급변하는 글로벌 시장 환경에서 기술은 계속해서 급속히 발전하고 있다. 이러한 급변하고 있는 환경을 반영한 연구개발은 기업에 있어서 필수가 되었다. 즉, 기업의 경쟁력 향상을 위해서는 자사가 보유한 기술에 대한 체계적인 분석이 필요하다. 최근에는 객관적이며 정량화된 기술분류를 위하여 특허문서의 IPC 코드를 이용하여 기술분류를 수행하고 있다. 국제특허분류인 IPC 코드는 국제적으로 규격화된 기술분류 코드이기 때문에, 이를 활용하면 객관적이고 정량화된 기술분석 수행이 가능하다. 본 논문에서는 C사의(社) 특허에 대하여 전수조사를 실시하고, IPC 코드기반 분석 Matrix를 구축한 후 해당특허들을 신뢰도 기반의 연관규칙 마이닝을 실시하며 구조화된 연관맵을 생성한다. 연관맵을 이용하면 해당회사의 특허 현황 파악에 유용하게 활용된다. 또한, 구조화된 연관맵을 이용하면 상호 연관있는 기술에 대하여 군집화를 가능하게 하기 때문에, 본 논문에서 제시한 C사(社)의 기술을 파악할 수 있으며 이를 기반으로 기술 흐름과 향후 기술 전략 수립을 가능하게 한다.
연관규칙 탐사는 대표적인 데이터 마이닝 기법 중의 하나로, 트랜잭션 데이터에 포함된 항목들 간의 인과 관계를 의미하는 연관규칙의 추출을 목적으로 한다. 연관 규칙 탐사의 주된 문제 중 하나는 추출된 연관규칙의 수가 많을 경우, 이들을 적절히 해석하고 활용하는 것이 어렵다는 점이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 구조화된 연관맵이라는 새로운 시각화 방법을 제안하고자 한다.
스마트 폰 사용자 수가 2000만명 이상이 됨에 따라 모바일 맵 서비스에 대한 수요가 급증하고 있다. 한편, 모바일 기반의 맵 응용의 개발을 위해선 WINDEV Mobile 17과 같은 유료 개발 환경이 있지만 자동화 지원 경도가 미약하여 맵 응용의 생산성이 떨어지고 유지 보수 기간도 많이 소요된다. 우리가 설계하고 구현한 MobileMapGen은 GoogleMaps API를 사용하며 서버 측을 위해 CMS(Content Management System)인 Drupal 환경에 사용 가능 한 모듈들을 생성하고 클라이언트 측엔 iOS 앱을 생성해 맵 응용에 대한 생산성을 향상시켜 준다. 맵 컨텐츠와 그와 연관된 컨텐츠들을 함께 제공하는 모바일의 맵 응용 생성기인 MobileMapGen과 달리 WINDEV Mobile 17, MobilForms, 그리고 VisualStudio.NET는 맵 인터페이스를 지원하지 않거나 위치 정보 형태만을 표시한다. 그렇기 때문에 사용자가 원하는 지형/지물 컨텐츠 타입을 생성하거나 맵 상에 표시하고 관심의 대상인 지형/지물과 연관된 컨텐츠들을 검색할 수 없다.
현재 정보검색분야에서는 검색도구로써 시소러스가 갖는 장점에도 불구하고 기존에 개발된 시소러스의 유지관리와 활용이 극히 제한적으로 이루어지고 있기 때문이다. 왜냐하면 정보의 급격한 증가로 인하여 전통적인 시소러스의 구조와 유지관리, 활용기법으로는 현대 정보의 홍수 현상에 적극적으로 대처하는데 한계에 직면하였기 때문이다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 토픽맵의 구축알고리즘이 절대적으로 필요하였다. 이에 따라 본 연구에서는 토픽맵의 기본요소인 토픽과 대상물, 연관관계, 토픽타입 등을 이용한 시소러스 구조화 알고리즘을 제안하였다. 특히 토픽맵의 기본 요소가운데 대상물(occurrence)은 시소러스의 검색효율가운데 정도율의 확보를 가능하게 하며, 시소러스의 구축에 필요한 지식베이스의 역할을 수행하는 주요한 기법임을 확인하였다.
대표적인 데이터마이닝 문제중의 하나인 연관규칙 탐사에는 지금까지 Apriori 기반의 많은 알고리즘들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 비트맵을 이용한 Apriori 알고리즘 구현방안을 제시한다. 우선, 핵심연산인 비트맵 논리곱(Bitmap AND)과 비트 카운팅(bit-counting)을 컴퓨터 CPU의 고급 기술을 이용해서 효과적으로 구현할 수 있음을 보인다. 또한, 트랜잭션 데이터를 비트맵으로 표현함으로써, 기존 Apriori와는 달리, 비트맵 논리곱 연산을 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 제시한다. BAR의 이러한 구현기법을 통해, Apriori 기반의 최신 구현 방법에 비해, 성능이 최대 30배 정도 향상됨을 보인다.
데이타를 효과적으로 다루기 위한 방법으로 데이타에 부가정보를 추가하는 TopicMap이나 RDF같은 지식맵에 대한 연구가 늘고 있다. 하지만 기존의 연구는 정보표현과 기술, 응용방안에 대한 연구가 주를 이루고 있으며 구현과 서비스에 대한 연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서는 TopicMap 시스템에서의 캐쉬 관리 기능의 구현을 통해 실질적인 지식맵 서비스를 지원하기 위해 고려해야 할 부분 중에서 지식맵의 효과적인 접근을 지원하기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 기존 탐색방법의 장점을 최대한 수용하는 탐색 기법을 제안하고 이러한 환경하에서 지식맵 전송 효율을 향상시키고자 지식맵이 가지는 정보를 이용하는 캐쉬기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 캐쉬기법은 어플리케이션의 접근 형태에 따른 물리, 논리적 단위로 정보를 캐쉬하는 기존의 방식과 달리 사용자가 지식을 접근하는 관점에서 효율을 높이고자 하였다. 즉 지식맵이 이미 자신에 대한 부가 정보뿐만 아니라 다른 지식간의 연관관계와 같은 정보를 가지고 있으므로 이러한 정보를 클러스터링 요소로 이용, 실제 사용 자가 지식맵을 탐색하는데 있어 접근확률이 높도록 캐쉬집합을 생성하도록 하였다. 또한 캐쉬집합을 교체 하는 방법에 있어서도 지식맵의 그래프 관계와 같은 정보의 연관성을 이용, 필요한 부분만을 전송함으로써 효율을 높이는 방법을 제안하였다.
e-러닝의 활용도와 역할이 커져 가면서, 온톨로지(Ontology)나 컨셉맵(Concept Map)을 이용하여 e-러닝의 학습효과를 높이는 방안들이 연구되고 있다. 그러나 아직까지 e-러닝에 온톨로지나 컨셉맵 개념을 적용한 연구 사례는 미미한 수준이며, 이들간의 연계에 대한 고려 없이 별개의 대상으로 다루어져 왔다. 본 연구는 온톨로지와 컨셉맵의 상호 연관 관계와 각각의 장점들을 분석하여 학습에 있어서 시너지(Synergy)를 가져올 수 있는 새로운 e-러닝 시스템 구축 방안을 제안한다. 제안 시스템에서 온톨로지와 컨셉맵 간의 연계는 컨셉맵 에이전트에 의해 이루어진다. 컨셉맵 에이전트는 학습자의 수준이나 관심영역(주제와 범위)에 맞게 온톨로지로부터 추출한 학습 콘텐츠를 재구성해 준다. 학습자는 제안 시스템의 사용자 인터페이스를 통해 자신이 이해하고 있는 지식을 컨셉맵 형태로 표현할 수 있고, 컨셉맵 에이전트에게 요청하여 제공 받은 모범답안 컨셉맵과 자신이 표현한 컨셉맵을 비교하여 학습자가 스스로 자기 평가를 할 수 있다. 본 e-러닝 시스템이 제공하는 이러한 새로운 형태의 학습 환경은 학습자가 학습 지식에 대해 보다 체계적으로 접근하여 효과적으로 학습할 수 있게 해준다. 또한, 학습에 있어서 컨셉맵을 이용하므로 학습 형태의 특성상 보다 원천적으로 암기 위주의 학습에서 탈피하여 구성주의적인 학습을 가능하게 한다.
금융기관의 지식경영 초기 단계 이후부터는 지속적인 지식 창출과 효율적인 지식 검색이 지식경영의 핵심 요인으로 보고, 지식 창출의 한 방안으로 e-러닝을 제시하고, 효율적인 지식 검색 체제를 구축하기 위해서 리포지토리에 저장된 학습객체, 지식객체, 자료실 정보객체를 유사성에 따라 분류하고 상호 연관관계를 맺음으로써 키워드 검색은 물론 분류 검색과 연관 검색을 가능하게 하는 토픽맵 개념에 기반을 둔 지식맵을 활용한 통합 리포지토리 모형을 제안해 보았다. 모형 구현을 위해서 사용된 연구 방법에는 지식 관리 현황을 파악하기 위해서 세 보험회사들을 대상으로 사례 연구를 실시하였고, 기존의 토픽맵 기반의 실험적인 정보시스템들도 분석, 참조하였다. 디렉토리 형식의 전통적인 지식맵은 관련된 지식을 연계시키기가 어려워 지식관리시스템의 효율적인 브라우징이나 검색에 걸림돌로 작용하고 있는데 본 연구에서 제안된 모형은 이러한 문제점들을 개선할 하나의 안으로 이용될 수 있을 것이다.
Google을 시작으로 포털 사이트들이 Maps API를 공개하면서 맵 응용에 대한 수요가 급증하고 있다. 맵 응용의 개발은 대부분 수작업으로 이루어지고 있기 때문에 맵 응용의 생산성이 떨어질 뿐만 아니라 유지 보수에도 많은 시간과 노력이 요구되고 있다. 우리가 설계하고 구현한 MapAppGen은 ModuleGen, IndexGen, MapGen으로 구성되며 맵 응용을 자동으로 생성한다. MapAppGen은 Google Maps API를 사용하여 CMS(Content Management System) 중의 하나인 Drupal에 적용 가능한 모듈들을 생성해 맵 응용에 대한 생산성을 향상시켜 준다. MapAppGen처럼 맵 응용을 위해 Drupal 모듈을 생성하는 생성기는 현재 존재하지 않으며 Gmap이나 NodeMap과 같이 고정된 맵 인터페이스 모듈들은 존재한다. 그러나 Gmap이나 NodeMap 모듈은 Drupal의 기본 컨텐츠 타입 모듈에 의존하기 때문에 사용자는 원하는 지형/지물 컨텐츠 타입을 생성해 활용할 수 없고 지형/지물들을 유형별로 맵 상에 표시하고 연관된 컨텐츠들을 검색할 수도 없다.
토픽맵은 방대한 양의 정보를 의미론적 연관관계에 따라 분류, 조직하여 탐색할 수 있도록 효율적인 검색을 제공하기 위해 제안된 도구이다. 본 연구는 대학의 교직원들이 학사행정 대학기록물 검색시 의미기반 검색을 통해 보다 적합한 검색결과를 제공받을 수 있도록 토픽맵 기반 대학기록물 검색시스템을 설계한 것이고 그 과정을 보여준다. 본 연구를 위해 D대학의 2년간 학사행정 기록물들이 사용되었고 의미관계를 구조화하기 위해 대학의 업무 기능 분류표를 참조하였다. 온토피아 옴니게이트를 사용하여 토픽맵을 구축하였다. 대학의 학사행정 관련 기록물의 토픽은 총 626개로 나타났고, 토픽 타입은 학사업무, 교직원, 학적, 대학, 학생, 기타로 구성하였다. 관계는 토픽들간의 연관으로 6개 유형이 나타났고, 어커런스 타입은 등록구분, 등록번호, 등록일, 수신자, 제목, 기안자, 분류번호 등의 7개로 정의하였다. 본 연구에서 설계된 토픽맵 기반의 검색시스템의 관계적 속성은 대규모 기록물을 쉽게 탐색하고 지식의 우연한 발견을 가능하게 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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