본 연구에서는 교량정보의 통합 운용을 지원하기 위해 멀티레이어 데이터베이스의 프레임워크를 제시하였다. 멀티레이어 데이터베이스란 표준화된 정보 레이어로 이루어진 논리적으로 통합된 데이터베이스를 말한다. 표준화된 정보 레이어는 한 부류로 구분할 수 있는 데이터 집합을 나타내며, 정보모델에 의해 정의된다. 본 연구에서 제시한 교량의 멀티레이어 데이터베이스 개념은 구조요소의 분류를 나타내는 정보체계를 기반으로 하며, 구조요소의 분류체계에 따른 코드를 사용함으로써 여러 정보계층에 분포된 데이터를 통합하도록 하였다. 또한 멀티레이어 데이터베이스 프레임워크의 한 축으로서 데이터 레벨을 설정하였다. 데이터 레벨은 정보계층에 포함된 데이터들의 재활용성에 따른 중요도를 의미하며, 이에 따라 정보모델의 세분화되는 정도를 정의하여 방대한 양의 교량정보 데이터베이스 구축을 위한 효과적인 전략수립이 가능하도록 하였다. 제시된 개념의 검증을 위해 객체지향개념의 3-D 형상정보 계층과 구조계산서 정보계층으로 이루어진 시범 데이터베이스를 구축하였다. 또한 두 계층으로 분산되어 있는 데이터의 일치여부를 자동으로 검토하는 실험을 통하여 본 연구에서 제시된 멀티레이어 데이터베이스 개념이 교량정보를 관리하는데 있어 정보의 무결성과 일관성을 보장할 수 있음을 보였다.
생체데이터란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체신호를 통틀어 일컫는 것이다. 본 연구에서는 생체데이터를 위한 팩터 분석 모델에 텐서 개념을 적용하여, 2차 텐서로 표현된 데이터를 위한 생성모델을 제안한다. 이 모델을 바탕으로 데이터로부터 분류에 핵심이 되는 정보를 안정적으로 추출하여 유사도 함수를 만들고 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 벡터형태의 데이터에 대한 생성 모델을 사용한 경우보다 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.
객체지향 CHILL과 같은 병렬 객체지향 프로그램은 객체지향 개념과 함께, 효율적인 통신을 위해 병렬 프로그램의 다양한 동기화 통신 방법을 지원한다. 병렬 객체지향 시험에서는 이 특성을 모두 고려해야 한다. 본 논문에서는 병렬 객체지향 시험을 위해서 객체지향 CHILL 프로그램에 대한 시험 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 UML의 상태 다이어그램과 시퀀스 다이어그램을 바탕으로 하여 시험 모델에서 객체지향 개념을 표현하고, Region 모드, Event, Buffer, Signal과 같은 객체지향 CHILL의 동기화 통신방법을 표현할 수 있도록 UML 표현을 확장하며, 각각의 동기화 통신방법에 대한 시험모델을 생성 방법을 제안한다. 생성된 시험모델은 UML을 바탕으로 하기 때문에, 기존의 UML 기반시험 기법을 적용하기가 용이하다.
본 연구는 시스템기반의 정보검색시스템에서 이용자기반의 정보검색시스템으로의 페러다임이 이동을 개관하고 이용자기반 정보검색시스템의 기본 개념을 고찰하였다. 이어서 디지털 환경에서의 다양한 정보서비스 모델을 통하여‘이용자기반’에 대한 개념의 변화를 살펴보고 디지털 환경에 적합한 ‘이용자기반’개념을 새롭게 정립하였다. 또한 정보검색시스템 설계에 영향을 미치는 요소들에 관한 기존 연구를 토대로 이용자기반 정보검색시스템의 설계에 고려되어야 할 6가지의 이용자기반 정보검색시스템의 설계요소를 도출하였다.
FRBR은 개체-관계형 모델을 기반으로한 서지 정보의 새로운 개념 모델로 향후 개정될 AACR 3의 기본 개념으로 자리잡고 있다. OCLC를 비롯한 서지 유틸리티 기관과 상용 편목 시스템 벤더들은 기구축 MARC 데이터베이스를 자동적으로 FRBRize하기 위한 알고리즘을 개발하고, 동일 저작에서 파생된 연관 저록을 브라우징하기 위한 인터페이스 개발에 박차를 가하고 있다. 그러나 그에 비하여 국내에서 진행되고 있는 FRBR 연구는 개념 모형의 고찰 수준에만 머물고 있을 뿐이어서, 세계적 흐름을 주목하고 능동적으로 대응하기 위한 다각도의 노력이 요구되는 상황이다. 본 연구는 FRBR의 선진 응용 사례를 심층 분석하고 국내 기구축된 KORMARC 데이터베이스에 적용하기 위한 방안을 제시하였다.
Abstract Meaning Representation(AMR)은 문장의 의미를 그래프 구조로 인코딩하여 표현하는 의미 형식표현으로 문장의 각 노드는 사건이나 개체를 취급하는 개념으로 취급하며 간선들은 이러한 개념들의 관계를 표현한다. AMR 파싱은 주어진 문장으로부터 AMR 그래프를 생성하는 자연어 처리 태스크이다. AMR 그래프의 각 개념은 추상 표현으로 문장 내의 토큰과 명시적으로 정렬되지 않는 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 별도의 사전 학습된 정렬기를 이용하여 해결하거나 별도의 정렬기 없이 Sequence-to-Sequence 계열의 모델로 입력 문장으로부터 그래프의 노드를 생성하는 방식으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 문장의 입력 시퀀스와 부분 생성 그래프 사이에서 반복 추론을 통해 새로운 노드와 기존 노드와의 관계를 구성하여 점진적으로 그래프를 구성하는 모델을 한국어 AMR 데이터 셋에 적용하여 Smatch 점수 39.8%의 실험 결과를 얻었다.
다운사이징이론은 1990년대 등장한 개념으로 가격 대비 컴퓨터 성능의 향상, 분산 네트워크 기술의 발전, 개방형 시스템 환경, 클라이언트/서버방식 확산 등으로 다운사이징 정보시스템을 구축할 수 있는 기술적 환경이 조성되었다고 할 수 있다. 본 연구는 정보시스템 구축방법의 하나인 다운사이징을 이용하여 도서관 정보시스템 구축방법에 관한 연구이다. 기존의 중앙집중식 정보시스템이 가지고 있는 문제점을 살펴보고, 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 다운사이징 기법을 이용하여 정보시스템의 새로운 모델 설계와 구현을 통해 다운사이징 도서관 정보시스템의 개념적 기초를 마련하는 것이다.
생물학적 뇌 정보처리 메커니즘을 보다 정확하게 구현할 수 있는 시스템은 입력에 대한 정확한 인지 능력, 상황 판단 능력, 학습 및 추론 능력, 출력의 결정 능력 등의 성능 구현은 물론이며, 감정과 비교될 수 있는 시스템의 상태를 평가하여 판단 및 결정에 적용함으로써 매우 뛰어난 지능형 시스템이 될 수 있다. 공학적인 의미에서 살펴본다면 정보 처리 과정을 입력의 처리, 정보의 전달, 제어 입력의 결정에 대한 의미로 정의할 수 있지만 생물학적으로 입력을 분석하고 정보를 처리 및 전달하며 출력을 제어하는 모델인 두뇌의 정보처리 메커니즘에 비교한다면 현재의 공학적인 정보처리 방식 및 제어기의 성능은 극히 미약한 수준이라고 할 수 있다. 이런 이유에서 최근 많은 공학자들은 생물학적인 뇌의 정보처리 개념에 대한 규명을 시도하고 있으며, 실제 공학적인 모델로 개발하여 설명하고 구현하는 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 생물학적인 두뇌의 정보처리 메커니즘을 해석하고 공학적인 개념의 정립과 정보처리 흐름을 규명하고 정의함으로써 출력에 반영할 수 있는 모듈을 설계하고자 한다. 본 논문에서 제안된 모듈은 공학적인 분야는 물론 생물학적 뇌 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로 한 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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