지표점의 추출은 DTM 생성을 위한 가장 중요한 과정이다 기존의 추출 방법은 대부분 점기반방법으로 분류될 수 있다. 점기반방법은 모든 점을 개별적으로 각각의 점이 지표를 구성하는지를 시험한다. 이 때 시험의 회수는 점의 개수와 동일하기 때문에, 특히 다량의 점을 포함한 데이터를 처리하려면 시험과 관련되어 심각한 계산량이 유발되어 시험에 보다 정교한 기준과 전략을 사용하는데 어려움이 있었다. 이로 인해 많은 연구에도 불구하고 아직 만족할만한 결과를 제공하는 방법이 개발되지 못하였다. 이에 본 연구는 시험하는 개체의 수를 줄이면서 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 점이 아닌 피쳐에 기반한 방법을 제안한다. 여기서, 피쳐란 점을 그룹핑하여 얻을 수 있는 개체를 의미한다. 제안된 방법은 먼저 점들로부터 표면패치들을 생성하고, 이어서 표면패치들로부터 표면집단들을 구성한다. 표면집단들로부터 지표를 구성하는 표면집단을 식별한 후 식별된 표면집단에 포함된 모든 점들을 지표점으로 명시한다. 제안된 방법을 항공라이다 실측데이터에 적용하여 제안된 방법의 뛰어난 성능을 실험적으로 증명하였다.
본 논문에서는 대형 데이타베이스에서의 정보검색을 위한 자연언어 인터페이스 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 질의문의 특성을 고찰하고 이를 일반적인 문장의 관점에서 수용하여 구문분석시에 반영한다. 구문분석 결과는 다음의 후처리 절차를 통해 정형 질의어인 SQL로 변환된다. 명사의 의미소성과 도메인의 어휘적 형태를 이용하여 질의문 내에 명시적으로 나타나지 않은 정보를 추출한다. 또한 질의문 내의 애트리뷰트, 릴레이션, 상수의 관련성을 규명한다. 이 두 절차를 통해 기존의 질의어 변환 시스템에서 지식베이스화하여 사용했던 자료들을 구축할 필요가 없어지므로 데이타베이스의 변경, 삽입, 삭제에 의한 영향을 받지 않으며, 자료구조 생성에 따른 부담을 없앨 수 있다.
한국어는 구문요소의 문법기능이 표면구조상에 명시되는 구문특성을 갖고 있다. 이러한 특성은 한국어의 문법체계가 feature중심으로 전개되고 있음을 의미한다. 한국어에서의 feature 특성과 이진 결합 관계를 중심으로 하는 chart parsing 알고리즘을 제시하고 한국어 chart parser을 구현하였다.
본고에서는 시제의 일반적 정의와 상에 관한 개념들을 정리하였다. 시제는 시간을 나타내는 동사의 굴절형'이고 따라서 시제는 문법범주의 하나로서 영어의 경우 현재시제와 과거시제를 인정하고 있다. 시제처럼 상을 문법범주로 인정한다면 그 기술 대상은 당연히 문법적 표현에 국한될 것이고 반대로 문법범주가 아닌 의미범주로 간주하면 문법적 표현은 물론이고 어휘적 표현까지 기술대상이 될 것이다. 따라서 상은 문법범주로서 명시되어 있고 특히 영어의 상은 진행형과 완료형의 두 형태로 국한하고 있다. 이 경우에 진행상(the progressive aspect)은 진행형, 완료상(the perfect aspect)은 완료형을 가리킨다. 이렇듯 시제와 상의 밀접한 관계가 있다 하겠다. 더하여 다양한 영역에서 상에 관한 개념정의가 필요하고 더 많은 연구가 있어야 할 것으로 여겨진다.
포지인식도(Fuzzy Cognitive Map : FCM)는 추상적이고 비구조적이며 동적인 응용영역에서 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 표현하는데 매우 유용한 도구이다. FCM이 기존의 다른 네트워크 형태의 지식표현방법과 다른 차이점은 대상 문제의 개념변수들을 퍼지집합으로 묘사하고, 개념 변수간의 관계를 퍼지 인과관계로 다룬다는 것이다. 그런데 FCM의 특성이 아직 충분히 논의되지 않은 상태에서는 FCM의 적용에 있어 오류가 일어날 수 있다. 본 논문의 목적은 첫째, FCM의 특성과 의미를 보다 명확히 하여 이론적인 측면을 보강하고자 한다. 이를 위해 논리적관계(implication)와는 다른 인과관계의 정의를 다시 확인하고, 이정의에 기초한 퍼지 인과관계의 특성을 파악하고, 퍼지 인과관계와 대비되는 퍼지 부분인과관계 및 단방향 개념변수를 새로이 정의함으로써 FCM구축에 있어 잘못된 이해가 없게 하며, 둘째, FCM에서는 추론 방식이 갖추어야 할 원칙을 명시하고 이에 따라 이러한 원칙을 준수하는 새로운 추론 방식을 제시한다.
인간과 사물, 서비스 세 가지 분산된 환경 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력적으로 센싱, 네트워킹, 정보 처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망인 IoT(Internet of Things)에서 센싱된 정보를 처리하고 서비스하기 위한 환경을 적시적소에 배치(Depolyment) 하기 위하여 클라우드 서비스와의 연동방법에 대해 본 논문에서 연구하였다. Public Cloud환경에서 Hadoop Cluster를 구성하여 IoT 서비스에 적용할 수 있는 통합 환경을 구축하면 폭발적으로 증가하는 IoT 데이터를 저장하고 빠른 시간안에 이를 효과적으로 처리 및 분석하기 위한 시스템 구축이 가능하며 분산 저장소에 저장된 데이터를 분석하고 의미있는 지식을 발견하여 새로운 비즈니스 모델 창출에 기여할 수 있다. 본 논문에서 Public Cloud 환경에서 Hadoop Clouster를 구성하여 IoT에서 생성되는 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다.
최근 주목받고 있는 의미적 정보처리의 지식베이스인 온톨로지는 정형화된 표현을 통해 정확한 지식 처리와 추론관계를 명시해야 하기 때문에 온톨로지 확장에 대한 중요성 역시 강조되고 있다. 온톨로지 확장을 위한 기존의 방법들은 전문가를 통한 수작업 형태이거나 보편화된 사전이나 시소러스 집단의 분석을 통한 통계의 확률분포를 이용하는 반자동화된 방법들이 있다. 이에 본 논문에서는 Wikipedia에서 특정 도메인 문서들만을 수집한 후 중요문장 추출과정을 통해 해당 문서 내의 핵심어를 파악하여 이를 온톨로지의 개념 인식을 위한 정보로 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
온톨로지(Ontology)는 사람과 컴퓨터, 또는 컴퓨터 간의 개념 및 개념 표현을 공유하기 위한 개념화의 명시적 규약을 의미한다. 기존의 온톨로지 생성은 전문가에 의한 수작업에 의존되어 비용과 시간이 많이 드는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝(Deep learning)기반의 기계번역 개념을 적용한 사례를 활용하여, 수작업의 의존성이 감소한 방법으로 텍스트로부터 온톨로지를 생성하는 방법을 구현하였다. 특히 기존 연구에서 제안한, 딥러닝을 이용해 텍스트로부터 지식 표현 시퀀스를 추출한 정보를 활용하여, 지식 표현 구조를 온톨로지로 변환하고 지식 베이스로 확장하는 과정을 통해 자동화 된 Text-to-Ontology 변환 방법론을 제안하고자 한다.
본 연구의 목적은 외식조리전공의 국내 학문분류체계의 문제점을 파악하고, 국내 및 국외 학문분류체계를 비교하는데 있다. 국내 외 비교는 외식산업 경영 학문에 초점을 맞춰 비교하고자 하였다. 본 연구에서는 2차 자료를 이용한 연구에서 유용한 내용분석 방법이 적용되어 국내의 한국학술진흥재단과 한국과학재단, 국외의 미국 국립과학재단(National Science Foundation)과 오라클사(Oracle Corporation), 캐나다의 NSERC(Natural Science and Engineering Research Council), 호주 통계청(Australian Bureau of Statistics)을 분석하였다. 분석 결과, 외식조리 관련전공의 국내의 분류체계는 단계별 계층적 차이에 근거하여 명시되어 있었고, 국외는 대등한 조건의 명칭적 분류로 명시되어 있었다. 본 연구는 향후 외식조리 관련 전공의 효과적인 학문적 분류를 위한 최초의 연구로서 의미가 있다.
수학 문제해결 교육에 가장 많은 영향을 끼친 것은 폴리아(G. Polya)의 이론이다. 폴리아가 제시하는 발견술은 수학 문제해결 과정을 명시적으로 세분화여 드러내고 정리한 것이다. 이와는 달리, 수학 문제해결 과정의 암묵적 차원을 강조하고 있는 폴라니(M. Polanyi)의 이론은 폴리아의 이론과 상보적 관계에 있는 것으로 조명될 필요가 있다. 이 글에서는 폴라니의 인식론을 개관하고, 이를 바탕으로 하는 그의 문제해결 교육 이론을 고찰한다. 지식과 앎을 개인의 마음의 총체적 작용으로 보는 폴라니는 문제해결에 있어서 지적, 정서적 부분과 함께 헌신과 몰두를 강조한다. 또한 명시적 앎 이면에 있는 묵식에 있어서 교사의 역할을 중시한다. 이와 같은 폴라니의 관점은 현재 우리나라 학생들의 수학 문제 해결 양상을 이해하고 문제점을 파악하는 데에도 의미 있는 시사를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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