인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.
기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 현 정부가 적극적으로 추진·지원하는 AI교육에 관한 대중의 요구를 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31까지 AI교육에 대한 11개의 중앙지 뉴스기사와 트위터 게시글을 수집하여 단어 빈도분석과 토픽모델링분석을 실시하였다. 단어빈도 분석은 TF(Term Frequency)기법을, 토픽모델링분석은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)기법을 사용하였다. 분석결과, 뉴스기사는 AI분야의 여성인재 육성, 대학교육과정의 변화, K-12의 소프트웨어 교육 및 교육과정 변화 등 거시적인 정책 지원에 대한 토픽이, 트위터에서는 지능형로봇과의 공존시대와 같은 보다 구체적인 미래시대에 대한 사회적 인식과 코딩교육, 인간의 고유역량개발 등과 같은 미래역량과 교육방법론 등에 대한 토픽이 도출되었다. 이러한 연구결과는 AI교육과정 구성 및 운영 방안과 미래 산업 인재 양성 정책 개발을 위한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
지능형 교통체계(Intelligent Transport Systems: 이하 ITS)의 제반서비스는 사용자가 요구하는 다양한 형태의 동적교통정보의 제공가능성이 전제되어야 한다. 이는 많은 데이터 및 정보들이 수집, 가공단계를 거쳐 최종 정보이용자에게 효율적으로 전달되어짐을 의미하며 이를 위해 GIS기반의 공간데이터베이스를 사용하게 된다. 현재 국내외에서 교통관련시스템에서 사용되는 공간데이터베이스는 시스템의 목적에 따라 상이한 설계와 내용을 가지고 있다. 이는 시스템간에 공간상의 위치정보를 공유함에 있어서 시스템에 맞는 적절한 변환과정을 거쳐야만 한다. 특히 실시간으로 정보의 공유가 필요한 경우는 더 큰 문제를 노정하고 있다. 본 연구에서는 ITS서비스에서 사용되는 공간위치정보-동적위치정보, 정적위치정보-를 시스템간에 실시간으로 공유하기 위해 ITS Map Datum (기본이 되는 지형데이터)과 위치참조기법을 개발하고 실제 적용을 위한 한가지의 프로파일을 제안하였다. 또한 제안된 프로파일과 지리정보 소프트웨어를 이용하여 서로 다른 공간데이터베이스상에서도 교통 정보가 제공되어지고 더 나아가 공유되어질 수 있는 가능성을 평가하였다.
전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 소비자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품 검색에 의존하고 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based)상품의 경우 표준상품검색만으로는 구매자의 다양한 요구에 응하기가 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서의 동적인 맞춤검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust) 프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Admissibility)이 보장되지 않음을 보이고, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는 Template-based Reasoning 방법론을 제안한다. Template-based Reasoning은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분과 선택된 대안에 대한 조정과정의 두 단계로 이루어진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 옵션(Options)의 확장을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안하고, 제약 및 규칙기반 추론 (Constraint and Rule Satisfaction Approach)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 적정가격의 상품을 제안한다. 본 방법론은 Template을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품 조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다. 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.
오늘날 자원의 보고라 할 수 있는 웹에는 자연어로 표현된 텍스트와 테이블들로 구성된 무수히 많은 문서들이 존재하고 있다. 이러한 웹 문서들로부터 규칙을 습득하고 습득된 규칙과 웹 문서간의 일관성을 유지하기 위해, 본 논문에서는 확장형 규칙 표식 언어 (extensible Rule Markup Language, XRML) 체계를 개발하였다. XRML은 웹 페이지에 내재되어 있는 규칙을 식별하여 자동으로 정형화된 규칙을 생성할 수 있도록 지원하는 규칙 식별 표식 언어 (Rule Identification Markup Language, XRML)와 구조화된 규칙 표현을 위한 규칙 구조 표식 언어 (Rule Structure Markup Language)로 구성된다. 특히, RIML은 HTML안에 내재되어 있는 규칙을 HTML 문서에 직접 명시할 수 있도록 설계되었기 때문에, RIML을 통해 웹페이지에 있는 규칙들을 식별하고 이 식별된 규칙은 RSML으로 표현된 정형화된 규칙으로 자동 변환될 수 있다. 본 논문에서는 RIML의 설계 시 웹페이지로부터 규칙을 식별하는 과정에서 발생하는 공유되는 변수 (variables) 및 값 (values),생략된 어구 ,동의어와 같은 몇 가지 중요한 현상들을 발견하고 이를 해결하고자 하였다. 제안된 XRML 접근 방법의 성능을 측정하고자, 3개의 대표적인 온라인 서점인 Amazon.com, BarnesandNoble.com, Powells.com의 실제 웹페이지들로부터 배송 및 환불과 관련된 규칙을 습득하여 XRML의 효과를 측정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면, 웹페이지로부터 규칙은 $97.7\%$의 매우 높은 정확성을 가지고 습득되었으며, 생성된 규칙의 완전성은 $88.5\%$로 측정되어, XRML이 특정 주제에 관한 전문가 시스템을 구축하기 위해 웹페이지로부터 규칙을 추출할 때 효율적인 도구가 될 수 있음이 예시되었다.
정보기술이 발전함에 따라 최근 기업 환경이 매우 복잡해지고 분산화되고 있다. 이러한 시점에서 각 기업간의 그리고 부서 및 지점간의 프로세스 상호운용 및 협력이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 따라서 기업간 비즈니스 프로세스와 메시지 등을 교류할 수 있는 상호운영성이 기업들에게 필수적인 요소로 고려되고 있다. 지금까지 많은 기술자와 연구자들에 의해 기업간 워크플로우 상호운용성을 위한 개념적 프레임워크를 꾸준히 제안하여왔다. 그러나 이러한 개념적 프레임워크의 제안도 중요하지만 이보다 우선적으로 해결되어야 될 것은 비즈니스 프로세스 상호운용에 장애가 되는 충돌에 대한 개념적 모델링과 정확한 분석이다. 본 논문에서는 기존의 워크플로우 패턴들에 대한 연구들을 정리해 보여 줄 뿐만 아니라, 여러 기업간 비즈니스 프로세스가 상호운용시 발생할 수 있는 충돌패턴들을 제시할 것이다. 이러한 충돌패턴들에 관한 연구는 여러 기업들이 복잡한 비즈니스 프로세스를 문제없이 효율적으로 상호운용할 수 있도록 도움을 주는 기본적인 정보가 될 것이다. 또한 선행연구들에서 제안된 프레임워크들의 실질적 상호운용성 제공에 도움이 될 것이다.
전자상거래가 활성화되면서 멀티에이전트를 비롯한 다양한 에이전트 기법을 전자상거래에 적용하여 구매자와 판매자간의 매매를 지능적으로 수행시키는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 구매자와 판매자간의 매매 프로세스를 에이전트들이 수행하는 과정에서 에이전트의 지능적 능력이 부족하여 의사결정시 사용자의 개입을 요구하고 있다. 또한 사용자가 매매활동에서 중요하게 고려하는 항목들을 충분히 수용하지 못한 상태에서 서로 연결되는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하는 매매 프로세스를 위한 멀티에이전트 기반의 비즈니스 모형을 제안한다. 제안된 모형에서는 기존의 특정 항목을 중심으로 한 중개의 단점을 극복하고 사용자의 다양하고 차별적인 요구사항들을 만족시키면서 최적의 중개가 이루어지도록 하기 위하여 중개 프로세스에 CSP 기법을 적용한다. 또한 매매후보 에이전트들이 서로의 의견을 조정하면서 매매계약을 체결하기 위하여 게임이론에서의 협상모형을 응용한 에이전트들의 자동 협상 메커니즘을 제안한다. 이러한 중개 프로세스의 최적화 및 자동 협상을 위하여 제안 된 모형에서는 에이전트들이 경쟁계층, 제약만족계층, 협상계층을 통과하면서 매매계약 활동을 수행하도록 한다 이 때 에이전트 간 통신을 위하여 본 모형에서는 자체적으로 정의한 메시지 기반 통신 프로토콜을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 제안한 모형을 기반으로 한 응용시스템들을 구현하고 다양한 실험 및 평가를 수행한다.
계속적으로 빠르게 변화하는 통신환경에 대처하기 위하여 통신 기업은 운영상에 일어날 수 있는 이상 event들을 빠르게 발견하고 이를 운영요원에게 실시간으로 알려주는 시스템의 도입이 필요하게 되었다. 이러한 실시간 프로세스관리 시스템은 또한 통신회사들이 제공하는 다양한 새로운 서비스들을 빠르게 수용할 수 있어야 한다. 본고에서는 실시간으로 통신망 운용관리 프로세스를 모니터링하고 분석할 수 있는 프로세스관리 시스템을 설계 및 개발한다. 이러한 목표를 이루기 위하여 본고는 통신망 운용관리 분야의 국제표준으로 인정된 Enhanced Telecom Operations Map (eTOM)을 기반으로 하여 application 및 database 구조를 설계하며 이를 바탕으로 실시간 종합 프로세스 상태 모니터링, 실시간 작업상태 모니터링, 조직별 오더 모니터링 등 총 8가지 기능을 구현한다. 이 8가지 기능은 서비스 지향구조로 개발되었으며 따라서 다양한 새로운 서비스들이 이전보다 빠른 속도로 개발될 수 있게 설계 되었다. 또한 실시간으로 프로세스를 관리함으로써 이상 event들을 빠른 속도로 발견할 수 있게 되었다. 마지막으로 이 시스템은 국제 표준기반으로 설계되어짐으로써 다양한 환경 즉 통신망 운용환경이 다른 지역이나 회사에서도 빠르게 개발될 수 있는 flexibility를 가지고 있다. 본 연구는 통신망 운용관리나 또는 다른 분야의 실시간 프로세스관리 시스템을 도입할 필요가 있는 연구자나 실무자에게 좋은 지침이 될 것으로 기대된다.
사이버 영역에 대한 의존성이 심화와 현대사회의 상호연계성 강화로 인해 중요한 기반 시설이나 조직에 대한 사이버 테러는 매우 치명적인 결과를 발생시킬 수 있다. 최근 한국의 국가기관을 비롯한 금융전산망에 대한 북한의 사이버공격이 시간이 지날수록 지능화 고도화되고 있는 상황이다. 핵심기반시설을 대상으로 한 북한의 사이버공격은 막대한 경제적 피해와 함께 사회혼란을 유발하고 있다. 본 논문은 미국, 영국 등 선진국들의 사이버 테러 법률 및 조직체계를 중심으로 비교분석하여 우리에게 주는 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 이들 국가들의 대테러 전략은 안보환경, 제도, 문화인 차이에도 불구하고 범정부차원의 대테러 업무 통합 협력 시스템 구축, 새로운 제도와 기관의 신설, 수사 정보활동 및 처벌 규정의 강화로 구체화된다. 한편, 우리의 경우 사이버 보안을 규율하는 일반법이 부재한 상황에서 개별 법률형태로 산재해있다. 따라서 우리는 선진국들의 사이버테러 대응 법적, 정책적 대응 동향을 검토 적용할 필요가 있다. 향후에는 사이버안보법 제정과 함께 사이버테러 사전 예방 및 복구 지원 등 위기관리 강화, 국가차원의 합동대응팀 운영, 민간 단체의 지원과 협조 필요성 등이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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