본 연구에서는 역사인물 중심의 온톨로지를 구축하기 위해 기존의 한국역사용어시소러스의 문제점을 분석하는 동시에 한국역사용어시소러스 및 국편의 다양한 정보검색 시스템을 활용하는 전문가들의 인터뷰를 실시하였다. 한국역사용어시소러스의 개념 표현 기준과 전문가들이 작성한 마인드맵을 분석하여 현재 시스템과 전문가간의 정보 표현의 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 역사정보 이용자들의 정보요구에 부합하고 잠재력 있는 정보검색시스템에 적용할 역사용어 온톨로지 모형을 설계하였다. 본 연구에서는 먼저 클래스, 속성을 정의하고, 인스턴스 입력시 고려해야 할 점들을 나열함으로써, 역사정보가 갖는 고유한 특성들을 정리하였다. 또한 온톨로지의 장점인 개념 확장을 활용하여 역사정보의 다양한 특성들을 조합하고 이를 통해 새로운 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 및 프로파일을 이용하여 사용자들 간의 소셜 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 최근 협업 시스템과 관련하여 소셜 네트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 연구의 경우, 사용자 로그 및 프로파일과 같은 정적인 데이터에 기반하고 있어서 동적으로 변화하는 환경에서의 소셜 네트워크를 구성하기 어렵다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정적인 사용자 프로파일과 함께 사용자의 행동을 반영하는 컨텍스트를 이용하여 소셜 네트워크를 구성한다. 컨텍스트 도메인 지식 모델의 계층적 구조 특성을 이용하여 컨텍스트들 간의 유사도를 계산하고, 컨텍스트 모델의 카테고리에 가중치를 부여하여 컨텍스트들 간의 관계성을 계산한다. 제안된 방법의 유용성을 검증하기 위해 사용자의 컨텍스트 변화에 따른 소셜 네트워크의 동적 구성을 실험하였다. 제안된 방법을 활용하여 사용자들의 행동에 동적으로 반응하는 관계 분석이 가능하게 될 것으로 기대된다.
고장진단 문제는 지식기반 시스템를 이용해 해결하려는 시도가 많이 있어왔다. 그러나 대부분의 방식은 휴리스틱 또는 모델기반 방식으로 단일 오류에 대한 문제에 많은 노력이 이루어져 왔다. 단일 오류에 대한 고장진단문제 해결방식을 다중 오류진 단으로 확대할 때 발생하는 지수적인 계산비용은 피할 수 없는 문제점으로 지적되어 왔다. 이 논문에서는 시스템 구성에 따라 블록으로 구분하면 전체 탐색 영역을 국소 화할 수 있다는 점에 착안하여 다중 오류 진단을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한 다. 이 알고리즘의 기본 원리는 오류진단을 위한 출력값 측정 지점에 따라 전체 회로 를 블록으로 나누고 다중오류에 대한 발생원인의 지수적 증가를 줄임으로 효율화 시 킬 수 있다. 각각의 블럭으로부터 발생하는 오류에 대해 결합하는 규칙을 개발하고 이를 통해 상호 논리적인 모순이 없는 최소 오류원인 집합을 구한다.
패턴은 소프트웨어 개발에서 얻은 경험을 구조화한 것으로 문제해결에 이용되는 반면, 문제틀은 소프트웨어 문제를 분석하는 방법이다. 문제틀은 해법이라기 보다는 문제 도메인에 중점을 두고 있기 때문에 문제를 이해하는데 유용하다. 문제틀과 소프트웨어 아키텍처를 연결하는 기존 연구들은 주어진 문제를 이해하는데 치중하여 문제틀을 이용할 뿐 문제틀과 품질속성 모두를 고려하면서 아키텍처 패턴을 도출하고 있지 않다. 본 논문에서는 문제틀과 아키텍처 패턴의 매칭을 통한 소프트웨어 패턴 기반 아키텍처 설계 방법을 제안한다. 먼저, 문제틀 방법에 따라 문제 모델을 개발한 후 기능 및 품질속성 관점에서 문제 모델을 아키텍처 패턴 후보와 매칭한다. 논문은 기능 매칭을 위해서는 문제틀 다이어그램을 이용한 아키텍처 패턴의 문제 모델을, 품질속성을 고려하기 위해서는 새로운 분석 템플릿을 사용하여 아키텍처를 설계하는 방법을 제안한다. 또한, 사례연구를 통해 제안한 방법이 올바른 아키텍처 패턴을 결정하는 체계적인 프로세스이며 잘 정제된 소프트웨어 아키텍처 설계를 위한 기초가 됨을 보인다.
소프트웨어 유지보수 단계에서는 고객니즈, 마케팅 정책, 법, 제도의 변화 등으로 인한 다양한 시스템 변경 요구를 수용하여야 한다. 그러나, 소프트웨어의 비가시성문제로 인해 새로운 변경 요구사항 발생 시 수정 대상 모듈을 발견하는데 지대한 시간이 요구될 뿐 아니라 모듈의 재 사용을 어렵게 만들어 중복 모듈이 양산 됨으로써 향후 장애의 근원이 되는 악순환이 전개된다. 이에 본 연구에서는 시맨틱 웹(Semantic Web) 기술을 활용하여 이동통신사의 과금/청구 도메인의 관리자와 개발자들이 공유하고 있는 개념과 개념간 관계를 명시적으로 표현하고 이를 이용하여 변경대상 모듈을 쉽게 발견 할 뿐 아니라, 발견된 모듈에 대해 구조적 호출 및 조립 관계를 분석하도록 지원하는 온톨로지 기반 변경 영향 분석 시스템(OntCIA; Ontology based Change Impact Analysis System)을 제시한다. OntCIA는 스트링 매칭과는 근본적으로 다른 의미적 모듈검색을 지원하며 잦은 변경이 요구되는 호출 및 조립 구조 정보는 데이터 베이스에서 관리하고 도메인 지식은 온톨로지로 관리함으로써 유지 보수가 용이한 구조를 가진다.
Control architecture of the action based robot engineering can be divided into two types of deliberate type - and reactive type- controller. Typical deliberate type, slow in reaction speed, is well suited for the realization of the higher intelligence with its capability to forecast on the basis of environmental model according to time flow, while reactive type is suitable for the lower intelligence as it fits to the realization of speedy reactive action by inputting the sensor without a complete environmental model. Looking at the environments in the application areas in which robots are actually used, we can see that they have been mostly covered by the uncertain and unknown dynamic changes depending on time and place, the previously known knowledge being existed though. It may cause, therefore, any deterioration of the robot performance as well as further happen such cases as the robots can not carry out their desired performances, when any one of these two types is solely engaged. Accordingly this paper aims at suggesting Goal-oriented Geometric Model(GGM) Based Intelligent System Architecture which leads the actions of the robots to perform their jobs under variously changing environment and applying the suggested system structure to the navigation issues of the robots. When the robots do perform navigation in human life changing in a various manner with time, they can appropriately respond to the changing environment by doing the action with the recognition of the state. Extending this concept to cover the highest hierarchy without sticking only to the actions of the robots can lead us to apply to the algorithm to perform various small jobs required for the carrying-out of a large main job.
법률 지식 검색의 궁극적 목적은 법령과 판례를 근거로 최적의 법례정보 획득이라고 할 수 있다. 최근, 대규모 자료에서 효율적으로 검색하여야 하는목적을 달성하기 위하여텍스트 마이닝 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 방법으로 Neural Net 기반 학습방법인 워드 임베딩 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 한국 법령정보를 워드임베딩에 적용하여 연관정보 검색방법을 연구하였다. 우선 판례의 참조법령을 순서대로 추출하여 모형의 입력정보로 활용하였다. 추출한 참조법령들은 중심법령을 기준으로 주변 법령을 학습하고 임베딩하는 Law2Vec 모형을 작성하였다. 이 모형으로 법령에 대하여 학습을 수행하고 법령 간의 관계를 추론하였다. 본 연구의 모형을 평가하기 위하여 연관법령으로 도출된 결과가 키워드와 밀접한 관련이 있는지 정밀도와 재현율을 계산하여 검증하였다. 실험결과, 본 연구의 제안방식이기존의 키워드 검색방법보다 연관된 법령을추론하는데유용함을 알 수 있었다.
최근 Biswas등은 신원기반의 대리서명을 사용한 차량통신망 메시지 인증 프로토콜을 제안하였다. 저자들은 제안된 인증기법이 대리 서명키에 대한 안전성, 메시지 위조 및 재전송 공격에 대한 안전성, 부인방지 서비스, 대리 서명키 노출에 대한 저항성 등에 대한 안전성을 제공한다고 주장하였다. 본 논문에서는 Biswas등이 제안한 프로토콜에서 위임 받지 않은 임의의 공격자가 원 서명자의 비밀키에 대한 정보 없이 메시지 전달자의 대리 서명키를 계산할 수 있음을 보인다. 이것은 Biswas등이 제안한 메시지 인증 프로토콜은 저자들의 주장과는 달리 안전하지 않음을 의미한다. 또한, 본 논문에서는 이를 해결할 수 있는 개선된 프로토콜을 제시한다.
최근 SOA와 클라우드 컴퓨팅 기반의 IT 서비스에 대한 수요가 증가하면서 서비스 당사자들 간에 SLA(Service Level Agreement, 서비스 수준 협약)에 대한 관심이 증대되고 있다. 통상 SLA는 자연어로 작성된 종이 계약서이다. 상업용 SLA 관리 툴에서 사용하는 SLA는 절차적 언어를 사용하여 계약서 내용을 애플리케이션 안에 암시적으로 구현된다. 이는 SLA 자동화 작업을 어렵게 한다. 또한 계약시스템에 대한 유지관리를 어렵게 하고 새로운 계약 요구사항을 적용하기 위해서는 소스 코드에 대한 광범위한 수정 작업이 뒤따른다. SLA 유지관리 과정에서 발생하는 문제의 근본 원인은 동일한 SLA가 문서형과 실행형으로 이원화 되어 있다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 현행 SLA 관리의 문제점을 개선하기 위해서 능동형 SLA(ASLA : Active Service Level Agreement)를 기반으로 하는 능동형 SLM(ASLM : Active Service Level Management) 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 이원화된 SLA 처리 및 관리 과정이 능동형 SLA(ASLA)의 도입으로 일원화될 수 있음을 보였다.
최첨단 정보통신 기술의 급속한 발전과 구성주의 학습 이론을 기반으로 등장한 원격 교육에서는 학습자가 자신의 학습 과정을 주관함으로써 자신에게 필요한 지식과 기술을 습득하는 자기주도적 학습이 이루어진다. 그러나 웹 기반 원격 교육이나 구성주의에서 학습자 중심적, 주도적 학습을 강조 했을 때 그것이 곧 교사로부터의 해방이나 자유방임적 교육을 의미하는 것은 아니다. 따라서 본 논문에서는 교사 에이전트를 활용하여 학습자를 다양한 수준별로 지도할 수 있는 원격 교육 시스템 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 모델에서 교사 에이전트는 학습자 정보를 바탕으로 학습자 개개인의 학습 수준에 맞는 학습 모델을 생성하고 평가에 의해 학업 성취 정도를 파악하여 다음 단계로의 학습 진행 여부를 제어한다. 이를 통하여 웹기반 원격 교육이 제공하는 학습 자원이 아무 목적없이 정보 검색 자체로 활용되는 문제점을 해결하고 진정한 학습자 중심의 교육을 실현할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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