오늘날 인터넷의 발달과 더불어 스마트기기의 보급이 급성장하면서, 다양한 웹사이트에서 데이터가 기하급수적으로 발생되고 있고, 수 많은 다종다양한 데이터를 효율적으로 저장/관리/분석하기 위한 유용한 어노테이션(Anotation) 기법으로서, 리소스에 대한 사용자의 태깅(Tagging)기능이 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는, 사용자들의 공통 태그 데이터를 수집하여, WordNet을 기반으로 다양한 수준의 태그/사용자 분류체계를 구축하기 위한 지원도구개발에 관한 연구결과를 보고한다.
본 논문에서는, 어휘정보를 체계화한 워드넷(WordNet)을 토대로 형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)을 사용하여 폭소노미 사용자들의 태그데이터를 분석하여 사용자태그의 분류체계를 구축하기 위한 기법을 제안하였다. 또한, 제안된 기법을 지원하기 위한 도구(TagLighter)의 개발에 대하여 설명하고, 그 유용성을 확인하기 위하여 Bibsonomy.org의 사용자 태그데이터를 대상으로 실시한 실험결과를 기술하였다. TagLighter에 의해 구축된 사용자태그 분류계층구조는 사용자태그에 대한 보다 상세한 이해를 제공하기 때문에, 폭소노미기반 시스템에서의 정보검색과 데이터 분석에 유용하다. 본 논문의 연구결과는, 폭소노미기반의 웹서비스와 소셀네트워크시스템, 시맨틱웹 어플리케이션 등을 대상으로 하는 웹데이터 마이닝분야에 응용할 수 있다.
본 논문에서는 개념망 구축을 위해 사전 뜻풀이말에서 추출 가능한 의미속성의 분포 정보를 기반으로 어휘 연관도를 측정하고자 한다. 먼저 112,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미속성을 추출한다. 추출 가능한 의미속성은 체언류, 부사류, 용언류 등이 있는데 본 논문에서는 일차적으로 명사류와 수식 관계에 있는 용언류 중 관형형 전성어미('ㄴ/은/는')가 부착된 것을 대상으로 한다. 추출된 공기쌍 45,000여 개를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(MI)을 이용하여 명사류와 용언류의 연관도를 측정한다. 한편, 자료의 희귀성을 완화하기 위해 수식 관계의 명사류와 용언류는 기초어휘를 중심으로 유사어 집합으로 묶어서 작업을 하였다. 이러한 의미속성의 분포 정보를 통해 측정된 어휘 연관도는 의미속성의 공유 정도를 계산하여 개념들간에 계층구조를 구축하는 데 이용할 수 있다.
블록 암호는 Feistel 구조와 SPN 구조로 나눌 수 있다. Feistel 구조는 암호 및 복호 알고리즘이 같은 구조이고, SPN 구조는 암호 및 복호 알고리즘이 다르다. 본 논문에서는 암호와 복호 과정이 동일한 SPN 구조 블록 암호 알고리즘인 가칭 SSB를 제안한다. SSB는 짝수 N 라운드로 구성하고, 각 라운드는 라운드 키 덧셈, 치환 계층, 바이트 교환 및 확산 계층으로 구성한다. 치환 계층은 홀수 라운드와 짝수 라운드가 서로 역의 관계를 이룬다. 확산 계층은 MDS 대합 행렬로 구성한다. SSB의 차분 및 선형 공격 확률은 $2^{-306}$로 AES와 동일하다. 본 논문에서 제안한 암호와 복호가 동일한 SPN 블럭 암호는 하드웨어 구성이 간단한 장점을 가지므로 제한적 하드웨어 및 소프트웨어 환경인 스마트카드와 전자 칩이 내장된 태그와 같은 RFID 환경에서 안전하고 효율적인 암호 시스템을 구성할 수 있다.
모바일 폰은 최근 관심의 대상이 되고 있는 사용자 제작 컨텐츠 (User-Created Content: UCC)의 생산과 공유를 위한 중요한 수단이다. 또한 HSDPA나 4G와 같은 차세대 이동통신 기술은Flickr나 YouTube 등의 웹 사이트에서 제공되고 있는 UCC 서비스가 모바일 폰을 통해서도 더욱 활발히 이용될 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 그러나 모바일 폰이 가지고 있는 작은 화면 크기와 불편한 입력 장치라는 기본적인 한계는 모바일 UCC 서비스의 성공에 큰 장애 요인으로 작용할 수 있다. 따라서 본 연구는 정보 구조 (Information Structure) 및 정보 시각화 (Information Visualization)와 관련된 기존 이론 및 연구들을 기반으로 4가지 다른 모바일 폰 인터페이스들을 개발하고, 사용자들의 모바일 폰을 통한 탐색적 UCC 서비스 사용을 지원하는데 어떠한 인터페이스가 더 적합한지 실험 방법론을 통해 검증하는 것을 기본 목적으로 한다. 본 연구를 위하여 개발된 인터페이스들은 컨텐츠 구조의 관점에서 폴더 기반 계층 구조 (Folder-Based Hierarchical Structure)이나 태그 기반 네트워크 구조 (Tag-Based Network Structure)를 가지고 있으며, 컨텐츠 시각화의 관점에서는 고정 버튼 (Fixed Buttons)이나 멀티 디스플레이 버튼 (Multi-Display Buttons)를 가지고 있다. 66명의 실험 참가자들을 대상으로 한 실험 결과, 사용자들은 탐험 지향적 탐색 과업 (Exploratory Browsing)에서 태그 기반 네트워크 구조 또는 멀티 디스플레이 버튼이 제공된 모바일 인터페이스에 대하여 상대적으로 더 높은 유용성, 즐거움, 만족도, 향후 사용의도 등을 나타내었다.
인터넷 비즈니스 사이트가 많아짐에 따라 사용자에게 편리한 비즈니스 사이트를 구추하기위해 웹서버의 구조 및 내용을 평가하고 재구성해야 하는데, 수작업에 의한 웹문서의 평가시 인적, 시간적 비용이 높고 시스템에 대한 평가값이 객관적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 구조추출, 구조저장, 구조가시화로 구성된 웹문서의 구조분석 에이전트를 제안한다. 구조추출 모듈은 URL로 웹문서를 받고 이를 잘정의된 XML형태로 변환한 후, 태그정보를 이용하여 웹문서의 구조를 구하고, 하이퍼링크데이터를 이용하여 웹문서간의 연결구조를 얻는다. 구조저장은 추출된 웹문서와 웹문서 연결관계를 웹서버와 같이 연결하여 저장하며, 구조 가시화에서 이를 계층적으로나 그래프형식으로 가시화된다. 제안한 시스템의 유용성을 보이기 위하여 웹문서의 평가문제에 적용한 결과, 많은 양의 데이터를 의 데이터의 기술적인 평가가 가능하고, 데이터를 수집하기 위한 인력자원, 시간과 비용을 줄일수 있으며, 쉽게 사이트를 평가하여 서비스 수준을 향상 시킬 수 있음을 알 수 있었다.
폭소노미(Folksonomy)는 자유롭게 선택된 키워드의 집합인 태그를 이용하여 이루어지는 협업적 분류로서 웹 2.0의 대표 요소이다. 폭소노미는 기존 분류 방법인 택소노미(Taxonomy)에 비해 적은 비용으로 구축할 수 있다는 장점이 있으나 택소노미에 비해 계층적, 체계적 구조가 부족하다는 단점을 가지고 있다. 이에 폭소노미에 존재하는 집단 지성을 학습하여 웹 자원을 분류할 수 있는 분류기를 구축할 수 있다면 기존 방법인 택소노미를 적은 비용으로 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 Slashdot.org에 구축되어 있는 폭소노미를 대상으로 일반적 모델을 정의하고 이 안에서 안정성이 존재함을 보임으로써 분류기를 생성할 수 있는 집단 지성이 폭소노미에 실제로 존재함을 보인다. 그리고 이 집단 지성으로부터 형성되는 범주 별 태그의 특징인 안정성 값을 이용하여 SVM으로 분류기를 구축하는 방법을 제안한다. 실제로 우리가 제안하는 방법으로 폭소노미로부터 높은 정확도로 택소노미를 구축하였음을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 국내 의학학술논문의 저자가 선정한 주제용어(저자용어)와 MEDLINE 레코드의 MeSH 용어를 비교하여 국내 의학 학술논문 저자들이 얼마나 정확히 MeSH 용어를 사용하는지 일치도를 측정하였고, 사용방법상 어떠한 특징을 보이는지, 일치하지 않는 이유가 무엇인지 분석하였다. 1989년부터 1998년까지 Korean Journal of Parasitology에 발표된 415편의 논문에 사용된 1,826개의 저자용어 가운데 MEDLINE 레코드의 MeSH 용어와 일치한다고 볼 수 있는 용어는 35.5% (649개)로 한 논문에 평균 1.6개의 용어가 일치하였다. 이 가운데 완전히 일치하는 용어는 10.1%밖에 되지 않았다. 이와 같이 국내 의학학술논문 저자들은 MeSH 용어를 정확히 사용하기 위해 필수적인 체크태그 (Check tag), 계층구조 (Tree Structure), 부표목 사용 등 MeSH 용어 사용방법에 대한 지식이 부족한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 단어의 의미 중의성을 해소하기 위한 방법을 제안하고 그 결과를 제시한다. 본 연구에서는 워드넷을 두가지 차원에서 활용하였는데, 하나는 사전으로서의 활용이며 다른 하나는 단어간의 개념 계층 구조를 가진 일종의 온톨로지로서 활용하였다. 이 중의성 해소 방식의 장점은 첫째 매우 단순하다는데 있다. 둘째로는 코퍼스를 활용하는 지식 기반/통계 기반 방식이 아니기 때문에 의미 태그 부착된 코퍼스의 부족으로 인한 문제가 발생하지 않는다는 것이다. 현재는 워드넷 온톨로지 중에서 개념 계층 구조, 즉 상위어-하위어 (hypernym-hyponym)의 관계만을 사용하였으나 향후 어렵지 않게 다른 관계들, 즉 유사어(synonym), 반의어(antonym), 부분어(meronym) 등의 관계를 활용하여 확장함으로써 성능의 향상을 기대할 수 있다.
최근 유비쿼터스 시대가 도래하면서 센서 네트워크의 중요성이 대두되고 있다. 센서 네트워크란 필요한 모든 곳에 전자태그를 부착하고, 이를 통해 사물의 인식 정보를 기본으로 주변의 환경정보까지 각종 센서를 통해 실시간으로 수집하여 관리, 통제할 수 있도록 구성한 네트워크를 말한다. 이러한 센서 네트워크에서 각 노드들은 에너지, 계산 능력, 대역폭 등에 상당한 제한을 받으며, 정보가 저장된 장치를 쉽게 도난 당할 수도 있다. 특히 보안 통신을 하기 위해 키 설정 및 관리는 필수적이며 지금까지 그로 인해 여러 가지 키 분배 및 관리 방법이 제안되었다. 본 논문은 군대 등의 특정 상황과 같이 계층적 구조를 가지는 센서 네트워크에서 더욱 효율적으로 통신을 할 수 있는 키 관리 방법을 소개하고자 한다. 기존의 계층적 구조의 취약점을 분석하고, 이를 바탕으로 레벨 키를 제안하여 같은 레벨에서 다른 그룹간 통신이 가능한 효율적인 키 분배 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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