이 연구는 디지털 환경에서 데이터가 중심이 되는 전자기록의 출처에 새롭게 접근하기 위해, 데이터 출처 개념과 출처 모델을 검토하고 수용하여, 어떻게 전자기록을 대상으로 새롭게 출처 개념을 적용할 수 있을지의 가능성을 살펴보았다. 이어서 데이터 중심의 전자기록을 대상으로 한 출처 표현 모델을 개발하기 위해 기초 연구를 진행하였다. 특히 소급형 출처와 전망형 출처 개념으로 전환할 것과, 기록관리 메타데이터와는 별개의 모델을 통해 출처를 표현하고 기록과 연결할 수 있는 모델을 개발할 것을 제안하였다. 기록과 동적 관계를 맺으면서도 독립적으로 출처를 표현할 수 있는 모델을 개발할 수 있다면, 오히려 기록의 유동성을 보장할 수 있으면서도, 기록의 속성과 이를 지원할 출처의 역할을 더 충실히 수행할 수 있을 것이다. 결국, 이 연구가 제안한 기본적인 모델 개발 방향을 수용하는 출처 모델은 기록의 고정성과 활동의 재현성, 재현의 신빙성을 뒷받침할 수 있을 것이며, 디지털환경에서 적합한 출처 모델로서 역할을 할 수 있을 것이다.
이 연구는 데이터형 전자기록을 대상으로 한 출처 표현 모델의 개발 방향에 맞추어 모델을 개발할 목적으로 진행되었다. 데이터형 전자기록의 생산·관리를 위해 출처와 맥락의 개념 구분을 지지하며, 이를 구분하여 표현할 수 있는 확장형 출처 모델을 제시할 것을 목표로 하였다. 이를 위해 W3C PROV를 기초 모델로 활용하며, P-Plan과 ProvONE도 일부 참고하였다. 이후, 기록관리 요건을 드러내고, 이를 바탕으로 기초 모델을 일부 확장하였다. 이 연구가 제안한 출처 모델은 데이터형 전자기록의 소급형 출처와 전망형 출처를 각각 표현하고 연결할 수 있도록 설계되었다. 향후 기록학 영역에서 출처 개념을 논의하고 모델을 확장해 나갈 수 있기를 기대한다.
사이버공격은 최근 몇 년간 더욱 더 진화하고 있다. 이렇게 고도화, 정교화된 사이버위협에 대응하기 위한 최선의 대책 중 하나는 사이버 공격을 사전에 예측하는 것이다. 사이버위협을 예측하기 위해서는 많은 정보와 노력이 요구되며 최근 정보획득의 핵심인 공개출처정보(Open Source Intelligence, OSINT)를 활용한다면 사이버위협을 보다 정확히 예측할 수 있을 것이다. 공개출처정보를 활용하여 사이버위협을 예측하기 위해서는 공개출처정보로부터 사이버위협 데이터베이스의 구축과 구축된 DB에서 사이버위협을 평가할 수 있는 요소를 선정하는 것이 선행되어야 한다. 이를 위해 데이터마이닝 기법을 활용하여 DB를 구축하고, 축적된 DB 요소 중 핵심요소에 대한 중요도를 AHP 기법으로 분석한 선행연구를 기초로 하였다. 본 연구에서는 공개출처정보로부터 축적된 사이버공격 DB를 활용하여 사이버위협을 정량화할 수 있는 방안을 제시하고 인공신경망을 기반으로 한 사이버위협 예측 모델을 제안한다.
인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.
출처기억은 사물에 대한 일화기억 경험의 맥락을 표상하는 중요 인지기제이다. 출처기억에 대한 그 동안의 연구는 일상의 일화기억과 밀접한 뇌신경, 행동학적 중요 연구들의 기초가 되어 왔고, 특히 집행기능이나 연합기제와 같은 인지기제를 강조하여 왔다. 본 연구에서는 계량서지학적 방법론을 통해 1989년에서 2020년 사이 출간된 출처기억 연구논문들을 분석하였고 핵심어 공동출현 연결네트워크와 저자 인용 연결망을 기반으로 출처기억 연구의 발전 흐름에 대한 깊이 있는 개관을 제시한다. 계량서지학적 분석을 통해 출처기억 연구의 추세를 확인한 결과, 2010년을 기준으로 이전 연구들에서는 출처기억의 인지적 기제와 관련한 개별 특성을 살핀 반면, 최근의 연구들은 뇌신경영역 간 연결성 특징 분석을 통한 임상적 특징연구를 비롯해 사회신경과학적 주제에 이르는 영향을 탐색하였다. 핵심어 연결성 분석을 통해 노화, 집행기능이 주요 핵심 주제어로서 연구되었음을 확인하였고, 최근 아동발달심리학과 메타기억 등의 관점에서 연구되는 추세로 나아가고 있음을 보았다. 관련된 출처기억의 이론과 연구모델을 기반으로 심리과학분야 내외에서 인지적 향상의 발달과 관련된 연구가 지속될 가능성을 제안하였다.
본 논문은 정교화 가능성 모델을 채택하여 타오바오 라이브 스트리밍 쇼핑에서 제품 구매 의도에 영향을 미치는 요소에 대해 연구하였다. 설문 조사 방법을 사용하여 데이터를 수집하고 가설을 조사하였다. 연구 결과 출처 매력은 실용적인 제품보다 쾌락제품에서 제품에 대한 태도에 더 큰 영향을 미쳤고, 논증 품질은 실용적인 제품에서 쾌락 제품보다 제품에 대한 태도에 더 큰 영향을 미쳤다. 추가 분석에서, 쾌락 제품에 대하여, 출처 매력과 논증 품질은 모두 제품에 대한 태도에 긍정적인 영향을 미치고, 논증 품질은 제품에 대한 태도에 긍정적인 영향을 미치지만, 출처 매력은 실용적 제품에 대한 태도에 유의한 영향을 미치지 않았다. 마지막으로, 제품에 대한 태도는 제품 구매 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 웹사이트는 매쉬업, 소셜 서비스 등으로 다양한 출처의 리소스를 상호 참조하는 형태로 변화하면서 해킹 시도도 사이트를 직접 공격하기보다 서비스 주체와 연계 서비스, 클라이언트가 상호 작용하는 접점에 악성스크립트를 삽입하는 공격이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹사이트 이용 시 신뢰관계에 있는 여러 출처로부터 다운받은 웹컨텐츠의 HTML 코드와 자바스크립트 코드가 클라이언트 브라우저에서 구동 시 삽입된 악성스크립트를 원격의 검증시스템으로부터 탐지하는 모델을 제안한다. 서비스 주체의 구현코드 정보를 활용하여 요청 출처에 따라 검증 항목을 분류하고 웹컨텐츠의 검증 요소를 추출하여 검증 평가결과를 화이트, 그레이, 블랙 리스트로 데이터베이스에 저장하였다. 실험평가를 통해 제안한 시스템이 악성스크립트를 효율적으로 탐지하여 클라이언트의 보안이 향상됨을 확인하였다.
풍화작용에 의해 생성된 유사는 자연 매체에 의해 이동하고 하천에 도달하기 이전이나 이후 퇴적되며, 해당 과정 중에서 하상변동, 홍수위 상승, 제방 안정성, 두부 침식, 생태환경 변화, 수질문제 등 다양한 침식과 퇴적 관련 문제들이 발생한다. 이러한 유사 문제의 해결과 지속적인 하천관리를 위해서는 유사의 생성, 이송, 그리고 퇴적 과정에 대한 충분한 이해와 정량적인 유사량을 파악하는 것이 필수적이다. 다양한 연구들을 통해서 유사량을 정량적으로 파악하기 위해 여러 종류의 모델과 공식들이 제안 되어져 왔다. 그 중 경험적 모델의 경우 실제로 관측된 값을 기반으로 하며, 복잡한 계산이나 요구하는 자료가 다른 종류의 모델들 보다 적어 쉽게 접근이 가능하다. 이러한 경험적 모델은 유사에 영향을 주는 인자를 규명하거나 특정 유역이나 지역에서 이송 및 퇴적 되는 유사의 출처와 특성을 규명하는 초기 단계에서 유용하게 이용된다. 국내 하천의 경우 여름에 강우가 집중되고 대부분의 국토가 산지로 이루어져있어 상류에서 침식이 주로 발생한다. 또한, 본류 및 하류 지역의 하천은 유사의 퇴적이 주로 일어나서 하천의 형태와 물길이 형성된 충적 하천 형태로 발전 되어있기 때문에 국내 하천에서는 전반적으로 국부적이며 다양한 형태의 유사 관련 문제가 발생한다. 국내 하천에서 발생하는 유사 관련 문제를 해결하기 위해 국내 하천의 유사량을 추정하는 다양한 경험적 모델들이 지속적으로 개발되어왔다. 하지만 과거에 개발된 모델들의 경우 계측 자료가 충분하지 않은 시기에 개발 되었으며, 현재에는 활용하기 불가능하다. 본 연구에서는 국내 하천의 비유사량을 예측하는 동시에 국내 하천의 유사 특성을 이해하기 위해 과거에 국내 하천을 대상으로 비유사량을 추정하기 위해 개발되었던 경험적 모델을 개선하였다. 본 연구를 통해 기존 경험 모델의 경우 주기적인 업데이트가 필요함을 확인하였으며, 개발된 모델의 경우 국내 하천 유사 관리를 위해 미래 유사량 예측하는 등 다양한 방면으로 활용 관리가 가능할 것으로 보인다.
본 연구는 이산가족 찾기 기록 검색을 위한 패싯 기반 온톨로지 모델을 제안하였다. 온톨로지 모델링을 위한 패싯 분석은 상향식 방법으로 KBS 아카이브 이산가족 찾기 기록과 국가기록원 기록의 원문 내용과 기술요소를 분석하고, 하향식 방법을 통해 이산가족 찾기 기록의 특성인 방송 기록과 사건 중심 기록의 특성을 분석하여 패싯을 도출하였다. 패싯은 KBS 이산가족기록, 출처, 인물, 원본기록, 사건의 5개 상위클래스와 18개의 하위클래스로 구성되었다. 설계된 이산가족 찾기 기록 온톨로지 모델은 실제 이용자에 의해 평가가 수행되었으며, 대체로 이산가족 찾기 기록 검색과 이용 측면에서 접근점, 기록의 맥락 정보 제공, 기술요소 제공에 있어서 충분하고 적절하다고 평가되었다.
본 연구는 자연어 비불리언 탐색에서 탐색결과에 근거하여 질의를 수정, 확장, 결합하여 검색효과를 향상시키는 시스템들을 개념모델별로 성능을 고찰하고, 성능에 영향을 끼치는 요소들을 분석하여, 이론적인 개념의 틀을 제시하였다. 용어의 가중치기법, 문헌의 순위화방법, 용어선정알고리즘, 질의확장에 사용된 문헌수와 용어수, 적합성판정정보의 출처 및 척도, 배움표본의 크기, 부적합문헌정보의 사용여부, 용어확장방법, 질의의 크기, DB의 종류와 크기 등에 의해 영향을 받는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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