인터넷 사용자가 급증함에 따라 온톨로지를 이용한 지능형 웹이나 인터넷 사용자에게 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 대표적인 예로 문맥광고는 인터넷 사용자들이 뉴스나 커뮤니티 사이트에서 콘텐츠를 조회하고, 해당 콘텐츠와 일치하거나 관련성이 높은 제품 또는 서비스 정보를 제공하는 광고기법이다. 그러나 문맥 광고는 사용자에게 다양한 콘텐츠 및 사이트 추천 서비스를 제공하지 못하고 있다. 따라서 다양한 콘텐츠 및 사이트 추천 서비스를 제공하기 위해 본 논문에서는 사용자가 조회한 콘텐츠의 내용을 대표할 수 있는 중요 키워드를 선정하고, 콘텐츠 내에서 추출된 키워드간의 연관성을 분석하여 관련 콘텐츠 및 사이트를 추천하는 방법에 대해 제안한다. 또한 연관키워드리스트 생성방법을 고속연관규칙을 이용하여 처리속도를 줄이고, 사용자가 선호할 만한 다양한 콘텐츠와 관련된 사이트를 제공하는 방법에 대해 제안한다.
본 논문에서는 격조사의 구문적인 특성을 이용하여, 수식어까지 포함한 명사구 추출 방법을 연구한다. 명사구 판정을 위해 연속적인 형태소열을 문맥정보로 사용하던 기존의 방법과 달리, 명사구의 처음과 끝 그리고 명사구 주변의 형태소를 이용하여 명사구의 수식 부분과 중심 명사를 문맥정보로 사용한다. 다양한 형태의 문맥 정보들은 최대 엔트로피 원리(Maximum Entropy Principle)에 의해 하나의 확률 분포로 결합된다. 본 논문에서 제안하는 명사구 추출 방법은 먼저 구문 트리 태깅된 코퍼스에서 품사열로 표현되는 명사구 문법 규칙을 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 명사구 규칙을 이용하여 격조사와 인접한 명사구 후보들을 추출한다. 추출된 각 명사구 후보는 학습 코퍼스에서 얻어낸 확률 분포에 기반하여 명사구로 해석될 확률값을 부여받는다. 이 중 제일 확률값이 높은 것을 선택하는 형태로 각 격조사와 관계있는 명사구를 추출한다. 본 연구에서 제시하는 모델로 시험을 한 결과 평균 4.5개의 구를 포함하는 명사구를 추출할 수 있었다.
최근 들어 유비쿼터스 관련 연구 개발을 통해 문맥 정보를 받아들여 이를 해석하고 분석한 후, 상황에 맞는 적절한 대응을 해주는 미들웨어의 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만, 미들웨어 입장에서 센서를 감싸는 위젯(widget)을 효과적으로 관리하는 연구가 부족하다. 이런 이유로, 우리는 이러한 위젯의 효과적인 유지 관리를 통해 미들웨어에서 가질 수 있는 장정을 알아보고 이를 지원하기 위한 위젯 통합 프레임워크를 제안하였다. 위젯 통합 프레임워크는 다양한 위젯을 통합하고 문맥 정보를 관리하기 위하여 위젯의 Runtime Binding, Error Resilience, Common Interface over Widget을 지원한다. 또한 서비스를 관리하는 서비스 매니저와 위젯 사이의 상호작용을 효율적으로 지원함으로써 상위 계층으로 보다 적당한 문맥 정보를 제공할 수 있다. 그리고 위젯 기반의 프레임워크를 구성함으로써 다른 미들웨어에서 제공하지 못한 위젯 중심의 기능들을 제공한다.
인터넷과 웹의 팽창과 함께 가용 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있으나 이에 대응되는 효과적이고 효율적인 정보 검색능력의 지원이 없다면 이와 같은 방대한 정보들은 정보 이용자들에 있어 이용 가치가 없으며 이는 곧 정보 범람(information overflow)을 의미한다. 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로써 사용자의 편이성과 정보검색 능력을 극대화할 수 있는 자연어 질의 문맥 구조 기반 개인형 메타 정보검색 엔진을 제안하고자 한다.본 방법론은 자연어 질의를 기본 입력 형태로 하여 자연어 질의의 문맥 구조(context structure) 및 기타 정보 평가 요소들을 이용하는 다척도(multi-criteria)의사 결정 기법 및 개인형 메타 정보 평가(information rating) 방법론으로 구성되어 있으며 이를 위한 시스템 설계를 제안한다.
웹그래프는 웹문서 간의 하이퍼링크를 각 웹문서의 핵심어간의 링크관계로 추상화하대 이 관계를 이용하여 핵심어의 개념 그래프를 구축하고 질의의 확장이나 영역지식을 제공하는 개념 기반 검색이 가능한 검색 시스템이다 본 논문에서는 웹그래프에서 가능했던 질의어에 대한 한 단계의 질의 확장에 그치지 않고. 최초의 질의어와 이후 확장어들에 대한 문맥을 유지하대 추가적인 다단계의 확장이 가능하도록 하는 방법을 계시한다. 검색 시스템 사용자는 최초 질의어가 속하는 해당 분야에 대한 지식이 부족한 경우, 문맥을 유지한 확장을 통하여 자신이 찾고자 하는 바를 명확히 해 나가며 세부 질의를 구축할 수 있고 해당 분야에 대한 지식을 얻는 것이 가능하다
한국어의 비재귀 명사구 즉 기반 명사구(basehp)를 인식하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 한개의 주어진 학습 알고리즘에 대해 문맥 윈도우의 크기와 문맥 윈도우의 위치를 달리해 가면서 학습시킨다 이러한 방법을 통해 서로 다른 정보를 바탕으로 한 기반 명사구 인식을 수행할 수 있으며, 그 결과서로 다른 여러 개의 결과들을 생성할 수 있다. 본 논문에에서는 이렇게 얻어진 여러 개의 인식 결과들을 적절한 방법으로 결합하여 한국어에서 91% 이상의 높은 기반명사구 인식 정확도를 얻어낼 수 있다. 15만 단어 규모의 국어정보베이스의 말뭉치를 사용했으며 , 학습 알고리즘으로는 메모리 기반 학습 알고리즘 (memory-based learning)을 이용하여 실험하였다.
본 논문에서는 영화명, 도서명, 음악명 등의 제목 개체명 인식을 위한 새로운 방법에 대해 기술한다. 제목 개체명은 개체명 내부에 기존 MUC에서 분류한 인명, 지명, 기관명 등과 같은 일반적인 개체명과는 달리, 철자 자질 등 내부 자질을 사용하기 어려우며, 제목 개체명 부착 말뭉치가 없기 때문에 기존 연구에서 좋은 성능을 보인 방법들을 적용하기는 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 원시 말뭉치에서 자동으로 구축한 문맥 패턴 정보와 개체명 사전을 사용하여 제목 개체명을 인식하는 방법을 제안한다. 패턴과 제목 개체명 사전 구축을 위해, 사전 정보를 이용한 패턴 확장과 이렇게 구축된 패턴 정보를 사용한 사전 확장 단계를 반복 수행하여 문맥 패턴과 제목 개체명 사진을 점진적으로 증가시키는 방법을 사용하였으며, 이러한 정보가 제목 개체명 인식에 도움이 됨을 실험적으로 입증하였다.
본 논문에서 제안하는 문맥의존 철자오류 교정은 통계 정보를 이용한 방법으로 통계적 언어처리에서 가장 널리 쓰이는 샤논(Shannon)이 발표한 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 선행연구에서 부족하였던 부분의 성능 향상을 위해 교정대상단어의 오류생성 및 통계 데이터의 저장 방식을 개선하여 Default 연산을 적용한 모델을 제안한다. 선행 연구의 모델은 교정대상단어의 오류생성 시 편집거리의 제약을 1로 하여 교정 실험을 하지만 제안한 모델은 같은 환경에서 더욱 높은 검출과 정확도를 보였으며, 오류단어의 편집거리(edit distance) 제약을 넓게 적용하더라도 신뢰도가 있는 검출과 교정을 보였다.
사용자 쓰레드와 시스템 쓰레드간의 1:1 맵핑 모델은 병렬성을 지원하는 장점이 있고, M: N 맵핑은 병렬성 지원과 빠른 문맥교환의 장점이 있다. 리눅스 자바 가상 머신에서는 1:1 맵핑 모델만을 지원한다. 연성 실시간을 보장하기 위해서는 쓰레드간의 문맥교환을 최소화하여 성능 향상시킬 필요가 있다. 이 논문에서는 자바 어플리케이션 레벨에서 경량 프로세스(Light Weight Process, LWP) 개념을 도입하여 리눅스 자바 가상 머신에서 M: N 맵핑을 지원하는 자바 쓰레드 모델을 제안한다. 제안한 모델은 그린 쓰레드 (Green Thread)의 빠른 문맥교환과 네이티브 쓰레드(Native Thread)의 병렬성 지원 장점을 혼합한 것으로 빠른 처리속도와 자바 플랫폼의 독립성을 그대로 유지할 수 있다. 또한, MTR-LS 알고리즘을 경량 프로세스 스케줄링에 채택함으로서, 자바 응용프로그램의 연성 실시간을 보장한다. 1:l 및 M:1 맵핑 모델과의 성능 비교를 통해 제안한 모델이 좋은 성능과 연성 실시간을 보장한다는 것을 보인다.
최소 여유시간 우선(Least-Laxity-First)스케쥴링 알고리즘은 여유시간이 작은 태스트가 높은 우선순위를 갖는 동적 우선순위 스케줄링 방법으로서 단일프로세서 시스템에서 최적임이 증명되었다. 그러나, 이 알고리즘은 최소 여유시간을 가진 태스크가 여러 개 존재하여 여유시간 충돌이 발생한 경우 이 태스크들 간에 빈번한 문맥교환이 발생하게 되는 문제점이 있어 실용적이지 못하다. 본 논문에서 제한하는 최소 여유시간 우선 기반의 최소선점을 갖는 스케줄링 알고리즘(Least-Laxity-First with Minimum Preemption 또는 LLF/MP)은 여유시간이 충돌했을 때에 문맥교환을 최소화함으로써 최소 여유시간 우선 스케줄링 알고리즘의 단점을 해결하였다. LLF/MP 스케줄링 알고리듬은 불필요한 문맥교환을 줄임으로써 시스템 오버헤드로 인한 시스템의 성능 저하를 방지할 수 있고 보다 많은 시스템 자원을 예측 불가능한 비주기적 태스크에게 할당할수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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