고도화된 정보통신의 확산으로 인해 인터넷(internet)을 통한 지역간의 거리를 극복 한 전자상거래가 점점 발달하고 있으며 이에 따른 시장의 잠재성 또한 커지고 있다. 그러나 현재 구축된 인터넷 쇼핑몰도 그 규모나 숫자에 비해서 매출액은 아직 높은 편이 아니다. 이에 대한 많은 이유가 있겠지만 가장 큰 이유중의 하나가 구매자 수의 부족을 들을 수 있 다. 이에 본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰에 방문한 고객이 기꺼이 구매할 수 있는 환경을 제 공해 주기 위해 '지능형 메타몰(Intelligent Meta-Mall)'을 제안하고, 인터넷 쇼핑몰 중에서 사용자가 직접 마주치는 부분인 프론트 오피스(Front Office) 부분에서 제공되어야 하는 기 능 37가지를 제안하였다. 그리고 이들 기능을 일반관리 기능 및 소비자 구매과정 모형에 따 라 분류한 후, 현재 국내에서 운영되고 있는 쇼핑 몰의 웹마스터에게 설문조사를 실시함으 로써 상대적으로 중요한 기능과 불필요한 기능들을 파악하였다. 상대적으로 중요한 기능은 (1) One-stop Shopping 기능, (2) 비교쇼핑기능, (3) 단어(keyword) 탐색 기능, (4) 보안 모니터링 기능, (5) 부도 보증 기능, (6) 반품 관리 기능, (7) 속달 기능, (8) One-stop Payment 등으로 조사되었다. 상대적으로 불필요한 기능은 (1) 경매제품 탐색 기능, (2) 인 터페이스 수정 기능, (3) 사이버 머니 제공 기능, (4) 신원확인 기능, (5) No Blank 페이지 제공 기능, (6) 기본 사양 여과(filtering) 기능, (7) 다국어 지원 기능, (8) 보안 모니터링 기 능 등으로 조사되었다.
본 연구에서는 온라인 다중 사용자 환경의 eBook 어노테이션 시스템 개발에서 데이터를 의미 기반으로 관리하고, 데이터에 대하여 상호 공통적인 이해를 표현하며, 그리고 데이터에 대한 무결성 검사 등을 지원하기 위해서 eBook 어노테이션 온톨로지를 구축하였다. eBook 어노테이션 테이터에 대한 상호 공통적인 이해의 표현을 위해서 한국 전자책 문서 표준인 EBKS(Electronic Book of Korea Standard)를 기반으로 구축 하였으며 구축된 온톨로지는 Conceptual Graph(CG)를 사용하여 표현하였다. 의미 기반의 처리를 위해서 본 온톨로지에서는 다국어(Multilingua) 관계를 고려하였으며 또한 오노테이션 데이터 생성 시 중요도를 표현하기 위해서 중요성 axiom을 고려했고, $NF^2$(Non-First Normal Form)에 입각하여 온톨로지를 설계함으로서 어노테이션 데이터의 검색에 활용도를 높였다. 제안된 온톨로지는 어노테이션 데이터의 재사용성을 높일 수 있고 의미 정보를 활용함으로써 eLearning, cyberclass과 같은 다중 사용자 환경에서 효과적인 협업을 가능하게 한다. 본 연구에서는 구현한 eBook annotation 시스템은 구축한 온톨로지를 사용함으로써 의미 기반의 데이터 관리가 가능하다. 또한 어노테이션 생성 시 온톨로지 구조를 모르더라도 어노테이션을 생성할 수 있는 인터페이스를 구현하였다.
최근 학습 패러다임은 문서 중심에서 지식 및 정보 기반으로 크게 변화하고 있다. 또한 유비쿼터스 사회로의 전환을 맞이하여 다양한 USN 기술 기반의 학습 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중 RFID 기술 기반의 학습 연구에서는 대부분 유비쿼터스 학습 환경 구축에 관한 연구가 주를 이루고 있다. 따라서 실질적인 학습에 적용하는 연구의 결과는 미미하다. 본 논문에서는 RFID기술 기반의 다국어 학습기를 구현하였다. 태그를 인식하여 특정 사물을 사용자로 하여금 모국어뿐만 아니라 다국어로도 변역하여 여러 가지 언어들을 학습할 수 있게 지원하는 장치이다. 실험에서는 13.56Mhz의 RFID 및 PXA255A ARM보드 사용하여 학습기를 제작하여 효율성 테스트를 하였다.
UMLS(2003AA edition 기준)의 메타시소러스는 다국어를 지원하며 875.233개의 개 (concept)과 2,146,897개의 개념명(concept name)을 포함한다. 현재 UMLS 메타시소러스 검색을 제공하는 PubMed나 NLM에서는 UMLS에서는 개념명에 존재하지 않는 잘못된 질의나, 잘못된 구문 또는 개념명의 일부를 이용한 검색이 불가능하다. 이는 사용자가 UMLS에서 정보를 얻기 위해서는 정확한 의학용어를 숙지해야 되며. UMLS 메타시소러스의 데이터가 잘못 되었을 경우 정보를 얻을 수 없다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 자연어처리에서 연구되고 있는 문자열 간의 유사도 측정방식을 적용하여 잘못된 질의어에 대한 자동수정 기능을 이용한 메타시소러스 검색방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 질의어를 자동수정하기 위하여 철자사전을 자동으로 추출하고 문자열 비교알고리즘을 도입하여 질의어와 철자사전간의 용어의 유사도를 측정한다. 유사도에 의하여 얻어진 용어를 메타시소러스의 형식에 맞게 변환하여 질의에 대한 최적의 결과를 얻을 수 있도록 한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 최근(2003년 8월) bi-gram 방식을 도입한 NLM에서의 시스템과 비교 평가한다.
본 연구에서는 다양한 개념 패싯과 관계 패싯들을 수용한 범용 과학기술 시소러스 구축용 웹 기반 워크벤치 개발에 대해 기술한다. 기존 국내 시소러스 구축용 워크벤치들이 제공하는 기본적인 용어 관계구축 기능을 확장하여 개념 패싯, 범주 관계 패싯, 의미역 관계 패싯, 속성 관계 패싯 및 속성 키워드 처리 기능을 원활히 제공할 수 있는 사용자 중심적 워크벤치를 개발함으로써 시소러스 상의 개념들에 대한 효율적인 구축이 가능하도록 한다. 또한 시멘틱 웹 상의 온톨로지 영역에 보다 근접한 고도화되니 시소러스 구축을 위해 용어들을 개념화시키고, 개념간의 다양한 관계를 설정하는 프로세스 중심적 설계로 분야 적합성이 높은 정보 처리 기반을 갖춘다. 궁극적으로 여러 마이크로 시소러스들을 통합하여 운용할 수 있는 복합 모델을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 목적에 부합하는 시스템 구현을 위해 CBD(Component Based Development) 개발 방법론으로 MSF/CD를 이용하였으며, 분산 환경에서 이기종간의 데이터 교환을 용이하게 하기 위하여 웹 서비스 (XML Web Services)를 이용하였다. 또한 시멘틱 웹 기반 연구자 간 협업 지원 서비스 구현을 위한 확장 검색용으로서도 활용할 수 있도록 하였다. 시소러스 반출은 CSV, XML 및 RDF를 모두 지원할 수 있도록 함으로써 다양한 사용자 요구 사항에 부합할 수 있도록 하였다. 시소러스 브라우징을 시각화 기반의 3단계 구조를 가진 플래시로 구현하여 사용자가 쉽게 시소러스를 탐색하고 분석할 수 있는 기반을 제공하였다. 또한 다양한 검색 요구를 만족시키고자 기본 검색, 고급 검색, 메타 검색을 선택할 수 있도록 하며, 개념 편집 및 시소러스 브라우징과 연동시켜 효율적인 시소러스 구축이 가능하도록 하였다. 본 연구의 워크벤치를 이용하여 구축된 시소러스는 기존 시소러스들에 비해 사용자가 보다 폭넓은 의미 기반 검색을 수행할 수 있도록 함으로써 다각적인 정보를 쉽게 획득할 수 있는 기반을 마련하고 있다는 데 의의가 있으며, 다국어 시소러스 및 다중 시소러스를 수용할 수 있는 방향으로 발전시킬 계획이다.
본 논문에서는 개방형 OS인 안드로이드에서 힌디어 텍스트 처리방법을 제안한다. 텍스트 처리의 핵심은 알파벳을 문자로 조합하는 규칙을 정의하는 오토마타와 폰트 파일에서 문자에 대응하는 이미지를 검색하고 이를 화면에 표시하는 폰트 렌더링이다. 오토마타는 입력 문자의 종류와 개수에 좌우되는데 유니코드를 기반으로 자음 14자와 모음 34자를 알파벳으로 사용하는 오토마타를 제안한다. 조합된 음절은 테이블 매핑 방식을 사용하여 그립 인덱스로 변환하고 해당하는 폰트를 로드하기 위한 핸들로 사용한다. 프리 타입 폰트엔진의 다국어 지원 프레임워크에 따라 제안방법을 별도의 모듈로 추가함으로서 시스템 수준에서 힌디어를 지원할 수 있다. 메시지 어플리케이션을 통해 제안방법의 타당성을 보인다.
정보 수준의 격차 해소 및 이분야간 정보 교류를 위한 목적으로 각 분야별 전문 용어를 표준화하는 움직임이 활발하게 진행되고 있다. 각 분야에서 생성되는 전문 용어를 등록/관리하고, 이를 표준 전문 용어로 재정하고 공유하는 과정은 매우 복잡할 뿐만 아니라, 전문 용어와 관련된 많은 사람들이 표준화 과정을 공유하면서 진행되어야 한다. 또한 시간의 흐름에 따라 전문 용어도 변화할 수 있기 때문에 전문 용어 표준화 과정에서의 이력 관리는 물론 세계화에 따른 다국어와의 대역 정보 관리도 필요하다. 많은 기관 및 다양한 분야에서 전문 용어 표준화 작업을 수행하고 있고, 이에 따라 용어 표준화, 용어 이력 관리 및 표준 용어의 공개 서비스를 효율적으로 지원할 수 있는 시스템에 대한 수요도 증가하고 있다. 본 연구에서는 전문 용어의 등록, 표준화 과정 지원, 표준 용어로 제정된 용어를 일반 사용자에게 서비스하는 것을 지원하는 전문 용어 표준화 관리 시스템을 개발하였다.
인공지능 기술의 비약적 발전과 함께 사람의 언어를 다루는 자연어 처리 분야 역시 활발하게 연구가 진행되고 있다. 특히 최근에는 구글에서 공개한 언어 모델인 BERT는 대량의 코퍼스를 활용해 미리 학습시킨 모델을 제공함으로써 자연어 처리의 여러 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. BERT에서 다국어 모델을 지원하고 있지만 한국어에 바로 적용했을 때는 한계점이 존재하기 때문에 대량의 한국어 코퍼스를 이용해 학습시킨 모델을 사용해야 한다. 또한 텍스트는 어휘, 문법적인 의미만 담고 있는 것이 아니라 전후 관계, 상황과 같은 문맥적인 의미도 담고 있다. 기존의 자연어 처리 분야에서는 어휘나 문법적인 의미를 중심으로 연구가 주로 이루어졌다. 텍스트에 내재되어 있는 문맥 정보의 정확한 파악은 맥락을 이해하는 데에 있어 중요한 역할을 한다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식그래프는 컴퓨터에게 쉽게 문맥을 학습시킬 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 한국어 코퍼스를 이용해 사전 학습된 BERT 모델과 지식 그래프를 이용해 한국어 문맥 정보를 추출하는 시스템을 제안하고자 한다. 텍스트에서 중요한 요소가 되는 인물, 관계, 감정, 공간, 시간 정보를 추출할 수 있는 모델을 구축하고 제안한 시스템을 실험을 통해 검증한다.
본 연구의 목적은 비교문화 연구에 비교적 새로운 개념으로서 Earley and Ang(2003)이 도입한 문화 인텔리전스(cultural intelligence : CQ)를 적용하여 중소기업 수출담당자의 문화 인텔리전스가 해외시장정보 탐색과 해외시장정보 활용능력(마케팅적응, 관계적응) 간의 관계에 어떤 영향을 미치는지를 분석하는 것이다. 구조모형 분석방법으로서 SmartPLS가 사용되었고, 94개 수출중소기업을 대상으로 실증적으로 분석한 결과, 문화 인텔리전스는 해외시장정보탐색과 해외시장정보 활용능력에 부분적으로 조절적 역할을 하는 것으로 검증되었다. 문화 인텔리전스의 선행요인으로서는 수출담당자의 외국어유창성, 해외출장빈도, 다국어구사력, 해외출장용무, 문화선행학습, 해외체류경험 등이 유의한 요인으로 검증되었다. 연구결과에 의거하면, 해외시장정보를 습득-이해-가공하는 과정에 문화 인텔리전스의 역할이 큰 것으로 추론할 수 있다. 따라서 다차원적 성격의 문화 인텔리전스 강화를 위해 기업 및 수출지원기관의 차별화된 문화역량 교육 및 훈련프로그램 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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