링크드 데이터는 다양한 영역의 데이터세트를 서로 연결할 수 있는 표준 방식의 구조화된 데이터를 가능하게 한다. 그리고 링크드 오픈 데이터(LOD)의 급속한 발전에 따라 연구자들은 시맨틱 유사도 평가와 같은 특정 문제를 해결하기 위해 LOD를 이용하고 있다. 이 논문에서는 LOD-기반 추천 시스템에서 사용될 수 있는 자원 간의 링크드 데이터 시맨틱 거리를 계산하기위한 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안된 시맨틱 거리 측정 모델은 LOD-기반 시맨틱 거리와 정보 검색 분야에서 잘 알려진 TF-IDF를 이용한 새로운 링크 가중치를 결합한 유사도 측정을 기반으로 한다. 이 논문의 접근방식의 효과성을 검증하기 위하여 DBpedia와 MovieLens의 혼합 데이터를 사용하여 LOD-기반 추천 시스템의 맥락에서 성능을 평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 다른 유사한 방법과 비교하여 더 높은 정확도를 나타내었다. 또한 시맨틱 거리 계산의 범위를 넓혀서 추천 시스템의 정확도 향상에 기여하였다.
모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 이 방법은 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.
모바일 기기에서 수집된 많은 정보들은 시맨틱한 정보들을 포함하고 있기 때문에 수치 해석에 특화된 클러스터링 등의 데이터마이닝 방법들을 적용하기가 힘들다. 따라서 상대적인 유사도를 계산하는 방법이 많이 이용되지만, 상대적인 유사도 값조차 유클리드 거리로 환산이 불가능한 특징을 가지는 경우가 많다. 본 논문에서는 비유클리드 특징을 가지는 유사도를 TFIDF 와 pseudo-Euclidean embedding을 적용하여 유클리드 공간 상의 거리값으로 변환하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 가능성을 보이기 위하여 모바일 기기에서 대학생들의 생활 패턴을 반영하는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 제안하는 방법을 적용한다. 그리고 적용된 결과를 대학생들의 생활 패턴과 비교하여 분석한다. 또한 장소 간의 유사도를 이용하는 애플리케이션의 프로토타입을 개발한다.
기존 PC용 웹 페이지는 키보드와 마우스, 근거리 디스플레이를 이용하는 환경에 맞추어 많은 정보 제공을 목적으로 복잡한 구성과 작은 폰트로 디자인되어 있다. 따라서, 일정 거리 이상의 시청 거리, 사용자의 기밀한 주의를 요구하지 않는 컨텐츠 제공, 제한적 기능의 리모트 컨트롤러를 사용하여 제어하는 TV에서 동일한 웹 페이지를 사용자에게 제공하기에는 적합하지 않다. 이러한 TV 환경에서 웹 페이지를 효율적으로 브라우징하기 위해 시맨틱 주밍 기법을 적용한 브라우징 방식을 디자인하였다. 기존의 웹 페이지를 분석하여 구성된 컨텐츠를 기반으로 semantic block 을 추출하고, 기존의 레이아웃과 스타일 정보를 분석한 후 현재 환경에 최적의 형태로 컨텐츠를 요약하고 레이아웃, 스타일을 변경하여 재구성한다. 이렇게 재구성된 웹 페이지는 줌 인터페이스를 사용하여 사용자에게 정보의 양을 조정하여 보여준다. 즉, 사용자가 관심 있는 semantic block 을 선택하여 줌-인을 하면 해당 블록이 커지며 더 자세한 컨텐츠로 이루어진 내용을 볼 수 있고, 줌-아웃을 하면 해당 블록이 작아지면서 요약된 컨텐츠로 이루어진 내용을 볼 수 있다. TV 와 같이 큰 디스플레이의 경우 PC 보다 스크롤과 같은 조작을 하기 위해서는 더 많은 노력이 요구됨으로 사용자의 편의를 위해 가로 스크롤은 제거하고 세로 스크롤은 최소화하는 방식으로 채택하였다. 복잡하게 구성된 웹 페이지를 사용자가 원하는 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있도록 요약된 컨텐츠로 재구성하고, TV 환경에 최적화된 레이아웃과 스타일을 제공하여 가독성과 심미성을 향상되도록 하였다.
본 논문은 질의 문서와 의미가 유사한 문서를 검색하는 문제를 다룬다. 이 문제에 대한 기본적인 접근법은 각 문서를 bag-of-words 형태로 표현한 후, 코사인 유사도 등의 거리 기준에 기반하여 유사 문서를 판별하는 것이다. 그러나, 이처럼 문서에 출현하는 단어에만 의존하는 검색 방법은 의미적 유사성을 제대로 반영하기 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 데이터 기반의 감독 학습(supervised learning) 기법과 관련 온톨로지 정보를 마코프 논리(Markov logic)에 기반하여 결합한다. 구체적으로, 단어들 사이에 존재하는 관계를 표현한 온톨로지와 유사도가 태깅된 문서 데이터에서 마코프 논리 망(Markov logic network)을 학습하며, 학습된 마코프 논리 망과 문서 데이터 및 새로 주어진 질의 문서에 대한 추론을 통해 질의 문서와 의미적으로 유사한 문서를 검색하는 기법을 제안한다. 제안하는 접근법은 서울시의 민원서비스 홈페이지에서 수집된 실제 민원 데이터에 적용되었으며, 적용 결과, 단순한 문서 간 거리에 기반한 유사 문서 검색 기법에 비해 월등히 높은 정확도를 보였다.
지하공간 개발의 증가에 따라 지층단면도 등 다양한 형태로 제공되는 지하공간 정보모델의 신뢰성이 요구되고 있다. 그러나 지반은 근본적으로 불확실하며, 이를 표현하는 정보모델도 자료부족, 해석표준 부재 등의 비통계적 요인과 외부환경 변수라는 통계적 요인으로 불확실성을 가진다. 따라서, 현재의 모델 생성은 고도로 훈련된 전문가에 의해 이뤄지고 있다. 본 연구는 지반공학 전문가의 경험과 지식에서 시맨틱을 추출하고, 이를 온톨로지 모델과 정보량으로 정량화하였다. 정량화한 온톨로지 모델은 군집분석의 클러스터간 거리계산에 적용하여 시맨틱을 고려한 군집분석 방법론을 제안하였다. 본 제안 방법을 실험지역에 적용한 결과 기존 K-Means 방법에 비해 전문가의 해석과 유사한 결과를 도출하였으며, 수작업으로는 어려운 대용량 데이터를 손쉽게 처리하고 3차원 GIS로 가시화가 가능하였다. 본 연구를 통해 지반공학 전문가의 도움 없이도, 그 경험을 고려하면서 대량의 지반정보 데이터를 효과적으로 처리하여 신뢰성 있는 지하공간 정보모델을 생성할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 유동성이 크고 데이터의 규모도 상당한 도서관에 일반화시켜 적용할 수 있는 지식베이스 및 검색엔진을 제안하였다. 이를 위해 총 세 개의 지식베이스(트리플 구조 온톨로지, 의미거리기반 의미망지식 베이스, 키워드중심의 도치색인파일)를 구축하였고, 이의 성능을 측정하기 위해 각각 세 개의 검색엔진(추론 규칙기반 제나검색엔진, 개념기반 검색엔진, 키워드기반 루씬검색엔진)을 구축하였다. 시스템 성능평가 결과, 종합적으로 개념기반 검색엔진이 가장 높은 성능을 보여주었고, 다음으로 온톨로지기반 제나검색엔진, 다음으로 일반 키워드 검색엔진 순으로 나타났다.
R&D 성과활용을 위한 기술마케팅의 중요성은 지속적으로 증가함에도 불구하고 특히, 수요기업 발굴을 위한 분석방법론에 대한 구체적인 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 기술속성과 기업정보와의 관계를 분석함으로써 기술과 관련성이 높은 기업정보를 인터넷에서 발굴하는 방법론을 제시한다. 이를 위해 첫째, 대상기술의 속성을 반영한 기술 키워드를 검색하여 수집한 상위 20개의 핵심단어를 추출하였다. 둘째, 핵심단어들로 구성된 매트릭스를 구성하여 단어들 간의 공출현빈도와 거리를 측정함으로써 기업정보와 기술 속성과의 관련성에 대해 분석하였다. 셋째, 각 키워드별 분석결과를 비교하여 중복횟수가 높은 기업을 잠재 수요기업으로 선정하였다. 발굴기법의 신뢰성 확인을 위해, 국내 원천 기초연구 분야 출연연구원의 특허기술에 적용한 결과 총 100개의 잠재 수요기업 후보를 발굴하였으며 키워드별 결과를 비교하여 총 7개의 기업이 잠재 수요기업으로 도출되었다. 각 기업의 사업분야 확인을 거쳐 해당 기술과의 관련성이 높은 최종 5개의 기업이 최종 잠재 수요기업으로 선정되었다. 본 연구를 통해 시맨틱 네트워크 분석방법을 잠재적 기술수요자 발굴분야에 활용함으로써 네트워크 분석의 활용범위를 확장하였다는 점에서 학술적인 의의를 찾아볼 수 있으며, 기술수요 기업을 발굴하기 위한 실증적인 방법을 제공했다는 점에서 의미를 부여할 수 있다.
스칼라화(Scalarization)는 포트란 90의 array statement나 HPF FORALL 등의 병렬 구조를 동일한 의미의 순차 DO 루프로 변환하는 과정이다. 표준 자료 병렬 언어인 HPF 컴파일러도 HPF로 작성된 프로그램을 메시지 패싱 프리미티브가 삽입된 포트란 77 프로그램으로 변환하고, 병렬 구조인 FORALL을 스칼라화하여 포트란 77의 순차 DO 루프로 변환해야 한다. 본 논문에서는 병렬 구조의 시맨틱을 지닌 다중문장 FORALL 구조를 개선된 성능의 순차 DO 루프로 변환하는 스칼라화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 필요한 종속성 정보를 유지하는 수단으로 관계거리벡터를 정의하여 사용한다. 끝으로 제안된 알고리즘을 적용하여 생성된 코드와 기존 PARADIGM 컴파일러에 의해 생성된 코드의 성능을 비교 평가한다.
본 연구에서는 색인어 퍼지 관계행렬을 이용한 정보검색 방법을 제안하고 간단한 문헌정보 검색시스템을 사용하여 실험을 수행하고 그 결과를 분석하였다. 불리안 연산 자인 AND, OR, NOT으로 색인어들을 조합한 질의식을 통해 실험을 수행한 결과 일반 집합이론에 의한 검색실험에서보다 상당히 우수한 성능을 보였다. 특히 재현율과 정확 률을 측정한 성능평가 결과는 퍼지 문헌검색 시스템이 가능한 검색 대안이라는 사실을 확인 하였다고 할 수 있다. 한편, 검색의 기법 측면에서 고려하였을 때 본 실험은 먼저, 색인어 관계행렬에 따라서 검색결과에 서열을 부여하였고, 기준적합도값의 변동에 따라 검색결과가 유동적으로 대응하도록 하였으며, 관계값을 의미적 거리로 파악함으 로써 검색과정과 검색 시맨틱스를 일치시키고자 새롭게 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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