공간 데이터베이스 시스템에 관한 연구는 다양한 분야에서 진행되고 있으며 특히 공간 데이터베이스 시스템의 가장 중요한 응용인 지리정보시스템에 대한 연구가 중점적으로 이루어지고 있다. 지리정보시스템에서 이용되는 공간 객체는 Point, Lie, Region 등으로 분류되며 불규칙한 n차원의 가변 길이 속성을 가진다. 이는 또한 공간 객체간의 위상 관계와 위치 정보를 포함하여야 한다. 본 논문에서는 기존의 저장구조를 용이하게 확장 가능할 수 있도록 하는 관계표현을 이용한 공간 객체 데이터 구조를 제안한다. 제안된 구조는 공간 데이터와 속성 데이터를 효율적으로 연결시키며 공간 위상 관계를 유지하고 관리한다. 이는 도한 레이어 구조에서 관리되는 데이터에 의하여 공간 객체 간의 일관성을 유지시킨다.
포장, 수송, 운반, 하역, 보관 등 물류 기능별 단계에서 사용되는 설비의 호환성과 연계성에 대한 요구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 일관수송을 위한 표준 파렛트를 중심으로 물류설비 간의 모자 관계 등에 대한 인터페이스 분석을 위한 분류체계를 제시하고자 한다. 이를 위해 국내외 물류설비 관련 분류체계 및 표준/규격을 검토하여 문제점과 이슈를 분석하였다. 또한 설비별 속성 분류체계를 제시하고 의미론적으로 표현하는 예를 제시한다. 본 연구의 결과를 확장하여 표준 파렛트의 변경 또는 다변화에 대비한 관련 물류설비의 정합성 검토의 자동화 작업이 가능할 것이다.
최근 기업들은 분산된 조직과 각 조직의 목적에 따라 데이터베이스도 분산되어 있기 때문에 이들 간의 공유 및 협업을 통한 상호 운용성을 지원하기 어려우므로 일관적인 형태로 연동하기 위해서 메타데이터 수준의 표준이 필요하다. 또한 협업적인 거래환경에서의 EAI시스템은 다양한 정보 시스템에서 관리되는 지식들을 유기적으로 통합하고 공유함으로서 효율적인 검색 및 비용절감 등 많은 효과를 기대할 수 있다. 그러나 기존의 시스템은 특정 목적에 따라 관리되고 공유되므로 사실상 통합 외 공유에는 상당한 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서 제시하는 XMDR은 온톨로지와 메타데이터 결합된 형태로 각종 표준들을 일관적인 형태로 온톨로지와 시소러스 개념을 도입함으로서 데이터수준의 정보를 통합 하기위한 메타데이터 공유 및 정보 시스템 통합의 일관성을 유지 할 수 있다. 본 논문에서 제시되는 브리지 XMDR 검색시스템은 원시데이터 계층, XMDR 계층. 브리지 XMDR 계층으로 3계층으로 구성된다. XMDR 계층은 분산된 데이터베이스의 속성표현의 표준과 관계성을 정의한 표준 온톨로지, 카테고리 분류 온틀로지, 사이트의 정보를 제공하는 로케이션 온톨로지로 구성되는 XMDR을 정의한다. 브리지 XMDR 계층은 XMDR간의 정보를 공유하기 위한 공유 도메인 속성을 추출한 하이브리드 통합방식으로 업무간의 의미적 통합이 가능하다.
현재까지의 EDB 시스템이 Data를 중심으로 한 관리나 프로세스 관리 같은 것들을 프로그램으로는 Hard Coding되어 있었던 관계로 인하여 단위업무의 성력화 또는 순수 데이터 관리 측면에서는 효율성을 가졌으나, 기업의 무한경쟁시대에 생존 수간으로서 행해지고 있는 BPR(Business Process Restructure) 또는 CE(Concurrent Engineering)에 대응 할 수 있는 유연성이 결여되어 있었다. 따라서 프로세스나 데이터에 관련된 규칙 또는 데이터가 있는 위치등과 같은 프로세스 및 데이터의 속성에 대한 정보를 Meta Database에 저장하여 보다 유연성이 있고 일관성 있게 데이터를 취급해 줄 필요성이 대두 되었다. 이러한 Meta Database를 사용자 시각에서 바라보면 프로세스가 변화 된다하더라도 일관된 실제 작업을 할 수 있을 것이다. 즉, 사용자는 자신이 사용하는 EDB의 단위 Application을 사용하면 새로 정의된 프로세스에 따라 자신의 데이터를 Release하고 시방변경, 삭제, 의뢰 등을 처리 할 수 있을 것이다. 따라서 현재의 EDB 시스템들의 개발이 전체의 개발 프로세스 중에서 일부만을 부분부문으로 개발하고 통합 할 뿐 실제 일관된 데이터의 유지나 공유가 매우 힘들었던 것을 부분적인 형태로 시스템이 구축된다하더라도 Meta Database를 통하여 개발 프로세스 전반에 걸친 다양한 PART 시스템간의 데이터 공유를 가능하게 할 수 있는 EDB 시스템구조에 대해 설명하고자 한다.
최근 인터넷 이용의 확산으로 도메인의 크기와 규모가 방대해짐에 따라 정보시스템의 관리는 더욱더 복잡해졌다. 또한, 개별적인 네트워크 기술의 개발과 운용으로 인해 시스템간의 정보 공유와 정보 보안 정책의 일관성과 정책 표현 기법의 공동화가 어렵게 되자, 체계적이고 일관된 네트워크 보안과 정책 적용에 대한 요구가 증대 되었다. 이러한 정책적용과 관리상의 문제점들을 해결하기 위해 이 논문에서는 유연성을 갖추면서, 일관된 정책을 집행한 수 있는 정책관리의 구조와 속성을 설계하고 정책상속을 이용한 계층화된 정책 관리모델을 제안한다.
본 논문에서는 데이터베이스의 정보시스템을 구성하는 속성을 감축하여 빠른 검색을 보장하는 제어규칙의 생성에 관한 연구이다. 일반적으로 정보시스템에는 불필요한 많은 속성들이 존재하고 있다. 이때 정보시스템의 객체들이 비일관적일 경우에는 응답의 정확성을 기대하기 어렵게 된다. 그러므로 본 논문에서는 러프엔트로피의 개념과 베이지언 사후확률을 적용하여 불필요한 속성을 제거하여 정보시스템을 간결화 하는데 주안점을 두었다. 제안된 알고리즘에서는 러프이론에 기반한 최적의 리덕트를 생성하는 과정에서 사후확률을 적용하여 결정속성에 대한 조건속성의 함의를 러프엔트로피의 척도로 비교하여 영향력이 약한 속성을 제거하여 제어규칙을 간결하게 표현할 수 있다. 제안된 알고리즘을 신입사원의 채용에 적용하여 지식감축의 효용성을 보인다.
의미 체계는 한국어 기초어휘에 대한 개념지식을 구축하는데 기본이 될 뿐만 아니라, 문장 분석시의 구조적 모호성과 단어 의미 모호성을 해소하는 중요한 단서를 제공할수 있다. 이러한 의미 체계가 실용적으로 여러 응용 시스템에서 사용되기 위해서는 광범위하고 타당한 자료를 바탕으로 하여 객관적인 방법으로 설정되어야한다. 국어 사전의 뜻풀이말에서의 상위개념을 표제어의 상위어로 선정하는 bottom-up 방식으로 구축하였던 한국어 명사의미체계는 사전편찬시의 비일관적인 뜻풀이말의 기술에 따른 여러 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 사전 뜻풀이말에서 상위개념을 수식하는 어절과 용언의 의미호응관계에서 상위개념의 의미속성을 추출하고, 이들 의미 속성에 의한 명사의미체계를 구축하고 이를 바탕으로 명사의미 TAG를 설정할수 있다.
본 연구는 병원행정직에 적합한 직업 및 직무가치와 자신의 능력에 대한 개인의 주관적 인식인 포괄적 전문직업성 측정도구를 제시하고자 실시하였다. 연구는 부산·경남 지역 종합병원 및 병원에 근무하는 행정직 종사자들을 대상으로, 선행연구들에서 사용된 개인의 심리적·태도적 속성과 관련된 측정도구를 이용하였다. 분석은 직업 및 직무수행과 관련된 심리적·태도적 속성 측정내용의 타당성과 내적일관성을 확인하기 위하여 요인분석과 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석결과, 타당성과 내적일관성이 확보된 5개 성분은 전체 신뢰도가 94.4%로 병원행정직 종사자들의 포괄적 전문직업성 측정도구로 매우 타당하다는 결론을 얻었다. 따라서 각 성분은 측정내용의 공통성과 명확한 의미전달이 될 수 있도록 직무수행 자신감, 보수 적절성, 직무 자부심, 업무목표 달성 능력, 업무수행 자율성으로 정의하였다. 현대적 관점에서의 전문직업성은 전통적 전문직업성 보다 넓은 개념으로 자격 및 면허 여부와 관계없이 직업 및 직무가치와 자신의 능력에 대한 개인의 주관적 인식 등에 대한 가치를 포함하고 있다. 따라서 본 연구에서 제시된 포괄적 전문직업성 측정도구는 병원행정직 종사자들의 직업 및 직무수행과 관련된 심리적·태도적 속성을 측정하는데 매우 적합하고 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 탬플릿을 기반으로 하는 새로운 정보시스템 개발 방법을 제시하고 있다. 이 개발 방법은 재사용을 극대화하여 개발 생산성을 향상시키고, 일관성 있는 설계 패턴을 유지하여 개념적 무결성을 유지하는데 목적을 두고 있다. 템플릿의 설계는 다양한 컴포넌트를 조립하여 구현하는 방법을 채택하였는데, 이는 객체지향의 중심 개념 중의 하나인 구성관계 개념에 기반을 둔 것이다. 템플릿을 적용하여 정보시스템의 개별 기능을 구현하는 방법은 유전관계 개념에 기반을 두고 있는데, 템플릿과 유전관계를 설정하여 속성과 연산을 유전 받은 후, 속성과 연산의 일부를 재구현하여 개발하는 방법을 채택하였다. 특히, 재구현을 감안한 연산에 대한 메소드 구현 방법을 제시하여 템플릿 설계의 난제를 해결하였다. 템플릿을 대상으로 성능 평가와 개선 방안도 제시하였다. 제시된 방법의 적용 사례 분석을 통해 실용성을 검증하고 있다.
본 논문에서는 머리카락과 모자 영역의 마스크 정보를 활용하여 더 자연스러운 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)을 수행하는 모델을 제안한다. 최신 얼굴 속성 편집 연구인 STGAN은 다중 얼굴 속성을 자연스럽게 편집하는 성과를 보였다. 그러나 머리카락과 관련된 속성을 편집할 때 부자연스러운 결과를 생성할 수 있다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 기존 모델에서 부족했던 얼굴 영역의 정보를 모델에 추가로 반영하는 것이다. 이를 위해 세 가지 아이디어를 적용한다. 첫째로 마스크를 통해 머리카락 면적 속성을 추가하여 머리카락 정보를 보완한다. 둘째로 순환 일관성 손실(cycle consistency loss)을 추가하여 영상의 불필요한 변화를 억제한다. 셋째로 모자 분할 신경망을 추가하여 모자 영역 왜곡을 방지한다. 정성적 평가를 통해 제안하는 방법 적용 여부에 따른 유효성을 평가 및 분석한다. 실험 결과에서 제안하는 방법이 머리카락 및 얼굴 영역을 더 자연스럽게 생성하고, 모자 영역의 왜곡을 성공적으로 방지했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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