본 논문에서는 사용자자동인식, 실시간 상태 모니터링에 적합한 유헬스 시스템을 위한 생체정보측정기와 연계된 임베디드 미들웨어 SRN(Sensor Relay Node)를 제안한다. SRN는 U-health 서비스를 제공하기 위해 센서정보와 정보처리 기능을 갖으며 센싱 정보수집기와 어플리케이션에 처리된 정보를 제공한다.
현재 웹상에서 데이터 표현을 위한 XML의 사용이 늘어나면서, XML 문서의 효율적인 질의 처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존에 질의 처리 연구는 단일 경로에 대한 질의 처리가 연구되었고, 최근에는 두 개 이상의 경로를 가지는 Twig Pattern 질의 처리 연구가 이루어졌다. 따라서 본 논문에서는 기존에 제안된 기법들 보다 효율적으로 Twig Pattern 질의 처리를 할 수 있는 O-TJFast (Optimal TJFast) 기법을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 XML 문서의 파싱(parsing)시 제공되는 정보를 가공하여 스트림과 포인터 구조를 얻어내어 기존에 제안된 기법들 보다 입출력 시간(I/O Time)과 처리 시간(Execution Time)을 효율적으로 감소시킬 수 있는 기법을 제안한다. 그리고 성능평가를 통해 제안한 기법이 처리시간에 많은 이득을 볼 수 있음을 보인다.
본 연구는 2015년 메르스 위기 중 두 차례에 걸쳐 동일한 응답자들을 대상으로 수집한 온라인 패널 서베이 자료를 이용해 개인의 위기관련 정보탐색 처리에 미치는 요인과 위험정보 탐색처리가 위험 방지행동에 긍정적 영향을 미치는지를 검증하였다. 또한 메르스 위기 상황에서 SNS를 통해 가족, 친구, 지인과 활발한 소통이 메르스 위기관련 정보의 탐색, 처리 그리고 방지행동에 어떤 조절 영향을 미치는지도 살펴보았다. 연구 결과 위기정보 탐색처리 모델은 한국의 메르스 위기상황에서 그 타당성이 검증되었으며, 특히 메르스 관련 정보의 적극적 탐색과 체계적 처리가 이후 메르스 방지 행동에 긍정적 영향을 미쳤다는 것을 알 수 있었다. 이와 함께, SNS 이용량에 따라 나뉜 두 집단에서 메르스 관련 정보의 탐색과 처리에 미치는 요인과 그 결과에 유의미한 차이가 있음을 알 수 있었다. SNS 이용에 따른 조절효과는 주로 부정적 감정과 사회적 동기요인을 중심으로 드러났고, 연구결과는 메르스 위기 중 SNS의 이용이 불필요한 공포를 조장한다는 우려와는 달리 위기의 지각이 부정적 감정으로 이어지는 관계를 완화시켜주고, 나아가 사회적 동기요인을 자극하고 메르스에 대한 체계적 정보처리를 강화시키는 영향을 미쳤다는 것을 보여주었다.
현재의 컴퓨터 설문 시스템은 설문의 규칙이나 처리절차들을 하드코딩하는 방식으로 구현하기 때문에 설문이 변경되면 처리엔진을 수정해야 한다. 이것은 설문 처리엔진이 설문에 종속되어 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 약점을 해결하고자 능동문서 모델을 이용하여 설문으로부터 처리엔진을 독립시키는 방법을 고안하였다. 능동문서 기반의 설문지는 컨텐츠, 로직, 지식베이스(사용자 응답), 질의로 구성된다. 이 중에서 로직은 다양한 질문유형에 대한 처리 방법을 기술하는 것으로서 어떤 설문 설계자도 정의할 수 있어야 한다. 또한 로직은 직관적으로 서술할 수 있고 실행가능 하도록 XML 형식의 규칙 마크업 언어인 ERML로 표현하였다. ERML로 작성된 로직은 Prolog로 변환된 후 추론기에 등록되며, 사용자 응답에 따라 설문을 제어하고 처리한다. 마지막으로 몇 가지 질문유형을 ERML로 구현하고 설문 시스템(WINAD: The Web Interview System with Active Documents)에 적용한 실험 결과 설문으로부터 처리엔진을 독립시킬 수 있음을 확인했다.
한국과학기술정보연구원(KISTI)은 국내 과학기술자의 연구를 돕기 위해 국내외의 여러 기관으로부터 정기적, 또는 비정기적으로 발간되는 학술지, 연구보고서, 특허 및 각종 동향, 분석 정보를 수집하여 서비스하고 있다. 국내에서 생산되는 정보는 그 발생양이 방대하지 않고 일정 수준 이상의 서지정보를 담고 있으며 원문정보까지 제공이 가능하기 때문에 정보의 질이 비교적 높은 편이나, 해외에서 수집되는 학술 정보는 데이터 처리량이 방대하기 때문에 처리시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 기본적인 서지 정보만을 담고 있어 원문 서비스나 초록 및 주제 분류 등의 부가적인 서비스를 위해서는 추가적인 데이터 가공이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 데이터 처리 속도와 이용자 중심의 해외학술정보의 원문 및 부가 서비스 제공 등을 고려한 데이터 가공 방법에 대해 연구한다.
Neural network연구는 뇌로부터 얻은 아이디어를 공학적으로 응용하려는 생각을 바탕으로 뇌의 구조와 유사한 mechanism에 의한 정보처리장치의 기초가 되는 정보처리의 양식 확립과 함께 그 정보처리 양식을 구체적으로 각각의 정보처리 문제에 응용하기 위한 응용기술을 연구하는 것이다. Neural network의 계산 기능적 특성은 병렬처리, 학습 및 noisy한 정보의 효율적처리 등으로써 특히 pattern인식 문제에 효율적으로 응용될 수 있다. 본 논문에서는 neural network의 역사적 고찰과 기존의 model들을 살펴보고 새로운 계산 구조와 계산 방식을 가진 neural network의 응용분야를 살펴 봄으로써 기존의 AI 기법으로 해결하기 어려운 pattern recognition(image,문자,speech등), robot vision 및 control 등 여러가지 문제에 효율적으로 적용가능함과 neural network의 앞으로의 전망에 대하여 기술한다.
분산 시스템에서는 단일 시스템보다 높은 결함 발생 확률을 가지기에 기존의 맡은 연구에서는 분산 시스템에서 결함 발생에 대한 맡은 결함 포용 기법들이 연구되어 왔다. 하지만 저장된 결함 포용 정보의 증가에 따른 저장 공간의 부족으로 인해 전체 시스템 성능의 저하를 가져오게 하였다. 시스템 성능의 저하를 막기 위하여 불필요한 결함 포용 정보의 삭제가 필요하게 되었고 이 논문에서는 결함 포용 정보의 쓰레기 처리를 위한 방법을 제안한다. 이에 본 논문에서는 결함 포용 정보의 쓰레기 처리를 담당하는 쓰레기 처리 에이전트, 결함 포용 정보를 유지 관리하는 정보 에이전트, 그리고 전체 에이전트간의 통신 기능을 담당하는 조정 에이전트를 정의 및 설계하고, 쓰레기 처리 에이전트를 이용한 쓰레기 처리 알고리즘을 제안한다. 복귀회복 기법은 독립 검사점(independent checkpoint)기법과 송신자 기반 비관적 매시지 로깅(sender based pessimistic message logging)기법을 사용한다. 제안된 쓰레기 처리 기법에서의 쓰레기 처리, 정보, 조정 에이전트는 프로세스와 동시에 생성되며 정보 에이전트에 프로세스에서 발생하는 검사점과 비결정적인 사건들에 대한 로깅 정보들을 영역 지식으로 구축한다. 그리고 쓰레기 처리 에이전트는 쓰레기 처리 시점을 선정하고 정보 에이전트와 조정에이전트의 협력을 통하여 영역 지식에 구축된 불필요한 결함 포용 정보의 쓰레기 처리를 한다. 제안한 에이전트를 이용한 쓰레기 처리기법의 타당성 증명을 위하여 결함을 발생시켜 복귀 회복 후 쓰레기 처리를 하는 시스템과 하지 않는 시스템의 영역지식을 비교하여 같은 결과를 같는지의 여부를 검사한다
글의 이해의 핵심과정이란 글에 대한 응집성있는 의미표상의 형성과정이라고 간주하고, 참조적 응집성 처리, 상위주제적 인과성 응집성 처리, 상위주제적 대비적 응집성 처리, 글 전체 구조적 응집성 처리의 특성들을 우리말 덩이글을 사용한 실험 결과들을 근거로 논하고 이와 관련하여 한국어 이해의 일반특성에 대한 논의를 제시하였다.
본 논문에서는 컴퓨터를 이용한 형태소 분석에서 수사의 고유한 특성을 고려한 수사 처리에 관하여 연구하였다. 명사나 관형사와는 다른 수사 고유 특성 중 하나인 합성수사를 만드는 어순규칙을 경험정보(heuristic information)로 이용하기 위해 유한 상태 오토마타로 표현하였으며, 어절의 어순을 이용하여 수사 처리를 여러 어절까지 가능하게 하였다. 수사에 의해 영향을 받는 단위명사도 수사와 함께 처리할 수 없게 하였다. 제시된 수사 처리 방법은 중의성을 줄이고 보다 정확한 분석을 가능하게 했다.
본 연구는 한국어 정보처리를 위한 형태소 연구 중 선어말어미 분석과 합성을 위한 처리 모형을 제안한다. 이를 위해 (1) 어미를 정의하고 선정한 뒤 (2) 낱말 패러다임 형태 이론에 기반하여 동사 어간을 그 특징에 따라 적절하게 분류한다. (3) 또한 형태소 결합을 위해 필요한 조작들을 기술하고 (4) 마지막으로 어미의 결합 순서와 결합 제약을 만족시킬 규칙을 만들어 제시함으로써 각 조작과 규칙을 이용하여 기계 분석을 하기 위한 프로그램 모형을 내놓는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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