정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
데이터 전처리 기법 중 하나인 특징 선택은 대규모 데이터셋을 다루는 다양한 응용분야에서 주요 연구 분야 중 하나로 각광받고 있다. 특징 선택은 패턴 인식, 기계학습 및 데이터 마이닝에서 사용됐고, 최근에는 텍스트 분류, 이미지 검색, 침입 탐지 및 게놈 분석과 같은 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 제안 방법은 메타 휴리스틱 알고리즘 중의 하나인 유전 알고리즘을 기반으로 한다. 특징 부분 집합을 찾는 방법은 크게 필터(filter) 방법과 래퍼(wrapper) 방법이 있는데, 본 연구에서는 최적의 특징 부분 집합을 찾기 위해 실제 분류기를 사용한 평가를 하는 래퍼 방법을 사용한다. 실험에 사용한 훈련 데이터셋은 클래스 불균형이 심하여 희소클래스에 대한 분류 성능을 높이기 어렵다. SMOTE 기법을 적용한 훈련 데이터셋을 사용하여 특징 선택을 하고 다양한 기계학습 알고리즘을 사용하여 선택한 특징들의 성능을 평가한다.
멀티 뷰 기법은 데이터를 다양한 관점에서 보려는 접근 방법이며 데이터의 다양한 정보를 통합하여 사용하려는 시도이다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 멀티 뷰 기법에서는 단일 뷰 만을 이용하여 모형을 학습시켰을 때 보다 좋은 성과를 보인 경우가 많았다. 멀티 뷰 기법에서 딥 러닝 기법의 도입으로 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에서 좋은 성과를 보였다. 본 연구에서는 멀티 뷰 기법이 인간 행동 인식, 의학, 정보 검색, 표정 인식 분야에서 직면한 여러 가지 문제들을 어떻게 해결하고 있는지 소개하였다. 또한 전통적인 멀티 뷰 기법들을 데이터 차원, 분류기 차원, 표현 간의 통합으로 분류하여 멀티 뷰 기법의 데이터 통합 원리를 리뷰 하였다. 마지막으로 딥 러닝 기법 중 가장 범용적으로 사용되고 있는 CNN, RNN, RBM, Autoencoder, GAN 등이 멀티 뷰 기법에 어떻게 응용되고 있는지를 살펴보았다. 이때 CNN, RNN 기반 학습 모형을 지도학습 기법으로, RBM, Autoencoder, GAN 기반 학습 모형을 비지도 학습 기법으로 분류하여 이 방법들이 대한 이해를 돕고자 하였다.
방사선치료를 위한 아날로그영상기반의 시뮬레이터와 의료용 선형가속기로 이루어진 시스템을 X-ray 필름을 Computed Radiography (CR)로 교체하여 디지털영상기반의 시스템으로 개선하였다. 장비교체를 최소화하였고 기존의 치료과정과 유사하도록 하여 사용자들이 짧은 시간에 적응할 수 있도록 하였다. 필름카세트와 필름현상기는 CR카세트와 CR리더기로 대신하였고, ViewBox는 소형PC와 모니터로 대체되었다. 디지털영상의 장점을 충분히 활용하기 위해 방사선종양학과에 적합한 Viewer 소프트웨어를 개발하여 업무의 편리성과 효율성을 도모하였다. Viewer 소프트웨어는 2개의 이미지를 동시에 볼 수 있으며, 이들 영상의 비교도 가능하다. 다양한 검색기능과 Contouring 기능, 윈도우폭/레벨 조절기능을 갖추었다. 업무의 중단이 없도록 하기 위해 1주일간 기존 필름과 CR을 공동으로 운용하며 문제점을 수정한 후 필름시스템을 제거하고 CR시스템을 운용하였다. CR시스템은 안정적으로 운용되고 있으며, 본격적으로 CR시스템이 이용되면서 사용자로부터 제기되는 여러 요구사항을 반영하여 기능을 개선하였다.
정확한 보철물의 제작을 위해서는 악간 관계의 정확한 인기가 중요하다. 전통적 석고 모형을 이용한 교합기에의 모형 부착 뿐 아니라 최근 디지털 치의학의 발전으로 디지털 모형 부착방법의 정확도에 대한 고찰이 필요하다. 본 논문에서는 Pubmed 검색을 이용하여 전통적 방법과 디지털을 이용한 모형 부착의 정확도에 대한 문헌 연구를 진행하였다. 전통적 교합인기재의 경우 폴리이써와 폴리비닐실록산 등의 탄성인기재가 변위량이 적었으며, 인기 기법에 따라 정확도의 차이가 관찰되었다. 모형 부착 과정에서 수직적 변위가 발생할 수 있으나 인기재 자체의 변화보다 모형을 교합기 상에 부착하는 과정 자체에서의 오차가 더 크게 나타난다고 보고되었다. 디지털 치의학의 발전으로 최근 많이 사용되고 있는 가상 모형 부착의 경우 좁은 범위에서는 유의미한 차이를 보이지 않지만 가상 인상 채득의 범위가 커질수록 정확성이 다소 떨어지는 경향을 보이기 때문에 광범위한 수복에서는 이를 인지하고 임상에 적용해야 한다. 각 제조사별 스캐너의 종류와 이미지 처리 알고리즘, 소프트웨어 또한 가상 모형 부착의 정확도에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 앞으로 충분히 발전 가능성을 보인다.
현재 기관이나 조직 내에 수많은 양의 데이터가 축적되어 존재하고 있으나 대부분의 데이터는 각 기관이나 조직에 따라 정형화된 형태로 남아있는 실정이다. 정형화된 정보는 정보의 교환 및 공유에 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 지식정보자원관리라는 새로운 개념이 도입되었으며, 축적된 데이터들을 공유 및 관리하기 위한 지식정보자원의 디지털화가 실행되고 있다. 특히 과학기술 또는 교육학술 분야에서는 지식정보자원의 교환 및 공유에 필요한 데이터를 구조적으로 처리하고자 XML을 도입하려는 움직임이 일고 있으며, 이들 분야의 전자문서 안에 사용되어지는 수많은 수학식의 표현이 이미지나 텍스트 등의 비구조적인 데이터로 처리됨에 따라 검색과 인덱싱 또는 재사용성 등의 제한사항이 발생하게 된다. 이를 극복하고자 MathML을 이용한 수학식의 처리에 관심이 집중되고, MathML을 구조적인 문서상에 쉽고 효율적으로 처리할 수 있는 솔루션이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 지식정보자원을 목적으로 하는 전자문서의 구조적인 처리를 용이하게 하고, MathML에 대한 전문적인 지식이 없어도 구조적인 문서상에 쉽게 MathML을 생성 및 표현할 수 있는 XML 문서 편집 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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