본 논문에서는 개념 그래프 기반 검색 시스템의 검색의 성능을 개선시키고자 Hits 알고리즘을 적용하였다. 기존 개념 그래프 기반 검색 시스템의 anchor text분석을 통하여 개념을 추출하고 있는 시스템에서 더 나아가 하이퍼 링크의 선호도의 특성을 살려 하이퍼링크에 문서가 얼마나 연결되어 있는지, 참조하고 있는지에 따라 해당 검색된 문서들의 중요도를 찾아서 순위를 매기는 실험을 하였다. 종래에는 해당 검색어의 빈도순으로 개념의 결과를 나타내 주었는데, 본 시스템 구현 후에 랭킹알고리즘을 적용하여 해당검색에 유용한 정보를 가지고 있는 페이지들(authorities)과 유용한 정보를 보유하고 있는 페이지의 링크를 보유하고 있는 페이지들(hubs)를 각각 순위 순으로 보여주게 되었다. 그리하여 사용자는 실제 검색시에 개념상으로 분류된 문서 중에 중요도가 높은 문서를 사용자에게 우선으로 접하게 되었으며, hub어 의해서 중요도가 높은 문서를 한눈에 볼 수도 있을 뿐 아니라, anchor text 어서 나타나지 않은 중요한 정보를 가진 문서도 검색할 수 있었다.
웹 2.0의 적극적인 도입에 따라 소셜 네트워크 기반 커뮤니티 사이트에서는 관련된 콘텐츠를 적절하게 추천하는 것은 중요한 문제로 부각되고 있으며 이로 인해 사용자들의 동향 및 이슈 추출 기법이 중요하게 작용하고 있다. 이러기 위해서 지금까지의 연구에서는 콘텐츠에 포함된 키워드 매칭 방법을 이용하고 있으나 사용자들 간의 연결 관계와 키워드의 중요도를 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 FOAF 기반의 소셜 네트워크와 del.icio.us에서 제공하는 소셜 북마크 데이터를 기초로 소셜네트워크 분석을 보이며 이를 통한 사용자들 사이에서 중요하게 부각되는 핫 이슈를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 핫 이슈 추출 방법을 활용하면 사용자들의 관심 분야 동향파악을 효율적으로 수행할 수 있으며 이를 통해 맞춤형 마케팅 및 콘텐츠 추천이 가능해 진다.
최근 기업의 업무처리에 정보시스템의 의존도가 높아짐에 따라, 정보 보안 침해가 더욱 심해지고 있으며, 정보 유출 사례도 증가하고 있다. 이러한 가운데 기업은 중요한 정보를 보호하기 위해서 각종 보안시스템을 도입하여 사용하고 있으나, 해커들의 불법적인 침입과 기업 내 정보시스템 사용자들에 의한 정보유출 문제에 매우 취약한 실정이다. 이로 인하여 기업의 중요한 정보가 침해를 받거나 적절하게 보호되지 못하면, 기업의 이미지나 고객의 프라이버시 보호에 매우 큰 손상을 입을 수 있다. 그러므로 데이터베이스의 자료는 변조, 훼손, 유출 등 각종 내 외부의 위협으로부터 안전하게 보호되어야 한다. 이를 위해 기업의 중요 자산인 데이터베이스의 정보보호, 즉 데이터베이스의 정보를 암호화함으로써 정보의 유출 및 침해를 예방하고자, 이에 필요한 효율적이고 안전한 블록 암호 알고리즘의 설계 결과를 제시한다.
최근 개인이 작성한 글과 사진, 동영상 등의 자료를 시간과 장소에 따라 저장 할 수 있는 라이프 로그 서비스들이 증가하고 있다. 이러한 정보들은 개인의 일상생활을 기록하는 것으로 민감한 프라이버시임에도 불구하고 관리에 취약하다. 스마트폰 환경에서 데이터를 저장하기 위해 SQLite를 이용하고, 이를 암호화하기 위한 방안으로 SEE와 SQLCipher가 있지만 전체 데이터를 암호화하는 방식으로 중요하지 않은 데이터까지 암호화하여 저장한다. 본 논문은 개인 정보 보호를 위한 방안으로 SQLite에서 SEED 암호를 이용하여 주요한 개인 정보를 컬럼 단위로 암호화한다. 즉 라이프로그 데이터를 개인 프라이버시 중요도에 따라 분류하고, 분류된 데이터 중에서 중요한 데이터만 선택적으로 암복호화 함으로써 기존 데이터 암호화 방식에 비해 암복호화에 소모되는 연산 시간을 감소시키고 라이프로그 데이터의 개인 정보 보안을 강화시키고자 한다.
문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미를 보존하는 짧은 길이의 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문장 압축은 사용자가 텍스트로부터 필요한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 도울 수 있어 활발히 연구되고 있지만, 기존 연구들은 사람이 직접 정의한 압축 규칙이 필요하거나, 모델 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 사전 학습된 언어 모델을 통한 perplexity 기반의 문장 점수 측정을 통해 문장을 압축하여 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않은 연구 또한 존재하지만, 문장 점수 측정에 문장에 속한 단어들의 의미적 중요도를 반영하지 못하여 중요한 단어가 삭제되는 문제점이 존재한다. 본 논문은 언어 정보 중 품사 정보, 의존관계 정보, 개체명 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 측정에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 문장 점수 측정 방법을 활용하였을 때 문장 점수 측정 기반 문장 압축 모델의 문장 압축 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이를 통해 문장에 속한 단어의 언어 정보를 문장 점수 측정에 반영하는 것이 의미적으로 적절한 압축 문장을 생성하는 데 도움이 될 수 있음을 보였다.
모든 공산품에서 색은 사용자의 감성적 인터페이스에 매우 중요한 요소로 고려되고 있다 특히 컴퓨터 모니터와 같은 컬러 디스플레이의 경우 색상의 표현특성이 사용자의 감성적 만족도에 영향을 주는 중요한 요인이라고 할 수 있다. 최근에는 멀티미디어의 대중화로 대부분의 사람들이 컬러 디스플레이를 사용하여 광범위한 영역의 영상정보를 주고받게 되므로 정확한 색의 재현은 정보의 전달에 중요한 요인이 되고 있다. (중략)
사이버 아파트에 있어서 각 세대의 개인 및 가족 정보는 재산상의 직접적인 정보와 연결되어 있기 때문에 다른 어떤 분야만큼이나 중요하다고 할 수 있다. 아직은 언론이나 네티즌들에게 널리 알려지지 않은 사이버 아파트의 보안문제에 대해 살펴보고 그 법적인 검토를 해보고자 한다. 사이버아파트의 경우 웹마스터가 랜 관리까지 병행하는 경우가 많아서 웹마스터의 정보관리가 무엇보다 중요하다.
기존의 음성인식에서는 음성의 모든 구간의 정보적 중요도를 같게 두는 고정정보율 처리가 일반적이다. 고정 정보율 처리는 변화가 작은 장 구간을 변화가 큰 단 구간보다 중시하는 경향이 있기 때문에, 음성인식에는 부적절한 요소를 내포하고 있다. 본 논문에서는, 가변 정보율 모델을 제시하여, 음성인식 시, 가변정보율 처리를 수용하게 하였다. 음성의 각 구간마다 정보율 파라메타를 두어, 확률값 계산에 그 구간의 중요도를 반영하였다. 또한 maximum mutual information을 이용하여 정보율 파라메타를 학습시키는 방법을 제안하였다. 화자독립 연속어 인식 실험을 통하여, 가변정보율 모델을 이용한 방법이 기존의 고정 정보율 방법보다 우수한 인식 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
급속한 정보기술의 발전과 정보사회로의 전환은 한국이 지식정보강국으로 나아가는데 많은 기여를 하고 있다. 그러나 이처럼 정보사회가 본격적으로 도래함에 따라 사회제반 부문간의 정보격차 문제가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 지식정보화시대 지역간, 계층간 정보격차를 완화하기 위해 사회적 안전망으로서의 도서관의 공공서비스 기능이 더욱 요구되고 있다. 다양한 컨텐츠를 최소의 비용으로 제공함으로써 이용자들의 정보접근에의 기회균등을 보장하는 것이 중요한 도서관의 역할의 일부가 된 것이다.
정보와 지식의 활용이 무엇보다 중요하게 여겨지는 정보화 사회에서 정보소양은 산업사회의 문자해득력만큼이나 중요하게 인식되고 있다. 또한 정보 기술만으로는 정보 사회에서 발생하는 문제에 대해 효과적으로 대처하고 적응하기 어렵다. 이와 관련하여 본 연구에서는 최근 외국에서 활발히 진행되어 온 정보소양교육에 초점을 두어 실제로 정보소양 학습 효과가 대학생들의 문제해결과정에 미치는 영향과 효용을 검증함으로써 차후 대학에서의 정보소양 교육 도입에 대한 방향을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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