification cast. The main idea involves a dynamic adaptation of the optimal classification boundary paint and the number of neighbors that minimize the tatol misclassification cast according ta the error casts. Our technique uses a genetic algorithm (GA) for finding these two feature vectors of CSCBR. We apply this new method ta diabetes datasets and compare the results with those of the cast-sensitive methods, C5.0 and CART. The results of this paper shaw that the proposed technique outperforms other methods and overcomes the limitation of conventional CBR.

본 논문에서는 여권 영 상에서 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인증과 개선된 퍼지 신경망을 이용한 여권 코드 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서는 여권영상에 대해 소벨 연산자를 이용하여 에지를 추출하고 에지가 추출된 영상을 수평 스미어링하여 여권코드 영역을 추출한다. 추출된 여권 코드 영역의 기울기를 검사하여 기울기 보정을 하고, 여권 코드 영역을 이진화 한다. 이진화된 여권 코드 영역에 대하여 8방향윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 추출한다. 추출된 여권 코드는 퍼지 신경망을 개선하여 여권 코드 인식에 적용한다. 개선된 퍼지 신경 망은 입력층과 중간층 사이의 학습 구조로는 FCM 클러스터링 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층 사이의 학습은 일반화된 델타학습 방법을 적용한다. 그리고 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 가중치 조정에 적용되는 학습률을 동적으로 조정하기 위해 퍼지 제어 시스템을 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 ${\epsilon}$ 보다 적거나 같으면 정확으로 분류하고 크면 부정확으로 분류하여 정확의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 여권의 주어진 규격에 근거하여 사진 영역을 추출하고 추출된 사진 영역에 대하여 YCbCr와 RGB 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역을 PCA 알고리즘과 스냅샷(Snap-Shot) 방법을 적용하여 얼굴 영역의 위조를 판별한다. 제안된 방법의 여권 코드 인식과 얼굴 인증의 성능을 평가하기 위하여 실제 여권 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 여권 코드 인식과 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.s, whereas AVs provide much better security.크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따

Nowadays many people participate in online communities for information sharing. But most recommender systems are designed for personalization of individual user, so it is necessary to develop a recommendation procedure for group users, such as participants in online communities. This paper proposes a group recommender system to recommend books for group users in online communities. For such a purpose, we suggest a group recommendation procedure consisting of two phases. The first phase is to generate recommendation list for 'big user' using collaborative filtering, and the second phase is to remove irrelevant books among previous list reflecting the preference of each individual user. The procedure is explained step by step with an illustrative example. And this procedure can potentially be applied to other domains, such as music, movies and etc.

The purpose of this paper is to propose a securely personalized context-aware cooperative query that supports a multi-level data abstraction hierarchy and conceptual distance metric among data values, while considering privacy concerns around user context awareness. The conceptual distance expresses a semantic similarity among data values with a quantitative measure, and thus the conceptual distance enables query results to be ranked. To show the feasibility of the methodology proposed in this paper we have implemented a prototype system in the area of site search in a large-scale shopping mall.

정보기술의 급격한 발전은 기업용 S/W 판매자들에게 새로운 판매 전량을 요구하고 있다. 즉, 기업용 S/W의 유형에 다양화 되고 고객의 니즈가 매우 정교화되고 있는바 이러한 요구사항을 충분히 고려하지 못할 경우 성공적인 판매전량을 수립할 수 없다. 그러나 이러한 기업용 S/W 판매전략에 있어서 고려해야 하는 다양한 요소들은 기업용 S/W의 유형에 따라 매우 다르고, 체계적으로 관리하기 어려운 암묵지인 관계로 지금까지 충분히 논의되지 못하였다. 이에 본 연구에서는 인지지도를 이용하여 다양한 기업용 S/W 판매사례에 대하여 기업용 S/W 선정에 영향을 미치는 요인간의 관계를 도출하였다. 이를 통하여 유사한 사례별로 인지지도를 군집화 하여 그 특성을 도출하고 이를 이용하여 기업용 S/W 판매전략에 실질적으로 도움이 될 수 있도록 하였다.

본 연구에서는 우리나라 중소기업에서 ASP 기반 회계정보시스템의 사용의도에 영향을 미치는 요인을 8개로 구분하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 정보공유성은 ASP기반 회계정보시스템 사용의도 결정에 유의한 영향을 끼치고 있으며 둘째, 재무 전략적 기대 역시 유의한 영향을 끼치고 있었고 셋째, 회계정보자산 특수성도 ASP기반 회계정보시스템 사용의도 결정에 유의한 영향을 미치고 있으나 회계정보의 질적특성, 회계 정보의 보안성 및 맞춤화, 그리고 정보시스템 성숙도 요인은 사용의도에 미치는 영향이 미미한 것으로 확인되었다.

인터넷과 IT 인프라의 증가는 인터넷 기반의 전자상거래 시스템의 성장을 주도하였고, 이와 관련된 새로운 형태의 서비스가 나타나는 계기가 되었다. 그러나, 현재 전자상거래 서비스는 구매자가 웹에 접속하여 인터넷 쇼핑몰에 보이는 상품을 선택하여 결제 및 상품을 수신하는 방식으로 이루어진다. 또한 구매 판단을 결정할 때 최저가격 외에 신속한 배송, 부가 서비스 등의 다양한 의사결정 요소가 있음에도 불구하고, 인터넷 쇼핑몰에서 제시한 최저가의 판단요소에 의존함으로 구매자가 수동적인 입장이 된다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상호간에 의견교환 및 사용자가 정한 우선순위에 따른 판단을 효과적으로 할 수 있는 서비스인 게임이론 기반의 지능모델을 제시한다 게임이론은 전통적으로 경제문제 협상과 정치문제 협상, 워 게임 등에 적용되었다. 본 연구에서는 이 점에 착안하여 게임이론 알고리듬을 이용하여 e-Commerce를 위한 지능모델에 적용하여, 기존의 수동적이고 사용자의 취향에 따라 다양한 의사결정 요소를 선택 할 수 없었던 문제를 해결한다.

홈 네트워크는 유비쿼터스의 여러 응용분야 중 활발하게 연구 구현되고 있는 분야 중의 하나로, 최근 아파트 건설업체, 가전기기 업체, 통신서비스 업체들이 지능성을 갖춘 스마트 홈을 목적으로 다양한 시험제품과 솔루션을 출시 흑은 제시하면서 이를 자사의 중요한 마케팅전략으로 활용하고 있다. 스마트 홈 네트워크를 구성하는 다양한 스마트 홈 기기의 제품 경쟁력은 제품이 얼마나 지능성을 갖추어 사용자에게 편리성과 유용성을 제공할 수 있는가의 여부가 중요한 관건이 되고 있다. 따라서 지능형 홈 기기의 지능에 대한 측정기준 마련이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 스마트 홈 네트워크를 구성하는 여러 요소 중에서 정보가전기기를 지능성 측정 대상으로 하여 지능등급 부여모델을 개발하고자 한다. 지능형 홈 기기의 지능을 측정하기 위하여 로봇분야의 다양한 문헌 고찰을 토대로 지능성 측정에 필요한 핵심 구성요소를 도출 및 재 정의하여 등급모델을 설계하였다. 특히 설계된 등급부여모델의 실질적 이용을 위해서는 평가방식에 있어서 계량화 절차가 요구된다. 따라서 평가모델의 특성상 다차원적인 지능성의 속성을 총합적으로 나타내기 위하여 퍼지이론(Fuzzy Theory)을 사용하였으며, 이를 정규화하기 위해 퍼지적분(Fuzzy Integral)을 이용하였다. 산출된 적분값을 다시 비퍼지화하여 지능성 등급을 부여하는 모델을 개발하였다. 제시된 지능성 등급부여 모델은 스마트 홈 네트워크 산업의 발전을 촉진하는 계기가 될 수 있으리라 기대한다.

인터넷쇼핑몰의 신뢰도는 정확한 사업자신원정보로부터 출발한다. 우리나라의 경우, 인터넷쇼핑몰은 홈페이지에 사업자신원정보를 표시하도록 법으로 규정하고 있으며, 대부분의 인터넷쇼핑몰들이 규정을 잘 준수하고있다. 그러나 일부 인터넷쇼핑몰들이 고의로 사업자신원정보를 누락하거나 틀린 정보를 표시하기도 하며, 때로는 수시로 변하는 사업자신원정보를 일관성 있게 표시하지 않아 소비자들이 피해를 보거나 불편을 겪고있다. 또한 사업자의 신원을 정확히 밝히지 않는 악성 스팸 메일로 금융회사를 사칭하여 개인정보를 채가는 피싱(Phishing) 사기사건이 증가하고 있다. 이는 전자상거래에 대한 신뢰도를 저하시키는 큰 원안이 되고 있다. 이러한 문제를 해결하는 첫번째 노력이 온라인 사업자의 신원정보를 정확히 표시하고 소비자들이 진위여부를 파악 할 수 있도록 하는 것이다. 따라서 본 연구는 온라인 사업자의 신뢰도 제고를 위한 방안으로 사업자신원정보 표시에 대한 제 3자 인증서비스의 기본원칙을 제시하고 이에 따른 인증서비스 체계를 제시한다.

주문생산 기업은 공급체인망의 협력적 관계에 있는 협력공급자로 부터 안정적으로 부품을 조달받거나, B2B 조달시장에서 다수 입찰공급자의 가격경쟁을 통하여 부품를 구매한다. 그런데 하나의 제품이 다수 부품으로 구성된 경우, 부품조달은 한가지 방법에만 의존하기는 힘들다. 또한 한 제품을 구성하는 부품들은 서로 일정 비율로 사용되는데 공급자들의 자원 한계로 인해 부품조달에 원활하지 못할 때, 부품들은 서로 납품량에 영향을 미친다. 이 경우, 협력공급자와 입찰공급자들을 동시에 고려하여 협력공급자의 납품수량과 입찰공급자의 낙찰 및 납품수량을 결정하는 효율적인 최적공급자 선정방법이 필요하다. 이에 본 연구는 주문생산 기업이 부품조달을 위한 최적공급자 선정을 위해 최대이윤을 목적으로 하면서 협력적 요인, 경쟁적 요인, 통합요인의 구매조건을 만족하는 협력공급자 기반의 입찰공급자 낙찰을 위한 최적화 통합모형을 제안한다.