이 본문은 선박중개시스템으로써 분산객체기술을 이용한 CORBA환경하에서 설계되고 구현되었다. 최근 각광 받고 있는 웹에서의 전자상거래 시스템이 방대해 짐에 따라 호스트 중심의 중앙 집중식 방식이 한계를 가지게 되었다. 또한 시스템의 성능 향상도 크게 요구되어졌으며, 이러한 문제들을 해결하기 위해 이종 시스템간에 프로그램을 분산시켜 부하를 줄임으로써 시스템의 성능 저하와 네트워크 병목형상을 해결하고 있다. 본 연구는 에이전트 통신언어(ACL)를 이용하여 분산된 데이터베이스에fi의 에이전트 기반 모형을 제시한다. 또한 분산된 서로 다른 운영체제, 분산된 이종의 데이터베이스에서의 정보 공유와 교환이 가능한 CORBA를 이용한 지능형 선박검색 에이전트의 모형을 구현한다.
AnyQuestion 1.0은 (주)두산의 '두산세계대백과 엔싸이버'의 인물분야만을 대상으로 한 질의응답형 정보검색 시스템이다. 본 시스템에서는 지식기반 질의응답, Logical Form 기반 질의응답, 단락 기반 질의응답을 통합한 3단계 정답 추출 방법을 제안하고 있다. 지식기반 질의응답은 본문의 구조화된 정보와 비구조화 된 정보로부터 정보추출 기술을 이용하여 구축한 지식베이스에 대한 질의응답을 목적으로 한다. "사용자의 질문에 대한 정답을 지식베이스에서 제시할 수 있는가?"와 "지식베이스에서 어떤 정보를 정답으로 제시해야 하는가?"는 3단계 정답 추출 방법에서는 상당히 중요하다 이를 위해서 질문 분석에서는 수동으로 구축한 지식베이스 속성 자질 정보와 다양한 규칙을 기반으로 질문 분석을 수행하였고, 이를 이용하여 지식기반 질의응답을 하였다. 실험결과, 지식기반 질의응답 할당 재현율은 65.4%, 지식기반 질의응답의 정확률은 81.25%였다. 백과사전 인물분야에 대한 지식기반 질의응답은 기존의 데이터베이스 분야에서 연구되어온 자연어 DB인터페이스를 활용한 질의응답으로 속도가 빠르며, 상대적으로 높은 정확률을 보였다.
정보의 상호운용성 확보를 위해서 여러 형태로 정의되어 있는 스키마들을 매칭하는 것은 반드시 필요한 작업이다. 워드넷은 영어의 의미 어휘목록으로 유의어 집단과 어휘 목록사이의 다양한 의미관계를 기록하여 자동화된 본문 분석과 인공지능 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 워드넷을 이용하여 스키마 엘리먼트 이름의 의미 집합을 추출하고 대응하는 엘리먼트 의미 집합과의 유사도를 측정함으로써 스키마 엘리먼트를 매칭하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 다중매칭된 복잡한 관계를 간단한 방법으로 단일매칭화함으로써 사용자가 직관적이고 용이하게 사용할 수 있다. 이를 통하여 데이터 통합, 변환, 분산 검색 등 정보의 상호운용이 필요한 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
목적 : 본 연구는 뇌졸중 환자의 기능적 결과를 예측하기 위한 인구통계학적 및 임상학적 특징과 머신러닝의 사용을 체계적으로 분석하고 요약하기 위해 수행되었다. 연구방법 : PubMed, CINAHL과 Web of Science를 사용하여 2010년부터 2021년 사이에 게재된 연구를 검색하였다. 주요 검색어는 "machine learning OR data mining AND stroke AND function OR prediction OR/AND rehabilitation"을 사용하였다. 뇌 이미지 처리 기법만을 분석한 연구, 딥러닝만 적용한 연구와 전체 본문을 열람할 수 없는 연구는 제외되었다. 결과 : 검색한 결과, 총 9편의 국내외 논문을 선정했다. 선정된 논문에서 가장 많이 사용된 머신러닝 알고리즘은 서포트 벡터 머신(support vector machine, 19.05%)과 랜덤포레스트(random forest, 19.05%)였다. 9개 중 7개의 연구에서 뇌졸중 환자의 기능을 예측하기 위해 중요하다고 추출된 변수를 결과로 제시했다. 그 결과, 5개(55.56%)의 연구에서 뇌졸중 환자의 기능을 예측하기 위해 환자의 임상적 특성이 아닌 modified ranking scale (mRS) 및 functional independence measure (FIM)과 같은 초기 또는 퇴원 평가 점수가 중요하다고 도출되었다. 결론 : 이 연구는 mRS 및 FIM과 같은 뇌졸중 환자의 초기 또는 퇴원 평가 점수가 임상적 특성보다 기능적 결과에 더 많은 영향을 미칠 수 있음을 나타냈다. 따라서, 뇌졸중 환자의 기능적 결과를 향상시키기 위한 최적의 중재를 개발하고 적용하기 위해서는 뇌졸중 환자의 초기 및 퇴원 시 기능적 결과를 평가하고 검토하는 것이 필요하다.
현대 업무환경 변화의 중심은 디지털 기술이라고 할 수 있다. 특히 업무관리시스템 및 문서생산시스템에서 생산한 기록으로 업무를 증명하는 일반적인 공공기관에서 기록관리체계는 업무환경 그 자체이기도 하다. 김포시는 제4차 산업혁명기술 시대에 선제적으로 대응하고 업무환경 혁신을 이루기 위해 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2021년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사업에 지원하였고 선도 기관으로 확정되어 3억 3천의 지원을 받아 공공 클라우드 기반의 AI-OCR을 통한 기록물 검색 및 활용기능 강화 프로젝트를 진행하였다. 이를 통해 규격화된 색인 값에 의존한 검색과 이미지 열람에 그치던 비전자기록의 한계를 넘어 데이터화 하였고 AI-OCR이라는 신기술 적용으로 98%의 인식률을 구현하였다. 공공기관에 디지털 기술을 사용하여 업무 효율화, 생산성 향상, 개발비용 절감, 내·외부 이용자들의 기록관리 서비스 수준의 제고를 이루었기에 신기술과 기록물관리의 결합 사례연구를 통해 기록관리 분야 본연의 전문성을 높이는 방향과 업무환경 혁신 구현 사례를 공유하고자 한다.
공개된 데이터인 온라인 뉴스 기사 중 상당수는 도시와 같은 특정 장소에서 발생하는 이벤트에 관련된 사실과 의견을 담고 있어 독자의 의사 결정에 영향을 끼친다. 따라서 대량의 인터넷 뉴스 기사를 분석하면 향후 사람들이 특정 이벤트에 대하여 어떠한 선택을 할지 예상할 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 온라인 뉴스 기사 제목을 형태소 분석하여 특정 장소에서 이루어질 이벤트의 성과를 사전에 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 기사 제목은 기사의 가장 핵심적인 내용을 담고 있어 본문보다 사실과 의견이 더 정확하게 발현될 뿐 아니라, 모바일 환경에서는 기사 본문보다 더 큰 영향력을 가지기 때문에 이벤트의 성과 예측에 효과적인 자료이다. 이에 인터넷 뉴스 기사의 제목을 수집하여 학습 데이터와 평가 데이터로 구분하고, 학습 데이터에서 유의한 극성을 보이는 형태소를 추출하여 전체 기사의 제목을 감성 분석하였다. 여기에 뉴스 기사가 갖는 특성이 반영될 수 있도록 기사 검색량과 기사 산출량 정보를 변인에 추가하여 이벤트 성과를 예측하는 알고리즘을 수립하였다. 그 결과 70.6%의 성공률로 성과를 예측하여 다른 비교 대상 분석 방법과 분명한 차이를 보였다. 도출된 이벤트 성과 예측 정보는 이벤트를 준비하는 기관 및 업체에서 예상 수요량을 결정할 때 도움을 줄 수 있을 것이다.
학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.
본 연구는 지식관리에 있어서 개인정보에 대한 학술적 인식을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이론적 배경으로 지식이 갖는 본래적 사적 특성과 현실적 지식관리 방법에 따른 개인 정보에 대한 견해들이 연구 문제의 인식과 이해를 위해 논의된다. 학술적 인식 파악을 위한 연구방법론으로 2000년에서 2004년 사이에 발표된 관련 문헌을 검색하고 그에 대한 내용을 분석하였다. 이 문헌조사에 따르면, 지식관리에 있어서 개인정보에 대한 학술적 인식은 아직 낮은 것으로 파악된다. 조사결과는 이론적 배경에 기초해서 본문 내에 분석되었다. 본 결과는 연구주제에 대한 현시적 상황을 파악하고 분석했을 뿐만 아니라, 지속적 연구의 필요성을 제공하고 있다.
일반적으로 문헌을 검색하고 접근하기 위하여 주제색인과 같은 주제어를 활용하곤 한다. 그렇다면 문헌의 내용과 문헌의 주제어는 분명히 어떤 밀접한 상관관계가 있을 것으로 예측해볼 수 있다. 본 연구는 이러한 의문점에서 출발하여, 디지털콘텐트의 본문내용이 비교적 짜임새 있게 정형화되어 있는 석사 학위논문을 연구문헌으로 한정하여 학위논문 전문에서 나타나는 학위논문의 주제어 분포도를 연구하였다. 학위논문의 주제어는 논문 저자가 부여한 주제어를 사용하되, 학위논문 전문은 '목차', '서론', '이론배경', '본론', '결론', '참고문헌'의 내용위치로 분할하여 내용위치에 따른 주제어의 출현율을 확인하였다. 연구대상 학위논문 전문은 1226.3개의 용어, 5152.3번의 용어 출현을 보였다. 학위논문 저자가 부여한 주제어는 $12{\sim}13$개 용어로 구성되어 있었다. 연구결과, 전문 내용위치에 따른 주제어의 출현율은 '목차' 11.4%와 '서론' 11.2%에서 가장 높았으며(11%), 다음 순위는 내용위치 '결론' 9.8%이었다.
최근에 의료절차가 복잡해진 반면 간략화된 병원체계와 환자간호에 대한 효율성 증가를 위한 재정상 어려움이 가중되어 가고 있다. 그 결과 현재의 의료 영상 처리를 위한 필름기반 시스템은 여러 가지 결점이 명백하게 나타나고 있다. 지속적인 필름 저장공간은 노동력 증가와 귀중한 공간이 소비되어진다. 본문에서는 이러한 문제 해결책으로 영상의 질 향상, 전송, 검색을 위한 미니-PACS를 소개한다. 제안한 미니-PACS는 웹 모듈, 클라이언/서버 모듈, 내부관리 모듈, 영상획득 모듈의 형식적인 4분야로 구성되어져 있다. 미니-PACS 시스템은 DICOM 컨버터가 non-DICOM 파일 형식을 표준화된 파일형식으로 변환시켜준다. 클라이언트 서버 모듈 경우에 있어서 제안된 시스템은 클라이언트 모듈부분과 서버모듈부분으로 결합되어지므로 이 시스템은 윈도우 운영체제에 기초되어진 고해상 영상 처리 기술을 제공한다. 일반적인 PACS 시스템은 중소 병원에서 장비와 운영측면에서 너무 고가이므로 우리는 WWW를 통한 데이터베이스연결을 위한 웹모듈을 설계했다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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