항공테러 예방을 위해서는 테러리스트 보다 앞서가는 첨단 보안검색 장비개발과 신종 테러기법 및 테러리스트 명단을 공유하는 등 국제적 협력이 필수적이다. 특히 테러관련 정보공유를 통해 테러범이 항공기를 탑승하지 못하게 한다거나 선별적으로 정밀 보안검색을 실시하여 항공 보안목표를 달성해야 한다. 최근의 항공테러는 9.11테러와 같이 항공기를 이용한 자살테러, 항공시스템 사이버 테러 등 무차별적인 양상을 보이고 있으며, 테러로 인한 인적 물적 심리적 피해가 심대함을 비추어 볼 때 항공테러는 사전에 차단해야만 한다. 따라서 본 연구에서는 최근 항공테러 주요사례와 테러 취약요인을 식별하여 기내 인터넷 보안대책 강화, 지상 원격 컨트롤 및 모니터링 시스템 구축 등의 테러 예방대책을 제시하였다.
문서 자동 요약은 주요 단어 또는 문장을 추출하거나 문장을 생성하는 방식으로 요약한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 추출 요약이나 생성 요약 모두 핵심 단어를 인식하는 것이 매우 중요하다. 학습할 때 각 단어가 문장에서 출현한 패턴으로부터 의미를 인식하고 단어를 선별하여 요약한다. 결국 기계학습에서는 학습 문서에 출현한 어휘만으로 요약을 한다. 따라서 학습 문서에 출현하지 않았던 어휘가 포함된 새로운 문서의 요약에서 기존 모델이 잘 작동하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 학습단계에서 출현하지 않은 단어까지도 중요성을 인식하고 요약문을 생성할 수 있는 신경망 모델을 제안하였다.
기존의 XML 질의 방법은 단순 키워드 정합이나 단순 구조적 확장 등에 국한되므로 문서에 내재된 정보를 검색하기에 불충분할 뿐만 아니라,모든 문서에 질의를 인가함으로써 정보검객의 효율을 저하시킨다. 본 연구는 온톨로지로부터 생성한 포괄적 BTD에 의해 검객대상 문서를 사전에 미리 선별하는 문서여과 방법과 온톨로지의 개념구조와 개념 간 연관관계를 추론하여 질의를 확장하는 방법을 제안함으로써 XML정보검색의 효과를 증대 하고자 한다. 제안한 문서여과 및 질의확장 방법은 다양한 XML 문서를 대상으로 검색 효과를 실험하였다.
K-Cosmetic 열풍으로 국내외 화장품 시장 규모가 커지면서 화장품 개발에 대한 관심이 증대되고 있는 반면 화장품 원료 데이터 베이스에 대한 네트워크가 개발되지 않은 실정이다. 본 논문은 식품의약품안전청에서 공시한 화장품원료기준 성분사전에 의거한 화장품원료를 기준으로 기능을 분석하여 각 기능에 해당하는 원료를 연결하여 네트워크를 구축하였다. 본 네트워크를 활용하여 화장품 제조 시 필요한 기능이 최적화된 원료를 탐색하여 활용함으로써 원료의 구성을 최소화 하면서 본래의 기능을 구현하여 화장품 생산 비용 감소 및 효율성이 극대화 될 것으로 예상된다.
해상교통사고의 가장 큰 책임은 사람에게 있기에 사람이 발생시킬 수 있는 사고의 요인을 명확하게 파악하고 선별할 수 있는 대책을 마련할 필요가 있다. 특히 사고를 발생시키는 근본적인 원인은 개인 스스로도 지각하지 못하는 적성상의 결함요인에 의해 발생할 가능성이 높다. 따라서 사고의 예방을 위해 개인의 적성에 대해 명확히 개념화 하고 측정하여 관리할 필요가 있다. 본 연구에서는 항해사의 적성검사도구 개발을 위한 기초연구로서, 항해사 개인특성에 대한 사전연구 분석, 전문가 회의 및 설문조사 결과를 종합하여 항해사의 사고경향성 평가요인을 선정하고자 하였으며, 이를 기반으로 항해사의 사고경향성을 평가할 수 있는 항해사 적성검사도구의 프로토타입을 개발하고자 하였다.
최근에 이슈가 되고 있는 빅 데이터 처리 방법중의 하나로 CEP가 있다. 그러나 CEP는 사전에 정의된 질의에 해당되는 이벤트만을 선별하여 패턴 매칭 등의 기능을 수행하므로, 새로이 발견되는 이벤트를 찾는데 제약이 있다. 또한 실시간으로 생산되는 빅 데이터에 기초한 다양한 패턴 탐사에 한계를 노출하고 있다. 이 논문에서는, CEP 환경에서 빅 데이터 사이에 존재하는 다양한 이벤트와 패턴 탐사를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 CEP 엔진을 위한 고급의 패턴 매칭을 개발하고, CEP를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 개발한다. 마지막으로, 기존의 CQL을 확장하여 개발한다. 이라한 방법을 통하여 기존의 CEP의 기능적인 한계를 극복할 수 있다.
관계 추출은 주어진 문장이나 문서에 존재하는 개체들 간의 의미적 관계를 찾아내는 작업을 말한다. 최근 문서 수준 관계 추출 말뭉치인 DocRED가 공개되면서 문서 수준 관계 추출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 사전 학습된 Masked Language Model(MLM)이 자연어처리 분야 전체에 영향력을 보이면서 관계 추출에서도 MLM을 사용하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 문서 수준의 관계 추출은 문서의 단위가 길기 때문에 Self-attention을 기반으로 하는 MLM을 사용하면 모델의 계산량이 증가하는 문제가 있다. 본 논문은 이 점을 보완하기 위해 관계 추출에 필요한 문장을 선별하는 간단한 전처리 방법을 제안한다. 또한 문서의 길이에 상관없이 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 자동으로 습득 할 수 있는 Relation-Context Co-attention 방법을 제안한다. 제안 모델은 DocRED 말뭉치에서 Dev F1 62.01%, Test F1 59.90%로 높은 성능을 보였다.
우리나라 주요 항만의 입출항 통항패턴을 연구하기 위한 사전 연구로서, 부산항에 입 출항하는 위험화물운반선의 통항량을 항만운영정보시스템(Port Management Information Systim, Port-MIS) 자료를 이용하여 사전 조사하고, 통항량이 가장 높은 각 계절별 연속 3일을 선별하였다. 해양안전종합정보시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS) 자료를 이용하여 선별된 12일간 위험화물운반선의 부산항 주요 통항로의 통항 패턴을 분석하였다. 또한 주요 입출항 지점인 북항 오륙도 방파제와 감천항 동방파제의 위험 화물운반선의 통항 이격거리를 분석하였다. 항로 단면에서 선박의 궤적이 정규분포를 이룬다는 가정을 근거로 해상교통안전진단 등에서 정규분포의 누적 확률분포 함수를 이용하여 충돌확률을 추정하여 사용하고 있지만, 오륙도 방파제 입출항 및 감천항 동방파제 입항에서의 선박의 항해 궤적은 KS-test 및 SW-test를 이용한 정규성 검정결과 정규분포를 따르지 않는 것으로 평가되었다. 특히 북항에서는 선박의 우측통항 경향이 두드러지게 나타났다. 일반적인 통항이론의 적용보다는 항만의 특성에 맞는 통항모델을 개발하여, 해상교통안전진단 등에서 적용하는 것이 바람직하여 이에 대한 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.
현대 사회는 과거의 테러성향과는 다른 불특정 다수를 대상으로 하는 소프트 타깃의 형태로 테러의 패러다임이 전환되고 있으며 화학물질을 이용한 테러가 빈번하게 일어나고 있다. 이에 본 연구에서는 다중이용시설에 국한하여 피난환경 및 특성, 테러대응 매뉴얼 분석, 국내 화학물질 관리 현황을 분석하여 다중이용시설 화학테러 대비를 위해 다음과 같은 관리방안을 제안하였다. 첫째, 복잡한 다중이용시설 공간에 대비하여 테러발생 시 신속한 현장대응을 할 수 있도록 다중이용시설의 정보를 사전에 파악할 수 있는 가이드라인을 제시하고 등급에 따른 관리를 제안하였다. 둘째, 테러대응 매뉴얼의 취약점을 분석하고 화학테러의 유형 및 특성을 사전에 파악하여 화학테러에 신속한 대응을 할 수 있도록 화학테러에 사용할 가능성이 있는 물질들을 선별하는 방안을 제안하였다. 셋째, 선별된 화학물질을 대상으로 사회적 관심물질과 같은 용어제정을 통해 통합 관리해야하는 필요성을 제안하였다. 이를 통해 다중이용시설 화학테러 대비를 위한 개선방안이 추가적으로 마련될 것으로 보여 지며, 추후 국외 사례를 통한 문제점 분석과 이를 통한 맞춤형 대책을 강구해야 할 것으로 사료된다.
해상 안전을 위한 선박의 탐색 및 식별은 매우 중요하다. 선박의 탐색은 레이더로 가능하나, 식별은 선박자동식별장치, 통신장비, 시각 등에 의해 이루어지며, 이러한 식별수단이 불능 시 레이더 운용자의 경험과 지식을 바탕으로 선박의 기동특성을 참고하여 식별하는 매우 어려운 경우가 발생한다. 본 논문에서는 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 선박 탐색요원의 임무를 보조하기 위하여 레이더 상 선박의 기동특성을 이용, 자동식별 및 사고발생 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다. 4가지 유형의 선박 정보, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력을 이용하여 그 특징을 추출하고, SVM을 활용하여 식별 정확도를 평가하였으며, 이를 이용한 자동식별 알고리즘을 통해 사고발생 가능성이 있는 선박을 선별하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 90% 이상의 식별 정확도를 보였으며, 실제 사고선박인 세월호의 정보를 자동식별 알고리즘에 적용하여 선별 가능함을 보였다. 이 방법은 다양한 상황에서 선박 탐색요원의 경험과 지식을 효과적으로 보완하고, 다수의 선박 중 관심필요선박을 사전 식별하여 정보를 제공함으로서 탐색요원의 노력을 경감시키고, 문제점을 보다 빨리 인지하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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