이 연구는 디지털 환경에서 데이터가 중심이 되는 전자기록의 출처에 새롭게 접근하기 위해, 데이터 출처 개념과 출처 모델을 검토하고 수용하여, 어떻게 전자기록을 대상으로 새롭게 출처 개념을 적용할 수 있을지의 가능성을 살펴보았다. 이어서 데이터 중심의 전자기록을 대상으로 한 출처 표현 모델을 개발하기 위해 기초 연구를 진행하였다. 특히 소급형 출처와 전망형 출처 개념으로 전환할 것과, 기록관리 메타데이터와는 별개의 모델을 통해 출처를 표현하고 기록과 연결할 수 있는 모델을 개발할 것을 제안하였다. 기록과 동적 관계를 맺으면서도 독립적으로 출처를 표현할 수 있는 모델을 개발할 수 있다면, 오히려 기록의 유동성을 보장할 수 있으면서도, 기록의 속성과 이를 지원할 출처의 역할을 더 충실히 수행할 수 있을 것이다. 결국, 이 연구가 제안한 기본적인 모델 개발 방향을 수용하는 출처 모델은 기록의 고정성과 활동의 재현성, 재현의 신빙성을 뒷받침할 수 있을 것이며, 디지털환경에서 적합한 출처 모델로서 역할을 할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 유아의 부정적 정서에 대한 어머니 반응에 영향을 미치는 어머니의 아동기 수용경험의 관계에서 부모역할만족도가 매개할 것이라는 가설과 부모성찰의 조절효과를 확인하는 매개된 조절 모형을 설정하였고 구조방정식 모델 분석으로 검증하였다. 본 연구는 만 3~6세 유아를 키우는 어머니 327명이 참여하였고, 아동기 수용경험 척도, 부모성찰 척도, 부모역할만족도 척도, 유아의 부정적 정서에 대한 어머니 반응 척도를 사용하였다. 연구모델의 분석 결과는 첫째, 아동기 수용 경험과 유아의 부정적 정서에 대한 어머니 반응에서 부모역할만족도의 매개효과가 유의하게 나타났다. 즉, 어머니가 원부모의 양육방식을 수용적으로 지각할수록 부모역할만족도는 높아지고 이는 유아의 부정적 정서에 대한 어머니 반응에 영향을 미치고 있음을 의미한다. 다음으로 어머니의 아동기 수용 경험과 부모역할만족도 간의 관계에서 부모성찰의 조절효과는 유의하게 나타났다. 이는 아동기 수용 경험과 부모역할만족도의 조절효과를 살펴보면 어머니가 아동기 원부모에게 받은 양육경험을 거부적으로 지각하더라도 부모성찰 수준이 높을 경우에는 부모역할만족도가 높아지는 효과가 있을 것으로 나타났다. 마지막으로 아동기 수용 경험, 부모성찰 그리고 아동기 수용 경험과 부모성찰의 상호작용 변수가 유아의 부정적 정서에 대한 어머니 반응에 미치는 영향에서 부모역할만족도가 매개변수로 투입된 매개된 조절효과가 유의한 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 어머니가 원부모와의 양육에서 수용 받는 경험이 적으면 자신의 자녀를 키우면서 부모역할만족도가 낮아질 수 있지만, 자녀에 대한 이해와 부모역할에 대한 이해가 높을 경우 부모역할 만족도를 높여 어머니의 지지적 반응으로 이어짐을 의미한다. 본 연구 결과를 통해 부모상담과 부모교육의 방향성 및 개입방안의 변화를 이끌기 위한 근거로 활용될 수 있을 것을 시사하는 바이다.
기존의 많은 동기화 모델 중 EFSM(Extended Finite State Machine)기반 동기화 모델을 수정 보완한 MFSM(Modified Finite State Machine)을 제안한다. MFSM은 미디어간 동기화를 위한 Intermedia Synchronization 역할을 Sync Master와 Sync Slave로 나누어 기존 논문의 단점을 보완한다. 3GPP2 환경에서 멀티미디어 데이터 송수신시에 미디어 소스간에 동기화를 위해서 MRF(Media Resource Function)가 데이터를 중계하는 MFSM기반의 동기화 모델을 제안한다.
분산 공유 메모리(Distributed Shared Memory)시스템은 사용자에게 간단한 공유메모리 개념을 제공하기 때문에 사용자는 노드 사이의 데이터 이동에 관여할 필요가 없다. DSM에서 일치서 유지를 위한 프로토콜을 선택하는 것은 통신부하를 줄이는데 중요한 역할을 한다. 본 논문은 DSM 프로토콜을 효과적으로 선택하기 위한 새로운 성능평가 모델을 제시한다. 본 연구에서 제안하는 성능평가 모델을 사용함으로써 무효화방식(invalidate protocol), 갱신 방식(update protocol) 그리고 이주방식(migratory protocol)의 성능예측이 가능하다. 본 성능평가모델은 노드들 사이의 데이터 일치성(consistency)유지를 위한 부담을 최소화하는 최적의 DSM 프로토콜을 결정하는데 사용된다.
본 논문에서는 공장자동화, 우주로보트, 심해 자동차 등 여러 응용분야에서 새롭게 대두되는 고자치 시스템의 접근방법들과 시스템적인 개념들을 소개하였다. 이 분야에서의 주된 관심사는 상위계층의 기호적 모델과 하위계층의 도역학적(제어이론적) 모델간의 체계적 통합에 있다고 볼 수 있다. 즉, 프랜닝, 작동, 고장진단 및 수리 등과 같은 지능적 기능들을 제공할 수 있는 여러 계층의 동역학적 및 기호적 모델들의 유기적인 포괄 및 추상화에 의해서만 현존하는 다계층 제어 및 정보구조를 확장해 나갈 수 있을 것이다. 그러므로 고자치 시스템의 디자인을 위해서는 여러 분야의 팀단위의 노력이 경주되어야만 할 것이다. 디자인상의 난제로는 인간과 로보트간의 기능적 분할 그리고 상위화 하위간의 자동화를 위한 역할 분담등을 들 수 있다.
현재 다양한 분야에서 XML을 이용한 웹 서비스와 애플리케이션이 활용되고 있다. XML 관련 웹 서비스를 실제 환경에서 적용하기 위해서는 XML 데이터와 관련서비스들에 대한 보안 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 XML 문서의 보안성 확보를 위한 접근제어 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 실시간 동시 작업이 이루어지는 서비스 환경에 적합한 모델구현을 위해서 역할기반 접근제어의 개념을 이용하여, 중요 정보에 대한 암호화 과정을 통해 XML 문서 및 데이터에 대한 안전성을 보장한다.
Keyword Spotting 이란 음성인식의 한 분야로서 입력된 음성에서 미리 정해진 특정단어 또는 복수 개의 단어들 중 어느 것이 포함되어 있는지의 여부를 찾아내고 이 단어를 식별해 내는 작업을 의미한다. 음소모델을 이용하여 Keyword Spotting 시스템을 구성할 경우 새로운 keyword의 추가 또는 변경이 필요할 때 단순히 그 발음사전에 따라 음소모델들을 연결시킴으로써 keyword 모델을 구성할 수 있으므로 단어모델에 의한 방법에 비해 장점이 있다. 본 논문에서는 triphone을 기본단위로 하는 HMM 에 의해 keyword 모델을 구성하고, non-keyword 모델 및 silence 모델을 함께 사용하는 keyword spotting 시스템을 구성하였다. 이러한 시스템에서 non-keyword 모델은 keyword와 keyword가 아닌 음성을 구분 지어주는 역할을 하므로 인식성능의 향상을 위해서는 적절한 non-keyword 모델의 선택이 필요하다. 본 논문에서는 10개의 state를 갖는 단일모델, 조음방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델, 그리고 통계적 방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델들을 각각 non-keyword 모델로 사용하여 그 성능을 비교하였다. 6개의 keyword를 대상으로 한 화자독립 keyword spotting 실험결과, 통계적 방법에 의해 음소들을 6 또는 7개의 그룹으로 clustering 한 방법이 가장 우수한 인식성능을 나타냈다.
현재의 역할기반 시스템에서는 보안관리자가 역할에 사용자를 지정한다. 이는 분산 환경에서 보안관리자의 계속적인 참여로 인해 관리의 어려움을 증가시키고 있다. 역할기반 위임 기술은 각 사용자의 위임을 갖는 분산 환경 하에서 RBAC을 적용하게 하는 수단을 제공한다. 역할기반 위임의 기본 개념은 사용자가 자신의 역할의 권한을 다른 사용자에게 부여하여 그로 하여금 자신의 일을 수행하게 하는 것이다. 본 논문은 사용자가 새로운 위임 역할을 생성하여 자신의 역할 권한을 위임하는 사용자 수준의 역할기반 위임 모델에 대한 rule-based framework을 제시한다. 또한 보안 정책을 규정하고 적용하기 위한 rule-based 언어를 소개한다.
인간의 가장 자연스러운 통신 수단은 자연언어이다. 본 논문에서는 자연언어 대화체를 사용한 인터네트 상에서의 정보 검색에 있어서 사용자 모델링 에이젼트 (User modeling Agent or User modeling system)의 모델 형성 기술 및 그의 역할을 서술하고 있다. 사용자 모델은 인간의 심성 모델 (Mental model)에 해당하며, 심성 모델이 사용자가 시스템에 대한 지식과 자신의 문제상황 또는 주변환경에 대하여 가지는 모델임에 반하여, 사용자 모델은 시스템이 사용자의 지식 및 문제 상황을 표상(Representation)하여 형성한 사용자에 대한 모델이다. 따라서 사용자 모델은 시스템의 지능적인 Human Computer Interaction (HCI)의 지원을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 모델 형성 기술 및 지능형 대화 모델의 지원을 위한 시스템 실례로써 사용자 모델 형성 시스템 $BGP-MS^2$ 와 사용자 모델의 형성을 위하여 구축된 지식베이스 구조를 설명하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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