본고에서는 다중 웨어러블 센서 데이터로부터 사용자의 일상 생활 행동 패턴을 분석할 수 있는 새로운 기계학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다중 웨어러블 센서 데이터를 효과적으로 학습하기 위하여 사람이 다중 센서 정보를 처리하는 방법을 적용한 새로운 신경망 모델이다. 제안하는 Gated multi-modal neural netoworks는 계층적 신경망 구조를 가지고 있으며 Gate 모듈을 통해 각 센서 데이터를 선택적으로 결합하여 처리하는 특징을 가진다. 실험을 위해 다중 웨어러블 장치를 착용하고 일상 생활 중 한 가지인 레스토랑에서의 행동 센서 데이터를 수집하였다. 실험 결과로서, 제시하는 모델을 이용하여 실제 웨어러블 센서 데이터를 분석하였을 때 분류 정확도가 비교적 정확하고 빠르게 처리할 수 있음을 확인하였다. 또한 모델의 중간 계층에서의 노드의 활성화 패턴 분석을 통해 자동으로 일상생활 패턴을 추출할 수 있고 이를 이용하여 지식 스키마를 생성할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 관계형 데이터베이스로부터 OWL 온톨로지를 자동으로 생성할 수 있는 규칙을 제안한다. 이 규칙의 목적은 기존 관계형 데이터베이스 데이터를 데이터베이스 스키마 변형과 데이터 마이그레이션과 같은 별도의 과정을 거치지 않고도 시맨틱 웹 환경에서 사용할 수 있도록 하는 것이다. 즉, 이 규칙은 RDBMS가 웹 온톨로지 저장소 역할을 동시에 수행하는 것을 돕는다. 그러나 기존의 관계형 데이터베이스와 OWL 사이의 매핑 규칙들을 본 연구의 목적을 위하여 사용하고자 할 경우 다음과 같은 문제가 발생한다. 첫째, 특정 구조의 테이블이 존재하는 데이터베이스로부터는 OWL 온톨로지를 생성할 수 없다. 둘째, 하나의 개체 추출을 위하여 높은 비용의 데이터베이스조인 연산 혹은 여러 개의 SQL 질의가 불필요하게 수반된다. 반면에 본 논문에서 제안하는 규칙은 이러한 문제들을 방지하도록 설계되었으며, 데이터베이스 스키마로부터 OWL 클래스와 프로퍼티를 생성하며, 데이터베이스 인스턴스로 부터 OWL 개체를 생성한다. 또한 이 규칙을 적용하여 생성한 OWL 온톨로지는 OWL 2 DL 사양을 만족시킨다.
인터넷의 성장으로 인해 반구조적인 문서의 표준인 XML 문서의 사용이 증가하고 있고 이에 따라 XML 문서의 통합과 검색을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 효율적인 문서의 통합과 검색을 위한 기초 작업은 유사 구조의 XML 문서를 클러스터링 하는 것이다. 기존 연구의 XML 문서 클러스터링에서는 문서간의 구조적 유사도를 이용하여 클러스터를 생성한다. 그러나 이러한 방법은 문서간의 구조적 유사성외 정확한 측정 기준을 만들기 어렵고, 반복적인 유사도의 비교로 인해 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 논문에서는 많은 데이타에도 유연하게 적용할 수 있는 트랜잭션 데이타를 위한 클러스터링 알고리즘을 적용하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 방법은 하나의 DTD나 XML 스키마를 공유하는 문서 집합이 아닌 스키마가 없는 다양한 구조의 XML 문서들을 대상으로 공통 구조를 이용한다. 공통 구조를 이용하기 위하여 XML 문서의 트리 모델에서 구조를 분리하여 빈발 구조를 추출하고 이를 기반으로 클러스터링을 수행한다. 아울러, 기존 연구와의 비교 및 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 보인다.
현재 웹 서비스 기반검색 시스템의 일반화에 힘입어 단순한 덱스트 정보뿐 만 아니라 이미지 데이터와 같은 멀티미디어 정보가 보편화되고 그 교류의 양이 크게 증가하였다. 따라서 덱스트 정보에 대한 검색과 함께 멀티미디어 정보에 대한 효과적 검색을 지원하는 시스템 개발이 중요시되고 있다. 그러나 기존에 개발된 시스템들은 멀티미디어 데이터를 검색 결과의 부가적 정보로서 사용하는 것이 일반적이며 그 자체를 질의 검색의 주요 대상으로 처리하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 웹 상에서 대용량 이미지 데이터베이스를 구축하고 이를 기반으로 효과적 검색을 지원하는 멀티미디어 검색 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 크게 두 가지 검색 구조를 제공하는데, 먼저 기존의 덱스트 기반 검색을 위하여 이미지의 의미 정보를 XML로 표현하여 이를 DTD 독립적인 스키마에 따라 관계형 데이터베이스에 저장, 관리하여 체계적이고 구조적인 서비스를 지원한다. 또한 이미지에 대한 내용 기반 검색을 위하여 이미지 데이터베이스를 구축하고 이미지 데이터로부터 색상 히스토그램 특성을 자동으로 추출하여 구축한 인덱스를 유지, 관리하며, 이를 통한 내용 기반 검색 구조와 사용자 질의 인터페이스를 설계한다.
고객에게 원하는 정보를 제공하기 위해서는 데이터의 설계, 개발 및 이용에 있어 최적화된 데이터의 모델링 및 구조화가 매우 중요하며, 이를 통해 사용자에게 적기에 고품질의 데이터를 제공하는 것이 무한 경쟁시대에서 생존을 위한 핵심 요소이다. 특히, 우리는 인터넷의 출현으로 오프라인 기업에서 오라인 기업으로 급속한 전환과 기업간, 기업과 고객간, 기업과 정부간 보다 넓게는 전세계의 국가를 하나로 엮는 정보유통 시대에 살고 있다. 인터넷 상거래의 활성하와 전자정부 구현 등에서 기업 생존의 핵심 요소는 방대한 양의 데이터를 어떻게 공유하고 유통시키며, 양질의 데이터를 구축 하느냐 이다. 본 고에서는 기존 시스템의 컨버젼이나 마이그레이션 또는 이질적 시스템 통합과정에서 그리고 데이터베이스 설계과정에서 데이터의 품질을 향상시키기 위해 필요한 데이터 품질문제를 알아보고, 체계적으로 데이터 품질을 추출 및 표현하기 위한 방법론을 제안하며, 이를 개선 발전시키기 위한 연구방향을 소개한다.
월드와이드웹(WWW) 기술은 폭발적으로 증가하고 있는 웹 데이터들의 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 1999년 말에 제안된 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온톨로지 생성에 관한 많은 연구들은 많은 시간과 비용이 소비된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 우리는 데이터베이스에서 온톨로지를 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성한다. 끝으로 알고리즘을 통한 생성을 함으로서 제안된 생성방법을 검증한다.
In this paper, we introduce a new genetic reordering operator based on the concept of schema to solve optimization problems such as the Traveling Salesman Problem(TSP) and maximizing or minimizing functions. In particular, because TSP is a well-known combinational optimization problem andbelongs to a NP-complete problem, there is huge solution space to be searched. For robustness to local minima, the operator separates selected strings into two parts to reduce the destructive probability of good building blocks. And it applies inversion to the schema part to prevent the premature convergence. At the same time, it searches new spaces of solutions. Additionally, the non-schema part is applied to inversion for robustness to local minima. By doing so, we can preserve diversity of the distributions in population and make GA be adaptive to the dynamic environment.
문헌정보처리 표준화도구인 MARC는 포멧의 문제점과 다양한 웹자원 메타데이터 정보조직의 문제점으로 인하여 웹 기반의 XML표준 포멧의 도입을 시도하였고, MARCXML로 변환되어 시스템간 상호운용되고 있으나, MARCXML은 서지정보의 의미특성이나 메타데이터의 표현을 고려하지 않고 단순히 MARC 레코드의 표현을 XML 구조로 변환한 것일 뿐이다. 시맨틱의 핵심기술로 부각되고 있는 Topic Map은 XML기반의 표준기술언어인 ISO의 XTM을 이용해 정보와 지식의 분산 관리를 지원하는 기술이다. 학술정보자원에 대한 DB 구축 시 Topic Map언어인 XTM을 이용한다면 이미 개발된 여러 메타데이터 등을 한곳으로 통합하면서도 신축성과 확장성을 제공하는 것이 용이하게 된다. 하지만, 기존 시스템에서 새로운 Topic Map을 구축하는 것은 많은 비용과 시간이 소요되는 등 어려운 일이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB로부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, XML의 특징인 시스템간 상호운용성을 확보함과 동시에 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 등을 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.
분산 정보 통합 시스템(DIIS) 프로젝트는 기업집합환경 하에서 운영되고 있는 분산된 이기종의 비즈니스 정보 시스템들을 물리적 통합이 아닌 논리적으로 통합함으로써 사용자 의사 결정을 지원하는데 필요한 통합정보를 웹 기반으로 제고하는데 목표를 두고 있다. 이 프로젝트는 하나의 중앙 집중적인 데이터베이스를 구축하는 것이 아니기 때문에 , 분산된 이기종의 각 시스템의 데이터 모델이나 데이터베이스 스키마 구조를 전혀 변경할 필요가 없다. 우리는 소프트웨어 시스템을 개발할 때 하나의 비즈니스 표준인 UML을 확장한 방법론인 EPEM을 DIIS에 적용함으로써, DIIS의 핵심 관리자인 Query Mediation Manager 프로세스와Query Processing Manager 프로세스에 대해 비즈니스 프로세스 모델링하였고, 또한 디자인된 프로세스와 추출된 패키지 사이에 상호작용을 전체적으로 표현하기 위해 어셈블리 라인 다이어그램을 모델링하였다.
In this paper, we introduce a new genetic reordering operator based on the concept of schema to solve the Traveling Salesman Problem(TSP). Because TSP is a well-known combinatorial optimization problem and belongs to a NP-complete problem, there is a huge solution space to be searched. For robustness to local minima, the operator separates selected strings into two parts to reduce the destructive probability of good building blocks. And it applies inversion to the schema part to prevent the premature convergence. At the same time, it searches new spaces of solutions. In addition, we have the non-schema part to be applied to inversion as well as for robustness to local minima. By doing so, we can preserve diversity of the distributions in population and make GA be adaptive to the dynamic environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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