도메인별로 적합한 온톨로지를 구축하는 것은 시멘틱웹의 한 구현 방법으로서 해당 도메인 응용프로그램의 의미적 정보를 풍부히 해준다. 전자상거래에서 카탈로그는 상품과 서비스에 대한 가격, 특성, 조건 등의 다양한 정보를 저장 관리해주는데, 카탈로그에는 상품 개별 정보뿐 아니라 상품간에도 다양한 정보가 내재되어 존재하게 된다. 따라서 전자카탈로그 영역에 온톨로지를 적용하기 위하여는 먼저 카탈로그 영역에서 존재하는 의미적 관계(semantic relationships)를 분석해 보는 것은 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 카탈로그의 의미적 관계를 분류체계를 통해 분석해보고, 각각의 관계가 어떻게 온톨로지 모델화 될 수 있는지를 제시한다. 모델링 기법으로서는 기본적으로 EER(Extended Entity-Relationship)을 사용하는데, 이에 제한되지 않고 궁극적으로 온톨로지 모델을 사용하여 추론을 할 수 있도록 모델을 Description Logics으로 표현한다.
개체단위 감정분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)는 자연어 처리에서 중요한 연구분야이다. 이는 입력 문장중에 존재하는 aspect term 의 감정 극성을 분석하는 것이 목적이다. 이 분야에서 현재 많이 사용되는 모델은 대부분 로컬 텍스트 또는 로컬 덱스트와 aspect term 사이의 관계에 주목하고 있다. 로켈 텍스트에 비해 글로벌 텍스트는 로컬 텍스트 뒤에 aspect term 내용을 추가해서 문장중에 있는 aspect term 내용을 더 깊게 학습할 수 있다고 생각한다. 본 논문에서는 새로운 masked attention 메커니즘을 사용하고 attention 메커니즘의 입력으로 글로벌 텍스트중에 있는 로컬 텍스트를 가로채어 전체 글로벌 텍스트의 내용과 융합한다. 이 방법은 semeval2014 데이터 셋에서 매우 좋은 결과를 얻었다.
최근 사법분야에 지능형 법률 서비스를 제공하게 되면서 학습데이터로서 판결문의 중요성이 높아지고 있다. 그중 범죄사실은 수사자료와 유사하여 범죄수사에 귀중한 자료역할을 하고 있지만, 주체가 생략되거나 긴 문장의 형태로 인해 구성요건을 추출하고 사건의 인과관계 파악이 어려울 수 있어 이를 분석하는데 적지 않은 시간과 인력이 소비될 수밖에 없다. 따라서, 본 논문에서는 사전학습모델을 활용한 개체명 인식과 형태소 분석기반 이벤트 추출기법을 범죄사건 재구성에 적용하여 핵심 사건추출을 간편화하고 시각적으로 표현해 전체적인 사건 흐름 이해도를 향상할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다.
본 연구는 완전제어형 식물공장에서 선형 지수 함수를 이용하여 재식거리($15{\times}10$, $15{\times}15$, $15{\times}20$, $15{\times}25$cm)에 따른 씀바귀의 생육과 수량 모델을 개발하고자 수행되었다. 개체당 건물중은 25cm 처리구가 가장 높았으며, 10cm 처리구가 가장 낮았다. 단위면적당 건물중으로 보면 15cm 처리구가 가장 높았으며, 25cm 처리구가 가장 낮았다. 따라서 씀바귀 생육을 위한 적정 재식밀도와 재식거리는 각각 44 plants/$m^2$와 $15{\times}15$cm였다. 정식 후 일수에 따른 건물중의 변화 곡선은 선형 지수적인 형태를 보였으며, 재식거리에 따른 선형 지수 형태를 이용하여 모델식을 예측할 수 있었다. 개체당 건물중과 개체당 생체중과의 관계는 재식거리와는 무관하게 직선적인 관계를 보여, 건물중 예측으로 생체중도 예측할 수 있었다. 선형 지수 함수식에서 작물생장율과 상대생장율, lost time는 쌍곡선 형태를 보였다. 씀바귀의 광사용효율는 $4.3-6.1g{\cdot}MJ^{-1}$였다. 재식거리에 따른 씀바귀의 생육과 수량은 선형 지수 함수식으로 정확하게 예측할 수 있었다. 결론적으로, 선형 지수 함수는 완전제어형 식물 공장에서 씀바귀의 생육과 수량을 예측하는데 유용한 함수였으며, 생육과 수량 모델을 개발할 수 있었다.
21세기 정보화시대에 맞추어, 도시철도운영기관의 전략적 발전과 도시철도의 정보화 기술 축적 및 표준화된 정보 인프라 구축의 일환으로 도시철도 시설물 유지보수체계를 표준화하고 정보화시스템을 구축중에 있다. 이중, 도시철도 통신 설비의 효율적인 유지보수를 위해서 유지보수체계의 표준화 및 정보화시스템 구축을 통한 실시간 정보의 구축 및 기존 유지보수작업 이력정보의 관리가 매우 중요하다. 본 연구에서는 도시철도 통신 설비의 효율적인 유지관리를 위한 데이터베이스 설계 및 구축방안에 대하여 제시하였다. 통신 설비의 데이터베이스 구축을 위하여 표준분류체계를 수립하였고, 관리항목 및 유지보수작업항목을 표준화하였으며, 유지 보수업무절차를 표준화하고 도면 및 각종 문서양식을 표준화하였다. 통신 설비의 데이터베이스는 개체관계모델(ERB)을 사용하여 설계하였고 특히, 통신 설비는 위치정보와 밀접한 관계를 가지고 있으므로 일반 데이터 외에 GIS용 공간 데이터베이스를 구축하여 서로 연관된 Key를 가지고 상호조회가 가능하도록 설계하였다. 그리고, 통신 설비에 대한 기초 데이터를 구축하기 위한 방안으로 엑셀조사 양식을 통하여 방대한 기초 자료를 작성하고, $SQL^*$Loader 등의 데이터 변환프로그램을 활용하여 데이터베이스에 일괄 등록되도록 하는 방안을 제시하였다 또한. 도면반입절차서 및 표준도면작성지침서, 그리고 GIS DB 구축지침서를 통하여 표준화된 데이터베이스 구축이 이루어지도록 하였다.
21세기 정보화시대에 맞추어, 도시철도운영기관의 전략적 발전과 도시철도의 정보화 기술 축적및 표준화된 정보 인프라 구축의 일환으로 도시철도 시설물 유지보수체계를 표준화하고 정보화시스템을 구축중에 있다. 이중, 도시철도 신호 장치의 효율적인 유지보수를 위해서 유지보수체계의 표준화 및 정보화시스템 구축을 통한 실시간 정보의 구축 및 기존 유지보수작업 이력정보의 관리가 매우 중요하다. 본 연구에서는 도시철도 신호 장치의 효율적인 유지관리를 위한 데이터베이스설계 및 구축방안에 대하여 제시하였다. 신호 장치의 데이터베이스 구축을 위하여 표준분류체계를 수립하였고, 관리항목 및 유지보수작업항목을 표준화하였으며, 유지보수업무절차를 표준화하고 도면 및 각종 문서양식을 표준화하였다. 신호 장치의 데이터베이스는 개체관계모델(ERD)을 사용하여 설계하였고 특히, 신호 장치는 위치 정보와 밀접한 관계를 가지고 있으므로 일반 데이터 외에 GIS용 공간 데이터베이스를 구축하여 서로 연관된 Key를 가지고 상호조회가 가능하도록 설계하였다. 그리고, 신호 장치에 대한 기초 데이터를 구축하기 위한 방안으로 엑셀조사 양식을 통하여 방대한 기초 자료를 작성하고, SQL*Loader 등의 데이터 변환프로그램을 활용하여 데이터베이스에 일괄 등록되도록 하는 방안을 제시하였다 또한, 도면반입절차서 및 표준도면작성지침서, 그리고 GIS DB 구축지침서를 통하여 표준화된 데이터베이스 구축이 이루어지도록 하였다.
이 논문의 목적은 개념적인 데이터 모델링이 기존의 정보 검색(IR) 시스템을 어떤 식으로 보다 향상시킬 수 있는지를 보여주는 것이다. 개념적인 데이터베이스 디자인은 1)개체들간의 관계에 기반하여 새로운 지식을 발견해 내는 데이터 마이닝 능력과 2)기존의 개별적으로 분리된 데이터베이스를 하나의 정보검색 시스템 안으로의 결합을 위해 사용된다 (예: ISI 인용, 시소러스, 서지 데이터베이스를 하나의 정보검색 시스템 안에 결집시킴). 더 나아가서, 개념적인 모델링은 수정을 용이하게 하므로, 새로운 이용자의 요구가 가미될 때마다, 개념적인 데이터 모델링에 기반한 정보검색 시스템을 수정하는 것은 기존의 정보검색 시스템 상에서보다 훨씬 수월해질 수 있다. 보다 향상된 개체-관계(Entity-Relationship) 모델이 이 논문에서 다룬 정보검색 데이터의 개념적 스키마를 개발하는데 사용되었다.
오피니언마이닝 기법은 대량의 고개리뷰들에 나타나는 핵심개체 또는 속성들에 대하여 고객들이 느끼는 긍정 또는 부정의 정도를 계산할 수 있지만, 그 분석능력이 단순하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 온라인 고객리뷰들에 대하여 다차원적으로 분석할 수 있는 기법을 제안하였다. 기존의 OLAP기법을 텍스트 데이터형에 적용할 수 있도록 수정하였다. 다차원 분석모델은 명사축과 형용사축, 문서축으로 구성되는 3차원 공간 개념을 4개의 관계형 테이블로 실체화 한 것이다. 다차원 분석모델은 기존의 오피니언마이닝, 정보요약, 클러스터링 알고리즘들을 융합할 수 있는 새로운 틀이라는 점에서 그 가치가 있다. 본 논문에서 제안한 다차원 분석모델과 알고리즘들을 실제로 구현하여 온라인 고객리뷰에 대한 복잡한 분석을 수행할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 기존의 잣나무임분 거리독립 개체목 생장모델을 개선하기 위해 수행되었다. 직경생장함수 및 고사율함수의 매개변수들을 고정표본점의 정기평균생장량을 토대로 추정하고, 이 함수들의 특성을 기존의 총평균생장량을 토대로 추정한 모델과 비교하였다. 여기서 생장함수는 수관율함수, 잠재직경생장함수 및 임분을 구성하는 임목간 경쟁효과를 고려하기 위한 수정율함수를 의미한다. 고사율예측함수의 경우에는 고정표본점 자료의 한계로 인해 정기평균생장량 측정값을 구할 수 없어 대신 총평균생장량과의 관계식을 추정하여 대체하여 적용하였다. 연구결과 정기평균생장량을 토대로 하는 직경생장함수가 총평균생장량을 토대로 추정한 함수에 비해 개체목의 생장특성을 보다 현실적으로 반영하는 것을 보여주었다. 고사율함수의 경우, 총평균생장량을 적용하여 개발한 경우 고사율이 과대한 것으로 나타나는 문제가 있었으나 새로운 모델에서는 이 문제가 개선된 것으로 나타났다.
이 연구에서는 실험변수 및 그 통계적 관계를 문서 색인과 검색에 이용하는 가능성을 타진하고 평가하였다. 이를 위해 실험변수검색시스템(Empirical Fact Retrieval System: EFRS)과 유사기존검색시스템(Simulated Traditional Retrieval System: TRS)이라 명명한 두 시스템을 구축, 제한된 질의를 놓고 검색한 결과를 비교 분석하여 보고했으며, 실험변수검색시스템이 가진 잠재적 장점을 전반적으로 고찰하고 관련된 제반 문제들을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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