기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.
기존의 데이타 모델 및 설계 방법론들은 실세계의 데이타 객체에 대해 고정된 한 측면의 모델 표현만을 허용하기 때문에 여러 측면으로 관측이 가능한 실세계 객체들의 표현에 어려움을 갖는다. 제시한 객체 중심 측면 모델(OOAM : Object-Oriented Entity Aspect Model)은 실세계의 각 객체에 대해 다수의 측면 표현을 가능하게 한 객체 중심의 데이타 모델로 데이타와 지식 표현에 유용한 모델이다. 데이타베이스 시스템과 지식베이스 시스템 중 어느 하나의 시스템이 다른 시스템의 특징을 빌리거나 통합할 수 있다면 두 시스템에게 서로 이득이 될 수 있다. 이러한 KB/DB(Knowledge Base/Data Base)의 통합은 최근에 객체 지향 개념과 연역 개념에 의해 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체의 측면 개념을 제공하는 OOAM의 기본 개념을 보여주고 OOAM에 의해 구축되는 데이타베이스 스키마의 시맨틱을 분석하고 서술하기 위해 OOAM을 형식적으로 정의하였다. 그리고 KB/DB 통합에 관련된 연구들을 분석하고 데이타베이스에 관련된 지식의 종류를 서술한 후 OOAM을 사용하여 KB/DB 통합을 위한 지식베이스와 데이타베이스의 개발 방법론을 제시하였다.
본 논문에서는 의료임상 문서의 구절(phrase)를 대상으로 고차원 개념의 정보를 태깅하는 시맨틱 태깅 시스템을 제안하고 있다. 시스템은 의사들이 기록한 임상 기록으로부터 정보를 추출한다. 태깅은 UMLS와 POS, 약어 태깅이 된 문서를 대상으로 HMM 모델에 의거하여 이루어지게 된다. 태깅된 결과는 의료 상에서의 경험적 지식을 추출하는데 이용되어 의사들의 의사 결정을 지원하게 된다.
이동 에이전트 모델은 분산처리 시스템의 대표적인 형태인 클라이언트-서버 모델의 문제 해결하기위해 제시되고 있는 개념이다. 이러한 이동 에이전트 모델은 다양한 분야에서응용잉 시도되고 있으며, 특히 워크플로우 시스템에서는 효율적이고 유연하며 통합성이 뛰어난 워크플로우 시스템을 제공하기 위해 이동 에이전트를 이용하고 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트를 기반으로 한 보다 쉽고 효율적인 워크플로우 시스템의 개발, 특히, 시간제약 개념을 지원하는 워크플로우 시스템을 개발하기 위한 이동 에이젼트 플랫폼을 설계한다.
본 연구는 활동이론을 이론적 틀로 활용하여 연구데이터 큐레이션 모델을 분석한 문헌 연구로, 활동이론에서 사용하는 활동의 구성 요소들을 바탕으로 여러 연구데이터 큐레이션 모델을 분석했을 뿐만 아니라 연구데이터 큐레이션 활동을 수행하는데 있어서 도서관계에서 논의가 필요한 현안을 분석하였다. 그리고 이를 기반으로 새로운 연구데이터 큐레이션 개념 모델을 제안하였다. 본 연구는 기존에 제안된 5개의 디지털 큐레이션 생애주기모델이 어떻게 구성되어 있는지 분석하고 각각의 모델에서 산발적으로 제시되는 활동요인들을 분석하여 공통요인을 추출하고 새로운 모델로 통합하여 새로운 연구데이터 큐레이션 개념 모델을 제안하였다. 또한, 도서관 및 리포지토리에서 연구데이터 큐레이션 활동을 수행함에 있어서 고려해야 할 6가지의 현안들을 분석하고 논의하였다. 본 연구에서 제안되는 연구데이터 큐레이션 개념 모델은 총 10단계로 이루어져 있으며, 각 활동의 단계에서 고려해야 할 실천적 문제와 모순을 포함하고 있다.
건축, 토목기술의 발달과 토지의 효율적 이용 요구 증가로 인해 인간의 생활공간은 지표에서 지상, 지하로 확대되었다. 기존의 2차원 지적 시스템으로는 관리의 한계성이 있기에 이런 현실을 효과적으로 반영할 수 있는 3차원 지적 시스템의 필요성이 제기되었다. 이 연구에서는 3차원 지적 시스템의 구성요소와 개념적 데이터 모델들을 소개하고 현 상황을 반영한 효율적인 개념적 데이터 모델을 제시한다.
과학에서 사용하는 모델은 자연 그 자체가 아니면 자연을 단순화하여 표현한 표상이다. 그렇기 때문에 각 모델은 자연을 표상하기 위한 특정한 알고리즘을 갖는다. 그러므로 과학 모델에 대한 이해는 자연을 표상하기 위한 특정한 알고리즘이 무엇인지에 대한 이해가 필수적이다. 이러한 특정한 알고리즘에 대한 이해와 이를 바탕으로 한 다른 현상의 예측과 설명을 위한 도구로 본 논문은 스크래치를 활용하였다. 또한 과학의 모델에 대한 이해의 소재로 대학생뿐만 아니라 많은 과학교사 조차도 대안개념에 머물러 있는 뜨거나 가라앉는 현상을 선정하였다. 연구대상은 K대학원 교육대학원 멀티미디어와 과학교육을 수강한 17명의 과학교사이며, 스크래치를 통해 기본 알고리즘 3시간, 응용 알고리즘 3시간을 투입하였다. 모델에 대한 이해를 위해 뜨거나 가라 앉는 현상에 때한 LP설문지를 사전, 사후검사에 실시하였다. 1차적으로 양적변화를 통해 이 현상에 대한 개념의 수준의 변화를 알아보았으며, 2차적으로 인터뷰와 자기보고식 설문지를 이용하여 모델에 대한 이해를 질적으로 분석하였다. 연구결과 과학교사들은 현상에 대한 개념에 대한 수준이 상승하였으며, 질적자료 분석 결과, 모델에 대한 깊은 이해(depth)와 전이능력(transfer)이 증가하였다. 이는 스크래치를 통해 과학 모델의 이해를 높일 수 있음을 시사한다.
기존 멀티모달 학습 기법의 대부분은 데이터에 포함된 컨텐츠 모델링을 통한 지식획득보다는 이미지나 비디오 검색 및 태깅 등 구체적 문제 해결에 집중되어 있었다. 본 논문에서는 멀티모달 개념계층모델을 이용하여 만화 비디오로부터 컨텐츠를 학습하는 기법을 제안하고 학습된 모델로부터 등장인물의 특성을 고려한 자막을 생성하는 방법을 제시한다. 멀티모달 개념계층 모델은 개념변수층과 단어와 이미지 패치의 고차 패턴을 표현하는 멀티모달 하이퍼네트워크층으로 구성되며 이러한 모델구조를 통해 각각의 개념변수는 단어와 이미지패치 변수들의 확률분포로 표현된다. 제안하는 모델은 비디오의 자막과 화면 이미지로부터 등장 인물의 특성을 개념으로서 학습하며 이는 순차적 베이지안 학습으로 설명된다. 그리고 학습된 개념을 기반으로 텍스트 질의가 주어질 때 등장인물의 특성을 고려한 비디오 자막을 생성한다. 실험을 위해 총 268분 상영시간의 유아용 비디오 '뽀로로'로부터 등장인물들의 개념이 학습되고 학습된 모델로부터 각각의 등장인물의 특성을 고려한 자막 문장을 생성했으며 이를 기존의 멀티모달 학습모델과 비교했다. 실험결과는 멀티모달 개념계층모델은 다른 모델들에 비해 더 정확한 자막 문장이 생성됨을 보여준다. 또한 동일한 질의어에 대해서도 등장인물의 특성을 반영하는 다양한 문장이 생성됨을 확인하였다.
고속 통신망의 발달은 CSCW의 연구를 초래했다. 본 연구에서는 CSCW를 위한 다중 사용자용 인터페이스를 지원하는 한글 에이전트 설계에 대하여 설명한다. 본 연구의 다중 사용자용 인터페이스는 우리 글인 "한글" 사용자의 개념적 모델과 객체지향 프로그래밍 언어에 의하여 지원 받는 구조 사이에서의 동질 구조를 갖도록 한다. 즉, 한글 에이전트는 인터페이스를 공유할 수 있도록 하여 모든 데이타를 개념적 모델에 의한 객체로 동시, 공유 처리한다. 본 연구의 한글 에이전트는 객체지향 방법으로 설계되어 인간의 개념 모델에 더욱 가까운 공동작업 환경을 제시함으로써, 원격지 회의, 실시간 강의 시스템 등에 응용된다.
본 논문에서는 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 모델에 대해 다루고 있다. 의미역 결정은 의미 분석의 핵심 과정 중 하나이고 자연언어처리에서 해결해야 할 중요한 문제이다. 본 논문은 기존 연구와 언어학 논저를 참고해서 의미역 결정에 유용한 자질들을 정리하였고 SVM을 이용하여 의미역 결정 모델을 구축하였다. 또한 기존 연구와 차별적으로 기능동사 구문의 처리와 지배소 개념의 유사도 보정 방법을 사용하여 보다 견고한 모델을 만들 수 있었다. 성능 평가 결과 개념(Concept)만을 사용한 기본 모델에 비해서 평균 $9\%$의 정확률 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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