XML을 대상으로 하는 연구가 최근 5~6년 사이에 꾸준한 증가를 보이며 이루어지고 있지만 대다수의 연구들은 XML을 구성하고 있는 엘리먼트 자체에 대한 통계적인 모델을 기반으로 이루어졌다. 이는 XML의 고유 속성인 트리 구조에서의 텍스트, 문장, 문장 구성 성분이 가지고 있는 의미(semantics)가 명시적으로 분석, 표현되어 사용되기 보다는 통계적인 방법으로만 데이터의 발생을 계산하여 사용자가 요구한 질의에 대한 결과, 즉 해당하는 정보 및 지식을 제공하는 형식이다. 지능형 지식서비스 제공을 위한 환경에 부합하기 위한 정보 추출은, 텍스트 및 문장의 구성 요소를 분석하여 문서의 내용을 단순한 단어 집합보다는 풍부한 의미를 내포하는 형식으로 표현함으로써 보다 정교한 지식과 정보의 추출이 수행될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구는 범람하는 XML 데이터로부터 사용자 요구의 의미까지 파악하여 정확하고 다양한 지식을 추출할 수 있는 방법을 연구하고자 한다. 레코드 구조가 아닌 트리 구조 데이터로부터 의미 추출이 가능한 효율적인 마이닝 기법을 진일보시킴으로써 다양한 사용자 중심의 서비스 제공을 최종 목적으로 한다.
무수히 많은 정보 중에서 특정 사용자에게 가장 유용할 것으로 판단되는 정보를 추천하여 제공함으로써 특정 사용자의 편의를 돕는 시스템이 추천시스템이다. 이러한 추천시스템에 성공적으로 적용된 알고리즘이 협력적 필터링이며 이것은 다른 사용자로부터 먼저 평가된 웹 문서를 제공받아 이를 축적하고 다시 사용자에게 환원하는 알고리즘이다. 하지만 이 알고리즘은 초기평가, 희소성, 확장성 둥의 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 해결하고 성능 향상을 하기 위해 적용된 개인화 추천시스템 관련 최신 알고리즘들을 비교하고 분석한 결과를 제시한다. 이를 위해 먼저 최근에 발표된 협력적 필터링과 최근접 이웃 알고리즘, 인공 지능기술을 이용한 알고리즘, 군집화 알고리즘 둥 각각에 대한 기술적 분석 결과를 수행한다. 그런 후 이들 다양한 알고리즘들의 조합을 통한 성능 향상 결과에 대한 비교분석과 각각의 조합에 대한 장단점 분석 결과도 또한 제시한다.
XML은 정형적(regular) 구조로부터 비정형적(irregular) 구조, 평탄한(flat) 구조로부터 깊게 내포된(deeply nested) 구조에 이르기까지 다양한 형태의 자료를 표현할 수 있다. 따라서, 현재 XML은 효율적인 데이타 교환 및 통합 기능을 제공하면서 웹 문서 표준으로 부각되고 있다. 또한, XML로 표현되어 있는 정보를 검색하기 위한 다양한 질의 언어들이 제안되었다. XPath와 XQuery같은 XML 질의 언어들은 XML 엘리먼트(element)로 이루어진 비정형적 구조를 탐색하기 위하여 경로 표현식(path expression)을 기반으로 한다. 이러한 경로 표현식을 효율적으로 처리하기 위하여 다양한 경로 인덱스들이 제안되었으나, 기존의 경로 인덱스들은 XML 데이타의 구조 정보만을 이용하여 생성된다. 따라서, 본 논문에서는 XML 데이타의 구조 정보와 질의 부하(workload)를 이용한 적응형 경로 인덱스를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 적응형 경로 인덱스는 질의 성능을 향상하기 위하여 해쉬 트리와 그래프 구조를 이용하여 자주 사용되는 경로 정보와 XML 데이타의 구조 요약을 관리한다. 실험 결과로서, 적응형 경로 인덱스가 기존의 경로 인덱스들에 비하야 평균적으로 2배에서 69배 좋은 성능을 보였다.
인터넷 기술과 다양한 정보 기술의 융합을 통해 광대한 정보를 수집 및 가공하여 사용자 취향에 맞는 다양한 지식을 서로 주고받을 수 있게 되었다. 특히, 영화 미디어 속에 내포된 감정 변화의 흐름을 통해 사용자의 취향과 연결된 밀접한 콘텐츠를 선호하는 경향이 있다. 사용자는 스크립트에 나타난 정보를 바탕으로 전체적인 감정의 흐름이나 특정한 등장인물, 또는 특정한 장면에서의 감정의 흐름을 보다 빠르게 이해하기 위해 시각화하고자 한다. 본 논문에서는 영화 웹페이지로부터 정제되지 않은 데이터를 획득한 후, 정제 과정을 거쳐 표준화된 스크립트 형식으로 변환한다. 정제된 데이터를 XML 문서로 변환하여 다양한 정보를 쉽게 획득한 후, 감정 예측 시스템에 각 문단을 입력하여 다양한 감정을 예측한다. 예측된 감정들의 흐름과 스크립트에 포함된 정보량을 혼합하여 사용자가 필요로 하는 다양한 감정의 전체적 또는 특정 부분에서 캐릭터들 간의 감정 상태의 변화를 시각화를 통해 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 제안한다.
웹 서비스 환경에서 시시각각으로 변화하는 최신 정보나 조건에 맞는 정보를 다루기 위해서는 고정된 문서 파일 대신 실행 가능한 프로그램 파일을 지정함으로써 그 프로그램의 출력결과를 문서로 받을 수 있는 CGI 방식이 필요하다. 그런데 애초에 고안된 CGI 방식은 사용자의 요청이 있을 때마다 서비스 프로그램이 새로 생성되어야 하는 구조이기 때문에 여러 가지 성능상의 문제점을 내포하고 있다. 이를 해결하기 위해 서비스 프로그램 즉, CGI 게이트웨이의 전체 혹은 일부를 디몬 형태로 상주시키는 다양한 방안들이 제안되어 왔다. 그러나 그들 각각은 상호 배타적인 장단점을 가지기 때문에 개발자들은 어떤 방식을 선택해야 할지를 판단할 때 혼란스럽다. 이 논문에서는 유닉스 계열의 시스템에서 게이트웨이의 주요 부분을 디몬으로 상주시키고 매번 생성되는 작은 부분으로부터 통신 채널 자체를 넘겨받는 SendFD 방식을 제안하고, 그 효용성을 실질적인 웹 환경에서 검증하였다. 제안된 방식은 기존의 소켓 파이프 방식 대비 약 3%의 성능향상을 보였다.
한국어의 언어분석을 위한 가공코퍼스의 하나인 품사부착 코퍼스는 형태소 언어분석의 기초가 되는 자료로서 각종 언어분석 모델의 학습자료와 관측자료 또는 검증자료로서 중요한 역할을 한다. 품사부착 코퍼스의 구축은 많은 노력과 시간이 요구되는 어려운 작업이다. 기존의 구축방법은 자동 태거의 결과를 일일이 사람이 확인해 가면 오류를 발견하고 수정하는 단순 작업이었다. 이러한 단순 작업은 한번 수정된 자동태거의 반복적 오류, 미등록어에 의한 오류 들을 계속적으로 수정해야하는 비효율성을 내포하고 있었다. 본 논문에서는 HMM기반의 자동 태거를 사용하여 1차적으로 한국어 문서를 자동 태깅한다. 자동 태깅 결과로부터 규칙기반의 오류 수정을 추가적으로 행한다. 이렇게 구축된 결과를 사용자에게 제시하여 최종 오류를 수정하고 이를 앞으로의 태깅작업에 반영하는 품사부착 워크벤치에 대해 기술한다.
지금까지 전문용어를 자동으로 추출 (Automatic Term Recognition: ATR)하기 위한 많은 연구들이 있어 왔다. 이들 연구들은 주로 문서 내의 용어의 빈도수와 같은 단순한 통계정보를 이용하여 전문용어를 추출하였다. 하지만 전문분야의 기계가독형 사전의 구축으로 인하여 전문용어를 추출하는 데 있어 전문분야 사전의 사용이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 기계가독형 전문분야 사전들을 이용하여 사전 간의 계층관계를 구축하고 이를 이용하여 전문용어를 추출하는 방법을 제시한다. 또한 전문용어 사전에서 나타나지 않는 전문용어를 추출하기 위하여 용어의 빈도수, 외래어 및 외국어, 내포관계 등을 포함한 통계기법을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 나타내었다.
현재 인터넷과 같이 널리 사용되는 공개된 네트워크를 통해 법률적으로 유효한 문서나 상거래 계약서와 같은 엄격한 보안이 요구되는 기밀정보가 교환되고 있으며, 이와 동시에 이러한 기밀정보의 교환에 있어서 정보의 무결성과 인증을 위해 공개키 인증서가 사용되고 있다. 그러나 현 공개키 기반구조 환경에서는 공개키 인증서의 유효성을 확인하는데 있어서 전송용량 면이나 안전성면에서 여러 가지 문제점들을 내포하고 있다. 본 논문은 RSA 일방향 어큐뮬레이터를 사용하여 믿을 수 있는 정보제공자에 의해 유지되는 집합에 대한 사용자의 멤버쉽 질의에 대해 공모 가능한 디렉토리가 암호학적으로 검증된 응답을 제공하는 효율적이고 동적인 인증된 딕셔너리를 실현하였다.
소말리아 해적 문제는 전례가 없는 단계에 다다랐다. 2010년 까지만 해도 445대가 넘는 선박이 해적들로부터 피해를 당했으며 1,181여명의 사람들이 몸값을 위해 인질이 되어야 했다. 그러나 소말리아만이 해적문제가 이슈화 되는 곳은 아니다. 지난 20년간 동남아시아의 해적문제도 큰 이슈가 되어 왔다. 본 논문은 해적 행위의 원인, 영향, 그리고 유형의 분류에 대한 분석을 위해 두 가지의 사례 연구를 통해 이를 살피려 한다. 각각의 해적 관련 사례가 서로 다른 특징들을 가지고 있으나현재 신문이나 인터넷 상의 보도뿐만 아니라 학문, 법률상의, 그리고 공식적 문서들에서 얻어지는 정보들을 이용해 분석한 결과 해적 행위의 원인은 대부분 육지에서 발견된다는 것으로 결론을 낼 수 있다. 본 논문을 통해 제 국가들은 경제, 안보, 지리적인 이유의 이해를 달리 하여 해적 행위를 근절하려 한다는 것을 살펴본다. 또한 현재의 해적 행위에 대한 대응적 접근은 전체론적으로 육지에서의 원인에 근거하여 다루어지는 것이 아니라 바다에서의 해양법 시행에 집중되어 있다. 이는 해적의 소탕을 위한 과정이라기보다는 여전히 문제를 내포하고 있을 수밖에 없다는 점을 지적 하고자 한다.
사전학습 말뭉치는 위키백과 문서 뿐만 아니라 인터넷 커뮤니티의 텍스트 데이터를 포함한다. 이는 언어적 관념 및 사회적 편향된 정보를 포함하므로 사전학습된 언어 모델과 파인튜닝한 언어 모델은 편향성을 내포한다. 이에 따라 언어 모델의 중립성을 평가할 수 있는 지표의 필요성이 대두되었으나, 아직까지 언어 인공지능 모델의 정치적 중립성에 대해 정량적으로 평가할 수 있는 척도는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 언어 모델의 정치적 편향도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 제시하고 한국어 언어 모델에 대해 평가를 수행한다. 실험 결과, 위키피디아로 학습된 언어 모델이 가장 정치 중립적인 경향성을 나타내었고, 뉴스 댓글과 소셜 리뷰 데이터로 학습된 언어 모델의 경우 정치 보수적, 그리고 뉴스 기사를 기반으로 학습된 언어 모델에서 정치 진보적인 경향성을 나타냈다. 또한, 본 논문에서 제안하는 평가 방법의 안정성 검증은 각 언어 모델의 정치적 편향 평가 결과가 일관됨을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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