최근 교통 기술의 발전과 여가생활에 대한 관심이 늘어남에 따라 여행이 주요 여가 활동으로 자리 잡고 있다. 또한, 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 GPS를 탑재한 모바일 기기 보급으로 인해 사용자의 위치를 실시간으로 수집하는 것이 가능해졌다. 이런 환경을 바탕으로 번거로운 여행 일정 계획을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되었다. 그러나 기존의 연구들은 사용자들의 비용이나 시간에 대한 제약사항을 고려해 짧은 경로를 포함하는 여행 일정을 추천하거나 여행 목적지에서 가장 인기 있는 지역을 가장 많이 포함하는 일정을 추천하는 것을 목적으로 하기 때문에 개인의 만족도를 높이기 위한 개인화된 여행 일정 추천시스템에 대한 연구는 많지 않았다. 따라서 본 연구에서는 사용자들의 만족도를 높이기 위한 개인화 서비스 연구의 일환으로 그 동안 다른 연구에서는 간과되었던 사용자들의 체류시간을 고려한 여행 일정 추천 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 음성언어 자동 통역시스템의 일부 모듈로 구현한 한일 기계번역 시스템을 소개하였다. 이 번역시스템은 예제중심 기계번역(EBMT)에 기초를 둔 변환중심 기계번역(TDMT) 방법을 기반으로 구현하였다. 본 시스템에서는 토큰(TOKEN)이라는 새로운 번역단위를 정의하여 사용하였다. 토큰단위의 번역방법을 사용함으로써 한국어 문장의 매우 비 정형적인 점을 해결하고 번역의 질을 높일 수 있다. 본 시스템의 구문분석 단계에서는 대역어를 선정하기에 적합한 정도까지의 의존트리를 생성하는 간이파싱만을 함으로써 필요없는 노력을 경감시켰다. 대역어 사전은 한국전자통신 연구원이 수집한 음성 데이터베이스로부터 추출한 말뭉치를 사용해 구성하였다. 구현한 시스템은 여행 계획영역에서 수집된 600 발화 안의 문장을 대상으로 시험하였는데 제한된 환경에서 87%, 아무런 제약이 없는 환경에서는 71%의 성공률을 보였다.
이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.
에이전트는 자율성, 사회성, 반응성, 지속성을 갖는 독립된 프로그램으로 지식과 추론 능력을 바탕으로 사용자의 작업을 대신해 준다. 여러 영역들을 포함하는 복잡한 문제를 효과적으로 해결하기 위해서 멀티에이전트 기반구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 이런 기반구조에서도 사용자의 질의는 상당히 애매하고 그에 대한 문제 해결에 대한 절차가 바로 생성되지 못하는 문제점이 있다. 이를 위해 멀티에이전트 기반구조에 계획 생성모듈을 추가시켜 좀더 지능을 갖춘 멀티에이전트의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 OAA (Open Agent Architecture)를 이용한 에이전트 시스템이 사용자의 의도 파악과 작업수행을 위한 절차를 생성하고, 분산되어 독립적으로 흩어져 사용되고 있는 지식처리 시스템을 통합하여 상호의 지식을 공유하면서 서로 협동 가능하도록 OAA를 이용한 에이전트 시스템에 계획생성 모듈 추가방법을 제안한다. 또한 이방법의 유용성을 검증하기 위해 여행일정 에이전트 시스템에 적용하였다. 이러한 결과로 OAA를 이용한 에이전트 시스템을 사용하는 사용자는 컴퓨터 네트워크 상에서 제공되는 서비스의 제공과 사용에 있어서 좀더 편리한 인터페이스 환경을 제공 받을 수 있게 되었다. 또한 현재 독립적으로 흩어져 사용되고 있는 지식처리 시스템인 전문가 시스템이나 계획기를 통합하여 상호의 지식을 공유하면서 서로 협동으로 일을 처리할 수 있는 환경을 제공한다.
출발지와 도착지, 사용자가 방문해야 하는 POI(Point of Interest)유형들, 이 유형들 중 전체 혹은 부분에 대한 방문순서들이 주어질 때, 출발지에서 여러 방문순서를 만족시키는 순서대로 각 POI 유형별로 적어도 하나의 POI를 방문한 후 목적지에 도착하는 경로를 순차적 경로라 한다. 본 논문에선 이 경로 중 근사 최단 경로(Approximate Shortest Path)를 찾는다. 기존의 두 가지 기법은 방문한 POI(또는 출발지)와 방문해야 할 유형의 POI들과의 근접성 만을 보거나 후보군 선정 시 방문순서 및 네트워크를 고려하지 않고 출발지와 목적지를 이은 직선과 가까운 POI들로 경로를 찾는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 네트워크 탐색을 이용하여 출발지와 목적지 간 네트워크 경로에 근접한 POI를 후보군으로 선정하여 경로를 탐색하고, 이 경로 중 방문한 POI유형이 많은 경로에 적응적 우선순위를 주어 향상된 근사 최단 경로를 구하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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