본 논문에서는 한국어 명사의 의미 개념의 계층을 생성하기 위한 시소러스 구성 방법과 시소러스를 구축하기 위한 개발 시스템을 구현하였다. 기존의 시소러스 구축에 있어서 나타나는 계층 설정의 비객관성 및 작업속도 문제, 비구조성, 비일관성 등의 문제를 해결하기 위하여 상향식과 하향식 방법을 혼합 적용하는 다단계 구축 방법을 사용한다. 온라인 전자 사전의 뜻풀이 문을 이용하여 객관성을 유지하고, 기존 시소러스의 기본 모델을 참조하여 비구조성과 비일관성의 문제를 해결한다. 또한 방대한 양의 표제어를 포함하는 시소러스를 빠른 시간 내에 구축하기 위하여 클라이언트/서버 환경의 개발 도구를 구현하여 여러 사람이 다중 입력 작업을 할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 국내 전파자원 관리를 위한 전파자원의 중장기 수요예측 방법론 개발의 전 단계로서 전파자원, 즉 주파수의 수요예측 방법론을 제시한다. 특히, 기존 공급자 위주의 하향식(Top-down) 개념의 수요예측 방법론이 아니라 무선자원을 실질적으로 소비하는 사용자를 중심으로 하는 상향식(Bottom-up) 개념의 주파수 수요예측 모형을 제시한다. 이는 크게 서비스 정의, 서비스 특성 분류, 서비스별 대표 속성 도출, 서비스 수요예측, 전파자원과의 매핑 검증 및 주파수 수요예측의 7단계로 이루어지며 각 단계에서 수행하여야 할 주요 업무를 설명한다. 아울러 PCS개인통신환경에서의 주파수 소요량 산출 예를 제시함으로서 개발된 모형의 타당성을 입증한다.
최근에 들어서 국내에서도 무량판 구조 (flat plate slab)가 적용될 수 있는 여건이 마련되어가고 있다. 그러나 무량판 구조는 보가 없는 구조이기 때문에 일반적인 라멘구조형식에 비하여 처짐 제어가 어려우며, 포스트텐션 (post-tension) 공법은 이러한 문제점을 극복하기 위한 매우 효율적인 방법이다. 포스트텐션 구조를 적용하면 슬래브 두께의 증가 없이도 효율적으로 슬래브의 처짐을 제어 할 수 있다. 그러나, 이러한 장점에도 불구하고, 국내에서 포스트-텐션의 적용은 비용증가, 기술적인 문제, 경험부족 등으로 인하여 그 적용이 매우 제한적이다. 따라서 전구간 포스트텐션 (full-PT)에 대한 부담을 줄이고 나아가 기존 포스트텐션 구조형식의 시공성을 향상하기 위하여 본 연구에서는 슬래브 내부에서 긴장작업을 수행할 수 있는 상향긴장식 부분PT공법을 제안하였다. 이러한 상향긴장방식은 정착구를 필요에 따라 다양한 위치에 설치할 수 있기 때문에 처짐 효율에 대한 분석이 필요하며, 정착구 후면에서 인장응력을 야기시키는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 상향긴장식 부분PT공법 적용할 때 정착구 위치에 따른 처짐효율분석, 유한요소해석 및 스트럿-타이를 이용한 인장응력 또는 인장력 해석 등을 실시하였으며, 상향긴장식 부분PT공법을 실제로 현장에 적용하고, 계측결과를 해석결과와 비교 분석함으로써 현장적용성을 알아보았다. 상향긴장식 부분PT공법은 처짐 또는 인장응력이 크게 발생되는 부분 구간에만 선택적으로 적용하면 적은 비용증가로 큰 처짐효율을 얻어낼 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 시간적 계층 개념을 활용하여 시계열 자료를 예측하는 방법을 소개한다. 횡단적 계층 자료 분석에서와 유사한 방법으로 중복되지 않는 시간적 계층을 시계열 자료에 구조화할 수 있다. 이러한 시간적 계층을 활용하여 조정된 예측은 기존의 계층별 독립적 기저 예측 및 상향식 예측보다 더 정확하고 강건한 예측값을 생성한다. 실증 분석으로서 국내 교통사고 발생건수를 시간적 계층 개념을 활용하여 예측한다. 분석 결과, 조정 예측이 기존의 다른 예측보다 예측 성능면에서 더 우수함을 확인할 수 있다.
복잡한 시맨틱을 포함한 웹 문서를 정확히 범주화하고 이 과정을 자동화하기 위해서는 인간의 지식체계를 수용할 수 있는 표준화, 지능화, 자동화된 문서표현 및 분류기술이 필요하다. 이를 위해 키워드 빈도수, 문서내 키워드들의 관련성, 시소러스의 활용, 확률기법 적용 등에 사용자의도(intention) 정보를 활용한 범주화와 조정 프로세스를 도입하였다. 웹 문서 분류과정에서 시소러스 등을 사용하는 지식베이스 문서분류와 비 감독 학습을 하는 사전 지식체계(a priori)가 없는 유사성 문서분류 방법에 의도정보를 사용할 수 있도록 기반체계를 설계하였고 다시 이 두 방법의 차이는 Hybrid조정프로세스에서 조정하였다. 본 연구에서 설계된 HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) 모델은 위의 웹 문서 분류과정과 이를 제어 및 보조하는 사용자 의도 분석과정으로 구성되어 있다. 의도분석과정에 키워드와 함께 제공된 사용자 의도는 도메인 지식(domain Knowledge)을 이용하여 의도간 계층트리(intention hierarchy tree)를 구성하고 이는 문서 분류시 제약(constraint) 또는 가이드의 역할로 사용자 의도 프로파일(profile) 또는 문서 특성 대표 키워드를 추출하게 된다. HDCI는 문서간 유사성에 근거한 상향식(bottom-up)의 확률적인 접근에서 통제 및 안내의 역할을 수행하고 지식베이스(시소러스) 접근 방식에서 다양성에 한계가 있는 키워들 간 관계설정의 정확도를 높인다.
본 연구는 이산가족 찾기 기록 검색을 위한 패싯 기반 온톨로지 모델을 제안하였다. 온톨로지 모델링을 위한 패싯 분석은 상향식 방법으로 KBS 아카이브 이산가족 찾기 기록과 국가기록원 기록의 원문 내용과 기술요소를 분석하고, 하향식 방법을 통해 이산가족 찾기 기록의 특성인 방송 기록과 사건 중심 기록의 특성을 분석하여 패싯을 도출하였다. 패싯은 KBS 이산가족기록, 출처, 인물, 원본기록, 사건의 5개 상위클래스와 18개의 하위클래스로 구성되었다. 설계된 이산가족 찾기 기록 온톨로지 모델은 실제 이용자에 의해 평가가 수행되었으며, 대체로 이산가족 찾기 기록 검색과 이용 측면에서 접근점, 기록의 맥락 정보 제공, 기술요소 제공에 있어서 충분하고 적절하다고 평가되었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 엔트로피 가중치와 웨버 대비 도를 이용한 세일리언시 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 기존의 일반적인 방법과 마찬가지로 국부적인 세일리언시를 결정하는 상향식 검출과 전역적인 세일리언시를 구성하는 하향식 검출을 결합하는 구조를 가진다. 먼저, CIE Lab 컬러 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고, 저주파 부밴드에 대하여 웨버 대비도 계산하고 이를 저주파 계수에 부가하여 전역 세일리언시를 구한다. 다음으로, 고주파 부밴드의 엔트로피를 이용한 가중치를 가우시안 필터에 적용하여 국부 세일리언시를 구한다. 마지막으로 국부 세일리언시와 전역 세일리언시의 비선형 결합을 통하여 최종 세일리언시를 검출한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 2개의 영상 데이터베이스에 대하여 모의실험을 수행하였다. 기존의 방법과 비교하여 본 논문의 방법은 우수한 세일리언시 검출 결과를 나타내었다.
문서 영상으로부터 논리적인 구성 요소를 추출하여 전자 문서를 생성하기 위해서는 정교한 수준의 기하적인 구조 분석이 선행되어야 한다. 본 논문은 과학기술 논문을 대상으로 정교한 수준의 기하적인 구조 분석을 지원하기 위하여 지식베이스에 기반한 방법을 제안한다. 제안된 지식베이스는 과학기술 논문 유형이 공통적으로 갖는 기하적인 특성은 물론이고 출판물 특유의 특성에 대한 지식을 규칙 형태로 표현한다. 제안된 방법은 상향식과 하향식의 복합 기법을 사용하며 영역분할과 식별의 두 단계로 구성된다. 일반적으로 영역분할에 의하여 분할된 영역과 레이아웃을 구성하는 복합 객체사이에는 일-대-일의 대응관계가 존재하지 않는다. 따라서 제안된 방법은 분할된 영역을 추가로 분할하거나 통합하면서 이미지, 드로잉, 그리고 테이블 등의 비 텍스트 객체는 물론이고 텍스트 라인이나 수식과 같은 텍스트객체를 식별한다. 제안된 방법의 평가하기 위하여 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence로부터 스캐닝한 372개의 논문영상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 99% 이상의 실험 영상에 대한 기하적인 구조 분석에 성공하여 기존 방법에 비해 정교한 수준의 성능을 보였다.
전쟁 패러다임이 플랫폼 중심 전에서 네트워크 중심 전으로 변화함에 따라 네트워크 중심 전을 보다 효과적으로 수행하기 위한 소요제기 방식 또한 기존 플랫폼, 무기체계 중심의 상향식 방식에서 능력 개념을 적용한 하향식 방식으로 변화하고 있다. 하향식 소요제기 방식은 능력기반기획 및 능력기반평가 등을 통해 수행되는 개념이다. 그러나 이러한 개념을 방법론에 적절하게 적용하는 것은 도전이다. 따라서 기 개발된 방법론의 시사점으로부터 능력기반평가를 기반으로 능력기반기획 시 적의 능력을 기준으로 아군이 확보해야 할 적절한 능력을 도출할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법론은 군사작전 분야 뿐 아니라 치안확보, 자연재해 분야의 능력기반평가기반 능력기반기획 시 적용 할 수 있다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다 XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절차를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 사용범위 관리, 규칙구성요소의 식별순서, 생략된 변수의 식별과 같은 논점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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