컴퓨터에 의한 종래의 자연언어처리에서는 보통 생성과 인식과정에서 서로 다른 지식 표현과 프로그램을 쓰고, 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리로 분리되어 있는 것이 통례이다. 이것을 분할접근법(devide and conguer approach)이라 부른다. 분할접근법은 인간의 언어처리에 있어서의 생성, 인식간의 체계적 관계를 포착하지 못할 뿐 아니라 공학적으로도 갖가지의 문제를 안고 있다. 이 논문은 인간의 언어 생성과 인식과정의 관계를 설명하기 위하여 동일 심적 프로그램이 생성과정과 인식과정을 동시에 제어하고 있다는 가설에 선다. 이 가설을 취하는 것은 생성과 인식의 프로그램과 문법을 각각 통합하고 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리를 동시에 행해야 한다는 것을 의미한다. 이것을 통합접근법(unifying approach)이라 부른다. 통합 접근법은 예를 들어 구 구조문법 (Pharase Structure Grammar)과 단일화 (unification)에 의해서 실현할 수 있다. 구 구조 문법을 이용하여 음운정보, 형태정보, 구문정보, 의미정보를 동일의 구조중에 표현할 수 있고 그 위에 이들의 정보표현을 모두 단일화에 의해 동시에 처리할 수 있다. 단일화는 입출력의 방향을 제한하지 않으므로 생성.인식 양쪽의 문법을 얻을 수 있다. 또 단일화되는 패턴에 충족 가능한 조건을 부여함에 따라 패턴에 다양한 정보를 갖게 할 수 있으므로 처리상의 일반성을 파악할 수 있으며 처리 효율을 확보할 수 있다. 이 논문에서는 통합접근법을 도입한 한글기술문법 : KPSG(Korean Phrase Structure Grammer)의 선진성에 대해서 논의하고 있다.
모바일 앱은 사용자의 편의를 위해 개인정보에 접근할 수 있는 권한을 자주 요청한다. 하지만 이에 따라 모바일 앱을 이용하는 동안 허용되지 않은 개인정보가 유출되는 문제가 많이 발생했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구글 앱스토어에 등록된 앱은 개인정보 처리방침에 사용자의 개인정보를 앱에서 어떻게 활용하는지 명시하도록 했다. 하지만 앱이 수행하는 개인정보 수집 및 처리 과정이 개인정보 처리방침에 정확히 공개되어 있는지 확인하기 어려우며, 모바일 앱 사용자가 앱이 접근할 수 있는 개인정보에 대해 알기 위해서는 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 개인정보 처리방침과 모바일 앱을 분석하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 확인하는 시스템을 제시한다. 먼저 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석하여 모바일 앱이 어떤 개인정보를 이용할 수 있다고 공개하는지 확인한다. 이후 안드로이드 정적 분석을 통해 앱이 접근할 수 있는 개인정보 분류를 확인하고, 두 결과를 비교하여 개인정보 처리방침을 신뢰할 수 있는지 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 약 13,000개 안드로이드 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집한 뒤 분석할 수 있는 앱을 선정하기 위해 4가지 조건에 따라 전처리를 진행했다. 선정한 앱을 대상으로 텍스트 분석과 모바일 앱 분석을 진행하고, 이를 비교하여 모바일 앱은 개인정보 처리방침에 공개한 것보다 더욱 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 증명한다.
최근 PDA나 PMP와 같은 개인용 모바일 기기의 인터페이스 개발로써 잡음환경에 강인한 음성인식 기술들이 연구되고 있으며 이러한 방법으로 오류패턴, 순차패턴, 의미정보, 문맥정보와 같이 인식기에 독립적인 정보를 이용하거나 영상 정보와 같이 언어와 성격이 다른 이질적인 정보를 이용하여 후처리를 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 인식기와 독립적인 정보로 후처리를 하는 방법들의 인식률은 인식기의 사전 인식률이 주변 잡음에 의해 떨어질 경우 후처리 인식률도 같이 떨어지는 현상이 벌어진다. 따라서 본 논문에서는 주변 잡음으로 인한 인식기의 사전 인식률에 저하를 줄이는 방법으로 사용자 적응형 후처리를 제안한다. 사용자 적응형 후처리에 사용되는 데이터는 사용자의 발화에 대한 인식기의 출력 값들이며, 출력 값들은 화자독립모델에 의해 계산되는 각 단어들의 유사도 들이다. 따라서 화자독립모델의 결과를 사용자 적응형 후처리에 적용한 결과 인식기의 오류를 $58.7\%$ 줄일 수 있었다.
신경회로망의 동작과 정보처리 능력 등에 관하여 살펴보고자 할 때, 신경회로망의 구성 요소를 어떻게 모델화 할 것인가를 중요한 문제이다. 소자의 응답특성이 바뀜에 따른 특성의 변화, 결합강도 및 적용규칙이 바뀜 으로써 회로망 전체의 다이나믹스가 바 뀌는 모습, 소자 상호간의 결합 형태에 따른 정보처리 능력의 변화등과 같은 신경회로 망이 가진 다양한 정보처리 능력을 밝히는 것은 병렬 정보처리의 메카니즘을 이해하는 문제와도 일맥 상통하고 있다. 따라서 이러한 문제에 대하여 신경회로망의 정보처리 능력을 해석 적으로 평가하는 것은 병렬분산 정보처리의 본질을 밝힌다는 측면과 지적 정보처리 시스템의 구측을 목표로 연구되고 있는 신경회로망의 본질을 이해한다는 측면에서도 중요하게 여겨진다. 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 구성하는 구성요 소의 변화, 그 가운데에서도 특히 소자의 히스테리시스 특성이 신경망의 계열연상 능력에 따라 미치는 영향에 대한 이론적 해석결과에 대하여 기술한다.
인터넷의 사용이 증가함에 따라 인터넷을 이용한 전자 상거래, 인터넷 뱅킹 등의 응용 분야가 확장되고 있다. 또한 인터넷에 연결된 많은 컴퓨터들이 분산 처리를 위해 사용될 수도 있다. 저자 상거래에서와 마찬가지로 분산 처리에서도 정보보호의 개념은 매우 중요하다. 인터넷은 누구나 접근 가능하므로 이를 통과하는 자료는 언제든지 누출될 위험이 있다. 따라서 분산 처리에 사용되는 컴퓨터에 대한 인증과 자료의 무결성을 보장할 수 있는 방법이 필요하다. 인증과 무결성 또한 정보보호 기술을 사용하여 이룰 수 있다. 본 고에서는 단순한 분산처리 시스템에서의 정보보호 기술에 대하여 기술한다.
지난회까지는 주로 생체신호의 발생과 이들의 검출, 표시에 관하여 논했는데 본고에서는 얻어진 각종신호 및 정보의 처리와 의용영상처리에 관하여 기술하기로 한다. 의료라고 하는 것은 환자로부터 정보를 수집하여 이를 처리한후 결과에 따라 환자를 제어하든가 치료하는 정보행위이다. 의료에서는 이와 같은 행위를 진료, 검사라고 하지만, 공학의 입장에서 생각하면 환자로부터 정보의 수집이다. 전회까지 논한 것이 정보의 수집에 해당된다. 과거나 현재까지 의사가 눈으로, 혹은 청진기로, 또는 환자에게서 사정을 들어서 정보를 수집하고 의사의 두뇌속에서 정보를 처리하여 치료를 행한다. 치료 란 것도 공학으로 표현하면 환자 심신의 제어이므로 결국 의료란 것은 정보수집, 처리와 생체제어라는 일련의 정보공학의 한 행위에 해당한다. 이와 같은 행위가 컴퓨터의 급속한 발전으로 의료정보처리시 스템이 많이 보급되고 있으며 연구개발 또한 눈부시게 진전되고 있다. 본고에서는 많은 관심을 가지고 연구되고 있는 것들을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 시공간 데이터 스트림에서 관심 이벤트를 검출할 수 있고 복잡한 공간 패턴을 감지할 수 있는 시공간 복합 이벤트 처리 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 이동 객체 및 정적 객체에서 발생하는 시공간 데이터 스트림에서 스트림 발생시각, 위치 정보와 같은 시공간 정보를 데이터베이스와의 조인을 통해 얻은 관련 속성 정보를 활용하여 이벤트를 검출할 수 있다. 또한, 시공간 정보가 포함된 복잡한 패턴을 처리하기 위해 공간 패턴 연산자를 사용하여 시공간 복합 이벤트를 처리할 수 있다.
정보처리 기술의 발전에 따라 정보기술을 통한 생명과학 문제 해결을 연구하는 생명정보학(bioinformatics) 분야에서도 보다 대용량의 바이오 정보를 처리하게 되었다. 특히 우리 몸을 이루는 핵심 요소인 단백질의 기능 예측 자동화는 다루어야 할 정보량이 매우 방대한 관계로 일찍부터 컴퓨터를 사용한 정보처리 기법이 중요하게 다루어져 왔다. 본 연구에서는 특정 단백질 주변의 미세환경 (microenvironment)에 관한 정보를 수집하고 분석하여 그 기능이 알려진 다른 종류의 단백질 주변의 미세환경과 비교함으로써 기능을 예측하는 방법에 대해 소개한다.
음성정보처리 기술은 사람의 말을 음향, 언어, 심리학 및 공학적인 측면에서 연구하여 사람과 기계사이의 인터페이스를 자연스럽게 하는 것을 목표로 하고 있으며, 음성인식, 음성합성 및 언어처리 기술로 이루어져 있다. 음성인식기술이란 사람의 말을 이해하는 것뿐만 아니라 화자를 식별하고 인증하는 기술도 포함하고 있으며, 음성합성 기술이란 문자로부터 음성을 생성하는 기술을 의미한다. 그리고 언어처리 기술은 음성인식, 음성합성기술 속에 포함될 수 있으나 최근 마크업 언어를 활용하여 음성인식, 합성 등을 제어하는 경향이 도래함에 따라 언어처리 기술을 따로 분류하기도 한다[1][2].(중략)
대용량 통신처리시스템은 정보이용자들과 정보제공센타들이 접속하는 이종망들의 연동을 통해 정보 서비스를 제공하고 있다. 이때 사용자 레벨의 서비스를 지원하기 위해서는 정보이용자와 정보제공센타간에 가상 경로를 제공해야 한다. 본 논문에서는 이더넷 백본 스위칭 기반의 대용량 통신처리 시스템 (AICPS+)에서 사용자 레벨의 가상회선을 제공하기 위한 통신처리 노드의 호접속 제어 프로토콜을 설명한다. 이 프로토콜에 의해 설정되는 가상회선을 통하여 정보이용자와 정보 제공센터들간에 데이터들이 투명하게 전달된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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