간호사는 NANDA, NIC, NOC과 같은 간호과정의 표준 가이드라인에 따라 간호 실무를 수행하고, 간호과정에 대한 정보를 전자의무기록 시스템에 기록하고 있다. 특히, NANDA는 간호진단 분류체계로써 간호진단의 추상적인 개념을 나타내고 있어, 상세한 간호진단 내용의 표현에 어려움이 있다. 그로 인해, 국내 병원에서는 자체적으로 간호진단 목록을 정의하여 사용하고 있으나, 이들은 표준이 적용되지 않아 간호기록의 전산화가 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 NANDA와 SNOMED-CT와 같은 표준 용어체계를 참조하여 간호진단 개념을 표현하기 위한 온톨로지로 구축 방법론을 제시한다. 제안한 방법은 각 병원 및 분야에서 주로 사용하는 간호진단 목록을 체계적으로 구축함으로써 의료정보 시스템 간의 상호운용이 가능하고 지식의 확장이 용이하도록 한다. 제안한 방법에 따라 경북대학교병원의 여성건강 간호기록 진술문을 분석하고, 간호진단 정보의 추출 및 정련을 통해 112개의 간호진단 용어를 생성하였다. 그리고 이 용어를 이용하여 여성건강 간호진단 온톨로지를 구축하였고, 전문가 평가 및 실험을 통해 개발한 온토롤지의 타당도와 실용성을 확인하였다.
웹을 통해 제공되는 서비스는 현재 문서중심에서 데이터 중심으로 변화를 겪고 있으며, 그 변화의 중심에는 Linked Open Data(LOD)가 존재한다. 본 연구는 이러한 흐름에 부응하여 기록정보의 LOD 구축을 위한 구체적인 절차와 방법을 살펴보고자 하였다. 또한 소규모 아카이브의 서비스 지속가능성을 염두에 두고, 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 LOD 구축 절차를 진행하는 범례를 제시하고자 했다. 이에 본 연구에서는 LOD 구축을 위한 5단계의 프레임워크를 제안했다. 그리고 일상아카이브인 '인간과 기억 아카이브'의 일기 기록물 컬렉션을 수집하여, 제안된 5단계 프레임워크에 따라 오픈소스 소프트웨어인 Protege와 Apache Jena Fuseki를 활용하여 POC(Proof of concept)를 진행하였다. 오픈소스를 활용하여 기록정보의 LOD를 구축한 뒤, 상호연결(Interlinking)과 SPARQL 검색을 통해서 외부 LOD와 연결되는 모습을 확인할 수 있었다. 또한 기록정보의 LOD 구축 절차 진행과정의 경험을 바탕으로 내용정보 기술의 품질 향상, 아키비스트의 역량 고도화, 기록정보의 접근성 향상을 위한 상호연결 고도화, LOD 서비스의 수준 결정, LOD 구축을 위한 도구 선정 등, 기록관 LOD 구축을 위한 필요요건을 제시했다.
PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.
한 개인이 일상 생활을 하면서 겪는 사건을 자동으로 기록하고 탐색하는 시스템은 비교적 최근에 활발히 연구되고 있는 분야이다. 개인 미멕스(personal memex) 또는 라이프로그(life log)라 불리는 이러한 시스템은 MyLifeBits 프로젝트의 센스캠(SenseCam)처럼 보통 이를 위한 전용 디지털 기기를 수반한다. 본 연구에서는 개인의 일상 생활을 담는 매체로서 이러한 현대인이 일상적으로 사용하는 휴대폰, 신용카드, 디지털 카메라 등의 매체를 주목하였다. 이러한 매체에 직접 기록되는 일상 생활 또는 이러한 매체를 통해 상용 서비스를 제공하는 업체의 사이트 (예를 들면 휴대폰 회사 통화 기록)에 기록되는 일상 생활을 전송받아 체계적으로 저장하고 추후 빠르게 참조할 수 있도록 하였다. MyMemex라 불리는 본 시스템의 데이터 수집 에이전트는 이러한 싸이트에서 제공하는 웹 서비스를 이용하여 개인의 라이프로그 '웹 데이터'를 수집하여 서버에 저장한다. 또한 디지털 기기에 저장되는 '파일 데이터'를 로드하여 서버에 저장한다. 본 연구에서는 이러한 웹 데이터 또는 파일 데이터를 4W1H로 기술되는 하나의 미멕스 사건으로 보아 각 서비스마다 다른 형태를 가지는 데이터를 4 W1H 미멕스 사건 데이터로 변환한다. 이러한 변환에는 미멕스 사건 온톨로지를 사용한다. 웹 기반으로 제공되는 본 시스템에서 사용자는 자신의 일상 기록을 시간 순으로 볼 수 있고 특정 키워드를 이용하여 검색할 수 있다. 또한 미멕스 사건들이 문장으로 변환되어 일기 또는 이야기 형식으로 전개될 수 있다. 관련된 일련의 미멕스 사건들은 '에피소드'로 자동으로 군집화되어 보여진다. 저자 중 한명의 실제 라이프로그 데이터를 사용하여 에피소드 군집화를 실험한 결과 높은 정확도를 보였다.
이 글은 미국과 캐나다의 북미 국가들에서 활발하게 진행되고 있는 '참여 아카이브(participatory archives)'를 중심으로 한 공동체 아카이브의 '거버넌스' 논의를 분석하고, 이로부터 국내 공동체 아카이브의 발전에 긍정적 함의를 도출하는 데 목적이 있다. 이 글은 북미에서의 공동체 아카이브에 대한 주요 특징들, 즉 추진 주체로서 주류 문화기관, 수집기관 중심의 아카이브 정리 및 기술, 그리고, 평가 주체로서 아키비스트의 역할론을 제시함으로써, 이들 국가들이 역사적으로 관 주도형 하향식 모델을 지배적 아카이브 시스템으로 채택하고 있음을 재차 확인한다. 이 때문에 하향식 모델의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 민 관의 협치에 기반하여 아카이빙 전 과정에 공동체 참여를 적극적으로 독려하는, 북미 국가들이 최근 시도하고 있는 참여 아카이브의 제안을 살핀다. 결론에서는, 북미 거버넌스 논의의 비판적 독해를 통해 한국적 함의를 살핀다. 즉 국가기록원을 비롯해 다양한 주류 문화기관들이 추진 주체가 되어 구축해 왔던 대부분의 공동체 아카이브가 여전히 관주도의 '공동체에 관한(about the community)' 기록에 머물러 있는 우리 상황에서, 북미 참여 아카이브에서 보여지는 타자화된 공동체 기억을 복원하려는 논의는 국내 공동체 아카이브가 재활력을 얻는 데 중요한 시사점을 준다고 판단한다.
IT기술의 발달에 따라 다양한 분야가 정보화 되고 있으나, 식품 위생 분야의 정보화 연구는 활발하지 못하다. 그 중 예방차원의 계획적 식품위생관리시스템인 HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point) 시스템은 여러 식단 정보들의 연관관계로 도출되는 복잡한 업무로 진행되기 때문에 정보화가 쉽지 않아 각종 기록 업무 등이 수작업으로 시행되고 있어, 정보의 정확성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 HACCP 시스템의 정보 신뢰성 확보와 운영절차의 효율성을 증대시키기 위하여 식재료, 조리법 및 식품군 특성, 식자재 등 정보들 간의 의미를 저장하는 식품 정보 온톨로지를 구축하고, 이를 검증하기 위하여 온톨로지를 기반으로 HACCP 식단을 자동 분류하는 정보화 어플리케이션을 개발하였다. 이러한 식품 정보 온톨로지는 식단분류를 위한 정보의 접근성을 높이고, 정보들 간의 연관관계를 기록함으로써 식품 정보의 효율적인 검색 및 광범위한 활용이 가능하며, 자동화된 정보 관리를 통한 HACCP 운영 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
군 병원에서는 장병들에 대한 진단과 처방 과정을 보다 효율적으로 지원하기 위해 진료 의사결정지원 시스템의 도입이 요구되고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 구현된 군 병원을 위한 진료 의사결정지원 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해, 의료 지원에 사용되는 다양한 개념들과 지식들로 구성된 국방 의료 온톨로지와 국방 의료 규칙을 구축하였고, 구축된 온톨로지와 규칙이 환자 진료에 활용되는 것을 보여주기 위해 진료 의사결정지원 시스템을 구현하였다. 또한 진료 의사결정지원 시스템을 통해 작성된 진료 기록들을 활용하여 의미 기반 검색이 수행되는 과정을 설명하였다.
사운드스케이프(soundscape)는 소리를 통해 문화와 환경, 사회적 변화를 이해하는데 중요한 역할을 하는 자료이지만, 자료의 기록, 보존, 분류, 분석을 위한 체계적인 연구 프레임워크의 구축은 아직 초기 단계에 있다. 토픽 모델링(topic modeling)은 문서에 숨겨져 있는 테마 구조를 드러내주는 알고리즘으로 연구 동향 분석과 같이 대량의 문서에 내재된 주제어를 찾아내기에 적합한 기법이다. 본 연구에서는 사운드스케이프 연구 분야의 대표적 학술지인 의 논문을 토픽 모델링 기법으로 분석하여 사운드스케이프 연구 동향을 파악할 수 있는 주제어를 도출해 보고, 이를 사운드스케이프 온톨로지(Soundscape Ontology) 및 사운드 아카이브의 메타데이터 설계 시 활용할 수 있는 방안에 대해 살펴보고자 한다. 이는 향후 시맨틱 웹 기술인 링크드 데이터(Linked Data) 기반의 사운드스케이프 아카이브 구축을 위한 메타데이터 설계의 기초 연구가 될 것이다.
가정기반진리관리 시스템(ATMS)은 추론 시스템의 추론 과정을 저장하고 비단조추론을 지원할 수 있는 도구이다. 또한 의존기반 backtracking을 지원하므로 매우 넓은 공간 탐색 문제를 해결 할 수 있는 강력한 도구이다. 모든 추론 과정을 기록하고, 특정한 컨텍스트에서 지능형시스템의 Belief를 매우 빠르게 확인하고 비단조 추론 문제에 대한 해결책을 효율적으로 제공할 수 있게 한다. 그러나 최근 데이터의 양이 방대해지면서 기존의 단일 머신을 사용하는 경우 문제 해결 프로그램의 대용량의 추론과정을 저장하는 것이 불가능하게 되었다. 대용량 데이터에 대한 문제 해결 과정을 기록하는 것은 많은 연산과 메모리 오버헤드를 야기한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 Apache Spark 환경에서 functional 및 객체지향 방식 기반의 점진적 컨텍스트 추론을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 가정(Assumption)과 유도과정을 분산 환경에 저장하며, 실체화된 대용량 데이터셋의 변화를 효율적으로 수정가능하게 한다. 또한 ATMS의 Label, Environment를 분산 처리하여 대규모의 추론 과정을 효과적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하고 있다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 위해 5개의 노드로 구성된 클러스터에서 LUBM 데이터셋에 대한 OWL/RDFS 추론을 수행하고, 데이터의 추가, 설명, 제거에 대한 실험을 수행하였다. LUBM2000에 대하여 추론을 수행한 결과 80GB데이터가 추론되었고, ATMS에 적용하여 추가, 설명, 제거에 대하여 수초 내에 처리하는 성능을 보였다.
하드 디스크 저장 매체의 가격이 하락함에 따라 가까운 시일 안에 개인 컴퓨터에 1TB가 넘는 하드 디스크가 기본으로 장착될 것으로 예상된다. 한 사람이 한 달에 1GB의 데이터를 저장한다고 가정하면 대략 1TB면 그 사람의 일생 동안에 걸친 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라 개인이 일상 생활에서 보고들은 것을 기록한 라이프로그(lifelog)를 효과적으로 관리하는 라이프로그 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 관계 데이터 모델 기반, 온톨로지 기반, 파일 시스템 기반 라이프로그 관리 시스템(LMS: Lifelog Management System) 등 다양한 LMS들이 제안되었지만, 관계 데이터 모델 기반 LMS는 질의 처리 성능이 뛰어난 반면 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하고 온톨로지 기반 LMS는 복잡한 질의를 처리할 수 있는 반면 질의 처리 성능이 떨어지며 파일 기반 LMS는 질의만 지원하는 등 저마다 장단점을 가진다. 또한 이들 시스템들은 라이프로그 그룹을 효과적으로 관리하기 위한 기능을 제공하지 못하고 있고 효과적인 검색을 위해 라이프로그의 태그(데타데이터)를 수정하거나 새로운 태그를 추가하기 위한 편리한 인터페이스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 라이프로그를 관계 데이터 모델로 모델링하고 사용자 질의를 SQL로 변환해 처리함으로써 질의 처리 성능이 뛰어나다. 또한 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하는 관계 데이터 모델 기반 LMS의 단점을 보완하기 위해 찾으려는 라이프로그와 직접적으로 관련 있는 라이프로그에 대한 정보에 기반해 라이프로그를 검색하는 단순화된 관계 질의를 지원한다. 이와 더불어, 제안하는 시스템은 라이프로그 그룹 생성, 편집, 검색, 플레이 및 공유 기능을 제공함으로써 라이프로그 그룹에 대한 효과적인 관리를 지원한다. 마지막으로 제안하는 LMS에서 제공하는 라이프로그 태깅 도구는 태그 추상화를 통해 여러 종류의 태그를 손쉽게 수정하거나 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 시스템의 설계 및 구현을 설명하고 이 시스템을 활용한 다양한 응용을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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