인터넷을 통한 정보 제공이 늘어남에 따라서 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻기 위한 .연구가 활발히 진행되고 있으며. 이러한 연구 중 하나가 대화형 에이전트이다. 최근 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 적용되었다 하지만 베이지안 네트워크의 설계는 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이터베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크립트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성하여 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 베이지안 네트워크의 구성 노드를 계층적으로 설계하고. Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 계산한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 워크플로우 모델링 도구인 ICN(Information Control Net) 모델을 이용하여 워크플로우 역할 의존성 분석 메커니즘을 제안하였다. 즉, ICN 모델로 정의된 워크플로우의 각 액티비티(activity)들 간에 존재하는 역할 의존 관계를 표현하기 위하여 역할 의존 넷(Role Dependency Net)을 정의하였고, ICN 모델로부터 역할 의존 넷을 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용하여 생성된 역할 기반의 워크플로우 모델은 any-cast 워크플로우와, multi-cast 워크플로우 작업환경을 제공함으로써 현재 대부분 조직에서의 작업 환경인 객체지향 작업 환경 및 분산 작업 환경에서 워크플로우 관리 시스템을 구축할 수 있다.
인터넷 서비스가 발전하면서 다양한 웹 프레임워크들이 등장하였다. 웹 개발시 웹 프레임워크의 도움없이 애플리케이션을 개발한다는 것은 상상하기 힘든 시대이다. 다양한 웹 프레임워크의 등장은 개발자에게 선택의 어려움과 생산성을 고민하도록 만들었다. 본 논문에서는 웹 프레임워크의 기본적인 구성요소를 살펴보고, 프레임워크에서 제공하는 구조적인 패턴을 비교 연구하였다. 웹 프레임워크의 장점만을 도출 및 종합하여 소형 웹서비스가 필요한 중소기업형 프레임워크 WeLink에 적용하였다.
최근 국방 소프트웨어 분야에서는 모델링 및 시뮬레이션 기술이 각광받으면서 무기체계 개발을 위한 시뮬레이션 소프트웨어 개발 사업을 늘리고 있다. 특히, 시뮬레이션 요소의 재사용성 및 신뢰성 확보를 위한 개발 프레임워크 제공이 핵심기술로 떠오르면서, 시뮬레이션을 위한 공통 서비스를 제공하는 M&S 프레임워크가 개발되었다. 하지만 고객의 요구사항이 프레임워크의 기능 변경을 요구하는 경우 프레임워크가 적용된 모든 시뮬레이션 요소의 수정이 불가피하며, 추가 구성요소의 상호작용을 위한 인터페이스 재설계가 요구된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 프레임워크의 요소를 DLL로 구현하여 기능 구성을 용이하게 하고, 구성요소 간 상호작용을 위해 데이터 기반 Publish-Subscribe 방식을 사용함으로써 프레임워크와 독립적으로 인터페이스를 설계할 수 있도록 한다. 특히, 프레임워크와 DLL 간 교환 메시지 객체에 대한 구조 설계를 제시한다.
본 논문에서는 영상 변환 기술인 이산웨이블릿변환(Discrete Wavelet Transform, DWT)를 딥러닝 기반의 네트워크로 구현한다. 딥러닝 기술 중에도 CNN 기반으로 네트워크를 설계하였으며, 본 DWT 네트워크는 해상도에 의존적이지 않은 계층들로만 구성된다. 데이터세트를 구성할 때 파이썬의 라이브러리를 사용하여 레이블 데이터세트를 구성한다. 128×128크기의 gray-scale 영상을 입력으로 사용하고 이에 대응하는 레이블 데이터세트를 구성하여 1-level DWT를 수행하는 네트워크의 학습을 진행한다. 역방향 변환도 네트워크 설계 후 데이터세트를 구성하여 학습을 진행한다. 학습이 완료된 1-level DWT 네트워크를 반복적으로 사용하여 Multi-level DWT 네트워크를 구성한다. 또한 양자화에 의한 간단한 영상압축 실험을 진행하여 DWT 네트워크의 성능과 압축 등의 응용분야에 활용할 수 있음을 보인다. 설계한 DWT 네트워크의 1-level 순방향 변환 성능은 42.18dB의 PSNR을 보였고, 1-level 역방향 변환 성능은 50.13dB의 PSNR을 보였다.
수중 음향 센서 네트워크는 무선 센서 네트워크의 한 분야로서 활발하게 연구되고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크에서의 지상이라는 환경은 수중 음향 센서 네트워크에서의 수중이라는 환경과 많은 차이가 있다. 예를 들어 수중에서는 지상에서 보다 더 많은 통신 에너지를 필요로 하며 현재 단일채널 밖에 사용할 수 없다. 그러므로 수중 음향 센서 네트워크에서 무선 센서 네트워크의 메커니즘을 그대로 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 수중 음향 센서 네트워크에서의 에너지 효율적 클러스터링 메커니즘을 제안한다. 제안하는 클러스터링 메커니즘은 단일채널의 수중환경을 대상으로 클러스터 내 통신에서 발생하는 충돌문제를 최소화하여 에너지 효율을 증가시키기 위해 하향식방법을 이용하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 선정된 클러스터 헤드 노드를 중심으로 클러스터 범위를 결정하는 방법을 제시한다.
저출산, 고령화 사회 진입 등 사회문화적 환경 변화에 대응코자 최근 스마트워크 도입에 대한 관심이 고조되고 있다. 스마트워크는 정보통신기술을 활용하여 시간과 장소의 제약 없이 동료 직원들과 원활하게 협업하고 끊김 없이 업무를 수행하는 근로 형태로서 원격근무, 재택근무 또는 스마트워크 센터근무 등의 형태로 구현된다. 그러나 이러한 관심에도 불구하고 도입 추진 1년이 지난 지금 일부 기업들은 스마트워크 도입을 통해 업무 생산성과 근무 만족도를 효과적으로 개선하는 반면, 일부 기업들은 도입을 보류하거나 사실상 실패하는 사례들이 나타나고 있다. 이러한 차이를 해결하기 위해서는 스마트워크 도입 성공 요인을 밝히고 비즈니스 모델에 어떻게 적용시킬 수 있을지에 대한 고려가 필요하지만, 스마트워크 도입의 성공 요인을 밝히고자 하는 연구들은 매우 제한되어 있는 상황이다. 따라서, 본 고에서는 우선, 최근 스마트워크 도입 추진 연구를 바탕으로 스마트워크의 정의, 적용 가능 산업영역 및 파급효과의 크기, 도입 추진을 위한 시사점들을 종합하였다. 동시에, 원격근무(Telework), 가상팀 (Virtual team) 활동 등 선행 연구를 취합하여 성공사례와 성공 요소를 수집하였다. 정리된 결과를 바탕으로 국내외 시범사업 추진 사례를 비교함으로써 스마트워크 도입 시 기대효과를 극대화 할 수 있는 핵심 요소를 도출하고자 하였다. 본 연구 결과는 스마트워크 도입의 핵심 요소를 가시화 함으로써 실제 도입을 추진하고 있는 기업이 보다 원활하게 스마트워크를 도입하고 스마트워크를 기반으로 한 업무 프로세스 개선을 가능케 할 뿐만 아니라, 스마트워크 지원 서비스 비즈니스 모델 구축에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
조선왕조실록에 기록된 역사를 네트워크 과학과 접맥시켜 조선 역사를 객관적으로 해석하고자 조선왕조실록에 등장하는 인물로 구성된 네트워크를 구축하였다. 조선왕조실록 인물 네트워크는 일반적인 사회 네트워크와 같은 척도 없는 네트워크 특성을 보여주고 있다. 인물 네트워크는 1,379 노드와 3,874 링크로 구성되어 있으며 네트워크 지름은 14였다. 네트워크의 동적 분석을 위하여 27명의 왕과 인물로 구성된 각 왕 중심 27개 인물 네트워크를 만들고, 초대 왕 네트워크에 그 다음 왕 네트워크를 단계적으로 추가하면서 전체 네트워크를 구축하고 네트워크가 확장되는 동적 변화를 분석하였다. 네트워크가 확장됨에 따라 노드간 중심성과 접근 중심성 계수는 점진적으로 감소하는데 반해, 응집 중심성 계수는 증가하였다. 이 결과는 네트워크가 성장함에 따라 정보의 흐름은 느려지고 허브 노드는 점진적으로 중심에 위치하게 된다는 것을 의미한다. 역사적 사건이나 사실을 인물과 함께 연결 지어 네트워크를 구축함으로써 당대에 중심이 되는 사건이나 사실이 어떤 인물과 연결되는지를 확인할 수 있었다. 복잡한 네트워크를 단순화 시켜 핵심이 되는 왕 및 그 왕과 연결되는 인물을 알아보기 위해 핵심 네트워크를 만드는 기법인 k-코어와 MCODE 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 한권으로 요약된 조선왕조실록을 중심으로 분석하여 데이터의 양적인 측면에서 한계는 있지만, 이 연구결과는 네트워크 동력학적 분석을 통해서 유용한 역사적 사실, 인물을 분석할 수 있으며 동시에 역사에 대한 통찰력과 역사 네트워크에 내재되어있는 사건, 사실, 인물을 도출하는데 유용한 도구로 사용될 수 있음을 시사하고 있다.
본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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