이 논문은 특별히 사이버쇼핑몰들이나 상업적인 웹사이트에서 효과적인 고객 지향적인 개별화 서비스를 지원하는 원투원에이젼트의 구조를 제안한다. 데이터베이스를 연동하여 동적인 웹페이지를 지원하는 기존의 많은 쇼핑몰이나 상업성을 지닌 웹사이트들은 고객의 기호, 관심, 프로파일, 행동양식, 고객 히스토리등을 고려하지 않기 때문에 여전히 모든 고객에게 획일적으로 같은 내용을 제시하여 개별화된 원투원 서비스를 지원하지 못하고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해서는 웹사이트를 구축하는 회사들은 제품정보, 서비스 정보등을 고객이나 비즈니스 파트너에게 좀더 개별화되고 고객 지향적인 정보를 제공하고 고객과의 원투원 관계를 지속시키기 위하여 웹사이트 구축전략을 신중히 수립하여야 한다. 지금까지 원투원 웹사이트 개발을 위해 타겟 푸쉬, 타겟 메일, 타겟 광고등 다양한 개별화 기술이 사용되어 왔다. 이 논문에서는 성능과 안정성을 고려한 멀티쓰레드기반 개별화 에이젼트 구조와 개별 고객의 고객 지향적인 서비스를 위해 규칙기반의 매칭기술을 사용하며 적응적인 프로파일을 위해 피드백 프로파일 기법을 소개한다. 규칙 기반 매칭 기술은 매칭엔진에 의하여 다양한 개별화된 컨텐츠와 메일을 생성할 수 있으며 규칙문장은 다양한 서비스를 표현하고 평가할 수 있게 설계 되었다.
이 논문은 특별히 사이버쇼핑몰들이나 상업적인 웹사이트에서 효과적인 고객 지향적인 개별화 서비스를 지원할 수 있는 개별화 서버 구조를 제안한다. 데이터베이스를 연동하여 동적인 웹페이지를 지원하는 기존의 많은 쇼핑몰이나 상업성을 지닌 웹사이트들은 고객의 기호, 관심, 프로파일, 행동양식, 고객 히스토리등을 고려하지 않기 때문에 여전히 모든 고객에게 획일적으로 같은 내용을 제시하여 개별화된 원투원 서비스를 지원하지 못하고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해서는 웹사이트를 구축하는 회사들은 제품정보, 서비스 정보 등을 고객이나 비즈니스 파트너에게 좀더 개별화되고 고객 지향적인 정보를 제공하고 고객과의 원투원 관계를 지속시키기 위하여 웹사이트 구축전략을 신중히 수립하여야 한다. 지금까지 원투원 웹사이트 개발을 위해 타겟 푸쉬, 타겟 메일, 타겟 광고등 다양한 개별화 기술이 사용되어져 왔다. 이 논문에서는 성능과 안정성을 고려한 멀티쓰레드기반이며 상거래직과 개별화 서버가 분리된 개별화 서버 구조와 고객에게 고객 지향적인 서비스를 제공하기 위해 규칙기반의 매칭기술 기법을 소개한다. 규칙 기반 매칭 기술은 매칭엔진에 의하여 다양한 개별화된 컨텐츠와 메일을 생성할 수 있다.
프로그래밍 기술과 인터넷 통신의 발달로 인하여 보안성이 검증되지 않은 다양한 프로그램들이 생성되고 쉽게 유포되어 보안 취약성으로 인해 야기되는 다양한 문제의 심각성이 더해가고 있다. 따라서 사용자가 보안상 안전하게 사용할 수 있는 소프트웨어 인증절차가 필수적으로 요구되고 있는데, 이를 해결하기 위해 소프트웨어 안전성 평가에 대한 연구가 진행 중이지만, 기존의 방법들은 특정 영역에 한정적이어서 일반적인 소프트웨어의 보안성 평가(security evaluation) 방법으로써 부적합하다. 뿐만 아니라 기존의 시스템들은 단순 패턴매칭에 기반을 두고 있어 오용탐지가 크고 정확성이 떨어진다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 악성프로그램 코드의 구조와 흐름을 분석하여 규칙으로 정의하고 그 규칙에 따라 검사 대상 프로그램 코드에서 악성코드와 취약점 흐름을 탐지하는 규칙 기반의 소프트웨어 보안성 검증 시스템 프로토타입을 제안한다. 제안한 검증 시스템의 프로토타입은 악성코드와 소프트웨어 취약성을 동시에 탐지하여 보안성을 평가함으로써 범용적인 소프트웨어 평가에 활용 가능할 것이다.
본 연구는 국방 소프트웨어 컴포넌트그리드 환경의 자산저장소를 지원하는 시맨틱 검색 시스템을 설계하고 개발하는데 바탕을 두고 있다. 컴포넌트그리드 환경의 자산저장소의 중요한 특성은 재사용성과 상호운용성 그리고 유용성을 보장하는 것이다. 이러한 특성을 만족하는 시맨틱 검색 시스템을 개발하기 위해서는 기반 기술에 대한 심도 있는 기초 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 기술들 중 현재 연구 중인 몇 가지를 소개하고 적용 방법을 제안하고자 한다. 이러한 기술로는 사례기반추론을 이용한 소프트웨어 개발 경험재사용 연구, 유사한 컴포넌트들의 추출을 위한 의미기반의 유사도 연구, 그리고 사용자 질의의 추론과 매칭을 위한 추론규칙 연구 등이 있다. 본 연구에서는 다양한 형태의 산출물들의 저장 및 검색을 위한 기술들을 조사하고 이를 연구하여 향후 컴포넌트그리드 환경의 자산저장소의 시맨틱 검색을 제공하기 위한 기초로 활용할 예정이다.
본 논문은 `시맨틱 검색`을 위해서 시맨틱 웹 기술을 사용하여 사용자가 원하는 콘텐츠 제공을 위한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 본 연구는 현재 웹의 단점인 사람 위주의 웹 구성, 단순 텍스트 매칭 기반의 검색, 사람의 필터링이 필요한 대량의 결과, 특정 지식 검색이 불가능한 구조의 웹을 시맨틱 검색이 가능하도록 하기 위해서 다음과 같은 단계로 연구한다. 첫째, 도메인에 따른 정확한 정보의 제공을 위해서 OWL 온톨로지를 이용하여 컨텍스트 모델링한다. 둘째, 도메인 관련 웹 문서를 수집하고 도메인 온톨로지를 기반으로 키워드의 의미를 분석하고 주석 처리(annotation)한다. 셋째, 사용자의 자연어 질의에 의미있는 컨텍스트를 추가하여 질의를 확장한다. 넷째, 확장된 질의를 규칙기반 추론엔진을 이용하여 결과를 추론한다. 마지막으로, 사용자 프로파일 분석을 이용하여 선호하는 문서를 우선으로 추천하는 방법을 연구한다. 따라서 본 연구는 질의어에 해당하는 결과문서가 존재하지 않더라도 사용자가 선호하는 문서의 추론이 가능하고, 특정 도메인의 전문가 지식을 추가한 메타 데이터 추론을 통해서 검색 패러다임을 변화시킨다.
일반적인 동적 매매 환경에서의 금융 예측 시스템은 주어진 목적을 최적으로 만족시키는 매매 형태를 찾고자 한다. 본 논문은 수익률을 극대화시키기 위하여 추출과 여과라는 두개의 단계로 구성된 새로운 형태의 주식 매매 시스템을 제안한다. 주식 추출 단계에서는 특정 시계열 패턴에 부합하는 주식을 추출하는데, 이러한 시계열 패턴은 기술 지표 값들의 조합으로 표현된다. 그리고 여과 단계에서는 추출된 주식 집합에 여과 규칙들을 적용하여 실제 매매 대상이 되는 주식들을 골라내는데, 여과 규칙은 과거 주가 데이터로부터 자동으로 유도되었다. 이를 위하여, 우리는 먼저 방대한 과거 일별 주가 데이터로부터 기술 지표 값들을 계산하였다. 계산된 기술 지표 값들은 시계열 패턴을 추출하는데 사용되고 이 값들의 이산화 구간들의 분포가 양성 및 음성 데이터들에 대하여 계산된다. 본 논문에서는 독특한 분포를 보이는 구간에 존재하는 기술 지표 값들이 주가의 향후 움직임을 예측하는 데 도움을 준다는 가정을 하였다. 그리고 여과 규칙은 바로 이런 독특한 분포를 보이는 구간 내의 데이터 값들로부터 자동으로 유도되었다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 본 논문에서 제시한 트레이딩 시스템이 시장 평균 수익률을 상회한다는 사실을 확인함으로써 위의 가정에 대한 검증을 할 수 있었다.
셀룰러 오토마타(Cellular Automata; CA)는 격자(cell)에 대해 사전 정의된 규칙을 바탕으로 이웃 격자 간 상호작용을 해석하여 복잡한 동력학적 현상을 효과적으로 재현할 수 있는 이산형(discrete) 모의 기법이다. CA 기법은 격자 구조에 수치표고 자료 및 토양수분 정보 등을 직접 매칭 후 상호관계를 해석하기 때문에 공간정보를 최대한 활용하여 불균질성을 나타내는 것이 가능하다. 따라서, 도시 유출해석에 있어서 높은 정확도와 빠른 계산속도를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 CA 기반 고해상도 물순환·침수 연계 해석 framework 개발 방향 및 CA 기반 prototype 모형의 사면유출 적용 사례를 소개한다. 개발 중인 CA 모형에서는 격자별 침수 깊이, 침투, 토양수분 저류, 지표 유출 등의 물순환 요소를 모의할 수 있다. 기존의 집중형(lumped) 모형은 지표-지표하 유출에 대한 routing algorithm이 없고 각 셀의 물수지 모형 내 파라미터가 많은 단점이 있다. 따라서 개발 중인 CA 모형에서는 cell state 내 fast reservoir와 slow reservoir를 통해 지표-지표하 상태를 구현하고 단순화된 물수지 모형 및 흐름 방향 알고리즘을 적용함으로써 실제 현장에서 발생하는 다중 피크 형태의 지표 유출을 모사한다. 최적의 지표수 흐름 방향 알고리즘 선정을 위해 3개의 다중 흐름 방향 알고리즘(D4, D8, 4+4N)을 정량적으로 비교·분석한다. 이번 발표에서는 CA 모형을 소규모 산지 사면과 도심지 등 다양한 규모의 테스트베드에 적용하여 모형의 장단점을 평가한다.
본 연구에서는 음악의 속성인 구성 요소 데이터들과 심리학의 감정 차원 모델을 기반으로 감정분석을 하였고 그 결과를 조형예술에서의 시각화 규칙에 적용하였다. 음악 속성 데이터를 활용한 기존의 연구들에서는 사람들이 원하는 음악을 분류, 검색, 추천할 수 있도록 하는 보다 실용적인 목적을 가진 사례들이 많았다. 본 연구에서는 특히 음원 분석에 따른 음악의 감정분석을 기반으로 사운드 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하는 것에 집중하였다. 음악의 시각화 연구를 위해서는 예술이 가지는 중요한 속성인 감정표현을 가능하게 하는 방법이 필요하였고 이를 위해 잘 구조화된 음악의 기본 속성 분류 및 감정 정보의 분류 체계를 마련하였다. 그리고 조형요소의 형태, 색상, 애니메이션을 통해 음악 요소들에 대해 감정을 기반으로 세분화 된 입력 매개 변수들을 반영하여 시각화하는 작업을 수행하였다. 본 연구는 음악 시각화를 활용하는 작가들에게 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 감정분석에 기반 한 음악 구성요소와 시각화 매칭을 위한 분석 방법 및 작품 결과는 향후 인공지능 기반의 자동화 된 시각화 연구의 기반이 될 수 있을 것이다.
빅데이터 기술에 대한 관심이 급증함에 따라, 소셜 미디어를 통해 유통되는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라서 텍스트 형태의 비정형 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 찾고자 하는 시도가 비즈니스 영역뿐 아니라, 정치, 경제, 문화 등 다양한 영역에서 이루어지고 있다. 특히 최근에는 여러 현안 및 이슈들을 발굴하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 국가현안이나 이슈를 발굴하고자 하는 시도가 꾸준히 이루어져왔음에도 불구하고, 국가현안 및 이슈로부터 이와 관련된 R&D 문서를 효율적으로 제공하는 방안은 마련되지 않고있다. 이는 사용자들이 인식하는 현안 키워드와 실제 사용되는 R&D 키워드 사이의 이질성이 존재하기 때문이다. 따라서 현안 및 R&D키워드간의 이질성을 극복하기 위한 중간 장치가 필요하며, 이 중간 장치를 통해 각 현안 키워드와 R&D 키워드간에 적절한 대응이 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 (1) 현안 키워드 추출을 위한 하이브리드 방법론, (2) 현안 대응 R&D 정보 패키징 방법론, 그리고 (3) R&D 관점에서의 연관 현안 네트워크 구축 방법론의 총 세 가지 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 분석, 그리고 연관 규칙 마이닝 등의 데이터 분석 기법들을 활용하여 수행하였으며, 그 결과, (1)에 의한 키워드 보강률은 42.8%로 나타났으며, (2)의 경우, 현안 키워드와 R&D 키워드간 다수의 연관 규칙이 나타났다. (3)의 경우는 현재 진행 중에 있으며, 향후 가시적 성과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.
인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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