유비쿼터스 컴퓨팅이란 사용자에게 지속적인 서비스를 제공해주는 컴퓨팅 환경을 말한다. 끊임없이 동적으로 변하는 유비쿼터스 환경에서 수많은 상황데이터가 발생을 하고 상황정보로 추상화하는 과정이 필수적이다. 상황인지시스템은 동적인 상황정보에 대한 생성, 조작, 공유 등이 일관성 있게 이루어져야 한다. 이러한 상황정보의 조작을 위한 수많은 상황인지 모델이 제시되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경을 위한 온톨로지 기반 상황인지 시스템을 제시한다. 상황정보에 대한 생성, 컨텍스트 추론, 지식의 공유을 위해 온톨로지 표준언어인 OWL을 사용한 컨텍스트 온톨로지를 생성한다. 디바이스의 상황정보 생성을 위해 SWRL 규칙언어를 사용하고 생성된 디바이스 상황에 고장진단 및 수리서비스를 제공하기 위해 규칙추론기반 언어인 Jess를 사용하고 OWL기반의 컨텍스트 온톨로지와의 연계를 위해 Jess Tab API를 사용한다.
최근에 사이버 보안에 대한 관심이 많이 증가함에도 불구하고 신기술들의 등장으로 사이버 보안을 효율적으로 수행할 전문적인 인력이 부족한 실정이다. 사이버 보안 전문인력 양성을 위해 사이버 레이지와 같은 다양한 방법이 활용하고 있음에도 가상훈련 시스템의 한계성, 시나리오 기반의 실습 콘텐츠 개발과 운용상, 단위 콘텐츠 중심 개발, 학습자 수준 고려 부족의 문제점이 있다. 본 논문에서는 사이버보안 훈련체계 사용자의 침해대응 능력을 향상하는 목적으로 퍼지 규칙 기반의 사용자 맞춤형 훈련 시나리오 자동 생성 시스템을 개발한다. 제안하는 시스템은 퍼지 규칙을 따라 지능형 지속 위협 기반으로 시나리오를 생성하고 제공한다. 그리하여 제안 시스템은 생성된 시나리오를 통해 훈련생의 침해 대응 능력을 향상시킬 수 있다.
XML은 다양한 분야에서 널리 사용되고 있지만, 일반 사용자가 XML 문서를 작성하기란 아직 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 일반 사용자도 손쉽게 XML 문서를 작성할 수 있는 XML 구문지향 편집기를 소개하고, 구문지향 편집기의 내부 자료구조인 추상구문을 정의하고, 정의된 추상구문 규칙으로 문서를 편집하기 위한 편집기의 구성요소를 설명한다. 또한 DTD로부터 추상구문 규칙을 자동 생성하는 방법을 제시함으로써 더욱 빠르고 정확하게 XML 구문지향 편집기를 생성하는 방안을 제안한다. 추상구문의 구조와 구문지향 편집기의 작성 절차를 통하여 더욱 용이하게 XML 구문지향 편집기 생성이 가능하다.
컴퓨터와 통신 기술의 발달고 사용자에게 많은 정보가 편리하게 제공되는 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 증가하고 있다. 특히, 고객 개인 정보, 기업 기밀과 같은 주요 정보가 저장되어 있는 데이터베이스의 보안을 위해서 데이터베이스 관리 시스템의 기본적인 보안 기능 및 기존의 오용 탐지 모델이 사용되고 있다. 하지만, 다양한 시스템 침입 유형에 대한 분석 격과에 따르면 외부 침입자에 의한 시스템 파괴보다는 내부 사용자에 의한 기밀 정보 유출과 같은 권한 오용 행위에 의한 손실이 더 큰 문제가 되고 있다. 따라서, 효과적으로 데이터베이스 보안을 유지하기 위해서 사용자의 비정상 행위 판정 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는, 연관 규칙 마이닝 방법을 이용하여 데이터베이스 로그로부터 사용자 정상 행위 프로파일을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 데이터베이스 로그를 의미적인 패턴 트리로 구조화하여 생성된 정상 행위 프로파일을 온라인에서 발생된 해당 사용자의 트랜잭션과 비교하여 온라인 데이터베이스 작업에 대한 비정상 행위 여부를 탐지할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제시된 알고리즘의 효용성을 분석하고 결과를 제시하였다
본 논문은 사용자들에게 알맞은 공원을 추천해주는 시스템을 제안한다. 사회적, 심리적, 환경적, 신체적 등 사람들에게 긍정적인 요소를 제공하는 도시공원의 기능에 따라 서울시 도시공원을 6가지로 분류한다. 분류된 공원을 규칙기반 전문가 시스템을 기반으로 사용자들에게 추천한다. 공원 선택에 영향을 주는 요인들을 언어 객체로 설정하여 규칙 기반 추론 시스템을 논리 프로그램 언어인 PROLOG로 구현한다. 공원 추천의 규칙 기반 객체는 활동·다목적성과 접근성, 이용 시간을 기준으로 총 9가지 언어 객체를 설계하고 그에 따른 허용된 값을 부여한다. 이를 이용하여 생성된 규칙들이 사용자의 선호도에 따라 점화되고 추천 공원을 추론한다. 선호도에 대한 정보는 사용자들에게 직접 공원 선택에 있어서 기준이 되는 세 가지 요소에 대한 질문을 건네는 대화의 방식으로 얻는다. 결과적으로 공원 추천 시스템을 통해 공원 이용자들의 공원 이용 및 여가 생활에 대한 만족감을 높여주고자 한다.
이동망의 위치관리에서 위치갱신 비용 최소화를 위한 많은 연구 결과들이 있다. 위치갱신 비용의 최소화를 위해서는 각 사용자들의 이동 패턴을 고려해야만 한다. 본 논문은 과거의 사용자 이동에 대한 이력으로부터 각 사용자에 대한 위치영역 리스트 생성과 이를 위한 3 단계 페이징 방안을 제안한다. 사용자의 이동은 공간적으로 뿐만 아니라 시간적으로도 규칙적인 패턴이 존재한다. 따라서 제안된 위치영역 리스트 생성방안은 이상의 2가지 측면에서 사용자의 방문빈도를 이용하여 규칙성을 발견하고, 이에 대한 위치영역리스트를 생성한다. 제안된 방안의 성능분석 위해서 제안된 방안에 대하여 사용자 이동 패턴을 고려한 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 방안이 위치관리 비용 측면에서 장점이 있음이 확인되었다.
신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.
유전자, 단백질 등의 생물정보를 이용하는 여러 툴은 효율성의 극대화를 위하여 각각의 시스템에 맞는 데이터 에이스 스키마 구성 및 필요한 정보의 선택적 저장이 필요하다. 하지만 구조 복잡성, 동일한 객체 데이터의 분산 등, 생물 정보 XML의 일반적인 특성 때문에 기존의 XML정보 저장 기법으로는 유연한 데이터베이스 스키마구성에 한계를 지닌다. 이 때문에 생물정보 XML로부터 로컬 데이터베이스를 구성하는 과정은 1:1파서를 구현하여 진행하고 있어 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 생물정보 XML 의 특성과 그에 따른 유연한 RDB 스키마 구성의 제약에 대해 논하고, 이를 극복한 자유로운 RDB 스키마 구성을 위한 규칙을 소개한다. 본 규칙은 사용자가 원하는 RDB 스키마를 구성하여 생물정보 XML의 데이터를 저장하게 해주며, SQL 형태를 따르고 있어 사용자에게 익숙하다. 또한 분산된 생물정보 XML의 통합에도 유리하다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.413-418
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1998
음성 합성 시스템의 한 모듈로서 한국어 문자열을 음소열로 자동 변환하는 시스템을 구현하였다. 문자열을 음소열로 변환할 때에는 한국어 음운현상에 대한 체계적인 분석 과정이 필요하다. 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형태소 내부와 여러 형태소가 결합하여 한 어절을 이루는 경우 그 형태소 경계, 그리고 어절 경계에서 서로 다른 음운규칙이 적용된다. 따라서 언절이나 문장 등의 입력을 음소열로 변환하기 위해서는 형태소 분석, 태깅작업이 반드시 수행되어야 올바른 발음열을 유도할 수 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 한국어의 형태음운현상을 반영하기 위해 형태소 분석을 선행한 후, 한국어에서 빈번하게 발생하는 음운 변화 현상의 분석을 통해 정의된 음소 변동 규칙과 변이음 규칙을 선택적으로 적용하여 형태소, 어절, 언절 또는 문장 등의 다양한 형태의 입력에 대해 발음열을 생성한다. 기존의 연구에서 분리되어 있던 형태소 태거와 변환시스템을 통합하여 사용자 편의성을 높였으며 텍스트 기반의 형태소 분석기를 사용하기 때문에 원형이 복원되는 형태소들에 대한 처리 루틴을 두어 오류를 감소 시켰다.
본 논문에서는 공군 정보 번역을 위한 영한 기계번역 시스템 ALKOL에 대해서 소개한다. ALKOL은 어휘화된 규칙에 기반한 번역 시스템으로, 어휘화된 규칙은 어휘-분석-변환-생성의 네 단계의 정보가 연결된 형태로 사전에 저장된다. 이와 같은 사전 구조에 의해 번역 과정의 효율성을 높일 수 있고, 어휘화된 규칙에 의해 정확하고 자연스러운 번역 결과를 얻을 수 있다. ALKOL의 번역 과정은 형태소 분석, 품사 태깅, 분석 전처리, 구문 분석, 변환, 생성의 단계로 이루어진다. 각 단계에서는 전/후처리를 보강하여 실제 번역 환경에서 나타나는 문제들을 해결하고, 하나 이상의 번역 결과를 출력하여 사용자가 원하는 결과를 선택할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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