현재, 네트워크는 컴퓨터 환경의 급속한 발달과 함께 빠른 속도로 확장되고 있다. 그러면서 거대한 인터넷의 경계도 끝없이 확장되고 있다. 인터넷은 네트워크의 네트워크라고 일컬어진다. 즉, 인터넷은 사설 혹은 공용 네트워크로 이루어진 연결된 하나의 거대한 네트워크이다. 하지만 이러한 네트워크를 이용하기 위해서는 전체 인터넷에 연결되기 위한 공통된 약속된 주소를 가져야만 한다. 그러므로 전 세계의 모든 호스트를 연결하는 데는 물리적 한계가 있으며 현재 인터넷 주소체계의 한계가 나타나기 시작했다. 진정한 의미의 인터넷은 네트워크의 무한한 확장에 있다고 생각했을 때 현재의 방식은 인터넷의 진정한 의미에 부합하지 못한다. 본 논문에서는 IP의 공유를 통한 현재의 네트워크의 효율성 제고 및 서브 네트워크에서의 서버 구축이 네트워크의 개선을 이룰 수 있음을 증명한다. 그리고 TCP/IP 기반의 인트라넷 통신의 확장, 이에 따른 네트워크 토폴로지를 제시해 단일회선 이하에서 네트워크를 구현하고 이의 이용에 관해 제시한다.
본 논문은 문장 분석에 의하여 의미 관계를 생성하고 의미 네트워크에 의하여 유사한 의미 관계를 고려하는 의미 중심의 웹 텍스트 검색 기법에 대하여 논의한다. 기존의 웹 텍스트 검색은 단어만을 혹은 의미 관계만을 고려한 검색이었다고 할 수 있다. 그러나 문장 분석에 의한 의미 관계의 생성과 의미 네트워크에 의한 유사한 의미 관계의 고려는 기존의 단어 중심 혹은 의미 관계 중심의 검색 한계를 넘어서 유사한 의미 관계를 고려한 좀 더 포괄적이고 계층적인 검색을 가능하게 할 것으로 생각된다.
시맨틱 웹은 네트워크에 존재하는 자원에 의미를 부여하고 이를 컴퓨터가 자동으로 처리 할 수 있도록 설계된 차세대 지능형 웹이라 할 수 있다. 그러나 수많은 양의 문서를 대상으로 각각의 의미를 정의하기 어려울 뿐만 아니라 이미 정의된 의미를 바꾸는 데에도 문제가 있다. 또한 여러 종류의 의미를 중첩적으로 갖는 것이 힘들며, 문서 검색을 하는데 있어 전체 네트워크를 대상으로 검색해야 한다는 정에서 소모적인 면을 가지고 있다. 본 논문에서는 문서의 의미 정의에 있어 내재된 문제점과 다의성 문제를 해결하기 위해, 문서와 대응할 수 있는 의미를 구조화된 형식에 따라 분리하여 이를 통합적으로 관리 할 수 있는 SR(Semantic Repository)을 설계 하고자 한다. 여기서 SR은 각 문서에 대응되는 의미와 각 문서들 사이의 독립된 의미관계만을 나타내므로 검색에 따른 부하 감소를 기대할 수 있다.
유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서 존재하는 다양한 센서 간 상호운용성 유지를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 서로 이질적인 센서 네트워크에 존재하는 센서 간 상호운용성을 향상시키기 위해서는 다양한 문제들이 해결되어야 하며, 특히 센서 데이터에 대한 의미를 해석하고 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 즉 센서가 제공하는 센서 데이터뿐 아니라 센서의 종류와 측정단위, 관리기관 등의 정보를 이용하여 보다 다양한 양질의 서비스를 제공하기 위한 연구가 요구된다. 지금까지 센서 데이터의 의미 처리 문제를 해결하기 위한 연구가 진행되었으나 센서 데이터의 의미관리에 대한 높은 구축비용 문제와 동적인 의미 관리가 어렵다는 문제점을 지닌다. 따라서 이 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하고 보다 향상된 의미 처리 기능을 제공하는 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 ISO/IEC 11179 개념을 적용하여 의미 관리 및 처리 연산을 수행하며, 동적인 의미 관리와 낮은 의미 구축비용을 제공한다는 장점을 지닌다.
이 연구의 목적은 한글로 된 주요감정단어들의 리스트를 대상으로 의미적 관계의 네트워크와 극성과 각성의 범주를 분석하는데 있다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 감정단어 네트워크에서 각 감정단어들은 의미적으로 연결되어 있었다. 이것은 의미적 유사성에 따라 감정단어들의 유형을 구분하는 것을 어렵게 하는 특징이다. 대신에 의미적 관계의 감정단어 네트워크에서 중심적인 역할을 수행하는 감정단어들을 확인할 수 있었다. 둘째, 극성과 각성의 차원을 혼합한 범주에서, 많은 감정단어들은 부정적인 극성과 높은 각성의 단어들 집단과 부정적인 극성과 중간수준 각성의 단어들 집단으로 분류되었다. 이러한 한글감정단어의 특성들은 도서관이나 문헌정보에 나타나는 각종 텍스트 데이터의 감정분석에 유용하게 활용될 것이다.
본 논문은 세포 내에 존재하는 방대한 단백질들 사이의 상호작용 관계 네트워크에서 생물학적인 의미 연관성을 가지는 부분 네트워크를 콤포지트로 추상화할 수 있는 방법을 제안한다. 이 추상화를 위해 네트워크에서 구조적으로 완전한 부분 네트워크, 개념적으로 인접한 부분 네트워크 그리고 두 조건을 모두 만족하는 부분네트워크를 탐색한다. 따라서, 사용자는 방대한 네트워크을 개념적인 관점에서 분석할 수 있으며, 특정한 의미을 가지는 부분 네트워크를 쉽게 검색할 수 있다.
데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
유무선 통합서비스가 물리적인 네트워크 자체의 통합을 의미하는 것이 아니라, 각 사업자별 서비스, 마케팅 접속, 인터페이스, 콘텐츠 등의 통합을 의미한다. 즉 소비자의 입장에서는 기존 유선과 무선으로 나뉘어 있던 서비스들을 유무선 관계없이 동일한 콘텐츠를 다양한 인터페이스를 통해 이용할 수 있게 되는 것이다. 이를 위해서는 특정 통신 사업자들이 대부분의 유선 네트워크를 포설 운영되고 있기 때문에, 유무선통합 및 방송통신융합의 진정한 실현과 IP-TV를 통한 콘텐츠 활성화를 위해서는 현재의 수직적 규제체계를 수평적 규제체제로 전환함과 동시에 사업자 분류체계를 물리적 네트워크, 플랫폼, 콘텐츠 영역으로 분리해야 한다. 이와 같이 본 고에서는 방송통신융합에서 발생하고 있는 여러 문제점들 중에서 IP-TV 도입 환경에서 발생하는 네트워크와 관련한 진입규제 및 네트워크 중립성 문제에 대한 방안을 모색하기 위해 국내 유선통신시장 환경을 분석하고, 이를 통해 국내 네트워크 정책의 바람직한 방향을 제시하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 센서 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 센서 네트워크에서는 센서들이 하나의 데이터 처리 서버 (DPS : Data Processing Server) 에 종속되어 있어 수많은 센서들에 의해 수집된 정보를 다양한 데이터 처리 서버에서 이용하지 못하는 문제점이 있다. 이는 각 센서들에 의해 수집된 데이터간의 의미 이질성 때문이다. 이 논문에서는 특정 데이터 처리 서버에 종속적으로 센서들이 이용되는 한계를 극복할 수 있는 의미 일관성 유지를 위한 아키텍처에 중점을 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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