불확실성 데이터베이스의 의미론 정의는 보통 주어진 불확실성 데이터베이스를 여러 개의 관계형데이터베이스로 변환하는 산술적 접근방법을 취한다. 이 논문에서는 불확실성데이터베이스를 논리이론으로 변환하는 논리적 접근방법을 통해서 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 의미론의 가장 특징적인 면은 기존의 논리적 접근방법에서 사용해온 명제논리 대신에 선형논리를 논리적 근간으로 이용한다는 점이다. 선형논리는 논리식을 불변진리가 아닌 소비가능한 자원으로 해석하기 때문에 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하는데 적합하다. 본 논문의 핵심 결과는 선형논리에 기반한 불확실성 데이터베이스의 의미론이 산술적 접근방식에서 설명하는 불확실성 데이터베이스의 의미론과 동등하다는 것이다.
다양한 실세계의 표현은 주관적인 의미가 내포되어 있어 데이터의 모델링 과정이 보다 중요하며 이 과정에서 데이터 손실을 최소화시켜야 한다. 이러한 성향의 모든 데이터를 수용하기위한 퍼지데이터베이스 시스템 구축시에는 데이터가 퍼지 집합으로 표현되어야 하고 불확실하고 다양한 형태의 질의가 가능하며 신뢰성 있는 응답 제시되어야 한다. 본 논문에서는 불활실함의 의미를 최대한 반영하여 표현을 다양화 시키고 사용자의 주관적인 인식수용을 위한 데이터의 개별화와 레벨의 다양화를 위한 클러스터링(clustering)기법을 보인다. 이를 통해 영역구조를 병합 분리시켜 데이터베이스의 릴레이션에서의 도메인요소의 첨가와 삭제를 통하여 자유로운 질의에 대한 불확실성이 감소된 응답과 융통성이 부여된 퍼지질의 처리를 보여준다.
지금까지 수공구조물의 설계와 기존 시설의 안전도를 평가시 수문, 수리 및 경제학적 함수들에서 발생하는 불확실성을 설명하기 위하여 안전율 또는 여유고를 증가시키거나 이들 정보의 양과 질을 증가시켜 데이터베이스를 확장하고 측정오차를 최소화시키며, 전통적인 통계해석을 적용하였다. 공공의 안전을 확보하기 위하여 설계과정에 안전율 또는 여유고가 도입되었으나 이것은 단순히 보다 높은 재현기간의 적용을 의미하며, 수문현상이 가지는 추계학적 특성보다 확정론적인 근거로부터 안전설계 개념이 개발되었다. 수자원 계획시 고려되는 부하와 저항은 확정론적인 고정치가 아니라 시간에 따라 변하고 동적이며, 무작위적이므로 확률 변수로서 고려되어야 한다. 이에 따라 최근 수자원 계획과정에서 불확실성 해석에 의한 위험도 분석 개념이 도입되고 있으며, 특히 이상기후 및 집중호우의 빈발, 급격한 도시화로 인한 유출양상의 변화 등으로 급증하고 있는 훙수피해를 감안할 때 설계빈도의 상향조정과 같은 확정론적인 방법보다는 매개변수 또는 함수의 불확실성을 고려한 위험도 해석의 필요성이 더욱 증대되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수자원 계획시 입력자료 및 매개변수의 불확실성과 불확실성의 분리를 고려한 홍수량의 산정 및 각 매개변수의 영향을 평가하여 홍수위험도 해석에 있어서 모델 매개변수의 영향 규명과 처리방안을 제시하고자 한다.
과학에서 지식의 불확실성은 명제가 현재 상태로는 참도 거짓도 아닌 불확실한 상태를 의미한다. 기존의 연구들은 학술 문헌에 표현된 명제를 분석하여 불확실성을 의미하는 단어를 수동적으로 구축하고 구축한 코퍼스를 대상으로 규칙 기반, 기계 학습 기반의 성능평가를 수행해왔다. 불확실성 단어 구축의 중요성은 인지하고 있지만 단어의 의미를 분석하여 자동적으로 확장하고자 하는 시도들은 부족했다. 한편, 계량정보학이나 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 네트워크의 구조를 파악하는 연구들은 다양한 학문분야에서 지적 구조와 관계성을 파악하기 위한 방법으로 널리 활용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 불확실성 단어를 대상으로 Word2Vec을 적용하여 의미적 관계성을 분석하였고, 영어 어휘 데이터베이스이자 시소러스인 WordNet을 적용하여 불확실성 단어와 연결된 상위어, 하위어 관계와 동의어 기반 네트워크 분석을 수행하였다. 이를 통해 불확실성 단어의 의미적, 어휘적 관계성을 구조적으로 파악하였으며, 향후 불확실성 단어의 자동 구축의 확장 가능성을 제시하였다.
최근 컴퓨터 성능 및 컴퓨터 가시화 기술의 발달에 힘입어 지반공학 분야의 지반조사결과를 가시화 할 수 있는 소프트웨어들이 출시되고 있다. 지반조사의 중요한 목적 중 하나는 건설대상 부지 내에 분포하는 건설에 불리하게 작용하는 불확실성을 예측하고 파악하는 것이다. 이들 불확실성은 시공의 안정성을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 공기를 지연시키고 공사비를 증가시킨다. 3차원 가시화 기법은 이러한 지반의 불확실성을 극복할 수 있는 좋은 도구중 하나이다. 본 논문에서는 터널설계 및 시공분야에 3차원 가시화 기술, GIS 기술, 데이터베이스 기술을 적용하기위하여 새롭게 개발된 시스템을 소개한다. 가상현실과 3차원 가시화 기술은 지반구조 및 특성을 3차원 모델화 하는데 사용되었으며, 데이터베이스 기술과 GIS 기술을 접목하여 지반조사와 터널시공 중에 획득되는 지반정보를 데이트베이스화 하였다. 본 시스템을 이용함으로서 초목 엔지니어는 설계단계에서 계획을 세울 때 지반조사 정보를 유용하게 이용할 수 있고, 시공단계에서 공사의 안정성 및 경제성을 극대화시킬 있을 것이다.
오늘날 특정 유역에서의 수문현상 및 수문순환에 대한 분석을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 수문자료의 관측은 반드시 수반되어야 하며, 관측자료의 품질관리 및 원시자료의 관리 등이 요구되고 있는 실정이다. 관측된 수문자료의 품질관리라 함은 자료의 신뢰도 분석과 자료의 보완의 두 과정을 포함한다. 여기서, 신뢰도 분석이라 함은 자료 속에 포함된 불확실성을 판별하는 작업을 의미하며, 자료의 불확실성은 위에서 언급된 자료의 불충분 및 불안정을 제외한 부정확, 불일관성에서 비롯된다. 자료의 보완이라 함은 자료의 신뢰도 분석을 통하여 자료 속에 포함된 불확실한 성분들을 찾아내고, 이를 제거한 후 완전한 자료로 대체하고, 자료가 결측된 경우 공백을 연결함으로써 자료의 완전성을 유지하거나 또는 불충분한 자료를 확장하는 일련의 보완작업이라고 정의한다. 자료의 품질을 결정하는 주요 인자는 크게 관측소 관리의 하드웨어적인 측면과 자료 분석의 소프트웨어적인 측면이 있다. 하드웨어적인 측면에서의 수문자료 품질관리를 위해서 본 과제에서는 현장에 설치된 수위계, 강우량계의 센서 등에 대한 장비를 점검하고, 현장실측을 통해 지속적으로 측정값을 보정해주는 역할을 수행하고 있으며, 소프트웨어적인 측면에서 수문자료의 품질관리를 위해서는 수문자료의 수집 단계부터 시작하여 데이터베이스 저장, 필터링, 통계분석, 웹 및 C/S(Client Server)를 통한 배포 등의 일련의 자료 처리 과정을 수행할 수 있는 수문자료관리 프로그램을 웹 시스템과 C/S로 분류하여 정의내릴 수 있다. 본 연구에서는 수문자료의 관리자 입장에서의 보다 효율적이고 체계적으로 자료를 관리하고 분석하기 위한 방안으로 수문자료관리시스템(Hydrologic Data Aquisition and Management System, HDAMS)을 개발하였다. 이 시스템은 안양천 유역에서 시범 적용하고 있으며, 범용성을 전제로 개발되었다. 또한 수문자료 관리 프로그램의 DB 구조 및 DB 자료를 활용한 다양한 분석기능은 갖도록 설계하였으며 계획된 데이터베이스 구조를 바탕으로 계측기 인터페이스와 사용자 인터페이스, 데이터베이스 간의 연동이 원활히 이루어지도록 개발하고자 한다.
위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
인터넷을 포함한 여러 가지 기술이 발전됨에 따라 인터넷 광고 시장도 두드러지게 성장하고 있다. 무한한 가상 공간과 디지털이 갖는 신속성, 편리함 등 다양한 서비스를 제공할 수 있는 인터넷 기반의 모든 서비스는 데이터베이스로 축적된다. 여기에 애매함과 불확실성을 가지는 실세계를 표현하기 위해 퍼지논리함수를 이용하여 효율적으로 방문객을 분류하는 방법을 제시한다.
최근 지식경영이나 지식기반 경제와 관련된 주제는 IT업계의 뜨거운 감자로 부상하고 있다. 이처럼 지식경영에 대한 관심이 고조되고 있는 이유는 불확실성의 증대, 매우 빠르게 진행되고 있는 기술 변화, 제품의 라이프사이클 단축에 따른 시장 변화, 전세계, 전업종에 걸친 무차별적 경쟁의 진행, 지식에 대한 인식의 변화와 새로운 패러다임의 출현 등을 들 수 있다. 이 글에서는 최근 여러 분야에서 제시하고 있는 성공요인을 모아 새롭게 지식경영을 도입하려는 기업에게 제시하려고 한다.
지금까지 명확하게 정의된 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체 모델 개발에 관한 많은 연구가 수행되어 왔다. 그러나, 이들 모델은 지리 분석과 이미지 해석에 관한 많은 응용에서 식별되는 불확실한 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체에 직접적으로 적용될 수 없다. 따라서, 이 논문에서는 불확실한 공간 및 시공간 객체에 적용할 수 있는 불확실한 시공간 데이터 모델을 제안하고, 이 모델을 기반으로 불확실한 시공간 객체간의 위상 관계에 관한 연산자를 정의하고, 연산 알고리즘을 설계하였다. 제안된 모델은 기존 모델과의 호환성을 위해 개방형 GIS 명세서를 기반으로 하는 시공간 데이터 모델을 확장하여 설계하였다. 불확실한 시공간 객체는 시간에 따라 위치와 모양이 불연속적으로 변하는 객체와 시간에 따라 위치와 모양이 연속적으로 변하는 객체로 정의하였으며, 확장된 9-IM을 사용하여 이들 객체간의 위상 관계를 정의하였다. 제안된 모델은 천연자원 관리시스템, 날씨 정보 관리 시스템, 지리 정보 관리 정보 시스템 등에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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