자동 분류에서 문헌을 표현하는 일반적인 방식인 BOW는 용어를 독립적으로 처리하기 때문에 주변 문맥을 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 각 용어마다 주제범주별 문맥적 특징을 파악해 프로파일로 정의하고, 이 프로파일과 실제 문헌에서의 문맥을 비교하는 과정을 통해 동일한 형태의 용어라도 그 의미나 주제적 배경에 따라 구분하고자 하였다. 이를 통해 주제가 서로 다름에도 불구하고 특정 용어의 출현만으로 잘못된 분류 판정을 하는 문제를 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 이러한 문맥적 요소를 용어 가중치, 분류기 결합, 자질선정의 3가지 항목에 적용해 보고 그 분류 성능을 측정했다. 그 결과, 세 경우 모두 베이스라인보다 분류 성능이 향상되었고 가장 큰 성능 향상을 보인 것은 분류기 결합이었다. 또한 제안한 방법은 학습문헌 수가 많고 적음에 따라 발생하는 성능의 편향을 완화하는데도 효과적인 것으로 나타났다.
네트워크상에 바이트 코드로 존재하고 실행되는 자바 프로그램은 여러 가지 컴퓨팅 환경 요소로 인해 수행병목현상이 나타나고 있다. 더구나 프로그램 성능 향상을 위해 바이트코드를 해석한다는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 자바 바이트코드를 소스코드로 디컴파일하고, 프로그램 문맥의 기본 블록과 제어 구조를 분석하여 프로파일 정보를 얻는다. 그리고 프로파일 정보를 바탕으로 사용자나 개발자에게 의미있는 정보를 제공하여 최적화된 프로그램을 개발할 수 있도록 하는 네트워크 기반 프로파일링 시스템과 프로파일 정보 시각화를 위한 시스템의 프로토타입 설계 및 구현을 다룬다.
본 고에서는 악성 프로그램을 탐지하기 위해 특정 프로그램 실행시 해당 파일 구조를 분석하여 악성 프로그램을 탐지하기 위해 Michael Weber, Matthew Schmid, Michaei Schatz와 David Geyer에 의해 제안된 실행코드 탐지 방식을 분석하고 있다. 제안된 방식에서는 기존 방법에서 사용하고 있는 악성 프로그램의 시그니처 분석을 통한 탐지 방법과 다르게 윈도우 PE 파일 형태의 파일 구조를 가지고 있는 실행 프로그램의 문맥 분석을 통해 알려지지 않은 악성 프로그램을 탐지함을 목적으로 하고 있다. 제안된 방식에서는 특히 PEAT(Portable Executable Analysis Toolkit)라는 이동 실행 분석 툴 킷을 개발, 사용함으로써 악성프로그램을 탐지 하고 있는데 이 툴 킷은 PE 파일 구조를 가진 임의의 애플리케이션에 대해 악성코드의 존재 여부를 밝힐 수 있는 실행시 구조적 특징을 이용한다.
기존의 방송 추천 시스템은 사용자 프로파일 정보를 입력하고 이를 기반으로 콘텐츠 메타데이터와 일치되는 콘텐츠를 추천하는 형태로 연구가 진행되었다. 그러나 디지털 TV와 같이 사용자와의 상호동작이 많은 기기에서는 사용자들의 프로파일은 계속 변경이 일어나고 있고, 사용자의 의도와 프로파일을 정확히 파악하는 것이 추천의 정확도와 만족도를 높이는 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 리모컨 입력과 방송시청시간을 통해 실시간으로 사용자 프로파일 정보를 추출하고, 이 정보와 콘텐츠 메타데이터와 연관성을 파악하여 사용자에게 최적의 방송 콘텐츠를 추천한다. 또한 임베디드 시스템의 하드웨어 및 컴퓨팅 파워의 제약을 고려하여 네트워크 통신이나 상용 데이터베이스 시스템을 사용하지 않았고, 시청 시간에 따라 사용자가 원하는 콘텐츠의 장르가 다르다는 점을 고려하여 현재시간을 기준으로 콘텐츠를 추천하여 사용자 만족도를 증가시켰다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서, 서비스 제공자들은 PDA, 스마트 폰, 텔레메틱스 기기 등의 다양한 이기종 단말들에 최적화된 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 이를 위해서 W3C 에서는 전달문맥 기술을 위해 Composite Capabilities / Preference Profile (CC/PP) 표준을 제정하였다. 하지만 현재 CC/PP를 지원하는 단말은 소수의 모바일 폰에만 국한되어 있어서, 대다수의 콘텐츠 제공 서버들은 CC/PP 프로파일을 지원하지 않고 있다. 본 논문에서는, 유비쿼터스 환경을 위한 규칙 기반 CC/PP 프로파일 생성 방법을 제안한다. 이를 위해서 다양한 유비쿼터스 단말로 부터의 서비스 요청정보를 분석하고 규칙 기반으로 프로파일을 생성한다. 결과적으로 서비스 제공자들이 이러한 CC/PP 프로파일을 이용함으로서, 다양한 특성을 갖는 단말로의 서비스 제공이 가능하다.
웹의 사용자와 정보의 급속한 증가로 특정 사용자가 자신에게 맞는 정보를 얻기 위해서 더 오랜 시간과 노력을 들여야 한다. 따라서 웹 응용에서 효과적인 사용자 항해를 위해서는 문맥정보의 제공이 필수적이다. 특히 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에 적응적인 문맥정보를 제공한다면 보다 효과적인 사용자 항해가 가능한데 이를 위해서는 웹 응용의 체계적인 항해 설계 과정이 필요하다
기하급수적으로 증가하는 인터넷의 정보량에서 최적의 정보를 찾고자 하는 사용자의 요구가 증가함에 따라 개별적 사용자에게 필요한 정보만을 제공하는 것이 필요하다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신 문서를 수집하는 웹 문서 추천 에이전트의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 웹 문서 추천에이전트에서 사용되는 프로파일을 효과적으로 생성하고 학습하기 위한 문서 표현 방법, 특징 선택법을 제안한다. 제안된 문서 표현 방법은 슬라이딩 윈도우 방법을 통해 인접한 단어쌍의 문맥 정보를 이용하고, 의존 구조를 이용하며 사용자의 관심 변화에 빨리 적응 할 수 있도록 시간에 대한 가중치를 반영한다. 제안된 방법으로 프로파일을 구성한 웹 문서 추천 에이전트는 사용자의 관심 분야를 효과적으로 반영하고 관심 변화에 빨리 적응하여 사용자에게 알맞은 문서를 추천한다.
World Wide Web의 대중화로 인해 전자 정보량이 급속하게 증가하였고, 이러한 많은 양의 다양한 정보에 대한 효율적인 검색 시스템의 필요성이 증대되었다. 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 사용자 요구 사항의 올바른 분석과 서술이 중요하게 인식되고 있으며, 분산 환경에서의 요구 사항 추출 및 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 웹 검색 방법에 있어서 목표 검색어만을 가지고 검색을 수행하는 기존 검색 방법과 달리 검색어가 나타나는 문맥 정보를 추가하여 검색하는 방법을 제안하고 구현하였다. 또한 본 논문에서는 제안된 새로운 키워드 추출 방법으로 추출된 키워드를 기반으로 키워드 마이닝 프로파일에 기반한 웹 검색 시스템을 제안하고 구현하였다. 이는 원하는 정보를 대표하는 목표 검색어만 가지고 검색을 수행하는 기존의 검색방법과 달리 검색어가 포함된 문맥정보를 추가하여 검색하기 때문에 기존의 검색방법보다 정확하고 효율적인 정보를 제공한다. 특정 도메인으로부터 순위가 매겨진 도메인 키워드 리스트를 작성하여 이를 기준으로 기존의 출현빈도기반의 차이를 실험을 통하여 보였으며, 예제 기반 질의를 바탕으로 키워드 마이닝 프로파일을 만들어 검색을 수행하는 검색 방법으로 이의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.
UNIX/LINUX 시스템에서 로컬 파일 시스템의 파일 데이터가 네트워크를 통해서 원격지 시스템에 전송되는 경우, 사용자와 커널(Kernel) 공간 사이에서의 메모리 복사가 적어도 2 회에 걸쳐 수행된다. 이러한 사용자와 리눅스(Linux) 커널 공간 사이에서 이루어지는 메모리 복사는 데이터 전송에 소요되는 시간을 증가시키고, 잦은 시스템 호출의 호출은 응용 프로세스와 리눅스 커널 간 문맥 교환(context switching)의 발생을 빈번하게 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 필요한 경우 사용자와 리눅스 커널 사이에서의 메모리 복사를 수행하지 않고, 커널 공간 내에서의 메모리 복사를 최대한 제한할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다.
영-한 기계번역에 있어서 변환(Transfer)은 상이한 두 언어의 어순을 생성될 언어의 어순으로 결정하기 위한 변환 규칙에 의해서 영어의 구문 분석된 트리를 생성될 한국어의 구조에 맞게 재구성한다. 이러한 변환은 개발 단계 중 또는 그 후에 언어의 다양한 차이를 수용하기 위해 프로그램 수준에서 잦은 수정을 하게 된다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 변환 문법을 이용하여 좀더 체계적이고 확장이 쉬운 문법을 이용하여 변환을 수행하고자 한다. 이를 위해 영어의 구구조 자질들을 쉽게 검사 및 탐색하면서 조건에 맞는 자질들을 나누어주는 기능을 하는 조건 단일화 연산자를 기반으로 일반적인 문맥자유문법(Context Free Grammar)을 이용한 변환 문법을 제안한다. 또한 변환 문법은 변환 문법 해석기에 의해 변환 프로그램으로 컴파일 됨을 보인다. 이러한 변환 방법은 영-한 변환에 있어서 문법 수준에서 변환 처리를 할 수 있어 변환 프로그램의 개발 및 유지보수에 많은 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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