시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.
소프트웨어 규모를 측정하기 위한 기존의 기능점수 기법은 관리정보 시스템에 적합하도록 구성되어 있으나 최근의 실시간 및 내장형 시스템의 적용성 확장에 따라 완전기능점수(FFP, Full Function Point) 기법이 제안되었다. 그러나, FFP 기반의 소프트웨어 규모 측정 방법에 관한 많은 연구는 이루어지고 있으나, FFP로 측정된 소프트웨어 규모에 대한 개발비용을 추정할 수 있는 모델 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문은 FFP로 실제 개발된 소프트웨어의 완전기능점수를 기반으로 소프트웨어 개발에 투입될 노력을 추정하는 선형 회귀분석 모델과 거듭제곱 회귀분석 모델을 평가하여 가장 적합한 모델로써 거듭제곱 모델을 선정하였다. 선정된 거듭제곱 모델을 적용할 경우 가장 근사치의 소프트웨어 개발비용을 추정할 수 있음을 보였다.
최근 들어 멀티미디어 정보의 사용량이 증가하면서 멀티미디어 데이타베이스로부터 오디오나 비디오, 이미지 둥 다양한 형태의 멀티미디어 컨텐츠를 효과적으로 찾아내는 멀티미디어 검색 시스템의 필요성이 증가하였다. 본 논문에서는 기존의 주석 및 내용 기반 검색 기법을 상호 보완하고 효과적인 멀티미디어 데이타 검색을 지원하는 XML 기반의 새로운 검색 기법과 이를 위한 데이타 모델을 제시한다. 이미지 및 비디오에 대한 데이타 모델은 MPEG-7 표준에 정의되어 있는 멀티미디어 기술 구조(MDS)와 기술 정의 언어인 XML Schema를 사용하여 멀티미디어 데이타의 특성 및 계층구조를 표현하였고 오디오 데이타의 경우 음향 특징들로부터 추출된 음높이를 분석하여 UDR 스트링으로 변환하고 자주 검색된 멜로디의 관리를 통해 검색 성능을 향상하였다. 본 논문에서는 제안된 모델을 기반으로 검색 시스템을 구현하였으며 다양한 실험을 통하여 성능 평가를 하였다.
시나리오 방법론은 빠르고 복잡하게 변화화는 경영환경 하에서 기업을 지원해 주는 가장 효과적인 툴 중에 하나이다. 특히, 시나리오 방법론은 불확실한 상황에서 의사결정시 보다 효과적이다. 이 논문은 기업의 관리자들이 어떻게 시나리오 기반의 기업 전략을 수립 할 수 있는지 보여 준다. 한국의 무선 통신 서비스 시장의 가상 이동 망 사업자 (MVNO: Mobile Virtual Network Operator)의 사례를 들어 설명하였다. 또한, 시나리오 기반 관리에 대한 이론적 고찰을 하였으며, 전략적 관리 프로세스에 시나리오 방법론을 통합하는 방법론에 대해 논의하였다. 특히, 시나리오에서 상황을 결정짓는 다양한 중요 요소들과 흐름들을 새롭게 고안된 방법론을 통하여 발견하였고, 이를 통해 새로운 전략들을 도출하였다.
기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로 한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고, 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.
IEEE 802.15.3 High Rate WPAN(Wireless Personal Area Network, 이하 HR-WPAN)은 홈네트워크와 같은 개민 용도의 장치들 사이의 빠른 무선 연결을 지원하기 위해 연구되어 왔다. 장치들의 안전한 사용을 위한 보안 요구에 따라 MAC 계층에서의 대칭키 암호 시스템을 채택하고 있지만, 키를 안전하게 교환하는 방법에 대해서는 언급하고 있지않다. 또한 앞으로 도래할 유비쿼터스(Ubiquitous) 컴퓨팅 환경의 핵심 기반 기술이 된다는 점에서 하나의 Piconet으로만 구성된 단순한 토폴로지를 벗어나 Child Piconet이 복잡하게 연결된 토폴로지 상에서 같은 Piconet에 속하지 않는 DEV들 간의 Secure Relationship을 맺는 과정에 대한 연구도 필요하다. 따라서 이 논문에서는 공개키 기반 구조를 사용하여 안전한 키 교환을 통한 Secure Membership을 맺는 과정을 연구하였으며, 또한 Child Piconet이 복잡하게 연결된 토폴로지에서 DEV들 간의 Secure Relationship을 맺기 위하여 공개키 기반 구조에 계층 구조를 추가한 프로토콜을 제안하였다.
본 논문은 패스워드 기반 시스템을 위해서 안전하고 효율적인 인증 및 키 분배 프로토콜을 제안한다. 기존의 프로토콜들이 패스워드 기반 시스템에서 사용될 경우 패스워드 추측 공격(guessing attack)에 노출되었으며, 이를 저지하기 위해서 다시 설계된 프로토콜들은 부가적인 오버헤드를 수반하였다. 제안하는 프로토콜은 일시 패드(one-time pad)와 강한 성질의 일방향 해쉬 함수를 이용하여, 안전성과 효율성을 도모한다. 따라서 다른 프로토콜과 비교할 때 제안하는 프로토콜은 추측 공격을 포함한 다양한 프로토콜 공격에 대해서 안전하며, 또한 통신량 및 계산량을 최소화하는 면에서 효율적이다.
본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.
유사한 생물학적 특성을 가진 유전자 산물을 검색하는 것은 생물정보학 연구에 필수적인 기술이다. 현재 대부분의 생물학 데이타베이스에서 Gene Ontology의 용어를 사용하여 유전자 산물의 생물학적 특성을 기술하고 있다. 본 논문에서는 이런 유전자 산물의 주석 정보를 사용해 의미적으로 유사한 유전자 산물을 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 정보 이론에 기반한 유전자 산물간의 의미적 유사도를 정의하였다. 그리고 이 유사도를 이용한 의미적 유사성 검색 알고리즘을 제안하였다. 의미적 유사성 검색을 처리하기 위해 Fagin의 문턱값 알고리즘(threshold algorithm)을 다음과 같이 변형한 기법을 사용하였다. 우선 사용하는 유사도 함수가 단조 증가 성질을 갖지 않기 때문에 유사도 함수에 맞는 문턱값을 재정의 하였다. 또 역색인 리스트의 구조를 사용하여 중간 검색을 생략할 수 있는 클러스터 스키핑 기법과 역색인 리스트 액세스 순서를 제안하였다. 실제 GO와 주석 정보를 이용하여 성능 평가를 했으며 제안한 알고리즘은 효율적인 알고리즘임을 보였다.
하나의 아미노산 서열의 기능이 밝혀지면, 그와 유사한 서열 구조를 가지고 있는 서열의 기능도 유추해 낼 수 있다. 또한 기능이 밝혀진 단백질의 아미노산 서열을 변화시키거나 유용한 단백질을 만드는 것도 가능하다. 이 과정에서 하나의 원본 단백질 서열에 대하여 다른 서열 구성을 가지고 있는 여러 가지 단백질 서열이 생겨 날 수 있다. 여기서, 원본 단백질을 변화시켜 만든 단백질 버전 서열과 단백질의 주석정보를 저장 및 관리하는 체계적인 기법이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 로컬 서열 정렬 기법을 적용한 단백질 아미노산 서열의 버전관리 기법과 트리거를 적용한 단백질 주석데이터의 이력 관리 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통하여 원본 서열과 버전서열의 유사도 측정 및 버전 관리의 자동화와 저장 공간을 감소시킬 수 있다. 또한 단백질 정보의 이력을 저장하고 서열 변화 정보를 분석하여 돌연변이 연구에 의한 유용한 단백질 개발 및 신약 개발이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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