IT 기술의 발달에 따라 다양한 웹 미디어의 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있으며 이는 비정형 형태의 빅 데이터로 활용도가 매우 높다. 그 중 인터넷 뉴스나 SNS 등은 시간의 흐름에 따라 다양한 이슈들이 서로 영향을 주며 발생, 결합, 분화, 소멸된다. 본 논문에서는 인터넷상에서 발생하는 비정형 데이터들을 수집하여 텍스트 마이닝을 통해 글의 주요이슈 키워드, 카테고리, 날짜 등을 추출한다. 추출한 데이터를 일정 기간별로 나누어 이슈 매핑을 통해 이슈간의 상관관계를 분석한다. 나아가 LSTM 또는 GRU를 이용한 딥러닝을 통해 앞으로의 이슈를 예측하는 시스템 설계를 제안한다.
가상의 프로세스 토폴로지를 물리적인 프로세서 토폴로지로 매핑하는 문제는 병렬 프로그래밍에서 가장 중요한 이슈 중의 하나이다. 그러나 이 매핑은 토폴로지 비규칙성 및 라우팅 복잡성으로 인해 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 프로세스간 통신 패턴으로 2차원 메쉬 프로세스 토폴로지를 가정하여, 비규칙 클러스터 시스템을 위한 새로운 프로세스 매핑 기법인 인접 기반 매핑(AM)을 제안한다. 클러스터 시스템은 전통적인 규칙성 네트워크에서는 달성하기 어려운 상호연결 유연성과 시스템 확장성을 제공하기 때문에 여러 해 동안 활발히 연구 개발되어 오고 있다. 제안한 AM은 가상 프로세스 토폴로지에서 이웃하는 프로세스를 물리적인 프로세서 토폴로지의 인접한 프로세서에게 매핑시킨다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안한 AM은 기존 방법에 비하여 매핑 품질이 우수하고 프로세스간 지연시간이 감소하는 결과를 나타낸다.
본 논문에서는 병렬처리에서 중요한 이슈인 부하균형 문제에 대한 새로운 솔루션을 소개한다. 솔루션으로 제안하는 MGA 기법은 평균장 어닐링 (MFA)과 유전자 알고리즘 (GA)의 장점을 효과적으로 결합한 휴리스틱 부하균형기법이다. 제안된 MGA을 다른 매핑 알고리즘 (MFA, GA-l, GA-2) 들과의 성능 향상비를 측정하는 멀티프로세서 매핑 시뮬레이션을 개발하였다. 휴리스틱 매핑 기법의 합성을 통하여 기존의 방법보다 수행시간은 오래 걸리는 대신 솔루션 품질, 즉 최대종료시간 및 통신부하에서 개선된 실험 결과를 얻을 수 있다는 것을 보였다.
최근 스마트 기기를 통해 소셜미디어에 참여하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으며 최근 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되거나 다양한 소셜미디어에서 자주 언급되는 단어에 대한 분석을 통해 사회적 이슈를 파악하기 위한 시도가 이루어 지고 있다. 이처럼 다량의 텍스트를 통해 도출된 사회적 이슈의 기간별 추이를 비교하는 분석을 이슈 트래킹이라 한다. 하지만 기존의 이슈 트래킹은 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 전통적 방식의 이슈 트래킹은 전체 기간의 문서에 대해 일괄 토픽 분석을 실시하고 각 토픽의 기간별 분포를 파악하는 방식으로 이루어지므로, 새로운 기간의 문서가 추가되었을 때 추가된 문서에 대해서만 분석을 추가 실시하는 것이 아니라 전체 기간의 문서에 대한 분석을 다시 실시해야 한다는 실용성 측면의 한계를 갖고 있다. 둘째, 이슈는 끊임 없이 생성되고 소멸될 뿐 아니라, 때로는 하나의 이슈가 둘 이상의 이슈로 분화하고 둘 이상의 이슈가 하나로 통합되기도 한다. 즉, 이슈는 생성, 변화(병합, 분화), 그리고 소멸의 생명주기를 갖게 되는데, 전통적 이슈 트래킹은 이러한 이슈의 가변성을 다루지 않았다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 대상 기간 전체의 문서를 한꺼번에 분석하는 방식이 아닌 세부 기간별 문서에 대해 독립적인 분석을 수행하고 이를 통합할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이를 통해 새로운 이슈가 생성되고 변화하며 소멸되는 전체 과정을 규명하였다. 또한 실제 인터넷 뉴스에 대해 제안 방법론을 적용함으로써, 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 분석하였다.
지식기반 사회가 도래하여 기술혁신이 가속화되고, 글로벌 경쟁이 심화됨에 따라 과학기술 R&D 수행에 선행기술 분석의 중요성이 증대하고 있다. 논문과 특허는 이 작업에 있어서 특허 단독으로는 학술 문헌으로 얻어진 기술 정보가 시장 관점에서 어떻게 활용될 수 있는가를 검증하는데 이용될 수 있다는 점에서 의미가 있지만 분류체계 및 데이터 특성이 다른 논문과 특허를 연계하는 연구는 또 다른 이슈와 가치를 지니며, 아직까지 국내 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 상호 주제 해석이 불가능한 논문과 특허의 분류체계를 일원화할 수 있는 매핑 테이블을 생성해서 두 유형의 문서가 상호 연계가 가능한 환경을 만들고자 한다.
ITU-T에서는 차세대 통신망인 NGN과 B3G 네트워크에서 이동성 관리를 주요한 이슈로 간주하고 NGN-GSI MM 그룹을 통해 이에 대한 표준화를 활발히 진행하고 있다. 주요 성과로는 2006년 이동성 관리 요구사항을 규정하는 Q.1706 문서가 발간되었으며 현재 이동성 관리 프레임워크를 규정하는 MMF가 2008년 초 완료를 목표로 진행되고 있다. 또한 위치 관리와 핸드오버 제어에 대하여 보다 세부적인 프레임워크를 규정할 LMF, HCF 문서가 2008년 내 완료를 목표로 작업이 이루어지고 있다. 최근에 NGN FRA Release 2와 MMF에서 개발된 MMCF 간의 매핑이 주요한 이슈로 부각되고 있으며 이는 실제 관련 장비 개발과 밀접하게 관련될 수 있으므로 국내에서도 이에 대한 고려가 필요할 것으로 보인다.
에이전트 분야가 인공지능에서 분리되어 지금까지 각 분야에서 연구되고 있다. 소프트웨어 공학 입장에서 에이전트를 연구할 때, 에이전트를 어떻게 모델링하고 설계하고 구현할 것인가는 가장 큰 이슈가 되어 왔다. 이에 에이전트지향의 소프트웨어 개발 방법에 대한 연구가 진행되었으나, 문제의 영역에서 어떻게 에이전트를 추출할 것인가에 대한 연구는 거의 전무하다고 할 수 있다. 본 논문은 이러한 에이전트 추출에 관한 기준을 정하고 전자상거래를 통한 적용방안을 보여주고 있다. 그리고 각각의 에이전트 속성과 에이전트 내부 구조가 어떻게 매핑 가능한 지를 보여 준다.
현재 지역 주민들 간의 커뮤니티 활성화가 중요시 되고 있는 가운데 마을재생 사업, 마을 문화 활성화 사업 등이 주민 참여를 바탕으로 다양하게 추진되고 있다. 이처럼 지역사회의 주민이 주체가 되어 마을의 문제점을 제시하고 개선하는 것 중 하나가 커뮤니티 매핑이다. 이러한 커뮤니티 매핑은 주민들이 직접 마을 내 주요 이슈들을 지도화하는 과정을 통해 마을에 대한 주민들의 관심을 유도하고, 마을 계획과 정책을 결정하는데 있어 주민들의 자발적인 참여를 이끌어내는 것을 가능하게 한다. 본 연구에서는 커뮤니티 매핑을 활용해 부산 안창마을 지역 주민들의 쌍방향 소통을 위한 안전지도 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 앱은 지역의 안전과 관련된 항목을 4가지로 분류해 지역의 현안과 문제점에 대한 정보를 지역주민이 직접 올리고 공유하는 역할을 한다. 또한 개발된 앱을 사용하여 작성된 마을의 안전 관련 현안과 문제점을 관련 행정 기관과 공유하고 개선할 수 있는 방안을 모색하는데 그 목적이 있다.
키워드의 모호성은 효율적인 키워드 탐색에 있어서 일반적인 이슈가 되어왔는데, 이 모호성은 탐색결과의 신뢰성에 큰 영향을 줄 수 있으며, 기본적으로 질의에 사용된 용어 자체가 가지는 문맥상 의미의 모호함에 기인한다. 질의 자체의 모호함뿐만 아니라, 사용자들이 그 탐색 결과를 적절하게 해석하기 위해 결과에 나타나는 키워드간의 관계도 중요하므로 명확하게 명시 되어야 한다. 이 논문에서는 기존의 질의 용어와 스키마 용어/인스턴스간의 키워드 매핑기법을 적용하여 키워드 탐색의 모호성을 해결한다. 용어간의 매핑에서는 질의 키워드와 스키마 용어간의 구문적 유사성은 물론 시맨틱 유사성까지 고려하기 때문에 기존의 시스템에 비해 매핑과 정밀도가 50% 이상 상승하는 결과를 얻을 수 있다. 탐색결과에 나타나는 용어간의 불분명한 관계를 점 더 명확하게 나타내기 위하여 시맨틱 웹 기술을 적용하여 키워드간의 의미 있는 관계를 더 많이 지식베이스 내에서 찾을 수 있도록 하였다.
의미 웹(Semantic Web)과 이에 대한 관련기술들은 웹을 통해 자유롭게 정보를 공유할 수 있는 새로운 지평을 마련해 주었다. 이를 토대로 온톨로지(Ontology)에 대한 연구 역시 활발히 진행되어 왔으며, 결과적으로 온톨로지는 여러 가지 측면에서 가시적인 성과들을 이룩해 낼 수 있었다. 의미 웹에 대한 기대가 고조되면서, 온톨로지는 많은 연구 학자들로부터 각광을 받는 분야로 떠오를 수 있었으며, 오늘날, 이러한 온톨로지에 대한 연구는 지식표현Knowledge-Representation)등과 같은 학술적인 단계에서 벗어나 전자상거래 분야까지 그 영역을 넓혀 나가고 있다. 그러나 일부에서는 이러한 온톨로지의 양산으로 인해 발생할 문제들에 대한 우려의 목소리가 적지 않다. 즉, 현재 온톨로지들은 서로간의 이질성으로 인해 그 효용 가치를 위협받고 있다는 것이다. 예를 들어, 현재 Yahoo나 DMOZ Open Directory(www.(dmoz.org)등으로부터 제공 중인 상품 카테고리의 경우, 시각적으로는 유사해 보일지 모르나 그들이 지닌 카테고리 구조라든지 사용된 용어 등을 살펴보면 상당한 차이점이 존재한다는 사실을 발견해 낼 수 있다. 따라서 현재 온톨로지가 지향하는 본래의 효용 가치를 극대화시키기 위해서는 이러한 이질성을 극복할 수 있는 방법론이 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 온톨로지 분야에서 가장 커다란 이슈로 떠오르고 있는 정보통합에 대한 해결책을 제시해 보고자 한다. 정보통합이란, 서로 이질적인 프로그래밍 언어나 형식으로 이루어진 데이터들을 통합하여 요약한 형태로 제공하는 기술이라 정의 내릴 수 있다. 이러한 정보 통합의 대표적인 분야로 Merging, Alignment, Translation, Articulation을 들 수 있는데, 이 가운데, 본 연구에서는 "Ontology Alignment"에 대해 집중적으로 다루어 보고자 한다. 이와 더불어, 현재 의미 웹이 지향하는 대표적인 특성 중 하나로써 상호운영성을 꼽을 수 있다. 온톨로지 매핑(Ontology mapping)은 이러한 상호운영성을 지원하기 위한 대표적인 기술로써 각광을 받고 있다. 따라서 우리는 이러한 온톨로지 매핑에 대한 방법론을 쇼핑몰 환경에 적용함으로써 서로 이질적인 상품 카테고리로 구성된 두 쇼핑몰간의 상품에 대한 매핑 알고리즘(Mapping Algorithm)을 제안하고자 한다. 또한, 효용성 검증을 위하여 온톨로지 매핑에 있어 이미 효용성을 검증 받은 PROMPT와의 비교 분석도 수행하여 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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