시맨틱 웹은 인터넷 환경에서 지식을 표현하고 공유하기 위한 표준 기술들의 집합체이며, 온톨로지는 특정 지식 도메인의 용어와 용어 사이의 관계를 정의한 지식 표현체계이다. 본 연구에서는 시소러스를 SKOS 기반 온톨로지로 모델링하여 LOD로 공개하는 실제적 방법을 제시한다. 시소러스의 어휘 용어 체계와 의미 관계를 분석하고, 이 분석 결과를 활용하여 변환 방식을 정의한 후, SKOS 온톨로지를 생성하며, 그 결과를 DataHub에 등록함으로써 LOD에 공개된다. 과학기술 분야의 한 중 일 대역어와 유사어, 관계어 등의 시소러스를 SKOS 온톨로지로 변환한 데이터는 http://thedatahub.org/dataset/steak에서 확인할 수 있다.
최근 전자상거래에는 일대일 마케팅이나 협력적 정보여과기법등을 이용한 다양한 추천서비스가 도입되고 있다. 이러한 추천 서비스의 형태는 다양한 제약 조건을 갖고 계산 복잡도가 높은 제품의 경우에는 고객을 만족시킬 만큼 적절한 추천서비스가 이루어지기 어려울 것으로 본다. 본 논문에서는 Clancey의 Classification Problem Solving 방법과 제약조건 기반 Configuration기술을 통합하여, 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은 Clancey의 이론에 따라 구성 복잡도가 높은 제품의 해집합 도메인을 분할하여 문제의 복잡도를 줄일 수 있도록 하였으며, 여기에서 선택된 도메인을 제약조건 기반 Configuration기술에 적용시킴으로써, 구매자와 제품 컴포넌트 사이에 존재하는 제약조건을 처리할 수 있도록 하였다. 제약조건기반 Configuration기술은 구매자에게 적합한 제품을 구성하기 위해서 제막 조건 판촉 문제(Constraint Satisfaction Problem; CSP)해결 기법을 이용한다. 또한 Clancey이론은 구매자의 만족도를 고려하기 위해서 정보검색 분야의 벡터공간 모델링 방법을 변형하여 적용하였다. 마지막으로 본 모델의 평가를 위해 전체 시스템의 수행시간 및 구매자 만족도를 비교 분석하였다
본 논문에서는 문자출력이 가능한 무선호출기에 음성인식 기술을 접목한, 특성화된 한 음성인식 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 시스템 동작 과정은, 일단 호출자가 음성인식 서버와 접속하게 되면 서버는 호출자의 자연스런 입력음성을 인식, 그 결과를 문장 형태로 피호출자의 호출기 단말기에 출력시키는 방식으로 되어 있다. 본 시스템에서는 통계적 음성인식 기법을 도입하여, 각 단어를 연속 HMM으로 모델링하였다. 가우시안 혼합 확률밀도함수를 사용하는 각 모델은 전통적인 HMM 학습법들 중의 하나인 Baum-Welch 알고리듬에 의해 학습되고 인식시에는 이들에 비터비 빔 탐색을 적용하여 최선의 결과를 얻도록 한다. MFCC와 파워를 혼용한 26 차원 특징벡터를 각 프레임으로부터 추출하여, 최종적으로, 83 개의 도메인 어휘들 및 무음과 같은 특수어휘들에 대한 모델링을 완성하게 된다. 여기에 구문론적 기능과 의미론적 기능을 함께 수행하는 FSN을 결합시켜 자연발화음성에 대한 연속음성인식 시스템을 구성한다. 본문에서는 이상의 사항들 외에도 음성 데이터베이스, 레이블링 등과 갈이 시스템 성능과 직결되는 시스템의 외적 요소들에 대해 고찰하고, 시스템에 구현되어 있는 다양한 특성들에 대해 밝히며, 실험 결과 및 앞으로의 개선 방향 등에 대해 논의하기로 한다.
특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통점과 차이점을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 모델의 오류 또는 불일치성에 대한 발견 및 수정은 성공적인 소프트웨어 제품 라인 공학을 위해서 필수적이다. 특성 모델의 검증을 효과적으로 수행하기 위해서는 자동화된 도구의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 JESS 규칙 기반 시스템을 이용하여 특성 모델의 유효성을 검증하는 기법을 기술하고 이를 이용한 특성 모델 검증 도구를 제안한다. 본 논문의 도구는 특성 모델링 작업 시 실시간으로 특성 모델을 검증하여 오류의 존재 여부와 오류의 원인에 대한 설명을 제공함으로써 오류 없는 특성 모델을 생성할 수 있도록 해 준다. 특성 모델 검증 기법에 규칙 기반 시스템을 이용한 경우는 본 논문이 최초의 시도로 사료된다.
특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통된 개념들과 서로 다른 개념들을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 모델로부터 특정 제품에 포함될 특성들을 선택한 결과를 특성 구성(Feature Configuration)이라고 하며, 이것은 특정 제품에 대한 요구 사항을 나타낸다. 현재 소프트웨어 제품 라인 개발 시 특성 모델과 특성 구성을 어떻게 구축하고 이용하는지에 대한 연구는 많이 되어 있지만, 이들에 대한 정형적 시맨틱과 논리적 추론에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 소프트웨어 제품 라인 공학에서의 표준 문제로 제안된 Graph Product Line을 예제로 하여 규칙 기반 시스템인 JESS를 이용한 특성 구성 검증 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 특성 구성의 불일치성을 일으키는 원인을 명확히 제시하는 장점을 가지며, 자바 언어와의 결합성이 뛰어난 JESS 시스템에 기반을 두었기 때문에 다른 소프트웨어 제품 라인 개발 환경과 쉽게 통합될 수 있다.
본 논문에서는 MDA(Model Driven Architecture) 기반의 임베디드 소프트웨어 컴포넌트 개발 방법을 소개한다. 이 방법은 이종의 임베디드 시스템에서 소프트웨어의 재사용성에 관한 문제점을 해결하고자 MDA기법을 임베디드 소프트웨어 개발에 적응한 것이다. 제안한 방법을 통해 하나의 메타 모델(Target Independent Model)을 각각의 다른 도메인에 맞는 타겟 종속적 모델(Target Specific Model)들을 만들고, 그에 따른 소스 코드(Target Dependent Code)를 개발하는 것이다. 이때 기 개발된 메타모델은 이종의 임베디드 시스템 개발에 재사용하려는 것이 목적이다. 우리는 이 방법에 따른 도구에 기존 xUML의 동적 모델링에서 표현되지 못하는 부분(병렬성, 실시간 등)을 보완하기 위해 확장하여 채택하였다. 확장된 xUML 노테이션을 기반으로 구현한 모델링 도구를 소개한다. 이는 임베디드 또는 병렬/실시간 소프트웨어의 모델링이 가능하다. 제안한 방법의 적응사례로서 이종 임베디드 시스템의 모델링을 통한 필드 개발을 보여준다.
CAD를 이용한 제품의 설계는 전체적인 제품개발공정의 효율성에 있어 핵심적인 역할을 하고 있다. 따라서 설계자가 어떻게 제품을 모델링 하느냐에 따라 모델의 품질이 달라질 수 있으며 이는 이후에 진행되는 하위 공정의 효율성에 지대한 영향을 끼치게 된다. 이에 본 논문에서는 모델의 품질을 향상할 수 있는 모델링 교육 시 강조하여야 할 3가지 개념을 제시하였다. 이러한 개념을 대학에서의 CAD교육에 적용함으로써, 작게는 모델의 변환과정에 소요되는 시간 및 노력을 현저히 감소시키고, 나아가 제품개발공정의 효율성향상과 동시에 궁극적으로, CAD와 CAM같은 서로 다른 도메인간의 통합에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대한다.
본 논문에서는 객체 지향 설계 정보를 이용한 컴포넌트 기반 모델링 방법을 제안한다. 클러스터링, 캡슐화, 상속성 개념과 같은 재사용성과 확정성을 향상시키는 객체지향 기술을 기반으로 기존에 개발된 객체 정보를 이용하여 추상화함으로서 정보간 관계를 단순화, 명세화 한다. 또한 정보관계의 이해를 지원할 수 있도록 정보관계 추상화 방법을 제시하고, 특정 도메인에 관계없이 시스템 레벨에서 지원하는 공통적인 서비스들을 재사용 단위로 가공하여 시스템 서비스 컴포넌트로 구분하여 모델링 할 수 있다. 이를 통해 재사용성과 확장성을 실현할 수 있으며 개발기간 단축과 품질 향상을 이룰 수 있다.
두께방향으로 분극처리되어 있는 상업용 PZT 웨이퍼가 폐쇄회로와 개방회로의 두 가지 전기적 경계조건에서 길이 방향으로 일정한 크기의 인장하중을 받는다. 하중과정 동안 두께 방향으로의 전기밀도와 평면내 변형률의 시간에 따른 변화를 측정한다. 두 가지 전기적 경계조건에서의 서로 다른 거동 특성을 시편 내부에서 발생하는 전기장과 분극역전 현상으로 설명한다. 마지막으로 관측된 크립 거동을 예측하기 위한 정규분포 형식을 가지는 자유 에너지 함수를 도입하고 모델의 예측과 실험결과를 비교한다.
서술논리를 기반으로 하는 OWL 온톨로지는 표준화된 형식적 언어로써 실세계의 도메인 지식을 표현하는데 적합하다. 따라서 논리를 바탕으로 명시적으로 정의된 지식 속에 내재되어 있는 새로운 지식의 추론이 가능하다. 그러나 OWL이 가지는 Open World Assumption(OWA)의 특성은 근거가 불완전하거나 완전한 정보획득이 불가능한 상황에서의 추론을 제한한다. 더불어 OWL이 가지는 또 다른 특성으로 Unique Name Assumption(UNA)의 비지원은 실제적 지식표현을 지원하는 반면, 표현의 불충분으로 인해 결과 도출의 불능을 야기한다. 이러한 특징을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 에이전트 구성을 위한 서술논리 기반 지식 표현 방법을 제안한다. 이는 논리적 정당성을 유지하고 올바른 결과를 이끌어 낼 수 있도록 하며, 항상 논리적 결론 도출이 가능한 지식모델을 구성할 수 있도록 돕는다. 이를 통해, 지식모델에 정의된 불완전한 개념에 있어서 OWL이 가지는 특징으로 인하여 발생할 수 있는 문제점에 대한 해결방안을 제시한다. 이에 있어서, 모바일 온톨로지의 예를 통하여 OWA와 UNA에 따른 추론의 제약을 보이며, 이를 해결할 수 있는 방안을 논리적으로 표현함으로써 본 제안의 정당성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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