독립적으로 구축되고 운영되어온 정보 자원의 공유와 통합된 서비스를 위해서 공통 온톨로지를 구축하고 활용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 온톨로지의 구축에 소요되는 많은 시간과 높은 비용은 온톨로지를 이용한 정보 통합의 있어 큰 장애가 된다. 본 논문에서는 UML 로 작성된 시스템 모델로부터 온톨로지 구축에 필요한 지식을 유도하여 초기 단계 도메인 온톨로지를 구축하는 방법을 제시하였다. 특히, UML 모델을 온톨로지 언어인 OWL로 변환할 수 있는 구체적인 방향을 제시함으로써, 향후 자동화된 도구 개발의 이론적 기반을 될 것으로 기대한다.
유해 남조 대발생(Harmful Algal blooms, HABs)이 담수호에 발생하면 마이크로시스틴과 같은 독성물질과 맛·냄새 물질을 생성하여 상수원이용과 친수활동을 방해한다. 그래서 유해 남조 대발생 전 유해남조 세포수를 예측하여 선제적 대응하는 것은 중요하다. 따라서 본 연구는 머신러닝기반 Random Forest(RF)를 활용하여 팔당댐 앞의 유해남조 세포수를 예측하는 모델을 개발하고 성능을 평가하고자 한다. 모델 구축을 위해 2012년 4월부터 2021년 12월까지의 팔당호(삼봉리, 경안천) 및 남북한강(의암댐~이포보)권역의 조류, 수질, 수리/수문, 기상 자료를 수집하여 입력 및 출력 자료로 이용하였다. 수집된 데이터에는 다양한 입력변수들이 있어 남조 세포수 예측 성능 비교를 위한 전체 26개 변수 적용과 통계학적으로 상관관계가 높은 12개 변수 적용을 통해 모델을 구축하였다. 입력, 출력 자료로 이용한 유해남조 세포수는 로그변환된 값으로 사용하였으며 일반적인 조류 시료 채취기간이 7일이므로 7일 후를 예측하기 위한 모델을 구축하였다. 구축한 모델의 성능은 실측데이터와 예측데이터의 R2로 산출하여 평가하였다. 전체 26개 입력변수로 모델 구축 후 학습 및 검증 수행 결과 R2의 학습 0.803, 검증 0.729로 나타났고, 유해남조 세포수와 유의미한 상관관계를 보이는 12개 입력변수로 모델 구축 후 학습 및 검증 수행 R2은 학습 0.784, 검증 0.731로 나타났다. 두 모델의 성능을 살펴본 결과 입력변수 개수의 변화에 따른 성능차이는 크지 않은 것으로 나타났으며, 남조세포수 예측을 위한 모델로서 활용가능함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 Random Forest 외 다른 기계학습 모델들과 딥러닝 모델을 통해 남조세포수 예측 성능이 높은 모델을 구축해볼 필요성이 있다.
텔레메틱스, 위치정보서비스, 유비쿼터스 등의 발전과 더불어 3차원 GIS의 활용은 급격히 증가할 것으로 기대된다. 특히 도시모델은 이러한 3D GIS의 근간을 이루며, 이에 도시모델의 획득과 지속적인 수정에 대한 수요 증가도 필연적이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 도시모델 구축방법과 달리 보다 효율적이고 정밀한 도시모델을 구축하는 방법을 제시하고 실험적으로 검증하고자 하였다. 제시된 방법은 항공사진과 라이다데이터를 이용하여 지표면모델을 생성하고, 지상사진을 이용하여 건물의 정교한 3차원 모델을 생성하는 것을 핵심으로 한다. 서울시립대학교를 실험대상지역으로 선택하여 전체 23개의 건물을 포함하는 27만 $600m^2$면적의 영역에 대한 도시모델을 구축하였다. 생성된 모델에 대한 검사를 통해 건물과 지표면의 기하학적 구조가 정확하게 재현된 것을 알 수 있었다. 그러나 건물의 외벽 texture는 영상 촬영 시 나무 등에 의해 가려지는 문제, 주변 지물들에 의한 그림자 영향 등으로 깔끔하게 처리되지 못한 것을 볼 수 있었다. 결론적으로 3차원 모델 구축에 있어 texture 추출에 대한 알고리즘 개선이 요구되었고, 건물 내부도 모델링함으로써 더욱 다양한 활용방안도 생각해야 할 것이다.
과학기술 논문의 수준을 평가하고, 국내 학술지 및 기관간의 연구능력 비교 분석의 척도로 사용하기 위한 KSCI(Korean Science Citation Index : 한국과학기술인용색인) 구축 및 활성화를 위하여 XML을 기반으로 하는 모델을 설계하였다. KSCI 데이터베이스는 인용만 논문과 인용된 논문들 사이의 관계를 정의하고 논문을 작성한 저자들에 대한 인력DB의 구축과 연계를 통하여 구성되어진다. 이러한 과정에서 발생되어지는 표준화 과정과 데이터베이스간의 연계를 효율적으로 주진하고 효율적인 KSCI 데이터베이스를 구축하기 위한 XML 표준을 설계하였다. 첫째, 데이터베이스틀의 연계를 위한 모델을 설계, 둘째, 인용된 논문과 인용한 논문에서의 서지정보. 저널정보, 참고문헌정보에 대한 XML DTD를 정의 셋째, 저자와 공저자들에 대한 인력DB 구축을 위한 XML DTD를 정의하였다. 본 논문은 KSCI데이터베이스 구축을 통해서 데이터에 대한 상호 교환, 공동 활용을 보다 효율적으로 수행하고 안정적인 체제 구축을 고려하여 모델을 설계하였다.
수동적 온톨로지 구축은 해당 도메인의 지식을 가진 전문가가 필요하고, 시간적인 소모가 크다. 또한 완성된 온톨로지의 수동적인 지속적 개선은 상당한 비용을 초래할 수 있다. 그래서 온톨로지의 자동 구축과 지속적 자기 개선 방법이 하나의 해결책이 될 수 있을 것이다. 따라서, 이 논문에서는 기계 학습을 통한 온톨로지 구축의 자동화 방법과 지속적 자기 개선 모델을 소개하고자 한다.
최근의 소프트웨어 위기를 해결할 수 있는 최적의 대안으로서 컴포넌트 기술을 개발, 산업계에 확산하기 위하여 다양한 영역의 비즈니스 컴포넌트를 개발 보급하여야 한다. 비즈니스 컴포넌트를 개발하기 위하여는 컴포넌트의 조립 모델을 정의한 개념적 아키텍쳐를 우선적으로 설정하여야하며 이 모델에 기반한 체계화된 명세 방법을 정의하여 각 컴포넌트가 일관적 체계에 따라 명세화 되어 개발할 수 있는 체계를 구축하여야 한다. 본 연구에서는 정통부 사업의 일환으로 수행된 공용 컴포넌트 뱅크 구축을 위한 영역 아키텍쳐 모델을 제시하고, 컴포넌트 뱅크에 구축할 컴포넌트 개발을 위한 명세 방법의 개념 모델과 명세 단계를 제시하고 이를 비즈니스 웅용 영역에 적용하여 개발한 명세화 접근 방법 및 개발 결과에 대하여 논한다.
산업 발전에 따라 생활은 점차 편리해지고 각종 질병들에 대한 위험도 점차 높아지고 있다. 인간의 생명을 위협하는 위험한 질병 중에는 사전에 예방하지 않으면 돌이킬 수 없는 사태로 확산되기도 하지만 바쁜 현태인들에게는 자신의 건강상태를 사전에 파악하고 관리하기 힘든 실정이다. 이에 유비쿼터스 환경에 접어든 IT기술을 바탕으로 의료진단 및 예방 시스템을 구축하여 실요자들이 센서를 통해 컴퓨터를 직접 이용하지 않더라도 자신의 건강상태를 유지 관리할 필요가 있다. 그러므로 본 논문에서는 이와 같이 유비쿼터스 환경으로 변화해가는 기술적 변화를 바탕으로 의료 진단 및 예방이 가능한 시스템 구축을 위한 모델로서 뇌혈관 질환에 대한 모델을 제시하고자 한다. 또한, 이를 통해 향후 구축하고자 하는 u-헬스 케어 의료진단 시스템 구축 모델에 활용하고자 하며, 본 모델을 통해 의료정보를 활용한 산업 발전과 인류의 편이성 증대 및 건강상태의 주기적 검사를 통해 향상된 복지문화를 유도할 수 있을 것이다.
현재 정부는 다양한 행정서비스를 온라인화하는 전자정부 구현을 위해 여러 분야에서 관련 사업들을 진행 중에 있다. 수자원 분야에서는 하천관련 업무의 전산화 사업의 일환으로 하천지도전산화 사업을 진행 중에 있으며, 그 결과로 구축된 각종 DB를 종합적으로 활용하기 위한 다양한 분야의 하천주제도 구축이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기 구축 DB를 효율적으로 활용하여, 보다 생산성 있는 하천주제도를 효율적으로 구축하기 위해 하천공간정보 데이터 모델을 설계하였다. 본 모델은 하천정보의 통합처리를 위해 미국의 USGS에서 사용하고 있는 ArcGIS Hydro Data Model을 기반으로 하였다. 이렇게 설계된 하천공간정보 데이터 모델은 다양한 하천주제도의 효율적 구축 방안을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 대량의 말뭉치를 바탕으로 한국어에 대해 단어 기반의 n-gram 언어 모델과 클래스 기반의 언어 모델을 구축하고, 이를 실험적으로 검증한다. 단어 기반의 n-gram 모델링의 경우 Katz의 백오프와 Kneser-ney의 스무딩(smoothing) 알고리즘에 대해 실험을 수행한다. 클래스 기반의 언어 모델의 경우에는 품사 태그를 단어의 클래스로 사용한 경우와 말뭉치로부터 자동으로 구축된 클래스를 사용한 경우로 나누어 실험한다. 마지막으로 단어 기반 모델과 클래스 기반 모델을 결합하여 각각의 모델과 그 성능을 비교한다. 실험 결과 단어 기반의 언어 모델의 경우 Katz의 백오프에 비해 Knerser-ney의 스무딩이 보다 조은 성능을 나타내었다. 클래스 기반의 모델의 경우 품사 기반의 방범보다 자동 구축된 단어 클래스를 이용하는 방법의 성능이 더 좋았다. 또한, 단어 모델과 클래스 모델을 결합한 모델이 가장 좋은 성능을 나타냈다. 논문의 모든 알고리즘은 직접 구현되었으며 KLM Toolkit이란 이름으로 제공된다.
TTA(Telecommunications Technology Association: 한국정보통신기술협회)에서는 2004년 말에 우리나라 교통 분야 지리정보 데이터 표준 모델을 발표한 바 있다. 이 TTA 모델은 지리정보의 수요증대와 더불어 적절한 교통 분야 지리정보 데이터의 공유, 교환 및 활용을 도모하기 위하여 구축뿐만 아니라 응용측면을 고려한 데이터 모델이므로 본 연구에서는 TTA 교통데이터 모델을 기반으로 국제적 지리정보 엔코딩 표준방식인 Geography Markup Language (GML) 처리가 가능한 시험적인 응용 시스템을 구축하여 웹 기반에서의 TTA 교통모델의 실무적 적합성을 검토해 보고자 한다. 본 연구 결과로 응용 도메인에서의 OGC 국제 표준인 GML의 적합성을 검증해 볼 수 있었고, 이러한 결과는 인터넷을 통한 응용 분야에서 별도로 구축된 지리정보의 공유 및 교환이 손쉽게 이루어지기 때문에 각각의 주요 응용 분야에서의 GIS 데이터의 공유를 위한 기반 구조가 될 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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