XML(eXtensible Markup Language)은 용이한 이식성, 정보 표현의 유연성 및 폭넓은 확장성 등의 장점을 가지고 있어 웹상에서의 데이터 표현, 상호교환, 검색을 위한 포맷으로 널리 사용되고 있다. XML 문서의 검색을 위해 다양한 질의 언어들이 제안되었는데 그 중 XQuery는 사실상 XML 질의 언어의 표준으로 자리잡았다. 본 논문에서는 현재 XQuery 구문에서 그 기능이 제공되고 있지는 않지만 일반적인 SQL에서처럼 데이터의 재구성과 집계처리를 위한 그룹화를 쉽게 해주는 명시적인 group by 도입을 통한 효율적인 질의 표현 기법을 제안하고자 한다.
IMO는 MEPC 73차(2018.10) 회의에서 선박부착생물 관리절차, 방오성능, 수중소제, 선체설계 및 교육사항이 구체적으로 명시될 수 있도록 기존 지침의 유효성평가가 승인되었으며 수집된 정보를 바탕으로 관리지침서 개정을 검토하고 있어 향후 선박부착생물 관리 가이드라인도 규제화 될 가능성이 높다. 우리나라는 IMO 선체 부착생물규제 대응하기 위해 외래 유해침임종 관리를 위한 최적을 방안을 도출 할 필요가 있다.
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.
색상 양자화는 각 픽셀의 색을 가장 가까운 대표색으로 치환함으로써 결과 영상을 단일 색상 영역들로 분할한다. 따라서 색상 양자화된 영상에서는 연속적이며 세부적인 색상 변화가 사라지게 된다. 본 논문에서는 색상 양자화 방법에 대한 선행 지식 없이 이러한 색상 변화를 자동으로 또는 대화적으로 복구하는 새로운 영상 역양자화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 입력 영상의 단일 색상 영역들 중에서 어떤 영역들끼리 결과 영상에서 연속적인 색상 변화를 가져야 할 것인지 식별한 후, 대표색을 유지하면서 이음새 없이 매끄럽게 연결한다. 또한, 대화형 브러시를 이용하여 어떤 영역들을 매끄럽게 연결할 것인지 또는 분리할 것인지 추가적으로 명시할 수 있게 한다. 사진, 만화, 예술적 삽화 등의 다양한 예제에 대한 실험을 통하여 제안한 영상 역양자화 기법의 유용성을 보인다.
구획화는 인간 활동에 영향을 미치는 새로운 지역적 틀을 만들어내는 공간 의사결정 과정이다. 그러나 구역 내 포함되어 있는 자연적 장애물은 재조직화된 구역 내에서 이루어지는 인간 활동의 효율성을 떨어뜨릴 수 있다. 이는 구획화 과정에서 경계의 특성, 즉 고도와 같은 자연적 특성, 상호작용과 같은 관계적 특성을 고려할 필요가 있음을 의미한다. 본 연구의 목적은 이러한 경계 특성을 반영하는 새로운 구획모델을 고안하는 것이다. 경계를 '결합' 혹은 '분리'와 같이 이분법적으로 간주하기 보다는 인접한 두 공간 단위 사이의 길이, 고도 편차, 상호작용과 같은 여러 경계 특성을 바탕으로 평가된 결합의 가능성을 나타내는 연속적 함수로 간주하고 목적함수 형태로 모델에 반영한다. 모델은 인구, 면적과 같은 수요 균형을 부여하는 제약조건뿐만 아니라 명시적인 연접성 제약조건을 갖는다. 경계 속성을 자연적 특성과 관계적 특성으로 구분하고, 이와 관련된 다양한 요인들에 대하여 적합도 분석을 수행하여 인접한 두 기본 공간 단위 사이의 결합 가능성을 평가한다. 행정구역 재설정문제에 고안된 모델 및 경계 특성 분석 방법을 적용한다. 분석 결과는 혼합정수계획법의 틀로 다양한 경계 특성을 고려한 구획화가 가능함을 보여준다.
효율적인 옷감 애니메이션 생성을 위해 암시적 적분법이 표준적 접근법으로 자리 잡았다. 이 기법은 시스템의 안정성이 보장되므로 큰 시간 간격을 사용할 수 있으며, 옷감 모델의 실시간 혹은 상호작용적 애니메이션을 위한 최선의 선택으로 받아들여지고 있다. 암시적 방법이 옷감 애니메이션에 도입된 이후 다양한 종류의 암시적 적분 기반 옷감 애니메이션 기법들이 제안되었으며 일반적인 PC 환경에서 수천 개의 질점을 가진 옷감 모델을 실시간에 시뮬레이션 할 수 있는 수준에 도달해 있다. 암시적 적분법이 안정성을 보장한다는 장점을 가지지만 명시적 기법에 비해 구현이 조금 더 복잡하며 병렬화가 어렵다는 문제를 가지고 있다. 암시적 적분법을 통해 옷감 애니메이션을 생성하는 것은 대규모 희소행렬을 가진 선형 시스템을 푸는 것으로 정형화된다. 본 논문에서는 암시적 적분법의 특성을 이용하여 안정적으로 복잡한 옷감 모델의 동작을 생성하면서도 매우 쉽게 병렬화가 가능한 기법을 제안한다. 옷감 애니메이션은 동작 시뮬레이션과 함께 자체충돌을 고려해야만 사실적인 결과를 얻을 수 있다. 그런데 자체충돌 감지 역시 중요한 계산상의 병목으로 작용한다. 본 논문에서는 효율적인 자체 충돌 처리 기법도 같이 제안한다.
초탄성을 고려한 비선형 구조의 레벨셋 기반 위상 및 형상 최적설계 방법을 개발하였다. 전체 영역에서 재료의 극단적인 불균형 분포로 기인하는 부정확한 접강성행렬(tangent stiffness matrix)로 인해, 비선형 문제의 위상 최적설계는 심각한 수렴성의 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위해, 임의의 형상을 표현할 수 있는 레벨셋 방법의 장점을 이용하여 정확한 접강성 행렬을 구하기 위해 명시적인 경계(explicit boundary)를 이용하였다. 레벨셋 함수로 표현되는 임의의 영역을 암시적 고정 격자(implicit fixed grid)를 이용하여 계산하는 것 대신에 명시적으로 그 영역을 이산화하기 위해 딜라우네이 삼각화 기법(Delaunay triangulation scheme)을 이용하였다. 레벨셋 방정식을 풀기 위해 최적화 조건으로부터 라그란지안(Lagrangian; 목적함수)가 감소하는 방향이 되도록 속도장을 결정하였다. 실제 영역 바깥쪽 속도장은 Adalsteinsson와 Sethian(1999)가 제안한 속도확장 기법을 이용하여 구하였다. 레벨셋 기반의 최적화 기법에 위상 민감도를 이용하여, 최적화 과정에서 원하는 시기와 위치에 위상 변화가 가능하도록 하였다.
전세계적으로 원격진료에 대한 관심은 매우 높은데, 선진국은 격오지 내지 도서지역의 자국민에 대한 양질의 의료서비스를 제공하려는 의도로 개도국은 한정된 의료인프라를 보다 적극적이고 효율적으로 활용함으로서 국민들의 삶의 질 제고를 위한 목적으로 추진되고 있다. 그리고 이들 시장은 급속한 노령화 추세와 정보통신기술의 진보 등이 어우러지면서 20201년경에는 폭발적 성장을 이룰 것으로 기대되고 있다. 우리나라의 경우에도 선진국이 50년 이상에 걸쳐 일어난 노령화가 겨우 20년만에 진행되면서 이들 문제에 대한 해결방안 강구가 절실한데 우리나라의 정보통신기술과 인프라는 이마 세계 최고 수준을 자랑하고 있다. 이에 중앙정부에서는 원격의료를 신성장통력으로 선정하고 육성하려는 노력이 다각도로 진행되고 있으나, 관련 볍제의 미비 등으로 인해 이들 산업 성장에 큰 걸림돌이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 우리나라 원격의료 활성화를 위해서 요구되는 각종 법 정비제도를 중심으로 살펴보았는데 원격의료 관련 산업 육성을 위해서는 supply chain의 관점에서 당해 산업을 검토하는 한편, 비교적 글로벌 경쟁력을 확보하고 있다는 평가를 받고 있는 정보통신산업을 중심으로 패키지형의 산업 육성이 필요할 것으로 판단된다. 현재, 미국을 중심으로 전개되고 있는 당해 산업에서 글로벌 시장의 선점을 위해서는 우려와 뜻을 같이하는 기업 및 국가와 지역적 표준을 확립하는 것이 시급하다. 이와 함께 우리나라의 관련 산업 육성을 위해서는 원격진료의 구체적 개념과 범주 명시가 필요하며, 이외에도 현행 의료법에서 명시되고 있는 원격의료에 대한 문제점을 검토하여 보았다 이와 아울러 의료정보 활성화를 위한 매우 중요한 전제조건인 프라이버시에 대한 측면도 해결되어야 할 과제가 매우 많음을 알 수 있었다.
정보기술혁명 및 네트워크 기반 정보공유 대중화는 국방 분야 디지털콘텐츠 수를 증가시켰다. 이에 따라 급격하게 그 수가 증가한 장기 보존된 디지털화된 공공정보 가운데 사용자 본인에게 적합한 공공정보를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 디지털콘텐츠는 원 자료의 출처 및 생산 시기에 따라 그 형태가 매우 다양하고, 디지털콘텐츠간에는 많은 상호 연관 관계가 존재한다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 공공분야 디지털 아카이브 정보 생산자와 정보 이용자 간의 상호 지식을 명시화하고 지식을 공유할 수 있는 방안을 제공함으로써 디지털 공공정보 검색능력을 증진시키는데 많은 도움을 줄 수 있다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 정보 생산자와 정보 이용자 간의 교량과 같은 인터페이스 역할을 수행하는 것이다. 그러나 업무 처리절차에 대한 의미 지식 추출의 어려움으로 인하여, 비정형의 업무 활동들로부터 정형화된 비즈니스 서비스로의 매핑 정보를 제공하는 비즈니스 서비스 온톨로지 자동화는 실용화하기가 매우 힘든 실정이다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 비즈니스 서비스 온톨로지 구축을 위한 첫단계로써 전사적 아키텍처(ITA/EA)로부터 단위 비즈니스 서비스 식별 자동화 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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