CoreNet은 한-중-일 다국어 텍스트의 분석, 언어 간 변환을 포함한 자연어처리에 유용한 자원이다. CoreNet의 보다 광범위한 분야 및 응용에의 활용을 장려하고 다국어 어휘의미망으로서의 국제적 위상을 제고하기 위해 SUMO에 연결하는 작업을 하였다. CoreNet과 SUMO를 매핑하기 위해 간접 매핑과 직접 매핑 방법을 모두 사용하였는데, CoreNet-KorLex-PWN-SUMO에 이르는 간접 매핑 작업을 통하여 한국어 중심의 CoreNet과 영어로 기술된 SUMO의 언어 간 변환의 어려움을 완화하고 CoreNet 개념에 대응하는 SUMO 클래스의 재현율을 극대화하였다.
이진 변환은 특정 장치에서 동작하도록 구성된 프로그램을 다른 장치에서 동작할 수 있도록 재구성하는 과정을 말한다. 이진 변환을 수행하기 위해서는 두 장치 사이의 변환 규칙을 생성하는 것이 매우 중요하다. 변환 규칙을 생성하는 방법은 직접 매핑과 간접 매핑으로 나뉜다. 직접 매핑은 성능을 위한 방법인 반면, 간접 매핑은 재목적성을 위한 방법이다. 본 논문에서는 임베디드 시스템에 적합한 직접 매핑 기반의 이진 변환을 수행한다. 그렇지만 재목적성 역시 중요한 요구사항이기 때문에, 재목적성을 고려한 직접 매핑 기반의 이진 변환 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법을 바탕으로 자동으로 변환 규칙을 생성하는 도구를 구현한다. 이 방법을 통해서 성능과 재목적성을 모두 고려한 변환 규칙을 생성할 수 있으며, 더 나아가 이진 변환을 수행하는데 소요되는 비용을 줄일 수 있다.
온톨로지 기반 분산 정보시스템 환경에서는 시스템들 간의 자동화된 정보 공유를 지원하기 위해서 온톨로지 간의 의미적 이질성(semantic heterogeneity)을 해결해야 한다. 일반적으로 전문가들에게 미리 온톨로지들 간의 명시적 매핑(explicit mapping between ontologies)을 요청하고 있다. 하지만, 온톨로지 매핑의 고비용성 문제 때문에 모든 정보시스템들의 온톨로지 간의 일대일 매핑이 이루어지기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 분산된 온톨로지들 간의 매핑정보를 수집하고 재사용(reuse) 하고자 한다. 즉, 분산 환경에서 활용 가능한 온톨로지 매핑 정보의 결합(composition)을 위한 방법론을 제안한다. 이를 통해 주어진 두 온톨로지 간의 매핑 정보를 간접적으로 예측할 수 있게 된다. 특히, 본 연구에서 제안하는 온톨로지 매핑 결합 기법의 성능 평가를 위하여, 자동화된 쿼리 전송(propagation) 및 변환 (transformation) 시스템에 적용하였다.
본 논문에서는 위키피디아의 '틀(temp late)'을 기조로 하여 작성된 온톨로지인 OntoCloud의 신뢰도를 보장하고 공유 및 재사용을 가능하게 하기 위하여 또 다른 어휘집합체인 워드넷(WordNet)과의 매핑을 한다. 온톨로지 매핑 기술은 온톨로지 개발 기술의 한 방법으로, 서로 비슷한 도메인을 대상으로 이미 구축되어진 서로 다른 다수의 온롤로지를 연결시킴으로서 하나의 풍부한 정보를 가지고 있는 연결망을 구축하는 방법이다. 본 논문에서는 OntoCloud와 워드넷을 두개의 온톨로지로 정의하고 각 온톨로지의 개념에 대한 정의문 비교 방법을 통해서 두개의 온톨로지에 존재하는 유사한 개념을 연결한다. 이렇게 매핑된 정보들은 OntoCloud 개념을 워드넷 어휘로 연결함으로써 개념에 대한 직관적인 이해를 돕고, 워드넷에 연결된 다른 시소러스 (예: SUMO, CoreNet 등)와 간접적으로 연결할 수 있는 틀을 마련한다. 또한 온톨로지의 상하위 계층정보를 자동으로 보강하는 등의 OntoCloud 유지보수에 활용될 수 있다. 본 논문의 실험에서는 두개의 서로 다른 온톨로지의 정의문에 사용된 어휘의 겹침 정도로 두개의 개념의 유사성을 판별하는 방법을 보인다. 본 논문에서 제시한 방법으로 약 73%의 개념 매핑에 성공하였으나, 추후 매핑 프로세스의 전처리 과정(약자 처리 및 복합명사 대응 모듈)을 추가하고 온톨로지의 구조적 특성을 활용하여 유사 개념 자동 매핑 기술을 향상시키고자 한다.
전역 조명(global illumination) 효과를 사실적으로 렌더링하기 위해서는 복잡한 경로를 통해 입사하는 빛의 정보 해당하는 직접 조명 및 간접 조명을 정확하게 계산해주어야 한다. 이 과정에서 주어진 물체 표면 지점에 대해 계산되는 간접 조명 정보는 주변 환경의 기하적인 형태에 큰 영향을 받게 된다. 조화 평균 거리(harmonic mean distance)는 3차원 공간상에서 주어진 한 지점에서 보이는 물체들과의 거리를 나타내는 척도로 많이 사용되는 수학적 도구로서, 광휘 캐시(irradiance/radiance cache)나 환경 폐색(ambient occlusion) 등의 렌더링 효과를 생성하는데 주요하게 사용된다. 본 논문에서는 대표적인 고품질 전역 조명 렌더링 알고리즘인 최종 수집(final gathering) 방법 및 포톤 매핑(photon mapping) 기법을 통해 다양한 환경에서 계산되는 조화 평균 거리에 대한 근사값의 정확성에 대해 분석한다. 이러한 분석 결과를 기반으로 효과적인 조화 평균 거리 계산의 근사화 기법 개발에 있어서 고려해야 할 점들과 방향을 제시한다.
본 연구에서는 입체영상을 위한 실시간 스테레오 화면을 생성하는 기법 중에서 특별히 깊이 감도를 충실하게 구현할 수 있는 새로운 알고리즘에 대하여 다루어 본다. 제안한 내용 중에는 깊이 질감에 간접적 영향을 주는 빛의 강도를 물리학에서 이용되는 라플라시안 방정식에 근거를 두어 영상처리를 하는 개념도 다루어 본다. 본 논문에서 다루어 진 내용들은 N.Holliman 교수의 연구 내용 중 다중영역 알고리즘과 유사하나, 큰 차이점은 본 연구에서는 관찰자와 피사체 사이의 거리를 고려하고, 여기에 라플라시안 방정식의 개념을 도입한 부분이다. 제안된 알고리즘은 원형편광 처리가 된 LCD 화면에 OpenGL 라이브러리 함수를 이용하여 구현되었으며, 실제 인체의 시각의 생체적인 기능 하에서 입체적인 느낌이 잘 발휘되도록 처리를 하였다 비록 현재는 가상적으로 생성한 입체화된 물체에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 시도하였지만, 본 논문에서 다루어진 알고리즘은 개인 컴퓨터의 편광모니터는 물론 공중파용 입체 단말기에도 적용가능하리라 사료된다.
무선 센서 네트워크에서 데이터 전송은 데이터 중심 라우팅에 기반하여 이루어지기 때문에 공표/신청 통신 패러다임과 부합한다. 공표/신청 패러다임은 공간 분리성, 시간 분리성, 동기화 분리성이라는 세가지 분리 특성을 통해 대규모 애플리케이션 환경을 위한 확장성과 강건성을 제공할 수 있다. 그러나 현존하는 무선 센서 네트워크의 데이터 전송 방안들은 이 분리성들을 완전히 만족하지 못한다. 따라서, 우리는 세가지 분리성을 온전히 만족하기 위한 새로운 데이터 전송 방안인 ARBITER를 제시한다. ARBITER는 독립 네트워크 구조체를 구성하여, 공표자와 신청자 간의 정보 교환이 구조체를 통해 간접적이고 비동기적으로 이루어지도록 한다. ARBITER는 또한 공표자와 신청자가 서로 다른 시기에 연결을 시도하더라도 이를 지원할 수 있도록 구조체가 데이터와 쿼리를 저장하고 서로간의 매핑을 관리한다. 시뮬레이션 결과는 ARBITER가 확장성, 네트워크 강건성, 데이터 신뢰성, 이동성 지원, 그리고 에너지 효율성에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 입증한다.
최근 정부의 미디어 관련법 개정으로 국내 미디어 산업 환경 및 산업 구조에 급격한 변화가 일어나고 있다. 특히 종합편성 채널의 도입 결정은 기존 전통적인 미디어 사업자와 종합편성채널 사업 진입에 가능성이 있는 국내 기업, 콘텐츠 사업자 등에 직 간접적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 국내 종합편성채널 사업자의 경쟁 방안에 관한 초기 연구로 써 Scenario Network Mapping 방법론을 통해 산업의 변화와 사업자의 경쟁방안을 분석하였다. 연구 결과 신규 사업의 경쟁력 확보, 정부의 정책적 지원, 콘텐츠 차별화 성공이 사업 정착의 주요 성공 요인으로, 장기적인 관점에서는 정책적 지원보다는 사업자의 자체 경쟁력이 더욱 중요하게 나타났다. 본 연구는 종합편성채널 사업 도입에 따른 이슈 분석 및 경쟁방안에 관한 초기 연구로 사업 진입을 고려하는 사업자와 정부에게 종합편성채널에 관한 이해를 돕고 전략 방향 설정 등에 유용한 시사점을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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