본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개인의 선호도에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 구현하였다. 사용자 개인의 선호도를 파악하기 위해 사용자의 프로파일, 어플리케이션 내의 검색 정보, 웹 검색 정보와 페이스북 정보 등을 활용한다. 또한 실험적인 구현 사례로 시범 서비스 국가인 영국에 대하여 여행지 정보 데이터베이스를 개념과 관계를 중심으로 온톨로지를 구축하고 이를 중심으로 개인 선호도에 따라 여행지를 추천한다. 이 시스템의 개인화된 추천 방식을 이용함으로써 사용자는 자신이 관심 있는 여행지를 추천받아 이를 중심으로 여행 계획을 수립할 수 있다.
온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.
최근 지리정보시스템, 움직임 객체관리시스템, 동영상/이미지 내용기반 검색시스템, 시계열 데이터베이스시스템과 같이 다차원 데이터를 이용하는 응용에 대한 관심이 고조되고 있다. 이 논문은 다차원의 특징벡터를 벡터 근사치로 표현한 후 색인 트리를 구성하여 검색의 효율을 높이는 VA(vector approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 전체적인 색인구조의 저장공간을 줄이기 위해서 VA-파일의 벡터 근사치 개념을 이용하여 데이터량이 증가해도 검색 성능이 저하되지 않도록 하는 트리 형태의 구조를 갖는다. VA-트리는 MBR 기반의 색인구조이지만 MBR 간에 겹침이 발생하지 않는 분할방법을 사용하여 검색 효율을 높인다. 제안하는 색인구조와 기존의 여러 다차원 색인구조와의 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수함을 보인다.
인터넷의 보급으로 환경 변화에 신속, 정확하게 대처하기 위하여 질 높은 정보들이 기업이나 개인에게 필요하게 된다. 본 논문에서 이러한 인터넷 환경에서 자신에게 필요한 정보를 빠르게 확보하기 위한 방법으로 설문조사와 원서 접수를 이용하였다. 웹 GUI 환경을 기반으로 하여 사용자의 편의성을 제공하였고, Agent 개념을 도입하여 설문조사와 원서 접수가 등록되면 자동으로 적합한 정보를 검색하여 사용자에게 제공하여 줌으로 흥미 유발과 참여도를 높일 수 있다. 또한 정보의 빠른 수집이 가능하여 짐에 따라 사용자의 의사결정에 도움을 준다.
내용 기반 영상 검색(content based image retrieval)은 영상 자체의 정보를 이용하여 유사 영상을 검색하는 기법이다. 하지만 멀티미디어 데이터는 텍스트 데이터와 달리 얻을 수 있는 데이터가 정확하지 않고 또한 시스템에서 표현되는 데이터의 저차원(low-level)의 표현법과 사용자가 인식하는 고차원(high-level)의 개념(concept)은 상당한 차이를 나타내게 된다. 즉 시스템 상에서 벡터들로 표현된 영상 데이터들이 벡터스페이스 상에서는 가깝지만 실제 사용자는 유사하지 않다고 인식하는 문제점이 발생한다. 이를 의미적 간극(semantic-gap) 문제라고 부른다. 이런 의미적 간극 문제로 인해 영상검색 결과는 좋지 않은 성능을 보이게 된다. 이를 해결하기 위해 사용자의 피드백 정보를 이용하여 질의를 수정하는 적합성 피드백 기법이 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 적합성 피드백은 사용자의 관심영역(region-of-interest, 이하 ROI)를 고려하지 않아 적합한(relevant) 영역의 모든 영역들이 새로운 질의 점을 계산하는 과정에서 사용된다. 시스템은 그 스스로 사용자 관심영역을 알지 못하기 때문에 적합성 피드백을 영상수준(image-level)으로 진행하기 때문이다. 이 논문에서는 복잡한 위성영상 영역 검색에서 관심영역을 사용자가 직접 선택하도록 유도하여 더욱 정확한 질의 점을 계산하여 정확도를 높이는 사용자 관심영역 적합성 피드백 방법을 제시한다. 또한 사용자가 선택하지 않은 부정확한 영상 정보를 이용하여 정확도를 향상시키는 프루닝 기법도 함께 제시한다. 실험을 통하여 사용자 관심영역 적합성 피드백의 우수성과 함께 제안한 프루닝 기법의 효율성도 함께 보여준다.
동명이인의 저자를 구분하는 것은 웹에서 문서 색인과 검색의 성능을 향상시킨다. 동명이인의 저자 구분은 웹사이트 상에서 같은 이름을 갖는 여러 명의 사람이 존재했을 때 야기되는 여러 가지 문제점을 해결한다. 본 논문은 동명이인의 저자 구분을 위해 개념망 기반의 카테고리 유틸리티를 제안한다. 따라서 본 논문에서는 학술회의 웹 사이트를 대상으로 제안하고자 하는 방법을 설명한다. 제안된 방법은 저자가 가지고 있는 다양한 속성(제목, 요약, 공동저자, 소속)을 반영한 저자 온톨로지와 개념망을 활용한다. 저자 온톨로지는 OWL API와 휴리스틱한 방법을 사용하여 반자동으로 구축 되었다. 저자명 모호성 해결은 개념망 기반 카테고리 유틸리티를 사용하여 저자 온톨로지 내에 존재하는 동명이인 저자(Candidate Authors)들로부터 해당 논문에 관련된 정확한 저자를 결정한다. 카테고리 유틸리티는 각각의 저자간의 intra-class 유사성 와 inter-class 비유사성을 기본적인 개념으로 하는 평가 함수다. 이에 비해 개념망 기반 카테고리 유틸리티는 모호성 해결을 위해 개념망이 갖는 개념 정보를 추가로 활용한다. 실험 결과를 분석한 결과 개념망 기반 카테고리 유틸리티가 일반적인 카테고리 유틸리티에 비교해서, 저자명 모호성 해결에 있어서 10% 정도 우수한 성능을 보였으며, 전체적으로 98%의 정확도를 보였다.
정보 통신의 모든 분야에 걸쳐 활용될 수 있는 차세대 핵심 기술인 에이젼트는 자율성, 지능성, 반응성, 협동성을 갖는 독립된 프로그램으로 지식과 추론 능력을 바탕으로 사용자의 작업을 대신 해준다. 본 논문은 복잡하고 실시간 환경에서 발생할 수 있는 상황에 있어 지능적인 추론과 즉각적인 반응이 가능한 혼합형 에이전트 개념을 도입한 계획기를 설계한다. 계획기구성을 위하여, 재난 발생시 즉각적인 반응을 하는 반응요소(reflexive component)와 계획라이브러리에 저장된 여러 계획들을 저장된 계획들을 검색해 해결안을 찾는 인지요소(cognitive component)로 구성된다. 인지 요소에서 상황에 따라 저장된 계획을 찾고, 상황에 맞는 것을 추론하는 과정을 살펴본다. 혼합형 에이전트 개념을 도입한 계획기는 부분 순서화된 계획기로서 상황 기반탐색(situation-based search)방법에 의하여 계획을 생성하도록 하였다.
본 논문에서는 효율적인 의사결정 지원을 위해 SHADE 기반의 공유 데이터 접근 활동들에 대한 절차를 제안한다. 먼저 SHADE에 대한 개념 및 기술구조를 제시하고 공유 데이터 접근을 위해 요구되는 핵심 기술, 즉 데이터 디렉토리 서비스 기술, 데이터 미디에이션, 복제 기술에 대한 개념과 특징을 분석한다. 그런 다음 SHADE 기술구조 하에 효율적으로 공유 데이터에 접근할 수 있도록 4개 활동 각각에 대해 절차를 제안한다. 제안한 절차에는 5단계의 디렉토리 서비스 및 4단계의 검색 절차, 데이터 미디에이션을 이용한 5단계의 데이터 중개 절차, 미들웨어를 이용한 7단계의 실시간 데이터 교환 및 4단계의 데이터 복제절차가 각각 포함된다. 향후 제안한 공유 데이터 접근 절차를 통해 정보체계 간 데이터 연결 능력이 향상될 뿐만 아니라 이를 통해 정확하고, 신속한 의사결정 지원에 도움을 줄 것으로 기대한다.
다수에 의한 다수에 대한 P2P 전자경매 시스템에 대한 모델과 Java 의 Jini 기술을 기반으로 하는 구축방안에 대하여 기술한다. Jini Service 형태로 네트웍에 공개되는 모든 전자경매 진행관련 정보에 대한 검색과 입찰 처리과정을 자동화 할 수 있을 뿐만 아니라, 네트웍 문제 발생에 대한 자동복원, 참가 이후 신규 공개되는 정보에 대한 비동기 자동 확인, 그리고 ACID 개념을 보장하는 트랜잭션 관리 등이 가능하다. 다양한 MIME 타입을 지원하는 컨텐츠와 EJB 를 활용할 경우 유선 및 무선 정보화장치를 통하여 모델에 참여할 수 있으며, 수동 접속된 특정 서버의 제공 정보 및 절차에 제한 받지 않는다.
기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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