한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.427-436
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1997
데이터베이스 설계에서 개념적 모델링 단계에서는 논리적 설계가 효율적으로 수행 되도록 하기 위하여 현실 세계를 보다 정확하게 표현할 수 있도록 다양한 의미 표현 도구를 제공해야 한다. 본 연구에서는 데이터베이스 개념 설계에 가장 널리 사용되는 실체 관계 모 델(ERD)을 기반으로 데이터의 표현 능력을 향상시키고자 한다. 특히 데이터의 표현을 확장 하려는 연구들을 정리하고 통합적인 데이터 모델링 방법의 개발 필요성을 제시한다.
지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.
최적화란 비효율적인 코드를 구분해 내서 실행 속도 및 기억 공간의 효율성을 높여 주는 방법으로 컴파일러의 각 단계에서 수행된다. Augustus K. Uht에 의해 제안된 Ideograph는 입력 프로그램에 대한 제어 의존성과 자료 의존성에 관한 정보를 동시에 표현할 수 있어 코드 최적화 단계에서 효과 적으로 이용될 수 있으며 프로그램에 존재하는 병렬성을 표현하는데 효과적이다. 구문 트리는 원시 프로그램을 정보를 효율적으로 표현할 수 있는 중간 표현으로서 컴파일러 구 현에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 원시 프로그램의 중간 표현이 구문 트리를 입력으로 받아 최적화 정보를 추출한 후 제어 흐름 및 자료 흐름 분석 정보를 추출하여 제어 의존성과 자료 의 존성을 Ideograph에 동시에 표현한다.
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 3D 타이포그래피를 쉽게 표현할 수 있도록 지원하는 라이브러리를 설계 구현하였다. 현재까지 모바일 플랫폼에서 3D 타이포그래피를 지원하기 위한 라이브러리는 iOS에서 사용가능한 FTGL ES만이 공개되었고 이를 직접 안드로이드 플랫폼에서 사용할 수 없으며 제공되는 3D 표현 기능 또한 제한적이었다. 본 연구에서는 iOS용 FTGL ES를 안드로이드 플랫폼에서 사용할 수 있도록 변환하고 OpenGL ES기능을 활용하여 다양한 3D 폰트 표현을 지원할 수 있는 3D 폰트 라이브러리를 개발하였다. Freetype 라이브러리를 통해 폰트의 Glyph 정보들을 얻고 이를 이용해 테두리, 양각, 음각 등 다양한 3D 문자 표현 기능을 구현하였고, 공간상에서 문자들의 배치를 수학적으로 모델링하여 다양한 3D 문자 배치 기능을 구현하였다. 개발된 3D 폰트 라이브러리를 이용하여 다양하게 문자들을 3D 공간에 표현할 수 있으면서, 기존 3D 타이포그래피 표현 방법들에 비해 더 쉽고 빠르게 3D 타이포그래피를 표현할 수 있도록 지원한다.
얼굴인식에서 정보 이론적 접근방법은 얼굴 영상을 기저 영상의 합으로 분해하는 것을 기초로 한다. 가장 많이 쓰이고 있는 방법은 Principal Component Analysis (PCA)를 기반으로 하는 eigenface 방법이다. PCA를 기반으로 하는 방법은 데이터의 2차 통계적 구조만을 고려하므로 화소 사이의 고차 통계적 의존성은 고려되지 않는다. Factorial code 표현법은 효과적인 정보 표현의 좋은 방법으로 알려져 있고 이것은 Independent Component Analysis (ICA)와 밀접한 관련이 있다. Factorial code 표현법은 eigenface 방법과 비교할 때 중요한 정보가 포함되어 있는 데이터의 고차 통계적 구조도 고려되어 더욱 효과적인 정보 표현을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 PCA를 이용하여 찾아낸 저차원 특징 공간에서 Factorial code 표현법을 이용하여 얼굴인식을 위한 통계적 특징점을 찾아낸다. 얼굴 인식에 있어서 Factorial code 표현법이 eigenface 방법보다 성능이 우수함을 모의실험을 통하여 입증한다.
질문에 답하기 위해 관련 구절을 검색하는 기술은 오픈 도메인 질의응답의 검색 단계를 위해 필요하다. 전통적인 방법은 정보 검색 기법인 빈도-역문서 빈도(TF-IDF) 기반으로 희소한 벡터 표현을 활용하여 구절을 검색한다. 하지만 희소 벡터 표현은 벡터 길이가 길 뿐만 아니라, 질문에 나오지 않는 단어나 토큰을 검색하지 못한다는 취약점을 가진다. 밀집 벡터 표현 연구는 이러한 취약점을 개선하고 있으며 대부분의 연구가 영어 데이터셋을 학습한 것이다. 따라서, 본 연구는 한국어 데이터셋을 학습한 밀집 벡터 표현을 연구하고 여러 가지 부정 샘플(negative sample) 추출 방법을 도입하여 전이 학습한 모델 성능을 비교 분석한다. 또한, 대화 응답 선택 태스크에서 밀집 검색에 활용한 순위 재지정 상호작용 레이어를 추가한 실험을 진행하고 비교 분석한다. 밀집 벡터 표현 모델을 학습하는 것이 도전적인 과제인만큼 향후에도 다양한 시도가 필요할 것으로 보인다.
기존의 시공간 동기화에 대한 연구는 대부분 멀티미디어 객체의 시간 동기화와 공간 동기화에 관한 연구가 이루어져 왔다. 또한 시나리오의 시간적 정형화 표현 연구는 멀티미디어 객체의 프리젠테이션에 중점을 두었다. 본 논문은 기존의 연구를 바탕으로 게임 공간상의 객체 표현에 있어서 게임 시나리오를 기반으로 동기화 표현에 관한 연구이다. 본 논문에서는 새로 제안된 시간과 공간, 시공간 언명을 게임 시나리오에 적용하여 시공간 동기화에 대한 통합 방법을 표현하고자 한다. 또한, 시간과 공간, 시공간 공식의 언명을 시공간 동기화 표현 모델로 제시하여 정형화된 표현법으로 나타내었다.
GPS(Global Positioning System)은 위성에서 현재 시스템이 위치한 곳의 주위 지역을 2차원으로 표현해 주는 시스템이다. 이 시스템에서의 그래픽 표현은 비트맵 표현 방식으로 다량의 메모리를 사용하는 단점이 있다. 이 논문에서는 GPS의 다량의 메모리를 사용하는 단점을 보완하기 위하여 비트맵 표현 방식을 지양하고 벡터 표현 방식을 사용하는 SVG(Scalable Vector Graphic)를 이용하며 메모리 사용량을 감소시킬 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 또한 XML의 그래픽 표준안인 SVG에서는 2차원만을 표시하기 때문에 3차원 표현이 어려우나, ECMAScript를 사용하여 SVG의 단정인 3자원 표현의 어려움을 개선하는 방법에 대해 고찰하고자 한다.
현재의 자동번역 방식의 문제점은 대화 상대에 상관없이 항상 일정한 존대 표현을 생성하여 자동번역 결과를 부자연스럽게 만들고 앞뒤 대화 문맥을 혼란하게 만든다는 것이다. 예를 들어 대화 상대가 달라지면 동일한 원문에 대해서도 자동번역 결과는 다른 존대 표현을 생성해야 하나, 현재의 자동번역 시스템은 항상 하나의 일관된 존대 표현을 생성한다. 이 이유는 자동 번역 시스템에서 사용하는 번역지식 또는 데이터가 고정되어 있어 유동적으로 변하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 기존 자동번역의 문제점을 해결하기 위하여, 소셜 네트워크(social network)에서 제공하는 디지털 인맥 정보와 같은 비언어적 정보와 발화상의 표현과 같은 언어적 정보로부터 대화 자간의 존대 관계를 계산하여 자동번역 결과에 반영함으로써 언어 문화적 존대 차이를 자동으로 극복하는 대화 상대 맞춤형 존대표현 자동 번역 방법을 기술하는 데 그 목적이 있다.
의약품에 대한 안전성 정보 수집과 관리는 온라인, 오프라인을 통해 약물 이상 사례를 보고받는 형태로 진행되고 있다. 하지만 소비자들의 자발적인 참여로 이루어지므로 실제 발생하는 약물 부작용보다 데이터가 현저히 적다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 약물 이상 데이터 희소성 문제를 해결 할 수 있도록 소셜 미디어에서 약물 부작용 표현을 찾을 수 있도록 하였다. 소셜 미디어의 경우에는 표준 약물 부작용 용어를 사용하기보다는 일반인들이 자연어로 표현한 경우가 많으므로 개체명 인식 기법을 이용해 부작용을 추출할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한 추출된 부작용 표현을 표준용어로 분류할 수 있는 모델을 제시하였다. 실험 결과 제안한 두 가지 모델은 0.9 이상의 정확도를 얻을 수 있었으며, 일반 사용자들이 자연어로 표현한 약물 부작용 표현을 효과적으로 찾아내고 표준 부작용 용어로 매핑할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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