최근 제안된 시각 객체 질의어(VOQL)는 시각 질의어로 스키마 정보가 시각적으로 질의 표현에 포함되므로 복잡한 구조의 데이터에 대한 질의를 효과적으로 표현할 수 있는 객체 지향 데이터베이스 질의어이다. VOQL은 귀납적으로 정의된 시맨턱을 갖는 그래프 기반 언어로 다양한 텍스트 경로식들을 그래프로 간결하게 표현 할 뿐 아니라 복잡한 경로식의 시맨틱을 명확하게 전달한다. 그러나 기존의 VOQL은 모든 속성을 다중 값으로 가정하고 있고, 객체변수의 바인딩 개념을 시각화하고 있지 못하고 있다. 이로 인해 VOQL 질의문의 표현이 직관적이지 못할 뿐 아니라 이론적 확장이 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하도록 VOQL을 개선하고 한다. 단일 값과 다중 값을 갖는 속성의 결과를 각각 시각 요소와 서브 블랍을 통해 시각화하고, 시각변수를 도입하여 객체 변수의 바인딩을 명시화하여 질의문의 시맨틱을 직관적이고, 명확하게 하고 있다.
본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.
시장에 내놓은 제품이나 서비스가 문제를 일으켜서 해당 기업의 비즈니스와 이미지에 큰 타격을 입히는 사례가 자주 발생하고 있다. 발생한 문제에 적절하게 대응하고 피해를 최소화하는 것은 기업들에게 매우 중요한 일이다. 본 연구는 스마트폰 시장을 주도하고 있는 삼성이 개발하여 출시한 갤럭시노트7의 리콜 사태를 다루었던 뉴스를 수집하고 분석하였다. 이슈 라이프사이클에 기반하여 단계별로 뉴스의 특징을 표현하고 연관규칙을 이용하여 텍스트의 내용을 분석하고 시각화하였다. 본 연구의 결과는 이슈의 변화와 흐름을 이해하고 대응책을 모색해야 하는 기업들의 비즈니스 활동에 도움을 줄 것으로 기대된다.
빅데이터 시대에는 단순히 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 실시간 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 매우 중요하다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 빅데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 빅데이터 분석 도구인 R 언어를 이용하여 비정형 논문 데이터를 빈도분석을 통해 분석결과를 요약과 시각화하고자 한다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국정보통신학회 학회지 논문 중에서 2021년 1월호-5월호 총 논문 104편을 대상으로 분석하였다. 최종 분석결과 가장 많이 언급된 키워드는 "데이터"가 1,538회로 1위를 차지하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 그리고 빅데이터 분석 도구인 R언어를 이용하여 전-처리된 텍스트 데이터를 이용하여 다양한 시각화 함수를 통해 분석결과를 표현할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국정보통신학회 학회지 논문 중에서 2021년 3월호 논문 21편을 대상으로 분석을 하였다. 최종 분석결과는 가장 많이 언급된 키워드는 "데이터"가 305회로 1위를 차지하였다. 따라서 이러한 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
최근 빅데이터 활용은 매우 다양한 산업 분야에서 광범위하게 관심을 가지고 있다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 그리고 빅데이터 분석 도구인 R언어를 이용하여 전-처리된 텍스트 데이터를 이용하여 다양한 시각화 함수를 통해 분석결과를 표현할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 특정 학회지 논문 중에서 29편을 대상으로 분석을 하였다. 최종 분석결과는 가장 많이 언급된 키워드는 "연구"가 743회로 1위를 차지하였다. 따라서 이러한 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
본 논문은 다양한 매체를 활용하여 레이다 개발에 특화된 능동 전자 주사식 위상 배열(AESA, Active Electronically Scanned Array) 레이다 통합 분석 시스템을 구현하고 제안한다. 대부분 분석 시스템은 결함의 원인을 분석하고 개선하기 위해 활용되어 시험을 수월하게 한다. 그러나 기존에 텍스트 기반의 로그 분석 시스템은 로그 정보가 많으면 직관적이지 않고 원하는 정보를 한 번에 찾기 어려워 장비 결함 발생 시 결함의 원인을 분석하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문의 분석 시스템은 다양한 매체를 활용한다. 본 논문에서 정의하는 매체란 텍스트 기반의 데이터를 기록하고, 데이터를 이미지 및 영상으로 전시하며 데이터를 시각화하는 것을 말한다. 제안하는 분석 시스템은 레이다 장치 간에 송수신된 데이터, 레이다 표적 탐지 추적 알고리즘 데이터 등을 분류하여 저장하고 레이다 작동 결과 및 장비 결함 정보를 실시간 전시하고 시각화한다. 이 분석 시스템을 통해 사용자에게 원하는 정보를 빠르게 제공하고 완성도 높은 레이다 개발에 도움을 준다.
병렬 프로그래밍은 프로세스간의 통신과 동기화 문제, 병렬 시스템의 구성 형태등을 고려해야 하기 때문에 순차 프로그래밍에 ? 많은 노력을 필요로 한다. 효율적인 병렬 프로그램을 작성하기 위해서는 사용자와 컴파일러간의 상호 지원이 이루어져야 한다. 이러한 관점에서 본 연구는 선행 연구로써 병렬 객체지향 표기언어 POOSL을 개발하였다. 그러나, 사용자 입장에서 볼 때 병렬 프로그램을 작성하기 위해 POOSL의 문법 구조를 염두에 두고 텍스트 중심의 프로그램을 작성한다면 여전히 부담스러운 작업이 될 것이다. 사용자에게 보다 편리함을 제공하기 위해서는 텍스트보다는 시각적인 프로그래밍 환경이 더욱 효율적이고 바람직할 것이다. 따라서, 본 논문에서는 POOSL을 기초로 하여 사용자가 좀더 쉽고, 편리하게 병렬 프로그래밍 할 수 있는 시각 환경으로써 VEPO(Visual Environment for Parallel Object-Oriented Programing)를 제안하고 있다. 본 논문의 목적은 사용자가 병렬 프로그램을 작성하는데 있어 문제에 내재된 병렬성을 객체지향 개념에 입각하여 시각적으로 자연스럽게 표현하도록 하고, 병렬 프로그램 개발에 관련된 과정들을 하나의 환경을 통합시킴으로써 편리한 프로그램 환경을 제공하는 것이다. 본 연구에서 제안하고 있는 VEPO는 병렬 프로그램을 개발하는데 필요한 기본적인 단계들로써 프로그램 기술 단계, 실행 단계, 실행 과정의 시각화등을 지원하고 있으며, 시각 프로그래밍의 장점을 충분히 살릴 수 있도록 여러 개념들이 지원되고 있다. 특히, 병렬 프로그램에서 복잡하고 까다로운 통신과 동기화에 관련된 코드 등은 번역 과정에서 여러 개념들이 생성되도록, 함으로써 사용자로 하여금 병렬 프로그램을 작성하는데 따르는 부담감을 줄 일 수 있도록 한다. 본 시스템은 PC를 호스트로 연결한 트랜스퓨터들로 구성된 병렬 컴퓨터 MC-3에서 구현되었다. VEPO 그래픽 사용자 인터페이스는 Visual C++로 구현되었고, VEPO에서 작성된 시각 프로그램은 Inmos C 코드로 번역되어 MC-3에서 수행된다.
그림책은 글과 그림으로 구성되어 언어 텍스트와 시각 텍스트 그리고 상호간의 보완작용을 통하여 의미가 전달되는 독특한 장르이다. 글 작가는 문체를 중심으로 하는 글의 내용으로 작가의 의도를 전개하고 전달하며, 그림 작가는 사물 대상 형상 등에 감정을 이입시킨 그림으로 작가의 의도를 전달한다. 그림은 표면적으로 보여지는 구조와 작가의 철학, 사상 등을 이미지화하여 변용한 심층적 구조에 관한 이해가 병행되어야 한다. 이에 행동주의 심리학자 Arnheim의 시각적 사고이론을 기반으로 그림책의 독서지원서비스를 위하여 사서들이 갖추어야 할 시각적 문식성의 이해를 돕기 위한 방법을 제안하였으며, 이는 사서들의 그림책 서평과 같은 이차자료 작성에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
미리 선언된 구조를 이용하여 수집 저장된 정형적 데이터와는 달리 웹 2.0의 시대에서 일반 사용자들이 평상시에 사용하는 자연어 형태로 작성된 비정형 데이터 분석은 과거보다 훨씬 더 넓은 응용범위를 가지고 있다. 데이터 양이 폭발적으로 증가하고 있다는 특성뿐 만 아니라 인간의 감성이 그대로 표현된 특성을 가진 텍스트에서 의미 있는 정보를 추출하는 빅데이터 분석 기법을 텍스트마이닝(Text Mining)이라 하며 본 연구는 이를 주제로 하고 있다. 본 연구를 위해 오픈 소스인 통계분석용 소프트웨어 R 프로그램을 이용하였으며, 비정형 텍스트 문서를 웹 환경에서 수집, 저장, 전처리, 분석 작업과 시각화(Frequency Analysis, Cluster Analysis, Word Cloud, Social Network Analysis)작업 등의 과정에 관한 알고리즘 구현을 연구하였다. 특히, 연구자의 연구 영역 분석에 초점을 더욱 높이기 위해 Data Dictionary를 참조한 키워드 추출 기법을 사용하였다. 실제 사례에 적용한 R은 다양한 OS 구동, 일반적 언어와의 인터페이스 지원 등 통계 분석용 소프트웨어로써 매우 유용하다는 점을 발견할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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