분산컴퓨팅 환경에서 사용자는 원하는 정보 획득을 위하여 지능형 에이전트를 정보 습득 도구로 사용한다. 현재의 에이전트들은 객관적인 구조와 서비스를 제공하기 때문에 각 사용자별 다양한 요구사항을 수용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 사용자의 요구와 개별적인 특성을 반영하고, 사용자의 관심사항과 행위를 학습하여 보다 효율적인 검색 결과를 제공하는 개인 웹 에이전트들이 연구.개발되고 있다. 본 연구는 사용자의 기호에 부합하는 정보만을 검색하여 사용자에게 제공할 뿐 아니라 사용자의 선호도에 효 과적으로 적응할 수 있는 정보 검색 에이전트를 위한 사용자 행위정보를 활용한 사용자 프로파일 학습방법을 제안한다. 시간경과에 따른 사용자의 기호 변화를 선행적으로 관리하는 잠재력을 제공한다. 또한 웹 문서를 대상으로 실험하여 제안한 방법의 성능을 검증한다.
인터넷의 발달로 인해 사용자들은 이제는 인터넷에서 필요한 정보를 습득할 수 있을 뿐만 아니라, 생활에 필요한 여러 가지 활동들을 할 수 있게 되었다. 그 중에서 많은 관심을 갖는 것은 구매 활동이다. 따라서 수많은 기업들이 사람들의 구매 활동에 대응하여 전자상거래에 투자를 하고 있고, 현재는 Amazon.com과 같은 세계적인 사이트도 나타나기 시작하고 있다. 또한, 전자상거래 사이트들은 사용자들의 구매 활동을 도와주기 위해 추천 시스템의 도입을 추진하고 있다. 추천 시스템은 사용자들로부터 얻어진 정보를 학습하여 이용 가능한 상품 중에서 고객이 좋아할 만한 것은 추천해주는 시스템이다. 본 논문에서는 명백하게 사용자에게 정보를 요구하는 방법 대신에 묵시적인 정보 즉, 구매 활동에서 발생하는 정보를 이용한 음악 추천 시스템을 제안하고자 한다.
오늘날 정보의 중요성의 증가와 신속한 정보검색의 필요성에 따라 정보관리의 현대화가 요구되고 있다. 이에따라 색인생산의 전산화를 기하기 위한 시스템을 활용하지 않은 전자문서의 표준화로 기술된 XML의 요소를 정보검색을 할 수 있도록 설계를 통해 일반 웹 문서가 전자문서로 서로 교환될 수 있다 그리고 색인기능을 지원하여 정보를 검색하고 기존의 텍스트와 여러 다양한 형태의 정보를 구조적으로 표현할 수 있어 웹을 통한 학습자에게 웹 문서를 쉽게 습득할 수 있다. 본 논문에서는 구조화된 문서의 표준인 XML의 요소를 이용한 교과색인 시스템을 웹에서 이루어지는 형태의 학습자료로 보다 쉽게 만들고 문서의 교환과 내용에 대한 색인이 원활히 이루어져 교사와 파생간의 상호작용하는 교과색인 시스템을 설계 및 구현하였다.
정보 인프라의 고도화와 인터넷 사용의 폭발적인 증가로 인해 다양한 형태의 정보를 대량으로 교환할 수 있는 환경이 마련되었으며, 정보기술의 보편화를 통해 누구든지 쉽게 기술을 습득하고 이용하게 되었다. 인터넷 사용자는 크게 일반 사용자 및 적대적 사용자로 분류될 수 있으며, 특히 적대적 사용자는 정보의 불법적인 유출, 악용, 파괴할 수 있는 고도의 기술을 지닌 그룹으로서 인터넷의 존재 자체를 위협할 수 있는 수준이며, 이들의 기술은 날로 지능화되고 자동화되는 추세이다. 정보의 가치가 중요해 지면서 고급 정보에 대한 피해 사례가 늘어가고 있으나, 이를 정확하게 발견하고 신속하게 대처하기 위한 기술의 개발은 아직 초보 단계에 머무르고 있다. 본 논문에서는 실시간 탐지 및 효과적인 대응을 지원하기 위한 '정책(policy)' 기반의 저리 기법에 관해 설명한다.
정보 인프라의 고도화와 인터넷 사용의 폭발적인 증가로 인해 다양한 형태의 정보를 대량으로 교환할 수 있는 환경이 마련되었으며, 정보기술의 보편화를 통해 누구든지 쉽게 기술을 습득하고 이동하게 되었다. 인터넷 사용자는 크게 일반 사용자 및 적대적 사용자로 분류될 수 있으며, 특히 적대적 사용자는 정보의 불법적인 유출, 악용, 파괴할 수 있는 고도의 기술을 지닌 그룹으로서 인터넷의 존재 자체를 위협할 수 있는 수준이며, 이들의 기술은 날로 지능화되고 자동화되는 추세이다. 정보의 가치가 중요해 지면서 고급 정보에 대한 피해 사례가 늘어가고 있으나, 이를 정확하게 발견하고 신속하게 대처하기 위한 기술의 개발은 아직 초보 단계에 머무르고 있다. 대부분의 보안 시스템이 침입에 대한 탐지 및 대응 기술 개발에 역점을 두고 있으나, 알려지지 않은 침입에 대해서는 정확한 탐지 및 신속한 대응이 어렵다. 본 논문에서는 가상 서비스를 통해 침입자를 유도하고, 침입 과정 및 기법을 학습함으로써 새로운 기법에 대한 신속한 대응책을 수립할 수 있도록 해 주는 HoneyPot의 구현에 관한 방법을 제시한다.
오늘날 정보의 중요성의 증가와 신속한 정보검색의 필요성에 따라 정보관리의 현대화가 요구되고 있는데 부응해 색인생산의 전산화를 기하기 위한 시스템을 활용하지 않은 전자문서의 표준화로 기술된 XML의 요소를 정보검색을 할 수 있도록 설계를 통해 일반 웹 문서가 전자문서로 서로 교환될 수 있는 그리고 색인기능을 지원하여 정보를 검색하고 기존의 텍스트와 여러 다양한 형태의 정보를 구조적으로 표현할 수 있어 웹을 통한 학습자에게 웹 문서를 쉽게 습득할 수 있도록 구조화된 문서의 표준인 XML의 요소를 이용한 교과색인 시스템을 웹에서 이루어지는 형태의 학습자료로 보다 쉽게 만들고 문서의 교환과 내용을 색인이 원활히 이루어지도록 교과색인 시스템을 구현하여 교사와 학생간의 상호 작용하는 웹 교과색인을 연구하였다.
RSS와 같은 신디케이션 기술은 사용자가 스스로 웹사이트에 접근하지 않아도, 새롭게 업데이트 되는 정보가 있을 때마다 RSS Aggregator를 통해 사용자에게 알려줌으로써 편리성을 가져다준다. 이러한 기술을 이용한다면 학습자들은 새로운 웹 문서가 게시될 때마다 해당 사이트를 방문할 필요 없이, 자동으로 신규 정보만 얻어오는 학습 자료의 습득 도구로서 활용이 가능하다. 하지만, 정의가 새롭게 추가되는 여부만을 판단하는 기존의 RSS Aggregator의 경우에 등록된 채널수가 늘어갈수록 사용자는 자신이 원하는 정보를 찾기 위해, 정보를 분류하고 검색하는 작업에 많은 노력을 기울여야한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 사용자에게 의다 효율적인 정보 전달을 위해, 사용자 스스로 관심분야를 생성하여, 사용자에게 전달되는 신규자료는 각 분야에 자동적으로 분류되며, 사용자가 지정해 놓은 조건에 적합하도록 콘텐츠를 제공 받을 수 있는 시스템을 설계하였다. 신규자료를 분야에 자동적으로 분류하기 위해 초기 분류된 문서로부터 분야별 색인어 추출 방안을 제안하고자 한다.
현재 기업은 다양한 고객 요구사항을 충족시켜가면서 급속하게 발전하는 기술을 습득하고 발전과 경쟁력 확보를 위해, 협력 업체들과 연계관계를 유지하는 네트워크 형태의 공급사슬을 형성하고 있다. 공급사슬이 성공적으로 유지되기 위해서는 효율적인 정보교환이 필요한데, 기존의 EDI 시스템으로는 구축의 비용과 복잡성, 향후 발전방향에 불확실성 등의 문제점이 있기 때문에 SCM의 통합솔루션을 구축하기 위해서는 새로운 데이터 포맷이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 XML로 새로운 데이터 교환의 포맷을 정의하고, SCM 환경의 데이터 인터페이스 부분을 XML의 데이터베이스 스키마 정보를 이용하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 수주를 받고 다른 협력업체로 발주하는 시나리오는 다음과 같이 구성한다. 먼저 Web환경의 클라이언트에서 XML DOM객체를 이용하여 ADODB 서버로부터 XML 수주정보 파일을 생성하고, ERP 서버에서는 수주정보의 XML 파일을 ERP 서버에 저장한다. 저장된 수주정보를 이용하여 납기확약을 위한 생산계획과 구매계획을 세우고, 구매계획이 세워지면 다른 협력업체의 Web 서버로 발주정보를 보낸다.
인터넷의 성장에 따라, 많은 웹사이트가 생기고, 더 많은 정보들이 웹사이트에 등록되었다. 웹사이트에서 등록되는 정보가 많을수록, 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 따라서, 사용자가 찾는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록, 웹사이트 내에 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 자연어를 이용한 대화를 통해 웹사이트 내의 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미 에이전트를 위하여 한글 전처리 방법과 근사패턴매칭기법을 제안한다. 사용자가 문장을 입력하면, 동의어처리와 형태소 분석을 통해 사용자의 문장을 분석하고, 이미 작성되어 있는 지식과의 매칭을 통해 사용자에게 알맞은 대답을 제시한다. 지식은 XML 형식으로 저장되며, 사용자가 입력한 문장과 아주 똑같지 않더라도, 어느 정도의 유사도를 가지고 대답을 이끌어 낼수 있다.
단서구문 및 어휘 쌍 확률 등을 이용하면 일정한 영역의 문서에서 사용된 용어의 원인이 되거나 결과를 나타나는 관련어들을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 각 용어의 선행 원인과 후행 결과를 인과관계 정보라고 정의한다. 인과관계 정보가 유사한 용어들은 서로 유사한 개념에 속한다고 가정한다면, 용어의 직/간접적 인과관계로서 용어 온톨로지에서 그 용어가 속할 집합을 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 각 용어의 인과관계가 용어 군집화를 위한 유용한 문맥 정보의 하나라는 것을 실험을 통해 증명하였다. 속성으로 사용된 인과관계는 대용량의 코퍼스로부터 비지도식 학습방법을 통해 자동 습득하였으며, 그 정확도는 74.84%를 보였다. 1659개 용어에 대한 군집화 실험 결과 70.02%의 정확도를 보였으며, 어휘 유사도만을 사용한 경우에 비해 32.9%의 적용도 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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