NCBI 의 GenBank 데이터베이스는 전세계에서 수집된 염기 서열 데이터들의 집합이며, 그 중 특허로 등록되어 있는 데이터들을 GenBank 특허 데이터라 부른다. 본 논문에서는 한국생명공학연구원의 유전체 사업단에서 개발해 오고 있는 웹기반 GenBank 특허 데이터 검색 시스템의 설계와 구현에 대해서 설명한다. 본 시스템은 일반 속성(attribute)을 저장하고 검색하기 위해 DBMS 를 사용하고, DNA 시퀸스 검색을 위해 BLAST를 사용한 약결합 아키텍쳐(loosely-coupled architecture)를 채택하고 있다. 즉, 일반 속성으로 저장될 수 있는 데이터들은 데이터베이스의 테이블들의 컬럼 값으로 저장하고 SQL 언어를 통해 검색할 수 있도록 하였으며, DNA 시퀸스 검색을 위해서는 BLAST 에서 제공하는 인덱스를 구축하고 BLAST 명령어를 사용하여 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 검색 결과들이 기존의 외부 특허 시스템과 연동하도록 하기 위해, 결과 분석 모듈을 구현하여 검색 결과들이 다른 웹 사이트의 데이터를 가리키도록 하였다. 마지막으로, 이러한 DNA 검색 시스템을 구현할 때에 고려해 되야 되는 이슈들을 설명한다.
인공지능 분야에서는 합의된 개념을 정의하고, 개념과 개념사이의 관계를 표현하여 인간과 시스템이 지식을 공유하는 것으로 온톨로지를 정의하고 있다. 현재까지 영상이해를 위해 온톨로지를 설계하고 이용하는 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존의 영상이해에 관한 연구는 개념적인 연구에 그칠 뿐 구체적인 방법을 제시하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 온톨로지로 표현한 지식에 근거하여 영상의 처리, 분석 해석 과정을 통해 영상을 이해하는 영상이해 시스템의 프레임워크를 제안한다. 영상이해 과정은 i)특정 부야의 지식을 온톨로지로 표현하고, ii)영상 처리 및 분석 과정을 통해 영상을 구성하는 객체들의 속성을 추출하며, iii)온톨로지 추론을 통해 객체의 속성으로부터 객체를 정의하여 영상을 해석한다. 그리고 제안한 프로세스에 기반 하여 영상이해 시스템을 구축하고 특정 분야에서의 실험을 통하여 제안된 시스템의 효용성을 확인한다.
본 논문에서는 시소러스 상에서 개념간 세분화를 위한 의미적 기준인 개념 패싯 (Conceptual Facet)과 관계 패싯 (Relational Facet) 그룹을 사용하는데, 패싯이란 공통의 특성을 갖는 개념들을 함께 그룹화하고 용어간 관계를 구조화하기 위한 장치이다. 개념 패싯은 용어가 갖는 대표적인 의미속성, 범주를 의미하며, 용어 각각을 구별되는 의미장 (Semantic Field)에 분류하도록 한다. 관계 패싯은 상$\cdot$하위 개념 간 의미 관계를 표현한 메타 개념이다. 본 시소러스는 여러 전문가들의 다양한 관점을 반영하도록 설계되었다. 관점이란 주관적이며, 임의적이어서 개별 개념에 내재된 자질 또는 속성과는 구별되는 독립적 속성이다. 개념 패싯, 관계 패싯의 도입은 계층 관계, 동등 관계, 범주 관계 등과 더불어 용어 간 관계를 보다 구체적으로 명시함으로써 최종 사용자에게 검색의 효율성과 정확성을 제공할 수 있다.
선박의 대형화, 고속화로 인한 해난 사고 증가에 대응하기 위해 전자해도 도입이 되었다. 전자해도는 속성정보와 공간정보로 구성되는 안전을 위한 GIS 데이터다. 전자해도 객체는 200여 가지로 각 객체별 다양한 속성으로 구성된다. 국제수로기구는 전자해도 객체에 포함되는 속성값 입력을 표준적으로 수행하기 위해 전자해도 객체 입력 지침(Use of Object Catalogue)를 정의 하였다. 전자해도 제작을 위해서 전자해도 객체지침서 교육이 필요하며, 교육 시에는 UOC가 사용되었다. 한편, UOC의 교육 효율성을 높이기 위해서 많은 요구사항이 제안 되었다. 본 연구에서는 UOC의 교육 효율성을 높이기 위해 지원 도구를 설계 및 개발 하였다.
소프트웨어 기술은 웹과 인터넷의 대중화로 소프트웨어의 품질 개선과 다양한 요구 변화에 효율적으로 대응하기 위해 급격히 발전하고 있는 추세이다. 완성된 시스템이 다양한 스테이크 홀더들의 품질에 대한 요구를 만족시키는 시스템인지의 여부를 결정하는 소프트웨어 아키텍처의 평가는 매우 중요한 부분이다. 소프트웨어 아키텍처는 프로젝트 초기의 설계 결정사항에 대한 산출물로써 시스템과 프로젝트에 많은 영향을 미치며 특정 시스템의 품질 속성은 주로 소프트웨어 아키텍처에 의해 결정된다. 본 논문에서는 품질 속성을 기반으로 체계적으로 아키텍처를 평가할 수 있는 프로세스를 제시하고 이 프로세스를 NextGen POS 시스템에 적용시켜 보았다.
ICT 강국을 중심으로 국가자원에서 IoT기반의 기술을 지원하고 있으며, 기업 및 연구소에서도 기술 개발 및 생태계 조성을 위해서 활발히 연구되고 있다. 서울시의 도로 곳곳에서는 IoT기반의 공공시설이 도입되고 있으며, 사용자들로부터 다양한 서비스 및 편의성을 제공하고 있다. 하지만 IoT의 본격적인 도래와 발전을 위해서는 보안 및 프라이버시 침해와 생명과 안전에 대한 위협하는 사례가 빈번히 발생하고 있다. 또한 IoT 환경은 기존의 센서 네트워크, 이 기종 통신 네트워크, IoT 환경에서 최적화된 Device 등 다양한 환경기술을 포함하고 있으므로 기존의 보안 위협 및 다양한 공격 기법을 계승한다. 그러므로 본 논문에서는 IoT환경에서 안전한 통신을 위한 속성기반 암호화기술에 대해서 연구한다. 디바이스에서 수집된 데이터를 속성기반의 암호화 기법을 활용하여 전송하며, 키 생성 프로토콜을 설계하여 디바이스와 사용자에 대한 등급 및 권한을 식별하여 안전한 메시지를 전송하도록 한다. 성능평가를 수행하여 기존의 RSA 알고리즘 대비 암호화, 서명부분에서 대략 69%, 40%의 향상된 속도를 확인하였으며, IoT환경에서 발생하는 보안위협에 대해서 안전성을 분석하였다.
자연어로 작성되는 소프트웨어 요구사항은 이해관계자가 바라보는 관점에 따라 의미가 달라질 수 있다. 품질 속성 기반으로 아키텍처 설계시에 품질 속성별로 적합한 설계 전술(Tactic)을 선택해야 효율적인 설계가 가능해 품질 속성 요구사항의 정확한 분류가 필요하다. 이에 따라 고비용 작업인 요구사항 분류에 관한 자연어처리 모델이 많이 연구되고 있지만, 품질 속성 데이터셋(dataset)의 불균형을 처리해 분류 성능을 개선하는 주제는 많이 다루고 있지 않다. 본 연구에서는 먼저 실험을 통해 분류 모델이 한국어 요구사항 데이터셋을 자동으로 분류할 수 있음을 보인다. 이 결과를 바탕으로 EDA(Easy Data Augmentation) 기법을 통한 데이터 증강과 언더샘플링(undersampling) 전략으로 품질 속성 데이터셋의 불균형을 개선할 수 있음을 설명하고 요구사항의 카테고리 분류에 효과가 있음을 보인다. 실험 결과 F1 점수(F1-Score) 기준으로 최대 5.24%p 향상되어 불균형 데이터 처리 기법이 분류 모델의 한국어 요구사항 분류에 도움이 됨을 확인할 수 있다. 또한, EDA의 세부 실험을 통해 분류 성능 개선에 도움이 되는 데이터 증강 연산에 관해 설명한다.
본 논문에서는 균열 진전문제에 대하여 페리다이나믹스 이론을 이용하여 설계민감도 해석 및 구조 최적설계를 수행하였다. 페리다이나믹스는 해의 불연속성을 다루기 어려웠던 기존의 연속체 이론에 비해 균열 진전문제와 같은 불연속성을 가지는 문제를 자연스럽게 표현할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 최적설계를 진행하기 위하여 애조인 변수법으로 설계민감도를 유도하였다. 특히 균열이 진전되더라도 애조인 변수법으로 계산된 변위장과 변형에너지에 대한 설계민감도 값은 유한차분법과 비교하여 매우 정확하고 효율적임을 보였다. 이를 바탕으로 간단한 인장응력 하의 균열진전 문제에 대하여 균열의 분기가 발생하는 위치를 조절하기 위하여 정해진 시간구간에서 변형에너지 값을 줄이는 방향으로 최적설계를 수행하였다. 최적의 재료분포로 해석을 수행한 결과 균열의 분기점을 늦출수 있음을 확인하였다.
현재 지적도 전산화에 기록된 속성자료는 도형자료와의 연계를 고려하여 작성된 것이 아니고 형식면에서 자료가 기재된 상태로 사용되고 있다 따라서 다양한 공간정보의 분석과 종합도형정보의 기초 자료로 활용하기 위해서는 속성자료와 지적도가 연계되어 수치정보화가 이루어져야 한다. 본 연구는 도해지적도와의 관련 사항들을 기준으로 도형 및 속성정보를 연계하여 지적정보를 효율적으로 구축하여 활용하고자 하였다. 속성정보는 데이터 모델링을 이용하여 개체-관계 다이어그램으로 표현하므로써 관계형 데이터베이스의 형태로 구축하였다. 그리고 다양한 공간분석 및 응용방법을 제시함으로써 지적정보를 효율적으로 관리하고 지적도면의 전산화 방안을 비롯하여 각종 공공계획을 수립, 설계하는데 기초자료로 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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