유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 네트워크를 기반으로 한 장치 간의 연결을 기본으로 하고 있다. 특히 무선중심의 근거리 통신기술이 발달함에 따라 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 이루는 무수히 많은 개체들은 유기적으로 연결되어, 서로 데이터를 주고받고, 이를 통해 서비스를 제공하게 된다. 이러한 개체간의 연결은 보안 취약점을 발생시키고 있으며, 이에 따른 정보보호 관점의 보안 요구사항이 도출될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경내에서 발생할 수 있는 보안 취약점과 보안 요구사항을 도출하여 제시하고, RFID(무선주파수 식별자)를 이용한 인증기술을 중심으로 보안 서비스 방향을 제안함으로써, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 현실화될 수 있는 기반기술인 보안 및 인증기술에 대해 연구하고자 한다.
대부분의 사람은 오래 살기를 원한다. 고대 중국과 한국의 신화에 동방삭이라는 인물이 일만 팔천 년을 살았다고 전해진다. 현실 세계에서는 WHO의 보고에 따르면 사람의 평균수명이 1960년대에 50세에서 2016년에는 75-85세로 25~35세가 늘었다. 두 마리의 실험 동물을 외과적 수술을 통해 병렬로 결합하여 두 동물의 순환계(혈액)이 서로 연결되게 하는 개체병렬결합(parabiosis) 실험모델이 1860년도에 개발된 이래 이 방법은 in vivo에서 한 개체가 다른 개체에게 어떤 영향을 미칠 수 있는가에 대한 연구를 위한 강력한 실험 모델이 되어 왔다. 여러 가지 실험조건의 연구 중에서도 개체병렬결합모델은 노화의 진행을 역행하는 현상을 조사하는 연구에서 필수적인 모델이 되고 있다. 본 총설에서는 개체병렬결합모델의 탄생과 이로 인한 중요한 발견을 시간대에 따라 소개하며, 아직은 확정적이지는 않지만 젊은 쥐와 늙은 쥐의 순환계를 연결시킨 이 모델을 사용하여 노화의 진행을 역행시킬 수 있는 "젊음의 인자"인 growth differentiation factor 11 (GDF11)을 발견한 연구 결과에 대해 서술하고자 한다. 지금까지 밝혀지고 있는 여러 조건에서의 연구결과가 증명하였듯이 개체병렬결합모델은 향후 다양한 생리적 현상을 규명하는데 더욱 중요한 실험모델이 될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 제약기반 KBQA를 위한 질문분석 기술에 대해서 소개한다. 핵심개체와 속성에 대한 연결 모호성을 해소하기 위해서 세 종류의 제약정보 활용을 제안한다. 세 종류의 제약은 핵심개체에 기반한 제약, 의미정답유형에 기반한 제약, 속성단서에 기반한 제약이다. 제약을 위해서는 질문 내에서 핵심개체와 속성단서를 인식하여야 한다. 본 논문에서는 규칙과 휴리스틱에 기반한 핵심개체와 속성단서 인식 방법에 대해서 소개한다. 핵심개체와 속성단서 인식 실험은 구축된 229개의 질문을 대상으로 수행하였으며, 핵심개체와 속성단서가 모두 정확히 인식된 정확도(accuracy)가 57.21%이고, KBQA 대상질문에서는 71.08%를 보였다.
최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 문서에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 개체간의 관계를 분류하지 못한다. 이는 높은 수준의 관계를 정의하지 못함으로써 올바르게 데이터를 정형화지 못하는 중대한 문제이다. 해당 논문에서는 이러한 문제를 타파하기 위하여 여러 문장에 걸쳐서 개체간의 상호작용 관계도 파악하는 전역 수준의 관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 전처리 단계에서 문서를 분석하여 사전 지식베이스, 개체 연결 그리고 각 개체의 언급횟수를 파악하고 문서 내의 주요 개체들을 파악한다. 이후 언급 수준의 관계 추출을 통하여 1차적으로 단편적인 관계 추출을 실행하고, 주요개체와 관련된 관계는 외부 메모리에 샘플로 저장한다. 이후 단편적 관계들과 외부메모리를 이용하여 여러 문장에 걸쳐 표현되는 개체 간 관계를 알아낸다. 해당 논문은 이러한 모델의 구조도와 실험방법의 설계에 대하여 설명하였고, 해당 실험의 기대효과 또한 작성하였다.
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.
본 연구는 웹이나 정보 검색 환경에서 사용자로부터 입력되는 단순한 키워드 형태의 질의가 아닌 문장형태의 질의에 있어 문장이 내포하는 질의의 의미를 결정하여 더 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 온톨로지 내 개념들 간의 속성간 연결을 위해 A-Box 기반의 관계 선언과 새로운 N-ary 개체 관계 방법을 제안한다. 특히 개념 개체들 간의 의미를 더 정확히 결정하기 위해 기존의 N-ary 개체 관계 방법이 갖고 있는 속성에 가중치를 포함하는 것이 아니라 가중치에 관련된 새로운 개체를 생성 패턴을 제시하여 특정 개념에 연관된 개념들의 관련성 결정의 성능을 높이도록 하였다. 본 연구의 실험에 있어 사용자가 입력한 병증의 문장을 결정하기 위해, A-Box 기반의 관계 선언과 N-ary 디자인 패턴에 결합하는 지식 도메인 온톨로지 등을 구축하였으며, 이를 통한 실험 결과 문장의 의미에 따른 더 정확한 결과를 보여주었다.
본 연구는 선택되어진 지뢰지역과 습지조각의 산림성조류의 군집에 대하여 경관생태학적 가치를 평가하도록 하였다. 각각 면적이 다른 세 곳(8.5ha, 17.4ha, 40.6ha)의 지뢰지역과 산지지역의 세 개 비교지역의 조류상분석을 이용하여 평가하였다. 평균 산림성조류의 종수, 개체수, 종다양성, 종풍부도와 종균등도를 조각의 크기와 습지의 존재와 연결성과 같은 환경적 특성에 의하여 분석하였다. 군집 유사도지수는 실험군과 대조군 조사구사이를 비교하였다. 조류군집은 다음과 같이 요약되었다. 첫째, 63종의 조류가 조사되었으며, 최대개체수 합계는 828개체였다. 종다양성지수는 3.8이었으며, 종풍부도는 9.2, 종균등도는 93.3 이었다. 둘째, 작고 숲과 고립된 숲은 낮은 평균 종의 수와 개체수를 가졌지만, 소하천을 가진 작은 숲 조각은 개활수면이 없는 숲 조각에 비하여 높은 조류 밀도를 보였다. 셋째, 갈대습지를 가진 숲 조각은 단위면적당 조류 종의 수(/10ha), 단위면적당 개체수, 종다양도지수, 종풍부도와 종균등도에서 낮은 가치를 가진 것으로 평가되었다. 마지막으로, 군집 유사도지수는 소하천을 가진 작은 숲 조각은 다른 숲과 연결되어 있는 큰 산지 숲과 유사성이 높게 나타났다. 결과적으로, 저지대 숲 조각은 작은 면적에도 불구하고 다른 서식지와 연결되고 서식지가 넓은 산지의 숲 조각과 군집유사도가 비슷하였다. 따라서, 하천숲의 복원은 산림성조류의 군집에서 생물다양성을 향상시킬 것으로 제안한다.
본 연구의 주제는 정보의 관계를 사용자 중심으로 시각화하는 것이다. 생활속에서 제공되는 대부분의 정보들은 보이지 않는 연결성을 가지고 있다. 이런 정보들의 공통적인 특성 및 관계의 연구를 통해 정보의 중요도를 측정할 수 있고, 각 정보의 개체 간의 연결성이 형성되어 인접정보의 접근이 용이해진다. 특히 인간관계는 사회 연결망의 주된 관심사이며, 사회의 각 개체 간 관계를 분석하여 도식화하는 여러 방법론이 제시되어 있다. 이번 연구를 위하여 제한된 사회라고 볼 수 있는 그리스 신화를 소재로 선정하여 등장인물들 간의 관계를 파악하는데 사회연결망 이론을 적용하였다. 하지만 시각화 측면에서 볼 때 현재 제공되는 사회 연결망 분석 도구는 사용자를 고려한 디자인 부분이 배제되어 단순히 정보를 일방적으로 보여준다는 한계를 지니고 있다. 미톨로지아에서는 분석된 자료를 바탕으로 사용자가 정보를 파악하는데 좀더 효과적이고 용이한 시각적인 구성을 가질 수 있도록 시도했다. 사회 연결망 분석법으로 그리스 신화의 인물들이 가진 신분, 출현 빈도, 감정관계 등을 수치화하여 인물의 연결성을 분석하였다. 또한 정보와 사용자 간의 상호작용 기능을 제공함으로써 사용자의 이해도를 높였다. 기본 인터페이스는 인물노드에 쉽게 접근할 수 있도록 4 가지 분류에 의한 인덱스의 형태를 가지며, 인물 간의 세밀한 관계는 선택에 의한 줌-인(zoom in) 기능을 통해 볼 수 있다. 이는 기존의 필터링 기능과는 차별적인 요소로서 직접 관련된 정보 이외의 정보들은 시각적으로 제한되어 사용자가 인물 관계를 빠르고 직관적으로 파악할 수 있다. 미톨로지아는 개괄적인 관계를 보여주는 레이아웃과 부분적이며 상세한 정보를 파악하기에 적합한 인터랙션 방법을 제시한다.
개체 링킹은 텍스트에 출현하는 개체 표현을 위키피디아 등의 지식베이스 항목으로 연결하는 작업이다. 동일한 개체 표현을 공유하는 서로 다른 개체들의 존재로 인해 개체 링킹에서는 개체 표현의 중의성을 해소할 필요가 있다. 개체 중의성 해소를 위한 최근 연구에서는 공기 개체 의미관련도를 중심으로 개체 출현 선험 확률와 공기 용어 정보 등을 결합하는 시도들이 주류를 형성하고 있다. 그러나 의미관련도의 왕성한 활용에도 불구하고 의미관련도 기반 방법이 개체중의성해소에 미치는 순수 효과를 분석 제시한 연구는 찾기 힘들다. 이 연구는 NGD, PMI, Jaccard, Dice, Simpson 등 서로 다른 의미관련도 지표의 차이, 공기개체집합 내 중의성 정도의 차이, 개별적/집단적 중의성해소 방식의 차이의 세 가지 관점에서 의미관련도 기반 개체중의성해소 방법들을 한국어 위키피디아 데이터를 사용하여 실험적으로 평가한 결과를 제시한다.
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 사용자가 개인적인 정보를 자유롭게 개제할 수 있도록 하는 인터넷서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분양의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 어렵고, 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용한 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체와의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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