관계형 데이터베이스를 사용하여 상품 온톨로지의 저장과 관리가 현실적 방안이라고 할때, 의미적 관계에 대한 온톨로지 질의를 효과적으로 처리하기 위해서는 인덱스의 도움을 받는 것이 필요하다. 상품 온톨로지에서 의미적 관계는 상품 정보 간의 포함관계 및 분류계층 구조상의 위치관계 등 전이적 특성을 지닌 관계를 포함한다. 이 논문에서는 상품 정보 간의 포함관계 및 전이적 특성을 갖는 의미적 관계에 대한 질의를 효율적으로 처리할 수 있고, 정보의 갱신에 유리한 넘버링 기법을 사용한 인덱스 방법을 제안한다.
국어에서는 어떠한 대상 의 수량을 표현할 때 수사와 함께 분류사(classifier)를 사용한다. 따라서 분류사는 그 특성상 수량 표현 구문을 형성하는 대상 명사와 의미적으로 밀접한 관련을 지니게 되는데, 단순히 명사를 셈하는 것 뿐 아니라 명사의 의미적 특성을 명세(specify)해 준다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 명사와 분류사의 연관성에 초점을 맞추어 분류사의 사용에 따른 명사의 범주화 및 계층 구조를 보이고, 컴퓨터 말뭉치 자료를 이용하여 그 관계를 좀더 명확히 밝히는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구는 언어를 전산적으로 처리하는데 필수적인 전산어휘부(computational lexicon)의 구축에 필요한 기초 작업이 될 수 있다.
유사 쉐이더 검색이란 그래픽 디자이너가 원하는 쉐이더와 유사한 쉐이더를 검색하는 것을 의미한다. 본 논문의 저자들은 유사 쉐이더 검색을 이용하여 쉐이더 생성 시 발생하는 시행착오와 시간을 크게 줄일 수 있는 쉐이더 스페이스 네비게이터를 제안한 바 있다. 유사 쉐이더 검색을 수행하기 위해서는 서로 다른 네트워크 구조를 가지는 쉐이더들로부터 동일한 특징들을 추출할 수 있는 방안이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층적 인지감 추출 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 복잡한 네트워크를 가지는 쉐이더들을 분석하여 검색에 필요한 고정된 소수의 특성들만을 추출한다. 추출된 특성들은 서로 다른 네트워크 구조에서도 동일한 수와 형태를 갖기 때문에 다른 구조의 쉐이더들 간에도 유사도를 쉽게 측정할 수 있다. 다양한 실험을 수행함으로써 제안하는 프레임 워크를 이용하여 유사 쉐이더를 효과적으로 검색할 수 있음을 보인다.
최근 인터넷 트래픽의 급격한 증가를 지원하기 위한 광 인터넷이 소개되면서 GMPLS 단위에서의 효율적인 데이터 서비스 방안들이 소개되고 있다. 이러한 기술은 획일적인 구조를 갖는 노드 서비스를 의미하며 전송 효율의 한계성을 드러내고 있다. 이러한 한계성을 해결하기 위해 계층구조를 갖는 파장 단위의 머징을 통한 트래픽 처리 알고리즘 및 레이블 머징 구현을 위한 성능평가 절차를 제안하였다. 계층 구조는 터널 노드와 일반 노드로 구분되며 각각은 임계의 처리 시간을 가지고 있으므로 그에 따른 적절한 운용 레이블의 산출이 필수적이다. 즉. ns-2 시뮬레이터에서 다양한 시간 파라미터를 적용함으로써 각 노드는 고유의 처리시간을 갖게 되며 구현 결과 각 노드에서 필요로 하는 소요 레이블 수를 산출한다. 산출된 값은 여유 파장으로 사용되어 추가적인 트래픽의 처리를 가능하게 한다. 레이블 머징은 파장단위의 트래픽 전송에 있어 채널 자원의 절약 효과측면에서 미래 네트워크의 필수요소로 적용될 것으로 사료된다.
모든 문장에는 '새로운' 정보를 전달하기 위한 초점이 있고 높낮돋들림을 포함하는 초점범위는 다시 정보 초점을 필수 요소로 갖는 정보 구조 경계를 갖는다. 모호성이 없는 적절한 초점 구조를 결정하기 위해 '국어 초점 원리'를 도입함으로써 초점 성분의 영역이 확인되고 화맥에 의한 초점 해석이 가능해진다. 초점 성분을 설명하고 높낮돋들림과 초점 돋들림의 관계를 기술하는 '기본초점규칙'이 필요하며 '정보 구조 원리'에 의해 '새로운' 정보가 선택되어 초점 범위는 화맥에 의해 구체화된다. 정보 구조가 문법 체계의 모든 의미 계층과 관계를 가지며 정보 구조의 경계 안에 정보 초점으로 실현되는 초점 돋들림이 있게 되므로 기본 초점 규칙은 '초점 돋들림 원리'로 수정되어 초점 범위 내의 음절에 초점 돋들림이 할당된다.
본 논문에서는 웹 문서로부터 정보를 추출찰기 위한 목적의 일환으로 HTML 테이블의 논리적인 구조를 추출하여 XML 문서로 변환하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영역구문과 구조분석의 두 단계로 구성된다. 영역구분 단계에서는 테이블의 잡음영역을 제거하고 정규화한 후 시각적 및 의미적 일관성 검사를 통하여 테이블에 존재하는 속성 및 값 영역을 구분한다. 또한 구조분석 단계에서는 구분된 영역에 제안된 테이블 모델을 적용하여 계층구조를 추출하며, 이로부터 XML 문서를 생성한다. 제안된 영역구분 방법의 성능을 평가하기 위하여 1,180개의 테이블을 대상으로 실험한 결과, 평균적으로 86.7%의 정확률을 보여 기존 연구보다 우수하였다.
통계 학습에서 자바 애플릿의 활용은 통계간을 직관적으로 이해할 수 있어 학습의 효과를 높일 수 있다. 통계 영역의 그래프를 공부하는데 통계값의 의미를 눈으로 보면서 이해하고 직접 조작하며 학습을 하면 보다 능률적일 것이다. 이에 본 연구에서는 통계 영역의 교육과정을 분석하여 그래프 객체를 정의하고, 객체의 속성과 메소드를 분석하여 클래스를 구성한 후 클래스 사이의 관계를 파악하여 클래스 계층구조를 설계하였다.
This paper deals with a semantic properties of Korea noun for semantic process in machine translation. The procedure is carried out as follow; 1) 17,000 words of Korean nouns are collected. 2) Semantic category is classifed into 39 markers. 3) We slow the redundancy of semantic properties and improve the efficiency of dictionary by marking the hierarchical concept structure.
상태 기반 정형 기법이 가진 문제점 중 하나인 상태 폭발 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 명세 모델과 실행 모델을 정의하고 각 모델에 적용되는 추상화를 정의한다. 명세 모델은 구문을 바탕으로만 추상화로 비논리 내부연산 추상화와 구조 추상화를, 실행 모델은 시간, 자료, 위치가 가진 의미를 통해 추상화하는 시간, 자료, 위치 공간 추상화를 수행한다. 예제에 추상화를 적용하여 상태 감소와, 계층성 생성, 복잡도 감소의 과정을 보인다.
온톨로지는 주어진 응용 도메인의 특성을 나타내는 관련 개념들의 집합과 정의 그리고 그들간의 관계로 이루어진다. 본 논문에서는 코퍼스에 있는 텍스트의 분석 결과를 이용한 온톨로지를 구축방안과 이를 문서의 검색에 사용함으로써 해당정보가 있는 자원을 찾는 정확도를 향상시키는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 실험 도메인의 문서 내에 출현한 전문 용어들의 결합형태를 분석하여 계층구조를 도출해내는 알고리즘을 제안하며 구축된 온톨로지를 문서의 검색에 응용하였다. 제안된 온톨로지는 전통적인 문서검색의 인덱스 파일과 같은 역할을 하게 되며, 질의로 들어온 키워드뿐 아니라 그에 대한 온톨로지 내 하위어들에 기반하여 검색을 수행함으로써 많은 의미정보를 포함하고 있으며 검색의 정확도를 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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