시맨틱 웹 응용의 성공은 현재 웹 기술을 바탕으로 하여, 지식에 대한 규칙과 추론 기능이 제공되는 웹 온톨로지 구축에 달려있다. 이를 위해 본 연구는 기존에 제안된 온톨로지 구축기법들을 비교 분석하고, 시맨틱웹과 웹 온톨로지의 특징을 조사하여 시맨틱 웹 응용의 기반기술이 되기 위한 웹 온톨로지의 기술적 특징과 지식표현 단계를 정의하고, 현재 웹 기술과 관련되는 웹 온톨로지의 기술적 요소를 연구하였다. 이를 바탕으로 시맨틱 웹 응용을 위한 웹 온톨로지 구축기법을 제안하고, 제안한 구축기법을 적용하여 다양한 지식분야의 웹 온톨로지들을 구축하였으며, 구축된 웹 온톨로지들의 추론 검증 결과를 통해 제안된 구축방법이 기존 온톨로지 구축기법들에 비해 시맨틱 웹 응용의 요구 조건을 충족하는 결과가 획득됨을 확인하였으며, 따라서 제안한 웹 온톨로지 구축기법이 시맨틱 웹 응용에 적합한 구축기법임을 증명하였다.
딥러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 의해 향상된다. 그러나 데이터 구축은 많은 비용과 시간을 요구한다. 특히 전문 도메인의 데이터를 구축할 경우 도메인 지식을 갖춘 작업자를 활용할 비용과 시간이 더욱 제약적이다. 능동 학습 기법은 최소한의 데이터 구축으로 모델의 성능을 효율적으로 상승시키기 위한 방법이다. 다양한 데이터셋이 능동 학습 기법으로 구축된 바 있으나, 아직 전문 도메인의 한국어 데이터를 구축하는 연구는 활발히 수행되지 못한 것이 현실이다. 본 논문에서는 능동학습기법을 통해 금융 도메인의 개체명 인식 코퍼스를 구축하였고, 이를 통해 다음의 기여가 있다: (1) 금융 도메인 개체명 인식 코퍼스 구축에 능동 학습 기법이 효과적임을 확인하였고, (2) 이를 통해 금융 도메인 개체명 인식기를 개발하였다. 본 논문이 제안하는 방법을 통해 8,043문장 데이터를 구축하였고, 개체명 인식기의 성능은 80.84%로 달성되었다. 또한 본 논문이 제안하는 방법을 통해 약 12~25%의 예산 절감 효과가 있음을 실험으로 보였다.
최근 기업 정보에 대한 온톨로지 구축 필요성이 대두되면서 기업의 투자 비용과 시간을 고려한 온톨로지 구축 대상 선정을 위한 효율적인 기법이 요구되고 있다. 그러나 기존의 온톨로지 구축 방법론에서 제시한 대상선정 기법은 전체를 대상으로 하거나, 특정 영역만을 대상으로 한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 정성적요소를 포함하는 다기준 의사결정에서 정량적인 평가를 지원하는 의사결정지원기법인 AHP(Analytic Hierarchy Process:계층화분석법)기법을 온톨로지 구축 대상 선정에 적용하는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 통해 온톨로지 적용대상의 우선순위를 결정지을 수 있으며, 기업의 온톨로지 구축시 목표와 전략에 맞는 대상선정의 정량적 기준을 제공할 수 있다.
한국군도 지금시점에서는 선진국의 C4ISR AF 소요공학 기법 같은 것들을 도입하여 한국적 정보체계 구축 시 전군적 통합 정보체계가 건설될 수 있도록 상세한 수준의 정보화소요공학 연구 및 적용을 하여야할 시기가 되었다고 판단된다. 따라서 전군 통합 정보체계가 구축되어질 수 있도록 하기 위해서 사업 초기단계에서 정보체계의 사업관리자, 소요 제기자, 체계 분석자, 체계 개발자들에게 가장 중요하고 필수적인 소요제기기법인 전군 통합 정보기술 아키텍쳐 프레임워크(ITAF) 기법의 적용 필요성을 소개한다.
시맨틱 웹 응용의 구현에 있어 가장 중요한 기술이 시맨틱 웹의 특징을 만족하는 웹 온톨로지의 구축임에도 불구하고, 대부분 웹 온톨로지의 구축에 적용된 기법들이 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징을 만족하지 못함에 따라 시맨틱 웹 응용의 발전과 보급이 미흡하다. 따라서 본 연구는 온톨로지와 웹 온톨로지 관련 연구들을 분석하여 시맨틱 웹을 위한 웹 온톨로지의 특징들을 파악하고, 기존 온톨로지 구축과 웹 온톨로지 구축을 위해 제안된 구축 기법들을 비교 분석하여 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징에 적합한 웹 온톨로지 구축 기법을 제안하였다.
정보SYSTEM을 구축함에 있어서 많은 시간과 노력이 필요하다. 이에 반해 기대되는 효과는 예측하기 힘들거나 명확하지 않은 경우가 많다. S/W개발자의 약점이 개발에는 능하나 업무자체에는 둔감한 것이다. 이를 보완하기 위한 방법으로 업무를 진행하는 사람이 주가 되어 진행하는 개발방법론으로 CIM기법이 대두되었다. 이 기법을 이용하여 통합 정보SYSTEM을 구축하고 효과분석을 실시하였다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 초고속 통신망의 구축으로 인하여 다양한 멀티미디어서비스들이 제공되고 있다. 그러나 현재 대부분의 멀티미디어 서비스들은 클라이언트/서버모델을 기반으로 구축되어 있기 때문에, 중앙 서버로의 과도한 부하가 집중되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 순수 P2P(Pure Peer-to-Peer) 환경으로 구축된 멀티미디어 서비스에서의 자원 검색 기법을 제안한다. 제안 기법은 자율성과 이동성을 지닌 이동 에이전트(mobile agent)를 기반으로 자원의 검색을 수행하여, 기존의 순수 P2P 환경에서의 검색 기법의 문제점을 해결한다. 또한, 시나리오를 통하여 제안 기법의 구체적인 동작 과정에 대해 알아본다.
다양한 통계기법을 이용하는 연구자들은 부적합한 통계기법을 선정하여 수집된 자료를 분석함에 따라 많은 오류를 범하고 있는 실정이며, 자신의 연구목적에 부합되는 통계기법을 선정함에 있어 어느 기법을 선택할 것인가 하는 문제에 직면하게 된다. 본 연구에서 구축한 통계기법 선정을 위한 전문가 시스템(AS/TS)은 수집된 자료의 특성과 연구목적에 적합한 기법을 연구자에게 선정해주는 전문가 시스템이다. 현존하는 대부분의 통계 패키지들은 이용자 자신의 연구목적에 가장 적합한 통계기법을 선택할 수 있는 지식을 지니고 있는 것으로 전제하고 있기 때문에, AS/TS는 이들 통계 패키지를 이용하기 전에 통계기법만 선택해 주도록 설계되었다. AS/TS는 MS-DOS를 탑재한 16bit 퍼스널 컴퓨터로 INSIGHT 2(shell)를 이용하여 구축하였다.
기존 센서네트워크 환경의 노드들이 모바일 환경으로 바뀌면서 클러스터를 구축하고 클러스터 헤더를 선정함에 있어 기존 방법은 정적 노드를 대상으로 구축되어 있기 때문에 이를 동적 노드에 적합한 방법으로 구축하기 위해 기존 연속적인 스카이라인 질의방법을 이용하여 클러스터를 구축하고 클러스터헤더를 선정함으로 센서네트워크의 효율적인 환경을 구축하고자 한다. 기존은 클러스터 헤드 선정을 클러스터를 구축하고 구축된 클러스터 내에서 에너지 잔여량을 비교 하여 가장 에너지가 많은 노드를 헤드로 선정하여 라우팅을 고려하는 기법을 사용하였다. 그러나 센서 노드가 모바일 노드일 경우 위치도 함께 고려되어야 할 속성 중 하나일 것이다. 따라서 이 논문에서는 클러스터 헤더 선정기법에서 기존 방식과 달리 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 기준으로 R hop 까지를 하나의 클러스터로 설정하는 효율적인 영역 결정 기법을 제안하였다.
기존의 영상기반 3차원 가상공간 구축 기법들은 단일 영상을 입력으로 하여 하나의 가상공간을 구축하기 때문에, 가상공간의 영역이 매우 협소하고 가상공간 내부에서 관찰자의 네비게이션기능이 제한적이었다. 또한 특정 영상에 대해서만 사실성을 보장하기 때문에, 실세계를 반영한 모든 영상에 대해서 가상공간 구축 기법들을 일반화 할 수 없다. 이에 실세계를 촬영한 영상을 3차원 가상공간으로 복원하기 위해서 이러한 가상공간 구축 기법들을 통합해야할 필요성이 있다. 본 논문에서는 한 장의 영상을 입력으로 하나의 가상공간을 구축했던 기존의 방법들을 통합하여 여러 장의 영상을 입력으로 여러 개의 가상공간을 구축하고, 가상공간 지도의 개념을 도입하여 이를 연결하여 광범위한 3차원 가상공간을 구축할 수 있는 IVSD(Image-based Virtual Space Designer) 저작도구의 설계에 관하여 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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