데이터베이스 시스템 사용이 거의 모든 분야에 걸쳐서 필수적인 요소가 되어가고 있다. 따라서 데이터베이스 내에 축적된 정보들의 양과 더불어 정보와 정보 사이의 연관성이 중요한 관심사로 대두되고 있다. 이를 충족하기 위한 구체적인 방안으로 데이터마이닝 기법이 개발되고 발전해나가고 있다. 현재 수강신청시 많은 학생들이 필수 로드맵이라는 단편적인 정보를 가지고 수업 시간표를 구성함으로써 개개인이 많은 시간을 허비하고 있다. 이에 본 논문에서는 관련성 있는 정보 추출에 용이한 FP-Growth 마이닝 기법을 이용하여 수강신청시 도움이 되는 수강신천 로드맵 기법을 제안한다.
웹2.0환경에서의 핵심적인 기술은 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 태그가 가지는 근본적인 한계들로 인해 만족스럽지 못한 검색결과가 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 이미지 검색에 대한 선행연구를 기반으로 의미론적 지식체계인 토픽맵 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과 클러스터 내의 태그 정보들은 토픽맵에서의 토픽으로 자동 생성되었으며, 생성된 토픽맵의 토픽들 간에는 WordNet을 적용하여 의미연관관계를 부여하였다. 또한 토픽 쌍에 적합한 어커런스 정보들을 추출하여 토픽들에 부여함으로서 의미론적 지식체계인 토픽맵을 생성하였다. 이와 같이 생성된 토픽맵은 사용자의 정보검색 요구에 대한 시맨틱 내비게이션의 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 풍부한 정보제공이 가능하다.
기존의 웹 문서나 컨텐츠들의 표현적 한계를 극복하기 위한 방안으로 메타 데이터에 관한 다양한 연구가 수행되어졌고 그 결과의 산물중에 가장 대표적인 것으로 XML을 들 수 있다. XML은 문서의 내용뿐 아니라 구조까지도 기술할 수 있는 장점을 통해 향후 정보 교환에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대되어지고 있으며 이에 따라 XML 문서를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. BitCube는 Bit-wise 연산이 가능한 3차원 비트맵 인덱싱을 사용하여 XML 문서들의 구조적 유사성에 따라 클러스터링하고 사용자의 질의에 대한 처리를 수행하는 인덱싱 기법으로 그것의 빠른 성능을 입증하였다. 그러나 BitCube의 클러스터링은 XML 문서의 경로에 중점을 둔 것이므로 클러스터와 경로가 담고 있는 실제 단어들간에는 연관성이 없으므로 3차원 비트맵 인덱스는 하나의 평면을 제외한 모든 평면이 굉장히 높은 공간 사용량을 갖는 회소행렬이 된다. 본 논문에서는 늘어나는 방대한 문서의 양으로 인한 시스템의 성능 저하를 막고 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 기존 연산의 성능을 저하시키지 않으면서 공간을 최소화 할 수 있는 연결 리스트틀 설계하고 3차원 비트맵 인덱스를 연결 리스트로 재구성하는 방법을 제시한다.
산업자원부가 발표한 "수소경제 실현을 위한 장기 로드맵"을 근거로 본 연구에서는 우리나라에 연료전지 산업이 도입되었을 경우에 국내총산출의 변화 정도를 추정하였다. 동 계획에 따르면 2020년까지는 기술개발단계이며, 2020$\sim$2030년은 도입단계이며, 2030년부터는 상용화단계이다. 이를 토대로 우리나라의 경제성장률 전망, 산업구조 변화 전망 등 관련 정보들을 이용하면서 산업연관분석과 KEO-RAS법을 이용하여 연료전지가 수송용과 발전용에 보급된다는 계획이 추진되었을 2010년, 2020년, 2030년의 산업연관표를 추정한 후 국민경제 전체의 산출의 변화를 추정하였다. 그 결과 2020년경에는 약 0.6%, 2030년경에는 약 0.9%의 국내 총산출 효과를 유발할 것으로 추정되었다.
2007년 초 1만1천TEU 엠마머스크호의 첫 등장을 필두로 향후 5년 이내 1만5천TEU급의 극초대형선 등장이 예견됨에 따라 항만관련 기술들의 고생산성화, 첨단화, 자동화, 효율화는 필수적으로 동반되는 미래의 요구사항으로 대두되고 있다. 이러한 급격한 항만환경변화에 대응하기 위해 세계 선진항만운영사와 기업들은 항만산업시장 선점과 기술개발경쟁을 치열하게 벌이고 있다. 국내에서는 기존에 체계적, 분석적, 세부적인 항만기술개발 로드맵이 없어 국가적 항만기술개발 정책의 효율적 추진과 국내 항만관련 산업의 활성화를 이루지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 세계 항만환경변화 추세를 바탕으로 분야별 국내 항만기술의 개발과제 도출과 개발우선순위를 분석하였고, 분야별/기술별 개발시점에 따른 거시적 로드맵 및 분야별 개발기술에 대한 제품개발과의 연관 로드맵을 수립하였다.
기존의 웹서비스가 정적이고 수동적인데 반해 최근의 웹 서비스는 점차 동적이고 능동적으로 변화하고 있다. 이러한 웹서비스 변화의 흐름을 잘 반영하는 것이 웹 2.0이다. 웹 2.0에서 대부분의 정보는 사용자에 의해 생산되고, 사용자가 붙인 태그(tag)에 의해 분류되어진다. 그러나 현재 태그에 관한 서비스 및 연구들은 태깅(tagging) 방법에 대한 연구를 비롯해 이를 표현하기 위한 tag cloud에 초점이 맞춰져 진행됨에 따라, 다양한 태그 정보자원 간의 체계와 연결 관계인 지식체계를 제공하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 체계화된 지식표현을 위해 웹상에 편재되어 있는 학습 관련 리소스(resources) 및 태그들를 수집한다. 이를 사용자가 요청한 검색 키워드와 연관성이 있는 태그 정보들을 맵핑 및 클러스터링하여 최적화된 표현 형식인 토픽 맵(topic map)화하기 위한 시스템을 제안하며, 이 중 토픽 맵 생성을 위한 초기 연구 단계로서, 연관 태그들 간의 맵핑 및 클러스터링을 위한 알고리즘 제시를 중심으로 소개한다.
본 연구는 분산된 이종 정보시스템 사이의 의미적 상호운용성을 제공함으로써 다양한 형태의 데이터를 실시간으로 통합하여 검색할 수 있는 시스템 환경을 구현하는데 있다. 의미적 상호운용성은 온톨로지의 집합체인 TMDR(Topicmaps Metadata Registry)을 제공함으로써 가능하다. TMDR은 MDR(MetaData Registry)과 토픽맵을 결합하여 데이터베이스에 저장한 것으로, 분산 쿼리 작성과 효율적으로 지식을 제공할 수 있다. MDR은 분산된 데이터 관리를 위한 메타데이터 관리 기법이며, 토픽맵은 지식 데이터의 접근을 위한 계층성과 연관성을 고려한 온톨로지 표현 기법이다. 우리는 온톨로지의 한 형태인 TMDR을 제안하고, 이는 데이터와 스키마 레벨에서 의미적 충돌을 탐지하고 해결할 수 있다. 본 시스템은 이종의 정보 소스들을 통합 접근하기 위한 쿼리 프로세싱 기법을 제안한다. 이는 기존의 검색과 달리 주제를 중심으로 한 연관관계를 제공함으로써 효율적임 검색과 추론이 가능하다.
토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.
엔터프라이스 아키텍처 (EA) 프레임워크는 기업의 정보기술 요소들 사이의 상호 운영성을 증가시키기 위해 활용되는 EA를 구축하기 위한 도구이다. 본 논문은 엔터프라이스 아키텍처 유닛(AU), 참조모델, 그리고 도메인 모델 사이의 연관관계를 조합하여 정의한 ENAE (ENterprise Architecture Framework)이라는 엔터프라이스 아키텍처 프레임워크의 설계 기법을 정의한 것이다. 이 기법에서 정의하는 AU는 하나의 비즈니스 프로세스와 이를 지원하는 시스템 및 기술요소들을 연관관계를 포함하여 조합한 최소단위의 EA로서. 서로 연관이 있는 AU들의 조합을 통하여 EA의 구축이 가능하도록 하였다. UML과 같이 범용성있는 모델링 언어의 사용은 비즈니스 도메인을 표현하는데 한계가 있으므로, 비즈니스 도메인의 기술에 적합한 DSM의 개념을 도입하였으며, DSM으로 정의된 AU 들은 토픽 맵을 이용하여 EA를 생성할 수 있다. 논문의 2장은 EA 관련 연구 및 DSM, 토픽 맵에 대하여 기술하였으며, 3장은 본 연구에서 제안하는 EA 프레임워크의 설계 방법에 대하여 설명하였으며, 4장에서는 본 설계 기법을 적용한 사례에 대하여 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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