본 논문은 의미론적 어휘개념에 기반한 한국어 동사 Isa 계층구조 시스템을 이용한 Semantic Network을 구축하며, 이를 활용하여 부사와 동사 간의 공기제약관계 설정에 유효한 개념 분류를 수행한다. 일반적으로 많이 쓰이는 한국어 동사 658개를 대상으로 semantic network을 구축한 결과, SENKOV는 44개의 top node를 가지고 있으며 depth 는 약 2.35이었다. 한국어 동사의 semantic network은 영어에서와 마찬가지로 명사보다 top node의 개수가 많고 depth가 훨씬 더 얕았다. 그리고 성상부사의 selectional restriction에 유효한 개념분류를 하는데 SENKOV를 활용하였다.
복합명사의 한 구조는 구성 명사간의 수식관계의 집합이라고 본다. 한 복합 명사에 대하여 가능한 여러 구조 중에서 올바른 구조를 알아 내는 것이 본 논문의 목표이다. 이를 위하여 우리는 최근에 유행하는 통계 기반 분석 기법을 이용한다. 먼저 우리의 복합 명사 분석 asn제에 알맞은 통계 모델을 개발하였다. 이 모델을 이용하면 분석하려는 복합명사의 가능한 분석 구조바다 확률값을 얻게 된다. 그 다음 가능한 구조들 중에서 가장 확률값이 큰 구조를 복합구조로 선택한다. 통계 기반 기법에서 항상 문제가 되는 것이 데이터 부족문제이다. 우리는 이를 해결하기 위해 개념적 계층구조의 하나인 워드넷(WordNet)을 이용한다.
지식 마이닝은 다종다양한 대량의 데이터로부터 데이터 모델링, 정보추출 및 분석, 가시화, 결과 해석 등과 같은 다양한 기법들을 적용하여 데이터로부터 유용하고 가치 있는 지식을 찾아내는 연구 분야로서, 비즈니스, 의료, 과학 연구 등 다양한 영역에서 원시 데이터를 유용한 지식으로 변환하기 위한 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 형식개념분석기법을 확장하여 다종다양한 데이터로부터 지식발견과 데이터 마이닝을 수행하기 위한 분석기법을 제안한다. 분석대상 데이터의 다양한 형식과 구조를 표현하기 위한 제반 모델들(다치데이터 테이블, 삼원데이터테이블)과 데이터처리(이진화 및 평탄화) 및 개념계층구조 구축과 연관규칙 추출을 위한 알고리즘들을 정의하고, 공공오픈데이터를 대상으로 본 논문에서 제안한 기법을 적용한 실험을 수행하여 제안 기법의 유용성을 실증하였다.
본 연구에서는 정보통신기술을 활용한 미래전 개념인 네트워크 중심전 수행에 있어서 가장 보편적으로 쓰이고 있는 Link-16의 기술적 요소들을 물리계층, 데이터링크 계층, 응용계층 (전술메시지교환) 측면에서 검토하고 작전운용 측면에서 Link-16 만의 장점과 한계점을 도출해 보기로 한다. 또한 Link-16의 타임슬롯 구조, NPG 개념, 멀티네팅 개념을 기반으로 주요 작전을 수행하는 데 있어서 Link-16이 갖는 통신용량이 과연 충분한지 정량적 분석을 수행한다. 이러한 연구결과는 향후 Link-16의 국내도입에 있어서 타당성 검토를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
각각의 시소러스가 지닌 고유한 특성 및 상이한 구축목적으로 인해서, 하나의 시소러스를 이용하여 특정 도메인의 정보를 조직하고 검색하는데 여러 가지 문제가 나타나고 있다. 시소러스의 통합은 이러한 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법이 될 수 있다. 본 연구에서는 물리학 분야에서 널리 사용되고 있는 시소러스인 PACS와 PIRA를 선정하여 이들 시소러스를 개념적으로 통합할 수 있는 패싯 프레임워크를 구축하였다. 이들 두 시소러스를 연결하기 위해 물리학 분야 전체를 다룰 수 있는 계층구조를 구축하였고, 이 계층구조에 패싯분석을 적용함으로써 각각의 주제 사이의 관계를 설정할 수 있는 하나의 지식기반을 제공하고 있다. 또한, 이 개념기반 패싯 프레임워크를 통해 보다 효율적으로 정보를 조직하고 검색할 수 있는 접근방법을 제안하고 있다.
본 논문에서는 형식개념분석기법에 입자의 정밀도를 조절하기 위해 스케일링 정도(Scaling level)를 도입하여 다양한 관점과 추상화 수준을 토대로 데이터를 분류하는 새로운 기법을 제안하였다. 이 기법의 특징은 주어진 데이터를 다양한 기준에 맞춰서 입자화하고, 입자들 사이에 관계를 토대로 분석하여, 입자개념계층구조(Granular Concept Hierarchy)를 구축함으로써, 데이터를 분석하고자 하는 사용자의 의도 또는 목적에 맞추어서 다양한 분류가 가능하다는 것이다. 또한, 본 연구에서 제안한 기법을 지원하는 도구(G-Tool)를 개발하였으며, 본 연구에서 제안한 기법의 유용성을 검토하기위해 실제 데이터를 대상으로 G-Tool을 사용하여 실험을 실시하였으며, 그 결과 사용자의 목적에 맞는 다양한 형태로 데이터를 분류할 수 있음을 확인하였다. 기존의 형식개념분석기법에는 입자의 정밀도를 조절할 수 없어서 특정한 어느 한 관점에 대한 분류만 가능하였으나, 본 연구에서 제안한 기법은 사용자의 의도 또는 목적에 맞추어서 다양한 종류의 스케일 정보를 조합하고 스케일링 정도를 조절함으로써 다양한 관점을 반영한 다양한 분류가 가능하다.
시소러스를 작성하기 위해 시소러스 작성자가 고려래야 하는 문제는 단어간의 개념 관계이다. 단어간의 관개는 계층구조에 정의된 개념을 기반으로 분석하여 하향식으로 시소러스를 작성하는 것이 일반적이다. 이러한 방식은 작성자에 의존적이므로 시소러스의 정확도를 보장할 수 없고 주관적인 성향을 가진다. 그래서 Corpus에서 자동으로 개념 및 개념 관계를 추출하는 상향식 방법들이 다양하게 시도되고 있다. 본 논문에서는 시소러스 작성을 위한 자동 개념 획득 도구를 설계, 구현하였다. Mutual Information이라는 방법을 이용하여 공기 정보(Collocation)를 정량화하고 이를 통하여 단어간의 개념관계의 크기를 측정한 후 개념 관계의 크기(MI 값)가 큰 값을 선택하여 개념 화일을 작성한다. 실험 결과로 얻은 개념 화일은 두 개념간의 밀접도를 나타내므로 시소러스 작성에 매우 유용하다.
본 논문은 광역 이동컴퓨팅 환경에서 계층적인 네트워크 확장에 적합한 새로운 계층적 위치수정(Location Update)과 경로설정(Routing) 방안을 제안한다. 제안된 방안은 통신을 가장 빈번하게 요구하는 고객영역(Patron Area)의 경계에 있는 일단의 방향선회(Redirection)에이전트들로 위치수정을 제한하기 때문에 위치수정의 수를 줄이게 된다. 계층적 방향선회 개념의 적용으로 고객영역 내에서 호스트 이동에 대한 위치수정 부담이 없어진다. 가벼워진 위치수정에도 불구하고 이동호스트의 홈(Home) 네트워크의 홈 에이전트를 거치지 않고 대부분의 통신이 이루어지기 때문에 최적에 가까운 경로설정을 제공한다. 제안된 방안은 위치수정 및 경로설정의 효율성 관점에서 기존의 계층 및 비 계층 위치수정 방안과 비교 분석하였다.
최근의 급속한 정보 통신 기술의 발달로 인하여 음향 효과, 정교한 그래픽 처리 등을 이용하는 실제와 유사한 게임 소프트웨어들이 제작되고 있으며, 게임 개발자들에게 개발 기간 단축과 개발의 편이성을 위한 멀티미디어 게임 제작 도구가 필요하게 되었다. 이러한 멀티미디어 게임 저작 도구의 핵심 구성 요소가 되는 클래스 라이브러리 개발을 위해 멀티미디어 게임 객체와 객체들의 행위들을 정교하게 분류할 수 있는 게임 클래스 분류법이 필요하다. 본 논문에서는 게임 클래스 시공간 개념에 대한 정교한 방법을 제안한다. 이를 위해 시공간 개념 중심으로 Enumerative 분류 방법을 이용하여 게임 클래스들을 분류하는 방법을 제시하였으며 게임 클래스의 유사도에 의한 클래스 클러스터링을 통하여 C++ 언어의 특징인 클래스들 사이의 계층 구조를 표시할 수 있으며 소프트웨어의 클래스 구조를 쉽게 확장하여 클래스 구조를 변경할 수 있도록 제시하였다.
동적인 지식을 처리하기 위하여 객체지향방법을 이용하여 클래스와 객체들을 생성시키고 객체지향 구조에서 제공하는 분류학적 구조와 조직 구조이외에 사용자가 클래스 계층구조 자체를 정의할 수 있게 함으로써 생성된 클래스와 객체들간의 관계를 효율적으로 표현할 수 있게 하는 지식획득 시스템을 제안한다. 규칙 베이스에 내장된 여러 가지 규칙들을 사용하여 사용자의 지식 베이스 구축 시 사용자가 보다 쉽게 지식 베이스를 구축할 수 있도록 도와준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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