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.
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.
이 연구는 단어 중의성 해소를 위해 SVM 분류기가 최적의 성능을 가져오는 문맥창의 크기와 다양한 가중치 방법을 파악하고자 하였다. 실험집단으로 한글 신문기사를 적용하였다. 문맥창의 크기로 지역 문맥은 좌우 3단어, 한 문장, 그리고 좌우 50바이트 크기를 사용하였으며, 전역문맥으로 신문기사 전체를 대상으로 하였다. 가중치 부여 기법으로는 단순빈도인 이진 단어빈도와 단순 단어빈도를, 정규화 빈도로 단순 또는 로그를 취한 단어빈도 ${\times}$ 역문헌빈도를 사용하였다. 실험 결과 문맥창의 크기는 좌우 50 바이트가 가장 좋은 성능을 보였으며, 가중치 부여 방법은 이진 단어빈도가 가장 좋은 성능을 보였다.
대화형 에이전트는 언어를 이용하여 사용자에게 적절한 정보를 제공하고 대화의 문맥을 유지하는 시스템이다. 대화형 에이전트를 더욱 현실적으로 만들기 위해서는 사용자 질의에 대한 분석과 모델링 과정이 필수적이며, 베이지안 네트워크가 이를 위한 대표적인 방법 중 하나이다. 보통 대상영역을 위한 네트워크는 매우 복잡하고 이해하기가 어렵기 때문에 네트워크를 구성하는 변수들을 분리함으로써 대화형 에이전트를 보다 쉽게 설계할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 에이전트의 질의 분석모듈을 2단계 베이지안 네트워크로 구성하여, 설계를 보다 용이하게 하였고 문형을 고려한 세부적인 질의분석을 가능하도록 하였다. 웹 페이지를 소개하는 에이전트에 적용하여 제안한 대화형 에이전트 구조의 유용성을 보였다.
일반적인 문헌/문서나 웹페이지에서 창조에 도움이 되는 아이디어와 준아이디어를 색출하기 위하여 아이디어 마이닝 기법을 적용하였다. 아이디어 마이닝과 의견 마이닝 및 논제 신호 마이닝에서 사용하는 발췌 기법으로 웹 페이지, 문헌, 문서 등에 포함되어 있는 아이디어를 발췌하였다. 발췌 기법을 (1) 결정적 단서 어구, (2) 단서 멀티미디어, (3) 문맥 신호, 및 (4) 담화 구절 방법으로 정리하여 7가지 아이디어 유형 -사상, 계획, 의견, 글, 그림, 소리, 공식 별로 실험하였다. 각 기법들의 효율성은 재현율과 정확률을 혼합한 F 측정값으로 판단하였고 (1), (3), (4) 방법은 대체로 긍정적인 평가를 얻었다. 특히, 결정적 단서 어구는 아이디어 적출에 문맥 신호는 준아이디어 추출에 효과적인 것으로 판단되었다.
목적 지향 대화에서, 사용자의 의도는 화행(speech acts)과 개념열(concept sequences)로 나타낼 수 있다. 화행은 대화의 영역과는 상관없이 표현되는 정보이고, 개념열은 영역과 깊은 관련을 지닌 정보이다. 대화시스템에서 화행과 개념열로 구성되는 사용자의 의도를 정확히 파악하는 것은 시스템이 사용자의 발화에 정확히 응대하는 데에 매우 중요하다. 본 논문에서는 일정관리 영역에서의 대화를 대상으로 화행과 개념열을 분류하고 신경망을 사용하여 이들을 분석한다. 화행과 개념열로 구성되는 의도 분석에 사용하는 자질은 크게 문맥 자질과 문장 자질로 분류되며, 문장자질은 카이제곱 통계량을 사용하여 사용자의 의도 분석에 효과적인 자질만을 선택하여 사용하고 문맥자질로는 이전 발화에 대한 정보를 활용한다. 신경망을 사용하여 사용자 의도 분석을 수행한 결과 성능이 우수함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 국내 11개 국외 5개의 법학도서관 웹사이트 내비게이션 시스템을 전역, 지역, 문맥, 지원 내비게이션으로 나누어 분석하였다. 그 결과 전역 내비게이션은 일관된 내비게이션을 제공해야 하며, 핵심지역과 기능에 바로 접근할 수 있어야 하는 것으로 나타났다. 지역 내비게이션의 Quick Link는 스크롤바의 이동이 가능하도록 제공할 필요가 있었다. 문맥 내비게이션의 메뉴의 수와 링크 유형은 가급적 적은 수를 제공해야 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 지원 내비게이션의 사이트맵과 사이트색인은 웹사이트의 콘텐트의 양에 따라 알맞게 제공해야 하며, 누락된 링크가 없어야 하며 제공내용이 충실해야 하는 것으로 나타났다.
운동 효과를 극대화하기 위하여 개인의 신체 상태를 측정한 후, 운동 처방을 통하여 적합한 운동 프로그램을 생성해 주는 운동 관리 시스템이 도입되어 활용되고 있다. 하지만, 2주$\sim$3개월 주기로 신체 상태를 파악하여 생성되는 운동 프로그램은 다양하게 변화하는 개개인의 운동 습관이나 운동 주기를 실시간으로 반영하지 못하기 때문에, 운동 기간이 길어질수록 사용자의 현재상태에 적절치 않은 운동을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려한 운동 프로그램을 제공하기 위한 문맥 인지 운동 모델(Context Aware Exercise Model : CAEM)을 제안하며, 이를 지능형 운동 가이드(Intelligent Fitness Guide : IFG) 시스템으로 구현한다. IFG 시스템은 사용자의 상황에 따라 필요한 측정치를 선택적으로 입력 받고, 운동 종류 및 운동 횟수, 운동 강도의 변경 시 운동 최적화 알고리즘 및 운동 지식베이스를 통해 운동 프로그램을 생성한다. IFG는 사용자 상황에 알맞은 운동 프로그램을 실시간으로 제공함으로써, 사용자 상황에 알맞은 효율적인 운동 관리를 할 수 있다.
웹의 보도기사에 관한 자동요약시스템을 구축하기 위하여 담화구조와 지식기반 기법을 적용한 글구조 프레임과 제 규칙들을 작성하였다. 프레임에는 문단과 문장 및 절의 역할, 문단과 문장의 성질, 역할을 구분하는 판별규칙, 주요문장 발췌규칙, 그리고 요약문 작성규칙 슬롯이 포함되었다. 문맥정의, 고유명사 등을 안내하는 'if-needed'와 변화된 슬롯 값을 알려주는 if-changed 패싯도 구비되었다. 슬롯이나 패싯의 실제 값들을 추출 표현하는 과정에서 문구의 수사적 역할과 단어 최상위 범주 및 줄거리 단위를 참조하였다. 의미흐름의 연결성을 유지하면서 요약 문장들을 통합, 분리, 합성하는 재구성은 유사도공식, 구문정보, 담화구조와 지식기반 방법에서 도출한 제 규칙 및 문맥정의를 이용하였고 비평과 같은 새로운 문장을 생성하였다.
단어의 의미 중의성을 해소하는 것은 자연언어처리의 중요한 문제 중의 하나이다. 특히 문서의 주제어가 중의성을 가질 때, 이 문서는 부적합한 범주에 속하게 되어 정보검색시 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 그러므로, 본 논문에서는 문서를 대표하는 주재어의 의미 중의성을 해소하기 위해 주변 문맥자질을 고려하는 방법을 모색한다 이를 위해 자연언어처리의 통계적 방법으로 문서 범주화에 많이 사용되는 Naive Bayes 분류기를 중의성 해소에 적용하고, 그 결과 얻어진 중의성 해소 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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