본 논문에서는 모바일 컴퓨팅 환경과 불확실성을 지원하는 다중추론지원 분산형 상황인식 시스템의 지식 베이스(KB: Knowledge Base)를 위한 모델로써 상황정보(OWL), 온톨로지 추론정보(OWL DL), 규칙 추론정보(SWRL), 베이지안 추론정보(PR-OWL)를 통합적으로 표현하는 UniOWL 통합상황모델을 제안한다. 제안한 통합상황모델은 상황정보와 다중 추론정보를 단일 구문, 즉 OWL 구문으로 표현하여 지식베이스 설계를 수월하게 하고 표현을 단순화하는 장점이 있다.
본 연구에서는 공력설계공간의 지식습득을 위해 분산해석법과 자기조직화지도의 이용을 제안하였다. 이 기법들은 각각의 설계변수가 목적함수에 미치는 영향을 예측 가능하게 한다. 더욱이, 분산해석법은 설계변수들의 상호관계가 목적함수에 미치는 영향도 예측 가능하게 하며, 자기조직화지도는 목적함수들 사이에 어떠한 trade-off관계가 있는지도 예측 가능하게 한다. 본 논문에서 72개의 설계변수와 4개의 목적함수를 가진 초음속 날개 설계의 결과에 대하여 이들의 데이터 마이닝 기법들을 적용하였다.
국가과학기술지식정보서비스(NTIS)는 현재 15개 부처 청 16개 대표전문기관 및 8개 성과물전담기관으로 부터 데이터를 연계수집 및 통합하여 공동 활용하고 있다. NTIS가 상기와 같은 분산 환경에서 데이터를 통합한 후 서비스를 제공하고 있는 이유로 인해, 데이터를 제공하는 각 기관에서는 데이터 제공과 관련 하드웨어, 소프트웨어 및 제공대상 데이터에 대한 상세정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 기능을 요구하였다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 개발한 정보연계모니터링(Real-time Monitoring: ReMon) 서비스를 소개한다. ReMon서비스를 활용함으로써 분산 환경에서의 데이터 통합을 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 나아가 국가R&D정보의 수집 및 공동 활용체계를 개선시키는 데에 기여하였다.
본 논문에서는 음성과 자연언어의 통합처리를 위한 효과적인 병렬계산모델을 제안한다. 음소모델은 연속 Hidden Markov Model(HMM)에 기반을 둔 문맥종속형 음소를 사용하며, 언어모델은 지식베이스를 기반으로 한다. 또한 지식베이스를 구성하기 위해 계층구조의 semantic network과 병렬 marker-passing을 추론 메카니즘으로 쓰는 memory-based parsing 기술을 사용한다. 본 연구의 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD(Multiple Instruction Multiple Data) 구조의 다중 Transputer 시스템을 이용하여 구현되었다. 실험결과, 본 연구의 지식베이스 기반 음성인식 시스템의 인식률이 word network 기반 음성인식 시스템보다 높게 나타났으며 code-phoneme 통계정보를 활용하여 인식성능의 향상도 얻을 수 있었다. 또한, 성능향상도(speedup) 관련 실험들을 통하여 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.
건설생산성의 혁신적 향상을 지향하는 린건설(Lean Construction) 구현을 위해 가장 시급히 개선되어야 할 사항은 건설생산 프로세스의 개선과 건설정보의 신뢰성 향상으로 정의될 수 있다. 본 연구에서는 건설생산 프로세스 중 설계/시공단계에서의 개선사항을 설계관리, 자재조달관리, 공정관리 측면에서 도출하고, 각 단계에서 도출된 개선사항을 웹기반 정보시스템으로 실현하여 건설산업 종사자들에게 필요한 정보와 지식을 제공하고자 웹 기반 분산형 건설정보 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 건설생산 프로세스 각 단계에서의 주요 문제점을 파악하여 개선모델 및 요소기술을 제시하고, 모델의 구현을 위한 시스템 프로토타입을 개발하였다. 설계/자재조달/공정 관리지원 시스템은 웹 기반의 지식관리 시스템을 중심으로의 통합을 추진할 예정이다.
이 논문은 정보커뮤니케이션 기술을 통하여 정보교류가 활발히 이루어지는 조직내의 지식창출에 있어서 웹블로그 장르분석의 유용성을 밝히는데 그 목적이 있다. 오늘날 지식창출은 지식 중심 업무환경에서 경쟁력 우위를 확보하는데 필수적인 요소이다. 이를 위해 기업들은 지식관리시스템에 막대한 투자를 하고 있다. 그러나 분산지식관리시스템의 하위 정보시스템이 배치된 부서들의 서로 다른 사회문화적 환경으로 인하여 전체 지식관리시스템은 기대했던 성과를 거두지 못하는 경우가 많다. 보다 나은 경쟁력 확보를 위해서는 하위부서간의 사회문화적 차이를 조절하는 것이 중요하다. 웹블로그 사용자들이 사회적 규범을 공유하는 점을 고려한다면 웹블로그가 이러한 사회문화적 차이를 줄이는데 긍정적인 역할을 할 수 있을 것이다. 이 논문은 웹블로그의 장르분석이 조직내의 하위부서들 간의 사회문화적 차이를 줄일 수 있는 중요한 단서를 제공한다고 주장한다. 따라서 이러한 분류 행위가 지식관리시스템의 높은 실패율 문제를 해결하는 하나의 방법이 될 수 있을 것이다. 이 논문은 조직 지식창출이론과 기술의 사회구성론적 관점을 복합적으로 이용하여 사회화가 적용된 분산정보시스템과 그렇지 못한 시스템을 비교하여 보다 나은 지식관리를 구현하는데 유용한 프레임워크를 제공하는데 그 의의가 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공함에 있어 지능적인 수행 능력은 사용자의 만족도를 높여주는 핵심 요소이다. 시스템의 지능을 부여하기 위해서는 지식을 관리, 처리, 활용하는 기능이 필요한데, 이들 기능은 그 지식이 어떻게 표현되어 있는지에 큰 영향을 받는다. 일차 술어 논리 기반 지식 표현 방법은 폭넓은 표현 범위와 유연한 지식 정의, 추론 방법으로 선호되고 있지만, 복잡한 계산 비용을 갖고 있기 때문에, 전문적인 지식 처리 시스템이 아닌 경우, 불필요한 계산 비용이 소요된다. Description Logic은 Frame기반 지식 표현 방식으로 일차 술어 논리를 사용하는 것보다 지식을 표현할 수 있는 범위는 제한적이지만, 빠른 추론 결과를 보장해 준다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 분산된 다양한 오브젝트들이 협력과정을 통해 사용자에게 지능적인 서비스를 제공하게 되고, 이들 개별적인 오브젝트들은 저사양의 계산능력을 갖고 있다고 가정된다. 그러므로, 저사양의 컴퓨팅 오브젝트들을 조합하여 지능적인 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서, 각각의 오브젝트들은 제한된 지식을 효과적으로 관리할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Frame 기반의 Description Logic을 기반으로 SUNHI의 표현 범위를 가진 인식론적 온톨로지 표현 언어를 제안하고, SUNHI의 표현 범위의 효율성을 증명하고자 한다.
지식 서비스 시스템이 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는, 명시된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 추론 할 수 있어야 한다. 대부분 지식 서비스 시스템은 온톨로지로 지식을 표현한다. 실 세계의 지식 정보의 양은 점점 방대해지고 있으며, 따라서 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 기법이 요구되고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 대용량 온톨로지를 RDFS수준으로 추론하기 위한 분산 테이블 조인 방법을 제안하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 RDFS 추론은 분산 파일 시스템 환경에서 RDFS 메타 테이블을 기반으로 맵-리듀스를 적용한 방식과, 맵-리듀스를 사용하지 않고 클라우드 컴퓨터의 메모리만 사용한 방식에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 각 기법에 대한 추론 시스템 구조와 RDFS 추론 규칙에 따른 메타 테이블 설계 및 추론 전략 알고리즘에 대해서 중점적으로 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM1000부터 LUBM6000을 대상으로 실험을 수행 하였다. 가장 큰 LUBM6000(8억 6천만 트리플)의 경우, 메타 테이블 기반의 RDFS 추론 기법은 전체 추론 시간이 13.75분(초당 1,042 트리플 추론) 소요된 반면, 클라우드 컴퓨터의 메모리를 적용한 방식은 7.24분(초당 1,979 트리플 추론)이 소모되어 약 2배정도 빠른 추론 속도를 보였다.
방사선조사식품을 바로 알리고 선택할 수 있는 행위를 향상시키는 개입전략의 근거를 도출하는데 활용하기 위해 교육학적 접근에서 방사선조사식품에 대한 지식, 태도 및 행위를 측정하는 도구를 개발하고자 하였다. 방사선조사식품에 대한 지식은 20개 문항에 대해 3개의 요인이 추출되었다. 요인1은 '방사선조사식품의 원리', 요인2는 '방사선조사식품의 영향', 요인3은 '방사선조사식품의 현황'관련으로 각각 명명 하였다. 각 요인의 분산 설명력은 요인1이 43.1%, 요인2가 12.0%, 요인3이 9.9%로서 총 65.0%가 설명되었다. 방사선조사식품에 대한 태도는 4개 문항에 대해 1개의 요인이 추출되었고, 측정척도의 요인분석 결과 '방사선조사식품에 대한 태도'로 명명하였으며 요인의 분산 설명력은 71.1%로 설명되었다. 방사선조사식품에 대한 행위는 5개 문항에 대해 1개의 요인이 추출되었고, 요인의 분산설명력은 57.6%로 설명되었다.
네트워크가 보편화되면서 어떠한 정보의 교환도 시간과 장소에 상관없이 가능하게 되었다. 자체 실험실에서 실험한 값을 포함하여 분산된 다양한 소스로부터 많은 실험 값의 정보를 통합하는 즉, 멀티 소스 데이터에 대한 통합 규칙을 만들 수 있다면 다양하고 유용한 정보를 얻을 수 있을 것이다. 또한 통합된 규칙을 통해서 새로운 안목으로 실험을 진행할 수도 있으며, 미처 생각하지 못했던 관련 지식을 습득할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 분산된 데이터를 통합하여 멀티 소스 데이터들 간의 통합 규칙을 만들고 이의 분석 기반이 되도록 하는 방법에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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