본고는 한국어 교육방식의 하나라고 할 수 있는 한국어 어휘를 대상으로 한문제 출제 방식에서 문제 은행식 출제 방식이 갖고 있는 여러 가지 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서 한국어 어휘 학습 시스템을 위한 자동문제 생성 기술을 제시한다. 먼저 기존 한국어 어휘 문제의 문항 분석 결과를 바탕으로 8가지 어휘력 평가 유형 및 각 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하고, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 국어사전을 기반으로 한 자동 한국어 어휘 문제 생성 기술을 제시한다.
산업 및 통신기술이 급속히 발전함에 따라, 다양한 형태의 침입기법을 통해 클라이언트-서버 구조의 정보 공유 및 서비스 개념으로 운영되는 시스템상에서 중요한 정보에 대한 유출 및 파괴로 인한 역기능이 심각할 정도로 증가하고 있다. 따라서, 정보시스템에서의 정보의 불법유출을 방지하고 문서나 시스템에 대한 불법행위를 감지할 수 있는 감사추적 기법이 요구된다. 이 논문에서는 능동데이타베이스의 능동규칙을 기존 기법보다 효과적으로 침입자를 감지할수 있는 새로운 감사추적 및 분석시스템 모델을 제안하였다. 이 모델은 시스템사용자에 의해서 발생되는 감사자료의 비정상 여부를 판단할수 있는 기법과 유형별 침입자를 감지하는 알고리즘을 제시하여 정상적인 사용자의 이탈된 행동을 판단할 수 있는 바업을 제시한다.
기업 활동의 근간을 이루는 비즈니스 프로세스들을 투명하게 관리하고 통제하기 위해 국내외 많은 기업들이 비즈니스 프로세스 관리(BPM: Business Process Management) 시스템을 도입하고 있다. 본 논문에서는 프로세스 모델링 및 표기법 측면에서 BPMN(Business Process Modeling and Notation), 프로세스 실행과 운영 측면에서 BPEL(Business Process Execution Language), 모니터링과 통제 측면에서 BPQL(Business Process Query Language)을 표준의 개요와 표준화 현황을 제시하였다. 또한, BPM 솔루션 공급업체들의 유형을 분류해 보고, 각 공급업체 유형별 장단점 분석을 기초로 BPM 표준을 자사 솔루션 개발에 적용하고자 하는 기업들에게 유용한 표준 도입 전략을 제시하였다.
개념지식인 범주지식과 각본지식의 표상 차이를 검증하기 위해서 두 개의 실험을 실시하였다. 실험 1 에서는 상위 개념을 점화단어로 제시하고 하위 개념을 목표단어로한 명명과제를 실시하였다. 전형조건이 비형성조건에 비해서 명명시간이 빨랐다. 범주지식에서는 전형성의 효과가 관찰되었지만 각본지식에서는 전형성 효과가 관찰되지 않았다. 실험 2에서는 하위 개념을 점화단어로 제시하고 상위 개념을 목표단어로한 명명과제를 실시하였다. 범주지식이 각본지식에 비해서 명명시간이 빨랐으며, 범주지식에서는 전형성의 효과가 관찰되었지만 각본지식에서는 그 효과가 관찰되지 않았다. 이는 개념지식의 유형에 따라서 상위-하위 개념의 표상체계가 다르게 구성됨을 시사한다.
복합명사 분석은 조합이 자유롭고 제한이 없으므로 여러 가지 모호성을 발생시킨다. 이러한 모호성을 해결하는 기존 방법으로 사전을 이용하는 방법[2]과 통계적 정보를 이용하는 방법[3,4]이 있다. 본 논문에서는 하위 범주화된 어휘 정보를 가진 전자사전을 이용하여 복합명사를 분석한다. 그리고 어휘 정보만으로 처리했을 때 의미상으로 잘못된 분석이 발생할 수 있으므로 본 논문은 복합명사를 구성하는 어휘의 정보와 특정단어의 의미에 따른 복합명사 제약조건을 규칙베이스로 구축하여 분석에 이용한다. 또한 분석에 실패한 복합명사의 유형을 분석하여 각 유형에 따른 교정 방법도 제시한다. 실험 데이터는 부산일보, 교과서, 그리고 각종 문서에서 무작위로 추출한 27,945개의 복합명사를 사용하였다. 본 논문에서 제시한 의미적 제약조건을 이용하여 분석했을 때 복합명사로 잘못 쓴 어절의 검사율이 21% 향상되었다.
최근 제조업의 근로 시간 단축 및 전문 노동력의 감소로 인하여 발생할 수 있는 문제를 개선할 수 있는 스마트 팩토리(Smart Factory)가 주목받고 있다. 스마트 팩토리는 생산품의 불량률을 줄이고, 숙련공 없이 비숙련공만으로 현장 가동이 가능하다는 점 등의 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 그러나 스마트 팩토리는 높은 설비 도입 비용, 업무 시스템 재설계 등의 문제점이 등이 있으며, 특히 보안의 취약성이 심각하다. 그렇기 때문에 많은 기업이 현실에서 스마트 팩토리를 도입하는 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리의 다양한 보안 사고를 유형 및 정형화시키고 여러 보안 사고를 유발하는 취약한 부분을 구체화하여 스마트 팩토리의 보안 연구의 방향성을 제시하고자 한다.
Java 2 Enterprise Edition(J2EE)의 등장으로 국내.외 수많은 기업들은 J27E의 모델에 맞게 엔터프라이즈 어플리케이션을 개발하고 있다. 이것은 J2EE의 핵심 기술 요소인 Enterprise JavaBeans(EJB)의 컴포넌트모델이 분산 객체 어플리케이션의 개발 과정을 간단하게 해주기 때문이다. EJB 어플리케이션은 여러 개의 빈들로 구성된다. EJB 어플리케이션의 서비스는 클라이언트의 요청에 따른 빈의 비즈니스 메소드의 실행으로 이루어진다. 따라서 EJB 어플리케이션의 성능은 클라이언트의 요청에 따라 처리하는 빈에서의 측정과 요청을 처리하는 비즈니스 메소드의 측정에 매우 중요하다. 본 논문에서는 EJB 어플리케이션에서 클라이언트의 서비스 요정에 따라 수행하는 빈 단위에서의 성능 메트릭을 제시한다. 클라이언트의 서비스 요청은 요청을 받은 번에서의 메소드 실행으로 나타난다. 메소드의 유형을 분류하고, 각 유형에 따른 메트릭을 제시한다.
인터넷의 급속한 발전으로 인한 유용성 이면에는, 공공 시스템에 대한 악의적인 침입에 따른 피해가 날로 증가되고 있다. 이에 대비하기 위한 침입 탐지 시스템들이 소개되고 있으나, 공격의 형태가 다양하게 변화되고 있기 때문에 침입탐지 시스템도 이에 대비할 수 있도록 지속적인 연구 노력이 필요하다. 최근의 다양한 연구노력 중에는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입자의 정보를 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 KDD CUP 99의 훈련 집합(Training Set)을 기반으로 효과적인 분류를 하기 위한 모델을 제시하였다. 제시된 모델에서는 휴리스틱을 적용하여 효과적으로 필요한 데이터를 생성할 수 있었으며, 또한 각 공격 유형마다 분류자를 두어 보다 정확하고 효율적인 탐지가 가능하도록 하였다.
필자는 이 논문에서 LA-MORPH 개념에 바탕을 둔 한국어 어형 분석시스템을 구현하기 위한 사전 작업으로서 한국어 동사의 활용 현상을 기술하였다. 한국어 동사 활용의 특징인 동사의 다형성은 크게 두 가지 측면으로 나눠서 관찰할 수 있다. 하나는 동사 및 어미의 변이형 형성과 관련된 측면이고 다른 하나는 이들 동사 및 어미 변이형의 상호 결합에 관련된 측면이다. 관찰의 출발점은 동사가 구체적으로 실현되어 나타나는 단어 형태이다. 규칙 활용 및 불규칙 활용 동사의 실현 형태를 어간 및 어미로 분절하고 이 작업을 통해 얻어진 동사 및 어미의 변이형과 그 기본형 사이에 존재하는 규칙성을 토대로 변이형 유도 모형을 유형별로 제시하였다. 어미를 어간과의 결합 유형에 따라 세 가지로 분류하고 각각에 대해 동사 변이형과의 결합 양상을 제시하였다. 한국어 정서법의 특성을 고려함으로써 동사 활용현상 중 특히 동사 변이형 및 어미 변이형들 간의 결합 양상 및 규칙 등 기존 문법 및 사전이 완전히 기술하지 못하는 부분을 보완할 수 있었다. 더 나아가 'ㄹ' 불규칙 활용, '으' 불규칙 활용 등 기존 문법에서 불규칙적이라고 간주되는 활용 현상에도 일정한 정도의 규칙성이 존재함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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