코로나 사태 이후에도 세상은 수많은 바이러스가 유행하게 될 것이다. 수많은 질병에서 필요한 것은 정보이고 이러한 정보를 얻기 위해서 사람들은 많은 사이트를 찾아다니며 정보를 검색하는 데 시간을 소비하고 원하는 정보를 빠르게 찾을 수 없다. 이러한 문제를 해결하고자 현재 유행하고 있는 질병 현황 정보, 시도별 현황 정보, 마스크 판매처 위치 및 재고, 바이러스 감염자 방문 기록을 확인할 수 있는 등 바이러스 정보를 짧은 시간에 사용자가 원하는 정보를 한 눈에 확인할 수 있도록 각종 사이트에서 데이터를 크롤링하여 가공하여 필요한 정보를 제공하는 반응형웹 시스템을 개발하였다.
기계학습은 인공지능의 한 클래스로 최근 이미지 및 음성인식, 지능적 웹 검색, 자율 주행 자동차 등의 영역에서 성공적 발전을 바탕으로 우리의 일상에 폭넓게 이용되고 있다. 본 논문에서는 Keras 오픈소스 라이브러리를 이용해 딥러닝을 이용한 기계학습 기반의 동전 인식 소프트웨어를 구현하였고, 이를 이용해 동전 자동분류 스마트 저금통을 설계하였다. 동작 검증을 위하여 스마트 저금통의 모든 발생 이벤트는 Parse-server와 mongoDB를 이용하여 시각화 및 어플리케이션 및 웹사이트를 연결하였다.
실험실정보관리시스템 (LIMS)은 실험실 데이터를 저장, 가공, 검색 그리고 분석하기 위한 중앙화된 데이터베이스로서 정유, 석유화학, 정밀화학, 제조업, 금속, 제철, 식품, 의약, 연구소, 보건환경, 검사소 등 다양한 분야에 말라하여 적용이 가능한 시스템이다. LIMS를 재고 관리, 임상 연구, 프로젝트 관리 및 환자 데이터 관리를 위한 강력한 IT도구하고 하면서 특히 의료 분야에서 환자 치료가 향상되고 서비스 효율성이 높아짐 것이라고 하고 운영 비용의 절감이 가능하다. 확장성 및 비용절감과 핵심 기능을 위주로 제공하는 클라우드 및 웹 기반 솔루션의 발전으로 제4차 산업혁명의 핵심기술의 산증인의 분야로 기대가 된다.
코로나 19와 관련한 다양한 정보 확인 욕구를 충족하기 위해 한국어 뉴스 데이터 기반의 질의응답 챗봇을 설계하고 구현하였다. BM25 기반의 문서 검색기, 사전 언어 모형인 KoBERT 기반의 문서 독해기, 정답 생성기의 세 가지 모듈을 중심으로 시스템을 설계하였다. 뉴스, 위키, 통계 정보를 수집하여 웹 기반의 챗봇 인터페이스로 질의응답이 가능하도록 구현하였다. 구현 결과는 http://demo.tmkor.com:36200/mrcv2 페이지에서 접근 및 사용을 할 수 있다.
스마트폰 발전으로 인한 SNS(Social Network Service), 웹 검색 및 활용 등 편리함과 유용성을 가져다 주었지만 안드로이드 APP의 개방성으로 인하여 프로그램의 원칙적 특성을 악용한 취약점이 발생하고 있다. 이를 대응하는 해결방안으로 API에 대한 요청 데이터를 모듈을 통하여 로그 값을 수집한다. 수집된 데이터는 로그 값을 시간을 기준으로 라벨링하여 이상치 탐지 알고리즘인 OCSVM의 이상치 평균으로 사용하여 실시간 데이터 영향을 받는 하이퍼파라미터 C 와 r 값을 Grid Search 기법을 통해 조정함으로써 최적의 파라미터 값을 찾는 시스템을 제안한다.
태깅은 웹 2.0의 핵심 기술 중 하나로, 매우 유연하고 역동적인 분류 체계를 제공한다. 하지만 유연성과 역동성의 확보에 의해 계층 구조나 연관 관계와 같은 태그의 관계성이 부족하거나 존재하지 않는 한계점을 가지고 있는 것 또한 사실이다. 이런 한계점을 보완하기 위한 방법으로 계층 관계를 형성하기 위한 계층 클러스터링 방법과, 연관 관계를 형성하기 위한 협업 필터링 방법이 존재한다. 이 두 가지 방법은 태그의 관계성을 제공하지만, 연관 관계와 계층 관계 중 하나만 제공한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 태그 검색 시 연관 관계뿐 아니라 계층 구조의 탐색을 제공해주기 위한 태그 클러스터링 알고리즘을 설계하였다. 제안한 알고리즘은 사용자 태그셋을 활용하여 태그의 유사성을 계산하는 방법을 제시하고, 기존의 시각화 방법(태그 구름)과 다른 새로운 형태로 시각화 할 수 있는 결과 데이터를 제공한다.
시맨틱 웹의 기반인 온톨로지는 검색, 추론, 지식표현 등 다양한 분야에서 사용하고 있다. 하지만 잘 구성된 온톨로지를 개발하는 것은 시간적, 물질적으로 많은 자원이 소모된다. 온톨로지를 자동으로 구축하면 이러한 소모를 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 자연어처리를 온톨로지 자동 구축에 사용하기 위하여 자연어의 서술부분을 온톨로지의 서술어로 변환할 수 있는 서술어 온톨로지를 제안한다. 그리고 제안된 서술어 온톨로지를 사용하여 자연어 문장의 서술어 부분을 온톨로지의 predicate 로 변환하는 알고리즘을 소개한다. 또한 제안된 온톨로지를 온톨로지 언어인 OWL을 사용하여 구축하였다.
보안관제시스템이 사이버 공격 현황을 보다 한눈에 알 수 있도록 시각적이고 입체적으로 바뀌고 있다. 네트워크 이상트래픽과 보안이벤트를 단순 텍스트나 표, 그래프를 넘어 3차원 영상 화면에서 직관적으로 분석하고 공격 상황을 볼 수 있는 기술이 보안관제시스템에 속속 결합되고 있어 주목된다. 본 연구는 기존 보안시스템 화상의 저장방법, 화상의 감시, 녹화된 화상의 검색 시 불안정성, 운영방법, 설치 방법 등을 혁신적으로 보완한 NETWORK CAMERA 은 RTOS, 카메라, 영상압축기, LAN제어기 등을 하나로 통합한 Embedded System으로 구성되어 운영자뿐만 아니라 누구든지 손쉽게 운영할 수 있도록 초점을 맞추어 인터넷 웹 환경에서 제공토록 개발되어 운영의 효율성을 높인 차세대 보안시스템을 구축하고자 합니다.
보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있는데, 대부분의 연구들이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하는게 일반적이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그를 중요도에 따라 분류하고, 낮은 태그에서 추출된 용어 가중치를 계산하고, 그 가중치로 높은 가중치의 태그에서 추출된 용어의 가중치를 갱신해 가면서 최종 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 사용자가 중요하게 생각하는 태그를 실험해 보고 그에 따라 중요도를 분류하여 가중치 계산에 반영한다. 그리고 기존 태그 중요도 결정 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.
보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있는데, 대부분의 연구들이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하거나 HTML 문서 태그의 중요도 결정에 관한 연구들이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 인용된 문서간의 관계를 알아보고 서로 연관이 있을 확률을 계산하여 그 기대치만큼 색인어에 대한 가중치에 반영한다. 그리고 기존 태그 중요도 결정 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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