최근 소비자 구전정보에 대한 연구들은 소비자가 제품 구매 과정에서 다른 소비자의 구전에 의한 정보를 활용한다는 연구 결과를 시사하고 있다. 본 연구는 제품에 대한 소비자의 의견을 파악하고 활용할 수 있도록 오피니언 마이닝과 시각화를 통해 도움을 줄 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 최근 들어 관람할 영화를 선택할 때 인터넷 상의 영화리뷰를 참고 하는 상황이 증가함을 고려하여 "영화" 도메인의 온톨로지를 구축하고 오피니언 마이닝을 수행하여 시각화 한 후 그 결과에 대해 논하고자 한다. 온톨로지를 구축하는 과정에서 평가요소에 대한 속성 분류뿐만 아니라 평가요소에 대한 서술어 사전을 구성하였다는 점에서 기존의 연구와 차별성이 있으며 분석 결과를 통해 이러한 방법이 오피니언 마이닝에 유효함을 증명하고자 한다. 연구를 통해 도출한 결과는 크게 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 기존에 구축된 온톨로지를 활용하지 않고 키워드 추출과 토픽모델링을 활용하여 영화 도메인에 대한 온톨로지를 구축하는 방법에 대해 서술하였다. 둘째, 개별 영화에 대한 시각화 분석을 시행하여 영화에 대한 관객의 종합적인 의견을 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 셋째, 제품에 대한 평가 결과에 따라 유사한 평가를 받은 제품끼리 군집화 되는 것을 발견하였으며 본 연구의 분석에 사용된 130개의 영화는 크게 3개의 집단으로 군집화 됨을 보였다.
본 논문은 그리드 서비스 환경에서 효율적인 자원 관리를 위한 프레임워크를 개발한다. 자원 관리는 그리드 서비스의 핵심이며, 자원의 가변적 특성에 적응적으로 대처하기 위한 프레임워크인 GridRMF(Grid Resource Management Framework)를 모델링하고 개발한다. GridRMF는 그리드 자원의 참여 의도에 따라 계층적으로 관리한다. 계층적 자원 관리는 가상 조직 관리를 위한 VMS(Virtual organization Management System)와 메타데이타 관리를 위한 RMS(Resource Management System)로 관리 도메인을 구분한다. VMS는 최적 가상 조직 선택 전략에 의해 자원을 중개하며, LRM(Local Resource Manager) 자동 회복 전략에 의해 가상 조직의 결함에 대처한다. RMS는 자원 상태 모니터링 정보를 적응적 성능 기반 작업 할당 알고리즘에 적용하여 부하균등화와 결함에 대처한다.
현재 대규모 네트워크상에서 사용되는 네트워크 보안시스템은 자기도메인만을 보호하는 개별 보안시스템으로 구성되어있다. 개별 보안시스템의 문제점은 백본 네트워크를 보호할 수 없고, 체계적이며 실시간적인 대응이 힘들다는 것이다. 이 문제 해결을 위해 본 논문에서는 백본 네트워크의 접속점에 존재하는 라우터와 액세스포인터에 보안 기능을 추가한 보안시스템을 설계하였다. 제안한 보안시스템은 침입을 탐지하여 통합 보안 관리시스템에 경보메시지를 보낸다. 통합보안 관리시스템에서 경보메시지의 내용을 분석하여 대응방안을 마련하고, 각 보안시스템에 배포함으로서 체계적이고, 즉각적인 대응을 할 수 있다. 본 논문에서는 제안한 보안시스템과 통합보안 관리시스템을 네트워크 시뮬레이션을 사용해 모델링하고, 기능 검증 및 성능을 분석하였다. 그 결과 체계적이고, 즉각적인 대응을 할 수 있는 통합 보안 관리시스템임을 확인 할 수 있었다.
소프트웨어 재사용에서 코드 재사용은 다른 개발자에 의해 작성된 재사용 코드의 이해와 검색의 어려움 등 한계점을 갖는다. 코드 재사용 한계를 극복하기 위해서는 코딩 단계 이전의 설계 단계나 분석 단계의 산물을 재사용 할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 객체 모델링 단계에서 이전의 경험을 재사용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 질의와 컴포넌트에 대한 analogy를 판단하여 라이브러리의 모델과 패턴을 재사용 할 수 있는 방법을 제안하였다. Analogy 매칭 기법은 설계 패턴의 검색, 이해 그리고 조합 등에 적용되며 본 논문에서 연구된 내용은 다음과 같다. 1. 재사용 라이브러리로부터 유사 컴포넌트 검색 및 추출을 위한 analogical 매칭 함수 제안 2. analogical 매칭을 위해 라이브러리 내에 저장될 재사용 컴포넌트 표현 및 정의 3. 특정 도메인에 대한 의미적 정보의 라이브러리 설계 4. 사용자를 위한 analogical 매칭 에이전트 구축
현재 경주 중저준위방사성폐기물 처분장(이하 '경주방폐장')에서는 2단계 표층처분시설이 계획중에 있으며, 포화대에 위치한 1단계 처분시설과는 달리 불포화대 상부에 위치하게 된다. 단열을 포함하는 불포화대의 특성상 지하수 및 용질의 대부분이 단열을 통해 이동할 것으로 예상된다. 따라서 불포화 암반 매질에 대한 정밀한 해석을 위하여 단열망 연속체와 암반 매질 연속체를 구분하여 해석하는 TOUGH2 전산코드의 meshmaker 모듈의 MINC 기법을 활용하였다. TOUGH2 MINC 기법의 기존 국내 연구 사례가 미미하여 본 연구에서는 MINC를 이용한 mesh 구성 방법에 대한 절차를 개발하였으며, 단열 연속체와 암반매질 연속체의 k-field를 생성하였다. 이와 같이 생성된 도메인은 향후 이중 연속체를 기반으로 경주방폐장의 지하수 유동 및 오염물질 이동 등에 활용될 뿐만 아니라 단열이 발달한 암반에서 단열-암반매질 연결성을 고려한 단열망 유동 특성을 분석하는데 참고가 될 것으로 기대한다.
고객과 시장의 요구에 맞는 제품을 신속하게 개발하고 효율적인 유지 보수를 위해 소프트웨어 프로덕트 라인 공학의 관심이 확산되고 있다. 소프트웨어 프로덕트 라인 공학은 도메인을 분석하여 공통적인 부분과 가변적인 부분을 식별하여 공통적인 부분을 재사용 하면서 가변적인 부분을 선택적으로 적용하여 차별화된 프로덕트 라인을 생성 할 수 있는 재사용 패러다임이다. 이 논문의 목적은 국방 분야에 필요한 유도무기체계의 재사용성을 높이기 위해 소프트웨어 프로덕트 라인 공학을 적용하여 동적 재구성이 가능한 유도무기체계 아키텍처를 설계하고 재구성의 기본 단위인 기본 컴포넌트를 개발하는 것이다. 먼저 SPL을 통해 유도무기체계 아키텍처 설계하고, 이를 토대로 재구성이 가능한 기본 컴포넌트를 정의한다. 그리고 아키텍처와 기본 컴포넌트를 기반으로 물리와 행위 컴포넌트를 구성하여 물리 컴포넌트뿐만 아니라 OneSAF의 행위모델을 기초로 한 행위 컴포넌트에 대한 재구성기를 개발하였다.
초고해상 3차원 탄성파 탐사를 통하여 취득된 자료는 수백 Hz 이상의 높은 주파수 대역에 의하여 수치 모델링에 기반 한 역시간 구조보정의 계산효율성이 확보되지 않는다. 이에 본 연구에서는 초고해상 탐사자료를 활용하여 고품질의 3차원 지질구조를 효율적으로 도출할 수 있는 역시간 구조보정 프로그램을 개발하였다. 우리는 전통적인 3차원 역시간 구조보정 프로그램의 메모리 사용량 및 계산시간을 대폭 축소하기 위하여 음원 파동장의 최대 진폭만을 저장하여 영상화를 수행하는 여기진폭 기법과 연산 영역을 음원과 수신기가 위치한 최소한의 영역인 로컬 도메인으로 제한하는 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램은 2019년에 한국지질자원연구원에서 획득한 초고해상 3차원 탄성파 탐사 자료에 대하여 수평방향 격자 크기가 1 m인 3차원 구조보정 영상을 성공적으로 도출하였으며 지질학적인 해석이 수행되었다.
융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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