주제어는 정보 서비스를 비롯한 여러 응용 분야들에서 유용하게 사용되는 지식이지만, 주제어 간 관계가 다양할 뿐만 아니라 목적에 맞도록 개별적으로 설계됨으로써 주제어 관계 속성 유형과 무관하게 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델이 제시되지 못하였다. 본 연구는 응용 분야, 온톨로지 종류와 무관하게 적용될 수 있으며 시맨틱 웹 서비스 간 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해, 주제어 관계를 범용 클래스로 정의하고, 주제어 관계 속성 유형을 데이터타입 속성 (Datatype Property)으로 선언하였다. 또한, 주제어 역시 그 속성 유형을 데이터타입 속성으로 선언하였는데, 결국 다양한 유형의 관계들을 용이하게 표현할 수 있도록 하기 위한 것이다. 실험을 위해 주제어 간 관계수가 70,804,233개이며 주제어 관계 속성 유형이 4가지인 과학 기술 기반 정보 온톨로지와 주제어 간 관계수가 44,147개이며 주제어 관계 속성 유형이 13가지인 표준 정보 온톨로지를 대상으로 본 연구에서 제안한 주제어 공통 표현 모델을 적용하였으며 총 284,744,802개의 RDF(Resource Description Framework) Triple을 생성하였다.
본 연구는 한국어 문장 임베딩(embedding)에 담겨진 언어적 속성을 평가하기 위한 프로빙 태스크(Probing Task)를 소개한다. 프로빙 태스크는 임베딩으로부터 문장의 표층적, 통사적, 의미적 속성을 구분하는 문제로 영어, 폴란드어, 러시아어 문장에 적용된 프로빙 테스크를 소개하고, 이를 기반으로하여 한국어 문장의 속성을 잘 보여주는 한국어 문장 임베딩 프로빙 태스크를 설계하였다. 언어 공통적으로 적용 가능한 6개의 프로빙 태스크와 한국어 문장의 주요 특징인 주어 생략(SubjOmission), 부정법(Negation), 경어법(Honorifics)을 추가로 고안하여 총 9개의 프로빙 태스크를 구성하였다. 각 태스크를 위한 데이터셋은 '세종 구문분석 말뭉치'를 의존구문문법(Universal Dependency Grammar) 구조로 변환한 후 자동으로 구축하였다. HuggingFace에 공개된 4개의 다국어(multilingual) 문장 인코더와 4개의 한국어 문장 인코더로부터 획득한 임베딩의 언어적 속성을 프로빙 태스크를 통해 비교 분석한 결과, 다국어 문장 인코더인 mBART가 9개의 프로빙 태스크에서 전반적으로 높은 성능을 보였다. 또한 한국어 문장 임베딩에는 표층적, 통사적 속성보다는 심층적인 의미적 속성을 더욱 잘 담고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 다양한 관점의 이용요구가 혼재되어있는 독서자료의 속성을 파악하기 위해, 도서의 동시이용 (동시대출, 동시구매) 데이터에 기반하여 독서자료의 선택 및 이용과 관계된 서지적 속성을 분석하였다. KDC 주제, 독자대상, 이용자 연령 관련 26개 하위 속성 단위로 구분하여 서지적 속성 용어의 동시출현행렬을 생성하고 네트워크 분석을 수행한 결과, 독서자료의 서지적 속성의 세부 내용 및 두드러진 매개 역할을 파악하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서관 OPAC을 비롯한 독서정보 시스템의 패싯 설계에 도움이 될 것이다.
본 연구는 설계패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패턴 정보를 이용한 설계패턴 검색 시스템을 구축하였다. 패턴 정보는 패턴 속성정보와 패턴 메타정보로 구성하였고, 패턴 속성정보는 패턴 패싯 분류와 패턴 검색을 위한 유사도 측정에 이용되며, 패턴 구조를 UML로 모델링하기 위하여 패턴 메타 정보를 이용하였다. Gamma 분류 방법을 확장하여 각 설계패턴이 사용될 수 있는 여러 경험적 상황을 패싯 항목으로 설정하고 패턴 정보로 관리하였다. 또한 E-SARM 검색 방법을 사용하여 검색된 패턴은 메타정보를 이용하여 UML 클래스 다이어그램으로 나타낼 수 있도록 하였고, E-SARM을 설계패턴의 검색에 적용하여 최적의 결과를 얻을 수 있는 환경을 시뮬레이션 하였다. 패턴 뷰어를 통한 신규 패턴 등록이 가능하며, 등록된 패턴은 패턴 속성정보와 메타정보로 관리된다. 따라서 본 시스템은 효율적인 패턴 관리가 가능하고, UML 모델링을 지원하며, 관련 패턴의 우선순위 검색이 가능하여 패턴 선택 비용이 적고, 재사용성이 높은 설계패턴 검색 시스템이다.
초등학교 수학과 도형 학습은 매우 추상적인 분야로 직관적인 이해를 돕기 위해 다양한 구체적인 조작이 요구되는데, 그 중에서 컴퓨터를 활용한 도형 학습은 학생들의 구체물을 이용한 학습의 한계를 극복할 수 있는 장점이 있다. 특히 Flex와 Flash를 이용하면 입체도형의 가상물의 제작 및 동적인 학습은 물론 사용상의 제약이 적어 시,공간의 한계를 극복할 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 수학과 제 7차 교육과정의 입체도형 영역을 분석하여 학습요소를 추출하고 플래시의 드로잉 메서드를 바탕으로 학습요소별로 속성과 메서드를 정의하고 클래스를 설계하여 입체도형 객체를 생성하고 플렉스의 컴포넌트로 구성된 학습 어플리케이션의 틀을 설계하여 입체도형 객체가 플렉스의 어플리케이션 내에서 사용이 가능하도록 설계 개발하였다. 본 연구가 갖는 의의는 첫째, 초등학교 수학과 수준에 맞는 속성과 메서드를 갖도록 개발한 입체도형 객체를 활용하여 학습자의 입체도형에 자유로운 탐구활동 기회를 제공하여 보다 직관적이고 구체적으로 도형학습을 할 수 있도록 돕는다. 둘째, 플렉스를 활용함으로서 학습자의 쉬운 접근을 돕고 학습 어플리케이션 틀을 활용하여 기존에 개발되어 있는 수학과 플래시 파일들을 활용한 다른 수학과 영역의 학습 어플리케이션 설계 및 개발의 시간과 노력을 단축시키는데 있다.
센서 네트워크는 다수의 센서 노드들이 센싱된 데이터를 보고하는 형태의 네트워크로 기존 데이터 중심(Data-centric) 통신 모델은 오버헤드와 응답 속도의 저하와 관련된 문제점을 노출하고 있으며, 이를 해결하기 위한 방안으로 속성 기반 네이밍(Attribute-based naming)이 새로운 라우팅 구조로 주목받고 있다. 본 연구에서는 가상 대응체 (Virtual Counterpart) 개념을 센서 네트워크에 적용하여 속성 기반 네이밍을 싱크 노드내의 가상 센서 노드에서 처리해주는 구조를 제안하였다. 기존의 다른 속성 기반 네이밍 연구들과 달리 리얼센서에 대응되는 가상 센서 노드를 싱크 노드에서 운용하고, 리얼 센서의 데이터를 주기적으로 업데이트한 후, 속성 기반 쿼리를 가상 센서 노드가 리얼 센서를 대행하여 처리하는 구조를 설계하였다. 이런 구조를 취함으로써 효율적인 응답 처리와 하부 네트워크에 비종속적인 속성 기반 네이밍이 가능하며, 쿼리의 확장성과 센서들의 결합을 통한 부가적인 기능을 제공할 수 있게 된다.
본 논문은 두 가지 속성 삭제 방법인 ReliefF와 SVM-REF를 조합하여 유전자 선택을 위한 속성 삭제에 기반을 둔 최적화된 분류법(OCFE)을 제안한다. ReliefF 알고리즘은 데이터의 중요도에 따라 데이터 순위를 매기고 필터(filter) 속성 선택 알고리즘이다. SVM-RFE 알고리즘은 속성의 가중치 기반으로 데이터 순위를 매기고 데이터를 감싸는 래퍼(wrapper) 속성 선택 알고리즘이다. 이러한 두 가지 기법을 조합함으로써, 우리는 SVM-RFE는 0.3096779이고 OCFE는 0.3016138으로 에러율 평균이 좀 더 낮게 나타났다. 또한, 제안된 기법은 SVM-RFE가 69%이고 OCFE는 70%으로 좀 더 정확한 것으로 나타났다.
최근 몇 년간 소프트웨어 에이전트가 소프트웨어 공학의 새로운 추상화 단위로서 연구되고 있다. 자율성, 적응성, 협력성 등의 속성을 갖는 에이전트는 특히 분산 시스템, 오픈 시스템, 복잡한(complex) 시스템 등의 영역에서 시스템을 구성하는 새로운 추상화 단위로서 이해되고 있다. 그러나 에이전트에 관한 개념과 특성에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있음에도 불구하고, 에이전트의 다양한 속성과 에이전트 아키텍처에 대한 표준화의 부재로 인해 현재까지 일반화된 에이전트 아키텍처가 제시되지 않고 있다. 에이전트 아키텍처는 시스템의 분석과 설계 시 에이전트 추출의 기준을 제시하고, 전체 소프트웨어 아키텍처를 결정하는 중요한 요소가 된다. 또한 규정된 에이전트 아키텍처는 재사용 가능한 산출물로서 세부 기능을 확장할 수 있는 구조적 틀을 제공하고 개발 공정 전체를 효율적으로 이끌 수 있다. 본 논문에서는 이 같은 연구의 필요성을 바탕으로 객체 지향 설계 방법을 이용하여, 자율성 및 상호작용성을 위한 에이전트 아키텍처 설계 방안을 제시하고자 한다. 자율성과 상호작용성을 에이전트의 일반적인 속성으로 규정하고, 객체 지향 설계 방법을 이용하여 에이전트 아키텍처 설계 방안을 제시한다.
실제 암반에는 단층, 절리, 층리, 균열, 단열, 편리, 벽개 등의 불연속면이 많이 포함되어 있다. 따라서, 불연속면이 암반구조물의 거동을 좌우하고 있다. 암반구조의 복잡성으로 인해 사전에 예측 할 수 없었던 암반의 붕락이 발생하여, 붕락대책에 막대한 비용과 시간을 낭비하는 사례가 많다. 암반 불연속면의 복잡성을 사전 조사단계에서 충분히 파악하거나 대책을 수립하는 것은 어렵다. 최근 터널의 정보화 설계시공이 중요시되어지고 있다. 본 논문에서는 불연속성 암반에서의 터널의 신 정보화 설계시공법을 제안하고, 현지에서 관찰한 불연속면 정보를 근거로 하여 실제 터널현장에 적용했다. 실제 터널현장에 있어서, 터널의 신 정보화 설계시공법을 위해서 새롭게 개발한 수치해석 프로그램을 사용하여 정확한 키블럭 추출이 가능하였다. 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 가지고 있는 본 컴퓨터 시뮬레이션 기법은 암반블럭의 안정성 계산뿐만 아니라 추가 보강대책공의 설계도 가능하다. 터널 굴착중에 키블럭을 확인하므로써, 제안한 신 정보화 설계시공법의 유효성에 대한 검증을 하였다.
경제발전 과정에서 급격한 도시화로 인해 건기의 하천 수량은 줄어들고, 비점오염 발생량은 증가하였으며 심지어 하천이 복개되고 직강화되어 홍수 피해 및 수질오염은 더욱 증가하고 있다. 다행히 최근 소득수준의 증가와 여가시간이 확대됨에 따라, 그 동안의 도시화와 산업화로 인한 오염된 하천을 다시 복원하려는 운동이 활발하게 진행되고 있다. 안양천은 이 같은 하천 중 가장 대표적인 하천 중 하나이다. 본 연구에서는 다속성선택법(CE: choice experiments)을 적용하여 안양천이 어떠한 속성을 갖고 있으며 각각의 속성에 대해 안양천 유역주민들의 사회적인 경험과 인식, 그리고 각 속성의 수준간의 상쇄관계(trade-off)를 고려함으로써 소비자선호에 근거한 한계가치(marginal value)를 추정하였다. 2차례에 걸친 예비조사를 통해 안양천이 가진속성을 홍수피해위험, 가뭄시 하천유량, 수질등급, 하천형태로 설정하였고 설문지 작성을 위해 개별 속성들간의 직교성(orthogonality)을 보장해 주는 주효과 직교설계(orthogonal main effects design) 방법을 이용하였다. 작성된 설문지를 이용해 안양천 유역 10개 지자체 거주민을 대상으로 설문조사를 실시하였고 설문조사 결과를 통해 추정된 각 속성에 대한 가구당 매월 한계지불의사액은 하류구간의 잠재적 홍수피해(PFD가 0.5)가 보통일 경우는 1,764.8원/월, 낮을(PFD가 0.5이하) 경우는 1,783.8원/월, 가뭄시 하천수가 목표유지유량보다 는 작지만 매말라 있지 않은 경우에는 1,496.8원/월, 가뭄시 하천수가 목표유지유량 이상 유지될 경우에는 2,274.9원/월, 수질 등급 3등급일 경우 1,721.5원/월, 수질 등급 2등급일 경우 1,764.4원/월, 하천둔치를 체육공원과 산책로를 조성할 경우 2,078.1원/월, 하천둔치를 자연친화형 하천으로 보존할 경우 2,441.7원/월으로 분석되었다. 또한 추정된 가구당 매월 한계지불의사액을 통해 각 지자체별 정책대안의 기대효과에 대한 편익을 추정하였다. 각 기대효과는 치수, 수량확보, 수질, 생태로서 각각의 기대효과에 대해 가장 높은 편익을 나타내는 것은 부천시의 하수처리장 건설로서 이는 매년 926.8억원의 편익이 발생되며 그 다음으로는 부천의 하수관거정비(역곡)로서 이는 매년 601.5억원의 편익이 발생하는 것으로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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