• 비교문화연구
• /
• 제50권
• /
• pp.453-482
• /
• 2018

프랑스어의 de와 같은 전치사는 의미를 가지고 있지 않으며 문법적 기능만 가지고 있을 뿐이라는 기존 연구의 입장에 대한 의구심에서 시작된 이 연구는 전치사 de의 쓰임에 대한 일반적인 기술을 분류하여 정리하고, 그 쓰임들을 '출발점을 표현', '특성을 부여', '문법 기능을 수행'이라는 세 개의 부류로 나누어 인지언어학의 관점에서 분석하였다. 출발점을 표현하는 경우에는 공간의 영역과 시간의 영역에서 탄도체가 출발점을 떠나 도착점을 향하는 여정의 개념이 상정되어 있기 때문에 동태적 개념을 갖는다. 반면에, 특성을 부여하는 전치사 de의 보어는 어떤 특정 부류에 대하여 그 부류의 특징을 규정하는 속성을 부여함으로써 해당 특정 부류의 외연을 한정한다. 이 보어는 한정된 부류와 연결된 것으로 인식됨으로써 해당 부류와 공존하는 것으로 여겨지므로 전치사 de가 이 경우에는 정태적 개념을 갖는다. 이러한 동태적 개념과 정태적 개념이 모두 퇴색되고 극도로 문법화가 되어 내재적 관계의 개념만 있는 경우가 전치사 de에 의해 동사 원형이 보어로 도입되는 경우이다.

• 정보관리학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.153-171
• /
• 2021

이 연구는 데이터세트를 관리, 보존, 서비스하기 위해 DDI 메타데이터를 기반으로 METS를 활용하는 방안을 제시하였다. DDI는 통계 데이터 처리를 위한 표준으로 현재 DDI Codebook(DDI-C)과 DDI Lifecycle(DDI-L) 두 가지 버전이 존재한다. 본 연구에서는 DDI-C의 주요 요소를 주로 하였다. 이를 위해 우선 METS와 DDI-C의 구조와 요소를 분석하였다. 그리고 METS와 DDI-C의 주요 요소들에 대한 매핑작업을 수행하였다. 여기서 기준은 최종적으로 이를 표현할 형식인 METS로 삼았다. METS와 DDI-C가 완벽하게 1:1의 매핑을 보이지 않기 때문에 기준인 METS의 각 요소들에 가장 적합하게 부합하는 DDI-C 요소를 선택하였다. 그 결과 DDI-C 메타데이터요소를 활용한 새로운 데이터세트 관리전송 표준 METS를 설계하여 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권8호
• /
• pp.370-378
• /
• 2020

COBie(Construction Operations Building Information Exchange)는 시설물 관리 프로젝트에 필요한 정보를 여러 경로에서 수집하고 문서화하는 표준정보포맷이다. 문서화된 COBie 정보는 엔지니어가 사용하는 시설관리시스템과 데이터를 교환하는 수단으로 이용할 수 있다. 시설물 관리 데이터 교환 프로세스는 COBie를 사용하여 사용자가 필요로 하는 목록과 정보를 정형화한 후 정보를 입력한다. COBie는 설계 및 시공 단계에서 운영, 유지 보수, 자산 관리 등을 지원하기 위해 정보를 획득하고 업데이트하는 방식을 개선하기 위해 개발되었다. 하지만, COBie를 사용하기 위해서는 이기종 데이터 모델과 정보연계, 품질검수 등에 많은 수작업이 필요하다. 이런 이슈들은 COBie 기반 시설물 관리시스템 개발 시 장애요인이 된다. 이 연구는 시설물 관리를 위한 데이터 교환체계를 분석하여 BIM(Building Information Modeling)에 포함된 유지보수정보를 보다 쉽게 운영하기 위한 프레임 워크를 제안한다. 이 연구는 시설관리 정보제출 규칙, 품질점검, 프레임웍 컴포넌트 역할 정의, COBie 호환성 보장 및 정보연계 방안을 도출하였다. 프로토타입 개발을 통해 제시된 프레임웍을 기반으로 한 COBie DB 스키마 생성 시 효과적인 데이터 연계가 가능함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제48권5호
• /
• pp.107-116
• /
• 2011

본 논문에서는 무선 센서 망을 위한 트래픽 적응적 수면시간 기반 매체 접근 제어 (Traffic Adaptive Sleep based Medium Access Control; TAS-MAC) 프로토콜을 제안한다. 제안 된 프로토콜은 클러스터를 구성하는 센서노드에 적용되며 TDMA를 기본 방식으로 사용한다. 기존에 제시된 LEACH와 BMA-MAC과 같은 전형적인 스케줄링 방식을 사용하지만 입력 데이터가 없거나 주변으로부터 발생되는 이벤트 발생이 없는 긴 침묵시간을 고려한다. 이를 위하여 간단한 트래픽 측정기법을 사용하며 기존 중앙집중식 MAC에서 수행하는 불필요한 스케줄링 시간을 줄임으로서 에너지 소모를 적게 한다. 제안된 프로토콜의 프레임은 조사(I), 전송(T), 그리고 수면기간(S)로 구성되며 I-기간 동안 필요한 정보를 수집하여 긴 침묵 시간에 대응한 적당한 수면시간을 동적으로 결정한다. 또한 한 노드에서 클러스터 헤드로 전송할 데이터가 하나 이상일 때, T-기간 동안 다중의 데이터 전송이 가능하도록 TAS-MAC 프로토콜을 개선하여 데이터의 평균 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 에너지 소비와 전송 지연을 분석하고 기존 방식에 비해 에너지 효율이 향상됨을 보인다. 제안된 방식은 에너지 효율이 증가되면서 지연이 상대적으로 증가하는데 에너지 감소 요구를 만족시키는 방안도 논의한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제10D권2호
• /
• pp.247-260
• /
• 2003

한 도메인 내에서 다양한 데이터베이스의 데이터를 공유하고 표준화하기 위해 MDR(Metadata Registry)을 이용하여 정보를 통합할 수 있다. 그러나 MDR을 구축하는 조직간 데이터요소 표현의 불일치 때문에 MDR간 광역적인 정보를 통합하는데 어려움이 있다. 또한 웹과 같은 다양한 데이터베이스가 존재하는 환경에서 통합된 정보를 검색하고자 하는 사용자는 각각의 데이터베이스 스키마 정보를 확보하기엔 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 MDR과 온톨로지(Ontology)를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 제안한다. MDR간 데이터요소의 관계를 사상시키고 표현의 불일치를 해결하기 위해 MDR의 표준성기능과 온톨로지의 개념과 관계기능을 결합한 정보 통합 모델을 정의하고 에이전트 기술을 적용한 계층적이고 독립적인 정보 통합 아키텍처를 제안한다. 온톨로지는 사용자의 질의에서 개념을 추출하기 위한 의미망(semantic network)의 역할과 MDR간의 데이터요소 관계를 설정하기 위한 기능으로 적용되었다. MDR과 지식베이스(Knowledge Base)는 데이터요소간 표현 불일치를 해결하기 위해 적용하였다. 이러한 핵심요소를 고려하여 제안된 아키텍처를 사용하여 MDR과 온톨로지를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 구현하였다.

• 기록학연구
• /
• 제14호
• /
• pp.191-240
• /
• 2006

전자기록의 장기적 보존을 위해서는 전자기록의 생성 당시부터 관리의 전 과정에 이르는 정보가 획득되어 기록과 함께 관리되어야 한다. 이러한 정보는 보존 메타데이터에 의해 지원되므로 전자기록이 기록의 속성을 유지하며 보존되기 위해서 보존 메타데이터의 도입은 중요하다. 보존 메타데이터는 디지털 보존 과정을 지원하는 정보로서 디지털 자원의 장기간 유지가능성, 재연가능성, 이해가능성, 진본성, 무결성을 유지하는 기능을 한다. 보존 메타데이터는 교환과 이용을 위해 국제적인 상호운용성을 지니도록 국제 표준 OAIS 참조모형을 준용하여 개발되어야 한다. 초기의 국제적인 보존 메타데이터 스키마들은 OAIS 참조모형을 준용하여 개발되었다. 그러나 VERS의 보존 메타데이터 스키마와 최근에 발표된 PREMIS 실무 그룹의 Data Dictionary는 기존의 틀과는 다른 진전된 형태로 개발되었다. 개념적인 것에서 보다 실무적인 것으로의 진전을 이루었다. 이 두 사례를 비교하여 전자기록의 장기적 보존을 위해 반드시 필요한 필수 요소를 중심으로 보존 메타데이터 요소를 제안하였다. 본고에서는 보존 메타데이터와 관련한 기존의 논의를 정리하고 전자기록의 장기적 보존을 위한 보존 메타데이터 요소를 제안함으로써 향후 보존 메타데이터 요소 개발에 방향을 제시하고자 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.59-69
• /
• 2022

효과적인 전장상황 인식 및 지휘결심을 위해서는 체계 간의 솔기없는 정보교환이 핵심적이다. 그러나 각 체계는 각자의 목적에 맞게 독립적으로 개발되었기 때문에, 효과적으로 정보를 교환하기 위해서는 체계 간 상호운용성을 보장하여야 한다. 우리 군의 경우 데이터 교환을 위한 공통 메시지 포맷을 활용함으로써 문법적 상호운용성(Syntactic interoperability)을 보장하고 있다. 그러나 단순히 교환되는 데이터의 형식을 표준화하는 것으로는 체계 간 상호운용성을 충분히 보장할 수 없다. 현재 미국과 NATO에서는 데이터 교환 형식을 보장하는 데에서 더 나아가 의미적 상호운용성(Semantic interoperability)을 달성하기 위해 정보교환모델을 개발·활용하고 있다. 정보교환모델은 공통 어휘(Common vocabulary) 또는 참조 모델(Reference model)로, 체계 간에 정보 교환을 내용적·의미적인 수준에서 보장하기 위해 활용된다. 미국에서 개발·활용하는 정보교환모델은 초기에는 전장상황과 직접 관련된 정보를 교환하는 데에 초점을 맞추었으나, 이후 각 정부 부처 및 민간 기관이 함께 활용할 수 있는 범용적인 형태로 발전되었다. 반면 NATO의 경우 이에 속한 각 국가의 군 간 연합 작전을 수행하는 데에 필요한 개념을 엄격히 표현하는 데에 초점을 맞추었으며, 모델의 범위 역시 지휘통제에 관련된 개념으로 한정되었다. 본 논문에서는 미국과 NATO에서 개발·활용하였던 정보교환모델의 개발 배경, 목적 및 특성을 식별하였고, 이들의 비교분석을 수행하였다. 이를 통해 추후 한국형 정보교환모델 개발 시 시사점을 제시하고자 한다.

• Spatial Information Research
• /
• 제20권5호
• /
• pp.99-109
• /
• 2012

최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.109-122
• /
• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제41권10호
• /
• pp.762-773
• /
• 2014

시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.