스마트폰을 비롯한 모바일 기기에 내장된 다양한 센서들로부터 수집되는 개인의 일상에 대한 정보인 모바일 라이프로그를 관리하고 검색하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존에는 에피소딕 메모리 형태로 저장된 모바일 라이프로그 상에서 사용자가 과거 정보를 찾고 회상하는 방법이 일반적으로 사용되었다. 이러한 방법에서는 사용자가 원하는 데이터를 찾기 위해서는 정확하고 충분한 데이터를 사전에 알고 있어야 한다. 하지만 사람은 처음부터 완전한 정보를 가지고 검색을 하는 것이 아니고 검색을 수행하면서 데이터간의 연관도를 바탕으로 추가적인 정보를 떠올리는 연관 검색을 수행한다. 본 논문에서는 연관도 기반 검색을 위해 인지구조를 바탕으로 모바일 라이프로그를 표현하는 시맨틱 네트워크를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 정의된 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하고 관계의 빈도수와 가중치 공유를 통하여 관계의 가중치를 학습한다. 구성된 시맨틱 네트워크상에서 활성화 확산을 기반으로 연관 검색을 수행함으로 방법의 유용성을 입증하였다.
본 논문은 예제기반 대화시스템의 대화 로그를 분석하여 새로운 대화예제를 자동으로 확충하는 방법에 대해서 논한다. 전통적인 예제기반 대화 시스템에서는 사용자와 챗봇(chatbot)간의 대화예제를 수작업으로 구축 하기 때문에 많은 시간과 비용이 소요되는 단점을 가지고 있다. 대화 로그는 대화 시스템의 서비스가 지속되는 한 끊임없이 생성이 되며, 시간이 지날수록 풍부하고 다양한 대화예제를 획득할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 논문은 대화로그로부터 자연스러운 발화쌍을 분류하고, 분류된 발화쌍을 대화예제로 추가하는 방법을 제안한다. 최대 엔트로피모형을 사용한 실험의 결과, 자연스러운 발화를 결정하기 위해서는 발화의 어휘, 품사, 양태와 같은 자질이 유용하게 사용될 수 있음을 관찰하였고, 수작업 구축에만 의존하던 대화예제가 대화 로그를 사용하여 자동으로 확충될 수 있음을 확인하였다.
정보 시스템의 눈부신 발전과 인터넷의 급속한 보급으로 인하여 누구나 웹상에서 그들의 정보 요구를 충족할 수 있게 되었다. 그러나 웹상에서의 정보 교환의 폭발적 증가로 인한 시스템의 중요 정보 및 자원 유출이 심각한 문제로 대두 되고 있다. 그러므로 관리자가 시스템에서 보유하고 있는 자원의 유출을 방지하고 시스템의 사용 원칙에 위배되는 해킹 행위를 추적하기 위한 감사 기능이 제공되어야 한다. 이에 본 논문에서는 감사 추적의 중요한 정보가 되는 유닉스 시스템의 로그 파일을 자동적으로 분석하는 시스템(WALAS)을 설계하였다. WALAS 는 UNIX 시스템 내의 방대한 로그정보의 최적화를 통해 관리자가 해킹이나 사용자의 잘못된 시스템 사용 등을 효율적으로 감시하고 조사, 분석하는데 있어서의 자동화된 로그 파일 분석 시스템이다. WALAS는 관리 대상 호스트의 로그 정보로부터 보안 정보를 추출하여 침입을 판단하며 침입으로 판정되면, 이를 웹 기반의 관리자 인터페이스로 전달하게 된다. 또한 방대한 양의 로그 정보를 적절히 분류하고 분석하며, 실시간으로 호스트 로그 파일을 모니터링하여 침입 발견 시 관리자의 즉각적 대응이라는 이점을 제공한다.
비디오 월 컨트롤러의 운용 중에 오류가 발생하면 제어 시스템은 로그 파일을 생성하고 로그를 기록한다. 로그 기록으로 인한 시스템의 부하를 줄이기 위해 로그레벨을 사용하는데, 평상시에는 로그레벨을 낮게 설정하여 가급적 로그를 기록하지 않고 오류가 발생하였을 때 로그레벨을 변경하여 상세한 로그를 기록하도록 운용하고 있다. 이로 인해 오류를 인지하더라도 즉각적인 원인 분석 및 대처가 불가능하고 로그레벨을 변경하기 위해서는 운영자의 개입이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 Contextual Bandit을 이용하여 운용 상황에 따라 로그레벨을 자동으로 설정하는 모델을 제안한다.
다양한 기능과 센서를 탑재한 최신 모바일 디바이스는 사용자의 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있기 때문에 개인의 생활을 이해하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만, 모바일 장치의 성능 제약 및 환경 불확실성으로 인해 아직까지 많은 연구 과제들이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 환경의 문제를 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 이용한 라이프 로그 분석 모델 및 자동 학습 방법을 제안한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델은 모듈화 되어서 계산량은 감소되었으며, 자동 학습 방법을 통해 지속적인 업데이트가 가능하다. 이는 제안하는 방법이 복잡한 확률 모델을 자동으로 분할하는 방법과 분할된 상태에서의 유기적인 추론 방법을 포함하고 있기에 가능하다. 실험에서는 실제 모바일 장치에서 수집된 로그 데이터를 이용하여 제안하는 방법에 의한 실험 결과를 분석하고 분할을 통한 효율성 향상을 논의 한다.
인터넷 전화나 PSTN(Public Switched Telephone Network)에서의 자동 콜백(Automatic Callback) 서비스는 상대방이 통화 중 상태에 있을 때 이 통화가 종료되면 상대방에 대한 재 다이얼링을 자동으로 시도할 수 있는 유용한 서비스이다. 그러나 기본적인 자동 콜백 서비스에서는 긴급 통화를 요하는 경우에도 자동 콜백을 요청한 사용자는 상대방이 통화를 종료한 때까지 계속 기다려야하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CPL(Call Processing Language)을 확장시키고 사용자 시스템 내에 이 화장된 CPL을 처리할 수 있는 기능과 SIP INVITE 메소드에 의해 생성된 다이얼로그 상태 정보를 처리하는 다이얼로그 이벤트 패키지(Dialog Event Package)를 포함시켜 두 가지 기능을 연동하는 방식으로 기존의 문제점을 해결하였고 SIP(Session Initiation Protocol) 기반의 VoIP(Voice over IP) 시스템에서 사용한 수 있도록 구현하였다.
검색 창을 통해 입력된 검색어는 정보이용자가 의미 있는 자료를 찾아내는 적극적인 활동의 산물이다. 따라서 검색로그는 정보이용자의 관심사항을 알 수 있는 중요한 분석 데이터이다. 본 연구의 목적은 입력한 검색어의 범주화 결과와 엑세스한 문서의 범주가 어느 정도 유사한 상관관계를 가지는지 분석적으로 고찰해보는 것이다. KISTI(한국과학기술정보연구원)의 NDSL(과학기술정보센터) 사이트의 2009년 검색로그의 검색세션을 식별하고 검색세션단위로 검색어와 이용 자료를 추출한 후, 검색어에 대해 어떤 주제 분류에 속하는 용어인지 자동분류기로 식별한 결과가 실제 이용한 자료의 주제 분야와 잘 맞는지 비교하였다. 그 결과 상위 100개 검색어 분류에 대한 유사도 평균이 58.8%로 파악되었다. 결국 전체적인 유사도는 58.8%이하이며, 관련 연구에서 수행한 자료의 자동분류 검색성능 전문가 평가 결과인 76.8%에 비해 낮다. 이것은 검색어로 쓰인 용어가 다른 연구 분야의 관심 용어로 새롭게 주목 받고 있기 때문이라는 사실을 알 수 있었다.
블로그는 웹과 로그의 합성어로, 개개인의 생각이나 관심사 등을 일기처럼 기록할 수 있는 웹 서비스이다. 블로그에는 문자 외에, 그림이나 비디오 파일 등 다양한 컨텐츠를 올릴 수 있다. 일반적으로 블로그의 포스트는 시간상의 역순으로 정렬되어 표현된다. 블로그 검색 엔진은 웹 검색 엔진처럼 블로그를 대상으로 사용자의 질의에 따라 정보를 찾아주는 서비스이다. 블로그 검색 엔진은 때때로 만족스럽지 못한 결과를 내곤 하는데, 이것은 스플로그라고 불리는 블로그 스팸에 의해 발생한다. 스플로그는 다른 블로그나 웹 페이지를 무단 도용하거나 자동으로 생성된 컨텐츠로 구성된 스팸 포스트를 가지고 있다. 스플로그는 검색 엔진의 검색 순위를 높이거나, 회원 가입 사이트로 보다 많은 사람들을 유치하기 위해 사용된다. 본 논문은 스플로그 탐지를 목적으로 한다. 본 논문에서 제안하는 스플로그 탐지 기법은 블로그 포스트의 구조 유사성과 일일 포스트 발행수에 따른 분석으로 토대로 이루어진다. 본 논문에서 제안하는 기법을 바탕으로 한 실험의 결과, 스플로그 탐지에 있어 90% 이상의 높은 정확도를 가지며, 만족할만한 수준을 보여준다.
새로운 유전체 주석달기와 유전체 진화에 대한 연구를 위해서 올소로그(Ortholog)를 탐지하는 일은 매우 유용하다. 이전에 제안한 연구에서, 우리는 여러 종의 유전체로부터 올소로그 클러스터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 단지 두 종의 결과를 생성하는 InParanoid를 여러 종으로 확장하고 이와 동일한 질을 가진 결과를 산출한다. 한편, 새롭게 서열이 밝혀진 유전자의 기능을 보다 정확히 예측하기 위해, 패럴로그(Paralog)가 가급적 적게 포함되는 올소로그 클러스터를 구축하는 것이 중요한 문제가 될 수 있다. 이 논문에서, 우리는 임계값을 사용하여 보다 순수한 올소로그 클러스터를 구축하는 방법에 대하여 조사하였다 우리는 20개의 원핵생물의 데이타셋으로부터 올소로그 클러스터를 구축하였다. 우리의 올소로그 클러스터를 COG(Clusters of Orthologous Group) 및 KO(Kegg Orthology)와 비교하였을 매, 약 90%의 유사도를 가지며 임계간의 증가와 더불어 증가하는 경향이 있다.
본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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