소비자가 선호하는 유통의 현대화를 위한 정부의 유통 현대화 정책에 따라 현대 시장이이 급속히 성장했다. 이에 반해 전통적인 시장은 작은 시장규모, 시장 내 복잡한 관계 및 부적절한 공간, 유통 구조, 비효율적인 운영 및 무질서한 거래 등으로 인해 소비자에게 인기를 잃고 있다. 따라서 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅, 즉 컨텍스트 인식 정보를 6W1H로 업그레이드하고 스마트 폰과의 인터페이스를 통해 시장을 활성화하고 증강 현실 기술을 통해 고급 정보를 제공하고자한다. 사용자 문맥을 이용한 상황인지 시스템의 구축은 지식 기반에 참조 규칙을 적용하고 구현하는 방법에 따라 결과가 크게 다르게 나타난다. 이를 통해서 제안하는 방법은 RFID 기술과 6W1H 문맥 인식을 통해 전통 시장을 홍보하는데 목적을 가지고 있다.
시맨틱 웹 서비스 기술은 상황 인지의 실현을 위한 기반 기술로 다양한 자원들을 동적이고 유연하게 상호 융합하여 새로운 서비스를 생성한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 현실화됨에 따라 웹 서비스를 구현하려는 연구가 활발하지만, 대부분이 웹 서비스 설계자의 최초 명세에 국한된 획일화된 서비스 결과만을 초래한다. 본 논문에서는 사용자 요구와 감지한 상황의 월드 모델을 분석하여 계획 시스템에 목표와 초기 상태로 입력하고 초기 상태로부터 목표를 달성하기 위한 일련의 작업들을 계획하는 동적 서비스 제공을 위한 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법론은 실세계로부터 감지한 월드모델을 OWL 도메인 온톨로지를 이용하여 서술논리 기반 온톨로지 추론을 통해 상황정보(context)를 추론한다. 상황정보는 서비스 도메인을 결정하며, 이에 해당하는 OWL-S 서비스 온톨로지를 계획 시스템에서 탐색할 서비스 명세로 활용한다. 계획 시스템은 초기 상태에서 목표 상태를 만족하는 하나 이상의 서비스를 탐색하고 실행 순서를 계획한다. 이 시스템은 STRIPS 형의 역방향 탐색 시스템으로 OWL-S 서비스를 AI 전통 계획 방법론에 근거하여 합성하여, 방대한 웹 서비스의 탐색 범위를 축소한다. 또한 패턴 매칭에 의해 실행 가능한 서비스를 찾지 못한 경우, DL기반의 시맨틱 매칭을 통해 대안이 되는 서비스를 찾는다. 제안한 방법은 비교연구인 OWLS-XPlan과 동일한 시나리오로 실험하여 기존 연구의 문제점을 해결하고, 동적 서비스 실현을 위한 모델링 방법으로써 가능성을 검증한다.
인터넷의 발전으로 방대해진 정보를 컴퓨터가 이해하고 효율적으로 관리하기 위해서는 시맨틱 웹 기반의 메타데이타가 반드시 필요하다. 그러나 메타데이타 생성 시 의미 중의성을 가진 정보가 존재하며 이 문제의 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 순차적으로 존재할 수 있는 단어들의 확률 모델을 이용하여 문서와 같은 정보에 포함된 의미가 애매한 단어를 관련성이 높은 모델의 개념으로 메타데이타를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 메타데이타를 생성 할 때, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 중의성을 고려하고 명칭(named entity)의 일부 단어에 대한 인식을 위해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용한다. 먼저 온톨로지에 정의된 각 클래스(class)의 인스턴스(instance)를 인식하기 위한 마르코프 모델을 생성한다. 다음으로 문서로부터 의미가 애매한 단어의 의미를 파악할 수 있는 상황정보(Context)를 생성하고, 상황정보에 포함된 단어들의 순서에 대응하는 최적의 마르코프 모델을 찾아 메타데이타 생성시의 중의성 문제를 해결한다. 제안한 방법으로 전산학관련 논문에 대해 의미가 애매한 7개의 단어를 추출하여 실험하였다. 그 결과 상황정보에 존재하는 개체(entity)의 의미부류들 중 가장 빈번한 의미 부류로 애매한 단어의 의미를 선정한 SemTag보다 정확도 면에서 38%정도의 나은 성능을 나타내었다.
서비스 로봇의 물체 인식은 배달, 심부름 같은 로봇이 수행하는 대부분의 서비스를 위해 매우 중요하다. 기존의 방법은 산업 환경에서 기하학적 모델에 기반 하여 물체를 인식하였으나, 환경 조건이 변화하고 로봇의 이동이 발생하는 실내 환경에서는 로봇의 위치에 따라 영상 속에서 물체가 가려져 있거나 작을 수 있어 인식이 잘되지 않는 상황이 발생한다. 이러한 불확실한 상황을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상에서 인식된 물체들을 컨텍스트 정보로 사용하여 관심 있는 물체의 존재를 추론하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 베이지안 네트워크와 온톨로지를 함께 사용하여 확률적 프레임 안에서 도메인 지식을 모델링하기 위한 방법과 추론 모델의 확장을 위해 동적으로 베이지안 네트워크를 생성하고 추론하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 이러한 방법의 성능을 검증하였고 확률적 모델 안에서 귀납적 추론이 갖는 장점을 확인할 수 있었다.
최근에는 모바일 기기 자체의 성능뿐만 아니라 무선 네트워크 등의 연관 기술들이 발달함에 따라 모바일 환경에서의 다양한 서비스에 대한 관심이 높아지고 있는 추세이다. 게다가 급증하는 통신 부하 문제가 새로운 이슈로 떠오르면서 단말 간 직접 통신(D2D)과 이에 기반한 단말간의 협력 서비스 방식에 대한 연구가 활발해지고 있다. 본 논문에서는 D2D 기반의 협력 서비스를 위한 스마트 에이전트 시스템을 설계하고 서비스 온톨로지 기반의 동적 서비스 바인딩 기법을 제안한다. 3가지 타입의 에이전트를 설계하여 협력 서비스를 위한 역할을 구분하고, 에이전트의 기능을 서비스 단위로 모델링하여 속성을 기술함으로써 지식 베이스를 구축한다. 제안한 지식 모델인 D2D 협력 서비스 온톨로지는 실시간의 상황이 지속적으로 변화하는 모바일 환경에서 가변적인 상황에 따라 필요한 서비스를 최적의 멤버 기기에게 동적으로 바인딩함으로써 효율적이고 자율적인 협력 서비스를 가능케 할 수 있는 핵심 기술이라 할 수 있다.
본 논문에서는 미디어 컨텐츠를 직관적으로 조작할 수 있는 새로운 형태의 감각형 미디어 제어 시스템(TMCS: Tangible Media Control System)을 제안한다. 현재 대부분의 사용자들은 키보드와 마우스를 사용하여 디지털 미디어 컨텐츠를 접하고 있으나 이는 사용자가 미디어 컨텐츠를 조작하는 데 있어서 직관적이지 못한 단점을 가진다. 제안된 시스템은 키보드와 마우스를 대신하여 일상 생활의 오브젝트에 RFID 태그와 트래커를 내장시킨 감각형 오브젝트를 이용하여 사용자가 직관적으로 미디어 컨텐츠를 접근하고 제어할 수 있는 감각적인 인터페이스를 제공한다. 그리고 사용자의 기호에 따라 미디어 컨텐츠들을 합성하거나 조작할 수 있는 기능을 제공함으로써 미디어 컨텐츠와 다양한 상호 작용을 지원한다. 또한 사용자 및 상황 정보를 이용하여 사용자의 기호에 따른 개인화 된 미디어 컨텐츠를 제공함으로서 사용자의 욕구를 충족 시켜 줄 수 있는 환경을 제공한다. 더 나아가 이러한 장점을 기반으로 하여 인터렉티브 멀티미디어 재생기 및 제작기, 그리고 멀티미디어 기반의 교육 및 오락 프로그램 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.
서비스 과학(Service Science)은 경영과 경제, 공학분야가 상호 연동하면서 서비스를 인식하는 새로운 응용분야이다. 서비스 시스템은 전통적인 소프트웨어 시스템과 같은 자동화된 기능을 제공하면서, 동적인 컨텍스트 인식 및 분석과 이를 기반으로 한 의사 결정이 적용되어 더욱 지능적인 기능을 제공한다. 전통적인 소프트웨어 개발 접근법은 서비스 요구사항을 모델링하고 서비스 시스템을 설계하는데 비효율적인 부분이 있다. 따라서, 서비스 시스템을 개발하기 위한 효과적이고 체계적인 설계 방법론이 요구된다. 본 논문에서는 전통적인 소프트웨어 시스템과 서비스 시스템의 특징을 비교함으로써 서비스 시스템의 특징을 도출한다. 그리고, 서비스 시스템을 설계하기 위한 프로세스를 아키텍처, 컴포넌트, 워크플로우의 측면에서 제안하고, 생활 보조 시스템 (Living Assistance System)의 한 분야인 응급 상황 처리 시스템의 설계과정에 적용한다. 제안된 프로세스로 전통적인 소프트웨어 시스템 설계에서 서비스 시스템 설계로의 이동이 효과적으로 진행될 수 있다.
최근의 경쟁적 비즈니스 환경은 각 기업으로 하여금 민첩성과 유연성을 요구하게 되었고, 이를 위하여 기업에서 제공하는 서비스에 대한 실시간 모니터링과 이를 통한 조기 의사 결정이 기업의 핵심 경쟁력이 되었다. 또한, 엔터프라이즈 시스템에서 발생하는 수 없이 많은 다양한 이벤트들을 효과적으로 처리하기 위하여 의미 있는 데이터를 필터링 할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 하지만, 이와 관련된 기존의 연구는 BPEL엔진이나 미들웨어의 API에 의존한 모니터링으로 서비스 결함 발견에 그치고 있거나 낮은 단계의 이벤트(low-level event)에 기반한 단순 이벤트 처리에 그치고 있어, 기업에 유용한 비즈니스 정보를 제공하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 다중 상황 검출(situation detection)을 통해 보다 가치 있고 유용한 비즈니스 정보의 제공을 가능하게 하는 확장된 복합 이벤트 모델(complex event model)을 제시한다. 구체적으로, 먼저 엔터프라이즈 시스템에서의 이벤트 처리 아키텍처를 제안하고, 제안된 아키텍처에 적합한 이벤트 메타모델을 정의한다. 정의된 메타모델을 기초로 다양하고 진보된 이벤트 연산자와 복합 이벤트 패턴, 그리고 키(key) 등 이벤트 처리 언어를 구성하는 요소의 문법과 의미를 제안한다. 또한, 보다 정교한 이벤트 분석을 위한 이벤트 컨텍스트 매커니즘을 제안한다. 마지막으로 응용사례를 통하여 본 연구의 적용 가능성을 보여주고, 다른 이벤트 모델과의 비교를 통해 본 이벤트 모델의 장점을 제시한다.
스마트 미디어 장치의 발달로 인하여 시공간적인 제약이 없이 비디오를 시청 가능한 환경이 제공됨에 따라 사용자의 시청행태가 수동적인 시청에서 능동적인 시청으로 계속해서 변화하고 있다. 사용자는 비디오를 시청하면서 비디오를 볼 뿐 아니라 관심 있는 내용에 대한 세부적인 정보를 검색한다. 그 결과 사용자와 미디어 장치간의 인터랙션이 주요 관심사로 등장하였다. 이러한 환경에서 사용자들은 일방적으로 정보를 제공해주는 것보다는 자신이 원하는 정보를 웹 검색을 통해 사용자 스스로 정보를 찾지 않고, 쉽고 빠르게 정보를 얻을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 되었으며 그에 따라 인터랙션을 직접 수행하는 것에 대한 요구가 증가하였다. 또한 많은 정보의 홍수 속에서 정확한 정보를 얻는 것이 중요한 이슈가 되었다. 이러한 사용자들의 요구사항을 만족시키기 위해 사용자 인터랙션 기능을 제공하고, 링크드 데이터를 적용한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 여러 분야 중에서 사람들이 가장 관심 있는 분야중 하나인 요리를 선택하여 문제점을 발견하고 개선하기 위한 방안을 살펴보았다. 요리는 사람들이 지속적인 관심을 갖는 분야이다. 레시피, 비디오, 텍스트와 같은 요리에 관련된 정보들이 끊임없이 증가하여 빅 데이터의 한 부분으로 발전하였지만 사용자와 요리 콘텐츠간의 인터랙션을 제공하는 방법과 기능이 부족하고, 정보가 부정확하다는 문제점을 가지고 있다. 사용자들은 쉽게 요리 비디오를 시청할 수 있지만 비디오는 단 방향으로만 정보를 제공하기 때문에 사용자들의 요구사항을 충족시키기 어렵고, 검색을 통해 정확한 정보를 얻는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 요리 비디오 시청과 동시에 정보제공을 위한 UI(User Interface), UX(User Experience)를 통해 사용자의 편의성을 고려한 환경을 제시하고, 컨텍스트에 맞는 정확한 정보를 제공하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 사용자와 비디오 간에 인터랙션을 위한 요리보조 서비스 시스템을 제안한다.
국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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