엄청난 성능에도 불구하고, 심층 신경망은 예측결과에 대한 설명이 없는 블랙 박스로 작동한다는 비판을 받고 있다. 이러한 불투명한 표현은 신뢰성을 제한하고 모델의 대한 과학적 이해를 방해한다. 본 연구는 여러 개의 교사 신경망으로부터 설명 중심의 학생 신경망으로 지식 증류를 통해 해석 가능성을 향상시키는 것을 제안한다. 구체적으로, 인간이 정의한 개념 활성화 벡터 (CAV)를 통해 교사 모델의 개념 민감도를 방향성 도함수를 사용하여 계량화한다. 목표 개념에 대한 민감도 점수에 비례하여 교사 지식 융합을 가중치를 부여함으로써 증류된 학생 모델은 양호한 성능을 달성하면서 네트워크 논리를 해석으로 집중시킨다. 실험 결과, ResNet50, DenseNet201 및 EfficientNetV2-S 앙상블을 7 배 작은 아키텍처로 압축하여 정확도가 6% 향상되었다. 이 방법은 모델 용량, 예측 능력 및 해석 가능성 사이의 트레이드오프를 조화하고자 한다. 이는 모바일 플랫폼부터 안정성이 중요한 도메인에 걸쳐 믿을 수 있는 AI 의 미래를 여는 데 도움이 될 것이다.
이 논문에서는 보다 풍부하고 정확한 정보를 제공하기 위한 구조화 된 데이터를 이용한 웹 온톨로지 확장(Population) 모델을 제안한다. 시맨틱 웹이 등장하면서 웹 온톨로지의 구축이 필수 요소가 되었으며, 더욱 정확하고 보다 풍부한 정보를 제공하기 위한 웹 온톨로지 생성 모텔에 관한 연구의 필요성이 증가하였다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해서는 첫 번째로, 일관성 있고 보편적인 개념을 이용한 웹 온톨로지 스키마 생성과 이를 기반으로 한 온톨로지 간 상호운용성 향상이 요구된다. 두 번째로, 보다 풍부한 정보 제공을 위해 정의된 온톨로지를 확장할 수 있는 방법 개발이 요구된다. 이 논문에서는 메타데이터 레지스트리 (MDR, Metadata Registry)를 이용하여 생성된 구조화 된 데이터 기반의 온톨로지 학습 및 확장 모델을 제안한다. 된 데이터에 대한 개념과 이를 기반으로 한 학습 및 확장의 특징 등에 대하여 기술하고 제안 모델을 위한 시스템 구조에 대하여 기술한다.
지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.
과거 재료가공 위주의 산업시대에는 에너지가 산업의 가장 중요한 열쇠였으나 현대 산업사회에서는 부가가치를 지식과 정보로부터 창출해낸다. 그러므로 21세기에는 지식정보와 커뮤니케이션이 산업의 가장 중요한 열쇠가 될 것이다. 현대 기업환경의 변화는 과거와 다른 양상으로 나타나고 있고 한편 경영자들에게는 기업경영과 기업의 의미에 대해 새로운 패러다임을 요구하는 상황에 이르렀다. 이러한 변화 추세로 21세기를 예측해 본 학자들은 대표적인 조직모델로 소위 '가상기업을 내세우고 있다. 가상기업이란 특정 프로젝트가 끝나면 해체할 수 있는 전략적 제휴에 의해 임시로 형성되는 조직체이다. 이 논고에서는 현대 기업환경과 기업조직의 변화로 인한 가상기업 개념의 출현배경을 알아보고, 아직까지 애매 모호한 이 개념을 정의하고 그 모델을 제시한다. 그리고 정보기술의 응용과 공용 인터페이스의 활용으로 어떻게 이러한 형태의 가상공동체를 형성하고 관리할 수 있는지 고찰해보고, 21세기 지식경영시대에 가상기업형 조직의 경영을 위한 지식정보시스템 구축의 예로서 재단법인 충청지역정보원의 통합정보시스템을 소개한다.
충분한 보안 메카니즘과 보안 통신 능력이 없는 지능망에서는 우연이든 고의적이든 민감한 정보에 대한 적법하지 못한 노출이나 변경이 가능성이 더 높게 존재한다. 암호화 및 복호화 알고리즘과 같은 보안 메카니즘이 존재한다는 가정하에서 이 논문은 현재의 지능망에 보안 통신 능력을 추가하기 위한 포괄적인 프레임웍을 제안하다. 이를 위해, 서비스평면(SvP: Service plane), 총괄기능평면(GFP: Global Functional Plane), 분산기능평면(DFP: Distributed Functional Plane) 및 물리평면(Physical Plane)으로 구성되는 현재의 지능망개념모델을 기본으로 의 각 평면에서 추가되어야 할 보안 통신 능력을 제시한다.
해양정보의 디지털화, e-Navigation 개념의 해양서비스 개발, 차세대 전자해도 도입, 자율운항선박 기술 개발 등 해양 분야의 주요 이슈에 대응하여 핵심 항해안전지원 시설인 항로표지 역할 변화가 요구되고 있다. 특히 국제항로표협회(IALA)의 해양자원명(MRN) 지침과 항로표지 정보교환 표준(S-201) 개발을 통해 항로표지 정보의 디지털화와 정보 서비스화를 강조하고 있으며, e-Navigation 개념의 해양 서비스 개발을 논의 중이다. 본 연구에서는 현행 항로표지 정보시스템 현황을 분석하고, 국가 연구개발 사업으로 추진 중인 스마트 항로표지 및 정보협력 시스템의 구조를 분석하였다. 또한 항로표지 기본 및 수집정보를 이용한 항로표지 정보 서비스 종류를 식별하고 서비스 운영개념을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 항로표지 정보 서비스 운영개념에 따라 항로표지 정보 서비스 센터 구축 및 국제 정보표준 개발 활동이 추진되어야 할 것으로 사료 된다.
최근 u-City와 같은 신도시는 물론 기존 도시에서도 다양한 지능형 도시공간정보 서비스 제공에 대한 관심이 높아가면서, 이들 서비스간 상호운용성 확보를 위한 표준의 보급 및 서비스 적합성 평가가 요구된다. 지능형 도시공간정보 서비스 표준 확산을 목적으로 지능형 도시공간정보 서비스 적합성 평가를 일관성 있게 추진하기 위해서는 지능형 도시공간정보 서비스 적합성 평가모델이 필요하다. 이 평가모델 수립은 기존의 적합성 개념 검토 등 개념정의에서부터 출발하여 국내외 적합성 관련 사례조사 및 분석을 토대로, 지능형 도시공간정보 서비스 및 서비스 표준체계에 입각하여 지능형 도시공간정보 서비스 적합성 평가모델을 제시하였다. 이어 구체적으로 상황인지 상수도 상수유량모니터링에 이를 적용해 봄으로써 지능형 도시공간정보 서비스 확산 및 서비스 적합성 평가모델의 적용방향을 모색하였다.
제품정보의 모델링은 엔지니어링 환경에서, 특히 통합하된 생산시스템의 핵심인 CAD/CAM 시스템의 개발을 위해 매우 중요한 과제가 되어가고 있다. 모델이란 실세계의 개념과 현상에 대한 정형적인 표현의 결과이며, 모델링이란 제품의 관련한 정보를 식별하고 추상화 하여 정형화 하는 작업이다. 본 연구에서는 선박의장시스템의 대표적인 배관시스템을 모델링하였다. 배관시스템 정보의 전주기 정보를 표현하기 위한 메카니즘은 STEP(Standard for the Exchange of Product Model Date)의 개념을 기초로 하였고, 시스템의 분석, 설계 및 구현을 위한 수단으로는 객체지향기술을 이용하였다. 본 연구에서 정의된 배관시스템 모델을 향후 제품모델개념의 배관 CAD/CAM 시스템 구현의 기초가 될 것이다.
Farmer 모델에서 지원하는 다중성(multiplicity)은 하나의 개체를 구성하기 위하여 동일한 형태의 구성요소가 여러 번 발생하는 경우에 이의 대표적인 요소만을 표시하는 추상화 개념으로서 Farmer 모델에서만 지원하는 독특한 추상화 개념이다. 다중성 추상화 개념에서 정의된 대표개체는 자신의 인스턴스들을 가질 수 있다. 이들 인스턴스들은 IM-컴포넌트 타입 개체 노드 및 OM-컴포넌트 타입 개체 노드이며 다중성 인스턴스 링크를 이용하여 대표개체와 연결된다. 본 논문에서는 다중성 추상화 개념과 다중성 인스턴스 링크의 정의 및 예를 제시하며 실제 Farmer 모델링 알고리즘내에서 다중성 인스턴스 링크의 개념을 다중성 매핑 알고리즘을 통하여 구체화시켰다.
21세기에 들어서 인문학계와 과학계가 서로 융합되며 새로운 이론과 모델들이 창출되고 있다. 그 중에서도 여러 제반분야에서 관심을 받는 이론이 체화된(embodied) 인지이론이다. 본 연구는 이때까지의 정보학 이용자 행태에 대한 메타이론을 간략하게 살피고, 그 한계를 짚어 본다. 다음으로 이러한 체화된 인지이론과 더불어 정보행위의 주체인 인간이 속하는 생명체에 관한 엔트로피 개념을 도입해 새로운 시대의 흐름에 맞는 생명 패러다임 정보행태모델을 제시하고자 한다. 검색이라는 개념과 이용자의 행위에 대한 개별적인 접근의 한계를 극복하고 통합적 패러다임으로서의 새로운 정보검색이론의 담론을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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