사람의 언어를 이해하는 자연언어처리 시스템을 개발하기 위해서는 의미처리를 위한 지식 베이스(knowledge base)가 필요하다. 지금까지 사람이 가진 지식 베이스를 컴퓨터에 도입하려는 많은 노력을 기울이고 있고 그 결과물로 온톨로지(ontology)와 시소러스(thesaurus)가 만들어지고 있다. 외국에서는 지식 베이스의 중요성을 알고 많은 연구를 수행하고 있으며 그 대표적인 사례들에는 Roget's Thesaurus, WordNet, EDR 개념사전, CYC, Euro WordNet 등이 있다. 이 중에서 가장 대표적이며 많은 활용을 보이는 것이 Princeton 대학의 WordNet이다. WordNet은 인간의 어휘지식에 대한 심리 언어학적인 연구의 결과물로써 심리학자와 언어학자들에 의해 10여 년 동안 구축되고 있는 영어에 대한 어휘데이터베이스이다. 본 논문에서는 WordNet을 기반으로 명사에 대해서 영한사전과 국어사전을 이용하여 구축한 한국어 워드넷을 소개하구 구축시 고려한 기본지침을 소개하도록 하겠다.
인터넷의 발달로 지식의 재사용이 폭발적으로 증가하였다. 이는 지식의 확산이라는 측면에서는 바람직하지만 지식의 도용이라는 문제점을 안고 있다. 따라서 문서의 전부나 일부분을 재사용한 것인지를 판단하고자하는 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 정보검색 기술을 이용하여 문서에서 부분 문서 재사용 및 표절을 탐색하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 대용량 문서의 고속 탐색을 위해서 원본 문서와 대상 문서를 색인하여 검색에 이용한다. 또한 한글의 언어적 특성을 맞게 어순 변경 비교, 기능어 생략 비교, 갭(gap) 비교 등의 다양한 처리 조건을 제공하여 문서 재사용을 탐색할 수 있다. 실험을 통해서 기존의 시스템보다 정확하게 고속으로 문서 재사용 탐색이 가능함을 보였다. 특히 비교 문서가 증가하더라도 비교 시간이 급격하게 증가하지 않으며, 정보검색 기법을 사용하는 경우 취약하다고 알려져 있는 부분 문서 재사용 탐색에도 견고하며, 처리 조건에 따라 유연하게 문서 재사용 탐색이 가능하다.
지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.
지식 베이스(Knowledge Base)는 주어진 질의 문에 대한 잠재적인 답과 답에 대한 단서가 될 수 있는 구조화된 형태의 정보를 포함하고 있기 때문에 질의응답 시스템에서 매우 중요하다. 하지만 비록 DBpedia, Freebase, YAGO 등과 같이 이용 가능한 여러 개의 지식 베이스가 존재함에도 불구하고 이러한 지식 베이스에 포함되어 있는 정보는 웹(Web)상에 존재하는 정보에 비하면 매우 제한적이다. 본 논문에서는 무제한 정보 추출 기술을 이용하여 정형화되지 않은 텍스트로부터 트리플(Triple)을 추출하고, 추출된 트리플의 각 개체 및 관계 어휘를 대상 온톨로지(Ontology) 상의 어휘에 사상시킴으로써 지식 베이스를 확장 시키는 방법을 제안한다. 이를 통하여 무제한 정보 추출 방법과 명확화(Disambiguation) 기술이 지식 베이스를 확장시키는데 어떻게 사용될 수 있고, 어떠한 요소가 전체 시스템의 주된 성능 저하를 일으키며 개선되어야 하는지 알아보도록 한다.
본 시스템은 현재 연구 개발중인 정보에이전트 시스템의 일부로서 특정분야에 대한 사용자의 관심 주제에 관련된 정보와 함께 적절한 문서를 제공하는 지식 기반 시스템이다. 이러한 목적을 위해서 본 시스템의 지식베이스는 구조적인 방식으로 표현된 BKB(Biology Knowledge Base)와 DIC(DICtionary)로 구성된다. DIC는 특정분야에서 일반적으로 사람들이 사용하는 용어와 학명을 기준으로 하는 시스템에서 사용하는 용어와의 관계와 그러한 용어들간의 동의어 관계를 갖고 있다. 또한 BKB는 동물에 관련된 지식베이스로써 상위.하위 개념과 함께 사용자가 원하는 정보를 제공하기 위해 객체의 속성과 이에 관계된 값들을 포함한다. 본 시스템은 문서를 검색할 때 사용자 초기 질의를 상위.하위 개념 그리고 동의어로 확장할 뿐만 아니라 사용자 의도의 정확한 표현을 위해서 제공하는 다양한 질의 형식에 따른 질의 처리 결과로도 확장하므로 효과적인 문서 검색 결과를 보인다.
스마트폰 보급의 확산으로 모바일 금융 서비스 이용자 수는 증가하고 모바일 금융 보안에 대한 중요성이 증가되고 있는 실정이지만 해마다 다양해지는 금융 공격에 대비하기는 결코 쉽지 않다. 최근 주로 사용되고 있는 금융 보안 인증 방식인 OTP(One-Time Password)는 세션 공격에 대한 보안 대비가 가능하지만 차별화된 OTP 생성 메커니즘을 적용하는 것이 힘든 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 기존 방식의 문제점을 해결하기 위해 확장된 OTP 메커니즘을 이용한 새로운 금융 보안 방식을 제안하고자 한다. 제안 방식은 센서 네트워크를 금융 보안 알고리즘에 적용시킨 위치 기반 동기화 방식의 OTP 생성 메커니즘으로서 다양한 금융 해킹과 공격 기법에 대비가 가능하다.
본 논문은 다국어 자동번역시스템에서 다국어의 번역지식(사전,규칙,정보)구축을 위해 언어유형론을 도입하는 방법론을 제안한다. 다국어 번역지식의 구축과 관련하여 기존 다국어 자동번역 시스템들에서 항상 문제가 되고 있는 것은 번역지식의 구축, 관리, 재활용의 문제이다. 번역지식의 구축은 다국어를 위한 번역지식의 크기, 다국어의 수용정도와 관련되며, 번역지식의 관리는 번역지식의 단순화 정도와 관련되며, 번역지식의 재활용은 기존에 구축된 번역지식을 새로운 언어들에 재사용 정도와 관련된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 한국어를 포함한 다국어의 언어 친족성에 따라 번역지식을 공유하도록 하는 언어유형론에 기반한 다국어 공용 번역지식 구축 방법론을 제안하고자 한다.
빅데이터를 활용한 기계학습 모델을 개발하기 위해서는 빅데이터 처리를 위한 플랫폼과 딥러닝 프레임 워크 등 고급 분석을 수행할 수 있는 도구의 활용이 동시에 요구된다. 그러나 빅데이터 플랫폼과 딥러닝 프레임워크를 자유롭게 활용하기 위해서는 상당한 수준의 기술적 지식과 경험이 필요하다. 또한 빅데이터를 이용한 딥러닝 모델을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리에 대한 지식과 추가적인 작업이 요구된다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 기계학습 모형을 자유롭게 개발 및 공유하고 분산 딥러닝을 위한 시스템적 지원을 통해 분야별로 딥러닝 모형을 개발하는 응용 연구자들이 활용할 수 있는 플랫폼을 제시하였다. 본 연구를 통해 다양한 분야의 연구자들이 자신의 데이터를 이용하여 모형을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리를 위한 기술적 제약을 극복하고 보다 빠르고 효율적인 방법으로 모형을 개발하고 현업에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
바야흐로 디지털 데이터의 빅뱅 시대로 진입하고 있다. 정보통신기술의 급속한 발전으로 인해 인터넷은 사회 전 분야를 변화시키고 있으며, 스마트 단말기, 사물인터넷, 소셜네트워크, 실시간 데이터 수집 장치, 지리정보시스템 등의 등장과 기타 여러 가지 새로운 형태의 데이터 소스가 출현하였다. 이에 따라 데이터 량이 폭발적으로 증가하고 있으며, 한 번에 처리해야 할 디지털 정보량이 수십 테라바이트에서 제타바이트에서 이르는 이른바 빅데이터 시대가 도래한 것이다. 그러나 빅데이터 기술의 빠른 성장에 비해 빅데이터 생태계의 근간이 되는 기술의 보호나 지식재산권의 침해로부터 관련 기술을 보호하기 위한 법적 구제수단은 미비한 형편이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 시대의 지식재산권 침해 유형을 분류하고, 현행법 하에서의 법적 구제수단에 대해 알아본다.
본 논문에서는 정보시스템 연구를 활용하여 지식경영의 연구에 도움이 되는 방향을 제시하고자 한다. 최근의 정보시스템 및 네트워크의 기술발전이 조직과 업무에 영향을 미치면서 새로운 환경에 맞는 패러다임 또는 프레임워크를 통한 큰 변화가 필요하게 되었다. 그리고 한편으로는 기존의 정녈시스템의 연구를 지식경영의 문제로 접근하기 위한 이론적 기초를 세워야 할 필요성이 제기되었다. 특히 실무에 도움이 되는 이론적 기초는 지식경영의 분야에서 더욱 요구되고 있다 이것은 지식이 이전의 것을 기초로 하지 못할 경우에 성과를 보장할 수 없는 재생산 또는 누적성의 특징을 갖기 때문이다. 정보시스템에서 사용되는 기본사고는 프로세스적 접근이다. 그리고 정보처리의 개념은 단순성과 명확성을 기초로 하였다. 프로세스적 접근을 통한 전통적 적용이 효율성 지향이었지만 지식 또는 지식경영에 있어서는 창의성 및 혁신성의 문제를 다룰 수 있어야 한다. 정보시스템적 사고는 지식경영의 프로세스적 측면을 연구하는데 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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