최근 특허청의 특허정보 활용 확산 정책으로 인하여 특허정보에 대한 관심이 집중되고 있다. 또한 특허정보를 연구하는 분야에서도 기술혁신 추세 분석, 기술혁신과 기술개발 주체에 대한 관계 분석을 수행하는 특허정보, 전산과학, 문헌정보학을 융합하는 특허정보학 (patinformatics)이라는 분야가 등장하였다. 특허정보를 이용한 최근의 연구동향은 특허 인용정보를 이용하여, 기술 파급효과 분석, 특허 인용지수, 기술영향력 지수, 특허가치 평가등 대부분의 연구가 인용정보를 기반으로 진행퇴고 있다. 기존의 연구 및 분석에 사용된 데이터는 미국특허의 인용정보를 이용하여 수행되고 있다. 한국특허 정보에는 인용정보가 존재하지 않기 때문이다. 한국특허의 분석을 위해서는 미국에 출원된 미국특허 데이터를 수집하여 한국의 연구개발 동향을 분석해야하는 문제점을 내포하고 있다 본 연구는 한국특허청 심사관의 인용정보 생성에 관한 업무 부하를 최소화하는 것을 목적으로 미국특허의 비 특허 문헌정보가 가지고 있는 문제점을 살펴봄으로써 국내에 구축되어 있는 과학기술문헌의 연계를 통한 효과적인 특허인용정보생성 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 어휘정보를 사용하는 한국어 구문분석 성능과 거의 비슷한 성능을 내는 비어휘정보 한국어 의존 구문분석에 대해서 설명한다. 본 논문에서는 어휘정보를 대신해서 품사정보와 어절 구문태그 정보를 사용하고 CRFs를 사용하여 레이블링 방법으로 구문분석 한다. 자질을 변경하여 어절 처음에 나타나는 용어 정보와 뒤 어절의 용언 정보를 추가하였다. 본 논문에서 제시하는 실험 결과(어절:85.73%, 문장:43.86%)는 현재 최고의 성능을 내는 어휘정보 사용 한국어 구문분석과 비슷하다. 본 논문에서 제안한 비어휘정보 구문분석 방법은 어휘정보 구문분석에 비해 모델 사이즈가 작고 처리방법이 간단하여 쉽게 다른 도메인에 적용이 가능할 것으로 기대한다.
인간관계 유지와 새로운 관계 형성을 지원하는 다양한 소셜 네트워크가 각광을 받으면서 사용자간 친밀도 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. SNS에서 구성되는 사용자 개인 정보와 컨텐츠 공유 및 기타 활동에 대한 정보는 사용자의 특징을 파악할 수 있는 유용한 정보가 된다. 이러한 정보는 추천과 같은 여러 가지 서비스에서 사용될 수 있으며, 특히 사용자간 친밀도 분석을 통한 친구 추천에서 유용하게 사용된다. 기존 친밀도 분석 연구에서는 사용자간 프로필 유사도와 메시지 교환수 같은 양적 정보를 사용해 왔다. 본 논문에서는 사용자간 대화 내용을 분석한 내용적 정보를 친밀도 분석에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 학습 데이터를 활용하여 구축된 친밀도 분별 시스템에서는 감탄사, 종결어미, 선어말어미, 이모티콘, 문장 길이의 내용적 자질 정보의 사용으로 기존 양적 정보 사용과 유사한 수준의 친밀도 분별 성능을 얻을 수 있었으며, 양적 정보와 내용적 정보를 동시 사용한 경우 소폭의 성능 향상을 얻었다.
국내 원자력발전소의 발전정지사례를 분석하여 얻을 수 있는 인적오류의 개입여부, 인적오류 발생에 기여한 문제점, 발전정지 발생의 원인, 발전정지의 발생과정 등의 정보를 데이타베이스화하여 제공하는 국내 원전 발전정지사례 분석정보 제공시스템의 사용자 인터페이스를 설계하였다. 정보분석을 통하여 발전소 일반정보, 발전정지 사례별 정보, 발전정지 추이분석 정보로 대분하고, 이중 발전소 일반정보, 발전정지 사례별 정보에 대해 상세정보를 출력하는 사용자 인터페이스를 설계하였다.
한국과학기술정보연구원(KISTI)의 정보분석부가 나아가야 할 방향은 과학기술정보의 분석기능을 강화하고 그 결과를 이용자들에게 잘 전달하는 형태이면 족할 것이다. 그렇지만 정보분석부의 발전방향은 소속 기관인 한국과학기술정보연구원의 기본적인 기능을 충족시켜야 하고, 기관전체의 장기 발전 추세에 부응해야 한다.
구문 분석은 문장을 구성하는 어절들 사이의 관계를 파악하여 문장의 구조를 이해하는 기술이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어진다. 한국어처럼 어순이 자유로운 언어에는 의존 구문 분석이 더 적합하다. 의존 구문 분석은 문장을 구성하고 있는 어절 간의 의존 관계를 분석하는 작업으로, 각 어절의 지배소를 찾아내어 의존 관계를 분석한다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션과 포인터 네트워크를 이용한 음절 단위 의존 구문 분석기를 제안하며 UAS 92.16%, LAS 89.71%의 성능을 보였다.
국가의 신성장 동력을 찾고 국가 연구개발과제를 기획 평가하는 것은 국가 경쟁력에 직결되는 것이라 할 수 있으며, 이것은 해당 기술에 대한 철저한 분석을 토대로 정확한 기술궤적 (technology trajectory)을 도출할 수 있을 때 효과적으로 수행될 수 있다. 기존에는 이러한 과정이 직관에 의한 판단이나 경험에 의존하는 경향이 높았으나, 최근에는 기술이 보유하고 있는 지식과 정보에 대한 정량적인 수치화, 즉 계량화를 기반으로 분석하려는 시도가 미국, 일본 등 선진국을 중심으로 이뤄지고 있으며, 계량정보분석은 과학기술정책 수립에 주요 방법론으로 자리잡고 있다. 그러나 계량정보분석에 대한 기존 연구들은 방법론 적용 및 활용 프로세스 등과 관련된 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위하여 선진국의 계량정보분석방법론의 적용 사례를 바탕으로 방법론의 유형 및 활용영역을 분석함으로써 활용목적에 맞는 계량정보분석방법론 포트폴리오 구축하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 과학기술정책 수립에 활용될 수 있는 계량정보분석방법론 적용 가이드라인을 제공하고 활용 목적에 맞는 적용 프로세스를 제시하였다. 본 연구의 결과는 유망 기술 영역과 핵심 기술을 탐색하고 모니터링하는 방향으로 계량정보분석방법론의 활용영역이 확장될 수 있는 토대가 되며, 기술 지능(technology intelligence)적인 정보를 창출하여 실질적인 업무 지원 역할을 할 수 있는 계기가 될 것이다.
고객에게 일방적인 정보를 제공하는 매스마케팅 보다는 고객과의 대화를 통한 고객의 확보가 중요하게 되었다. 인터넷의 대중화로 고객과의 거리가 가까워져 고객 정보의 획득은 수월해진 반면 고객 확보에 어려움을 겪고 있다. 또한 고객들은 보다 합리적이고 현명해졌기 때문에 단순한 정보 제공보다는 다양한 정보분석을 요구하고 있다. 고객에게 다양한 정보분석 기능을 제공하기 위해서는 기존의 데이터 웨어하우스에서 고객이 원하는 정보를 분석할 수 있게 해주는 데이터 마트가 필요하며 웹 상에서 OLAP을 지원해야 한다. 즉 고객이 웹 상에서 다차원 정보에 직접 접근하여 대화식으로 정보를 분석하여 여러 의사결정에 활용하도록 지원하여야 한다. 이 연구에서는 고객의 의사결정에 필요로 하는 정보들을 추출, 분석하여 다차원 정보로 재구성 및 정제를 하는 데 대한 체계적 연구 분석을 통하여 데이터 마트의 설계방안을 제시하고자 한다. 고객은 Web-OLAP을 사용하여 데이터 마트 정보에 액세스하며 실시간 정보 분석을 수행할 수 있게된다.
프로그램에 대한 검증을 수행하기 위해서는 프로그램 안에서 여러 가지 분석이 이루어진다. 그 중에서 객체지향언어의 경우 분석을 위하여 객체지향적인 특성에 맞는 정보흐름분석을 사용해야 한다. 본 논문에서는 왜 객체지향언어의 특성에 맞는 정보흐름분석이 필요한지를 보이고, 객체지향적인 특성을 고려하지 않은 정보흐름분석 시에 어떤 문제가 생기는지 예시를 들어 설명한다. 그리고 자바의 검증도구인 BIRS(Bytecode Intermediate Representation with Specification)언어를 대상으로 하여 객체지향언어의 특성을 고려한 정보흐름분석이 가능하도록 새로운 명세를 추가하여 확장한다.
효율적인 네트워크 관리를 위해서는 해당 네트워크의 트래픽 분석 정보가 필요하다. 트래픽을 분석함에 있어 네트워크의 전체 트래픽에 대한 분석도 중요하지만, 총 호스트의 수, 호스트별 트래픽 현황, 호스트의 사용 중인 서비스 파악 등 호스트를 기반으로 한 트래픽 분석의 중요성이 날로 증가하고 있다. 본 논문에서는 호스트 트래픽 분석이 어떠한 정보를 제공해야 되는지 살펴보고, 해당 정보를 제공하는 Enterprise 네트워크 트래픽 분석 시스템을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템은 기존의 Enterprise 네트워크에 적합한 Flow 기반의 실시간 트래픽 모니터링 시스템[1]을 확장시킨 형태로 호스트 트래픽 분석에 필요한 DB구성과 분석 정보 표현, 그리고 트래픽 추이 그래프 생성에 따른 유의 사항과 해결책을 제시한다. 본 논문에서 구축한 시스템은 학교 Campus 네트워크를 대상으로 구축되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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