국내 최대 규모의 컨테이너 전용 터미널인 K컨테이너터미널이 스마트폰 기능을 터미널운영시스템에 도입하고 있다. "스마트로(SmartLo)"라고 이름 붙여진 모바일 애플리케이션은 컨테이너를 운송하는 화물차 운전기사들이 항만출입을 위한 다양한 정보를 스마트폰에서 확인할 수 있도록 만든 애플리케이션이다. 본 연구에서는 컨테이너터미널 게이트에서 스마트로 모바일 애플리케이션 개발사례를 제시하고자 한다. 스마트로 서비스를 이용함으로써 컨테이너터미널에서는 사전정보 조회를 통하여 외부 정보오류 최소화와 게이트 내 혼잡 해소, 화물에 대한 신속한 반출입을 통한 고객 서비스 증대, 스마트 슬립(e-SLIP)발급으로 슬립 구입비용 절감 등의 효과를 기대할 수 있다. 또한 운송차량은 신속한 게이트 통과로 운송회전율의 향상, 전배 및 셔틀 운송시 화물에 대한 적기 운송이 가능하게 되고, 운송사 입장에서는 효율적인 배차관리가 가능할 것으로 기대하고 있다.
많은 사용자들의 참여로 구축된 집단 지성을 이용한 지식 검색 서비스에서 사용자가 원하는 답변을 빨리 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존의 연구에서 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보가 답변을 평가하는데 좋은 자질임이 증명되었고, 신뢰도를 추정할 수 있는 여러 종류의 단어 사전을 이용하여 답변의 좋고 나쁨을 평가할 수 있는 연구도 진행되었다. 하지만, 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보는 사용자 조작이 간단하여 지속적으로 관리를 해야 하며, 신뢰도를 추정할 수 있는 단어는 지속적으로 보강되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 동시출현 자질을 이용한 질문과 답변의 유사성을 활용하여 집단 지성에서 사용자의 활동을 분석하여 사용자의 명성을 평가하는 방법을 제안한다. 사용자의 명성을 계산할 수 있다면 조회 수와 추천 수가 많지 않은 답변의 신뢰도도 비교적 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위해 우리는 PageRank 알고리즘을 수정하여 사용자 명성을 계산한다. 네이버 지식iN의 문서로 실험한 결과, 기존 정답 선택률을 보완할 수 있는 결과를 보였다.
최근 그래프데이터베이스가 널리 사용되기 시작했다. 그래프데이터베이스는 그래프구조를 활용하는 데이터베이스이다. 관계형 데이터베이스의 테이블 대신, 그래프데이터베이스는 정점과 간선 형태로 정보를 저장한다. 데이터 저장구조의 사전 정의 없이 데이터를 저장할 수 있으며 사람이 생각하는 방식과 유사하게 데이터를 저장하고 조회할 수 있다. 그래프 데이터베이스를 활용하면 복잡한 연결구조를 가진 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 통신망은 다양한 형태의 통신설비가 복잡하게 상호연결된 그래프구조로 볼 수 있다. 기존의 통신망 관리 시스템(Network Operation Support System)은 통신설비와 설비간 연결관계를 관계형데이터베이스로 관리하고 있어 서비스 종단 간 연결관계를 조회하거나, 고장원인 지점을 추적 ·조회하는등 그래프 탐색쿼리를 수행함에 있어서 어려움이 있었다. 본 연구에서는 통신망 구성 정보를 그래프데이터베이스를 이용해 구축하는 방안에 대해 고찰하고자 한다. 그래프데이터베이스의 도입으로 그래프탐색이 필요한 조회인 경우 효율적인 질의처리가 가능할 것으로 기대한다.
컴퓨터용어에 대한 약어들을 기존 사건관리 방법에서 벗어나 컴퓨터에 수록하여, 음성을 포함한 한글 및 영문풀이 조회, 추가등록, 삭제, 수정을 가능케 하여 어휘변화 및 의미파악에 신속히 대처하고, 영문, 한글 단어를 이용한 약어검색 기능과 시스템에서 임의로 문제를 출제, 학습자 수준을 측정해볼 수 있는 컴퓨터 보조학습(CAI)과 knowledge base 교체시 타분야에서 활용이 가능하도록 DB화한 약어 전문가체제로, 업무 활용자(학습자)와 컴퓨터 상호작용에 의한 개인차를 극복할 수 있도록 컴퓨터용어 약어 전자사전을 설계하였다.
접근 통제란 기록과 기록이 담고 있는 정보를 보호하기 위하여 기록에 대한 접근을 제한하거나 허용하는 기록관리 과정을 말한다. 본 논문에서는 업무수행자인 사용자의 역할과 데이터 사용행위를 기반으로 한 접근 및 권한 통제가 이루어져야 한다는 점을 강조한다. 조직의 운명을 좌우하는 매우 중요한 정보의 대량 조회 및 변경 작업은 반드시 사전 결재를 취득해야 가능하다는 점도 제시한다. 또한, 일정한 시간 동안 아무런 행위도 하지 않는 세션에 대하여 통제를 하는 것은 당연하다는 것도 제시한다. 그리고 접근 통제에 대한 보안 요건에 관한 사례를 직접 들어 설명하도록 하였다.
도시팽창 및 현대화에 따른 도시기반시설의 확충은 효율적인 도시정보관리를 위한 새로운 기법을 필요로 하게 되었으며, 최근 각종 도시기반시설 정보처리에 이용되는 토지정보체계는 좋은 예이다. 도시기반 시설정보체계 중 하수정보체계 또한 업무의 효율화, 고도화를 위해 토지정보체계의 이용이 필요하며, 비 전문가의 용이한 접근을 위해서는 전문가 기법의 이용이 또한 필요하다. 본 연구는 관계형 데이타베이스의 분석 및 조회 능력과 벡터를 기본으로 하는 토지정보체계의 Chain Topology Generator 기능, 하수시설 용량산출에 관한 전문가 지식을 통합하여 사용자 편의를 도모하고, 사전정보의 제공으로 예측계획을 가능하게 하며, 하수량 분석 및 예측을 자동화한 도시 하수용량 분석 시스템을 개발하여 서울시의 사례지역에 적용하였다.
접근통제는 주체가 객체와 상호작용하는 방법의 관리에 대한 것이다. 객체에서 주체로의 정보전송을 접근 이라고 한다. 주체는 접근을 통하여 수동적 실재 즉, 객체에 대한 정보 또는 객체로부터 데이터를 요구하는 능동적 실재이다. 주체는 항상 객체에 대한 정보 또는 객체로부터 데이터를 수신하는 실재이며, 또한 객체에 대한 정보 또는 객체로부터 데이터를 수신하는 실재이며 또한 객체에 대한 정보 또는 객체 내에 보관되어 있는 데이터를 변경하는 실재이다. 객체는 항상 정보 혹은 데이터를 제공하거나 유지하는 실재이다. 업무수행자(사용자)의 역할(Role)과 데이터 사용행위에 기반한 접근 및 권한 통제가 이루어져야 한다. 중요 정보의 대량 조회 및 변경 작업은 사전 결재를 득해야 한다. 일정 시간 무행위 세션에 대해 통제를 해야 한다.
많은 사용자들의 참여로 구축된 집단 지성을 이용한 지식 검색 서비스에서 사용자가 원하는 답변을 빨리 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존의 연구에서 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보가 답변을 평가하는데 좋은 자질임이 증명되었고, 신뢰도를 추정할 수 있는 여러 종류의 단어 사전을 이용하여 답변의 좋고 나쁨을 평가할 수 있는 연구도 진행되었다. 하지만, 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보는 사용자 조작이 간단하여 지속적으로 관리를 해야 하며, 신뢰도를 추정할 수 있는 단어는 지속적으로 보강되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 동시출현 자질을 이용한 질문과 답변의 유사성을 활용하여 집단 지성에서 사용자의 활동을 분석하여 사용자의 명성을 평가하는 방법을 제안한다. 사용자의 명성을 계산할 수 있다면 조회 수와 추천 수가 많지 않은 답변의 신뢰도도 비교적 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위해 우리는 PageRank 알고리즘을 수정하여 사용자 명성을 계산한다. 네이버 지식iN의 문서로 실험한 결과, 기존 정답 선택률을 보완할 수 있는 결과를 보였다.
RDF 데이터가 급속히 증가함에 따라 RDF데이터로부터 정보를 효율적으로 추출하는 기술의 중요성도 점차 커지고 있다. RDF데이터 질의를 위해 가장 많이 사용하는 질의언어인 SPARQL은 문법이 간단하고 그래프 패턴을 손쉽게 질의로 표현할 수 있는 장점이 있다. 그러나 사용자가 적절한 SPARQL을 작성하려면 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조와 용어를 사전에 파악해야 한다. 이 연구에서는 데이터 셋으로부터 사전에 추출된 스키마정보를 이용한 그래프 질의 생성 및 처리방법을 제안한다. 제안된 방법에서 사용자는 RDF 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조 사전파악 없이 화면상에서 동적으로 질의를 작성하여 정보를 조회할 수 있다. 사용자가 생성한 질의는 관계형데이터베이스에 저장된 트리플 데이터에 대해 그래프 탐색을 수행할 때 탐색공간 제약조건으로 활용된다. LUBM(10,0) 데이터 셋에 대하여 LUBM 질의 2, 8, 9번을 이용하여 질의 처리 성능과 완전성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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