기록물 생산기관에 부여된 행정표준기관코드(Standard Administration Code) 식별기호체계를 이용하여 동일 정체성과 동일 신원을 지닌 기록물 최종 생산기관명을 유일한 우선어 형식(preferred form)으로 정의하였다. 또한 동일 정체성과 동일 신원을 지닌 생산기관명에 대해 다양한 형식의 언어와 문자로 알려진 이형형식의 접근점 중에 대표 이름형식 접근점을 선정하고 온톨로지로 기술하였다. 이로써 과거부터 현재에 이르기까지 동일 정체성과 동일 신원의 생산기관이 생산한 모든 기록물에 대해 식별 접근할 수 있도록 하였다. 또한 '출처주의 원칙'과 '원질서 존중의 원칙'이라는 기본적인 기록물 관리 원칙을 온톨로지 환경에서도 준수함으로써, 기록물에 대한 관리방식 개선과 이용자들에게 기록물 접근의 편의성 및 확장된 검색결과를 제공할 수 있도록 하였다.
서지관계모형을 위한 개념적 모델인 IFLA의 FRBR (Functional Requirements for Bibliographic Records)에 대한 대안적인 접근이 발표되어 왔지만, FRBR 모델의 내부적인 일관성에 대해서는 많은 연구가 진행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 FRBR 객체-관계 (entity-relationship) 모델에서 객체들 (entities)간의 관계(relationships) 에서 발생하는 상속 (inheritance) 속성과 관련된 모델의 내부적 모순점을 지적하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 FRBR 모델의 표현성(expressiveness)을 강화하기 위한 여러 대안적인 방안을 논의한다.
본 연구는 인공지능의 하위분야인 자연어 처리(NLP)의 개체명 인식(NER)을 통하여 기록에 내재된 메타데이터 값과 기술 정보를 추출하는 방안에 대한 시험적 연구이다. 연구 대상은 1960~1970년대에 생산된 구로공단 수기 기록물(약 1,200 쪽, 8만여 단어)을 대상으로 하였다. 디지털화를 포함하는 전처리 과정과 함께 기록 텍스트에 대해서 구글의 BERT 언어모델에 기반하여 구현되어 공개된 언어 API를 사용하여 개체명을 인식하였다. 그 결과로 구로공단의 과거 기록에 포함된 173개의 인명과 314개의 조직 및 기관 개체명을 추출할 수 있었고, 이는 기록의 내용에 대한 직접적인 검색어로 사용될 수 있다고 기대된다. 그리고 자연어 처리의 이론적 방법론을 반·비정형의 텍스트로 이루어진 실제 기록물에 적용할 때 발생하는 문제점을 파악하여 해결 방안과 고려해야 할 시사점을 제시했다.
오늘날 정보 추출의 한 단계로서 개체명 인식은 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 개체명은 일반 단어와 달리 다양한 문서에서 꾸준히 생성되고 변화되고 있다. 이와 같은 개체명의 특성 때문에 여러 응용 시스템에서 미등록어 문제가 야기된다. 본 논문에서는 이런 미등록어 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반 개체명 인식 시스템을 위한 새로운 자질 생성 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 개체명 인식 시스템은 단어 단위의 자질을 사용하므로 구절 단위의 개체명을 그대로 자질로 사용할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 구절 단위의 정보를 단어 단위의 자질로 변환하는 자질 생성 방법을 제안하였다. 이 방법으로 개체명 사전과 WordNet을 개체명 인식의 자질로 사용할 수 있었다. 그 결과 영어 개체명 시스템은 F1 점수의 약 6%가 향상되었고 오류의 약 38%가 줄어들었다.
본 논문에서는 문화유산정보 말뭉치 구축을 위한 개체명 및 이벤트 부착 도구를 제안한다. 제안하는 도구를 이용하여 말뭉치 구축자는 문화유산정보 관리에 유용한 시간, 장소, 인물, 사건을 중심으로 개체명과 이벤트를 부착할 수 있다. 이 때, 개체명과 이벤트 부착이 용이하도록, 제안하는 도구에서 줄번호나 어절번호와 같은 개체명이나 이벤트의 위치정보를 자동으로 부착하며, 구축된 개체명이나 이벤트 중에서 하나를 선택하면 해당 문자열을 원문에서 진한 이탤릭체로 표시하여 올바르게 부착되었는지 쉽게 확인할 수 있다. 그리고, 제안하는 도구는 말뭉치 구축자의 수작업을 줄이기 위해서 개체명 자동인식 패턴을 활용한다. 학습말뭉치가 거의 없다는 점을 고려하여 단순한 규칙 패턴을 학습한다. 또한, 오류 전파를 차단하기 위해서, 제안하는 개체명 자동인식 패턴은 개체명 부착 말뭉치에서 추가적인 분석처리 없이 바로 추출한다. 실험결과 제안하는 개체명 및 이벤트 부착 도구는 말뭉치 구축자의 수작업량을 절반이상 줄여주었다.
기존의 시스템 분석 모델은 설계와의 일관성 유지를 위해 개체들 간의 관계설정과 이벤트의 흐름을 표현하는데 다양한 방법을 제시하고 있다. 그러나, 시스템 내의 개체의 식별보다는 시나리오를 바탕으로 한 시스템의 흐름을 중심으로 그에 관련된 개체를 도출하는데 초점을 맞추고 있다. 시스템에서 개체들을 체계적으로 정의하고 구축하는 작업은 소프트웨어 개발에서 기초적이면서도 매우 중요한 작업이며, 구축된 개체는 시스템의 중요한 재산이 될 수 있다. 특히, 비즈니스 시스템의 경우, 비즈니스 규칙이나 수강업무의 출석부와 같이 두 가지 이상의 개체에서 계산되거나 유도된 정보는 매우 중요한 시스템의 재산이 될 수 있다. 피리고, 이러한 정보들을 관리하는 정보 즉 메타 정보 또한 시스템의 중요한 재산(asset)이 된다. 본 연구는 시스템의 중요한 재산이 될 수 있는 개체 정보를 도출할 수 있는 구분 기준을 도입한 시스템 분석 모델을 제안한다. 이 모델을 통해 시스템은 개체, 인터페이스, 이벤트 또는 행위의 세 가지 부분으로 분석되며, 그 증 시스템의 개체는 독립개체와 그에 관련된 종속개체 및 그에 적용될 수 있는 비즈니스규칙을 포함하는 제약조건개체를 도출하며, 이벤트의 물리적 또는 행정적 관리사항은 관리개체로 표현할 수 있다. 다양한 방식의 개체 식별은 분석과정에서 누락되는 개체를 줄일 수 있다.
다중작업학습(Multi-Task Learning, MTL) 기법은 하나의 신경망을 통해 다양한 작업을 동시에 수행하고 각 작업 간에 상호적으로 영향을 미치면서 학습하는 방식을 말한다. 본 연구에서는 전통문화 말뭉치를 직접 구축 및 학습데이터로 활용하여 다중작업학습 기법을 적용한 개체명 인식 모델에 대해 성능 비교 분석을 진행한다. 학습 과정에서 각각의 품사 태깅(Part-of-Speech tagging, POS-tagging) 과 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER) 학습 파라미터에 대해 Bi-LSTM 계층을 통과시킨 후 각각의 Bi-LSTM을 계층을 통해 최종적으로 두 loss의 joint loss를 구한다. 결과적으로, Bi-LSTM 모델을 활용하여 단일 Bi-LSTM 모델보다 MTL 기법을 적용한 모델에서 1.1%~4.6%의 성능 향상이 있음을 보인다.
Supply Chain Management is a process-oriented concept, integrated approach to procuring, producing, and delivering products and services to customers. Supply Chain Management covers the management of material, information, and funds flows. A strategic supply chain management produces for value maker and the ultimate customer. One aim of this paper is to determine the effect of contract parameters on the quality of the end product of the supplier-producer chain. The supply chain management is viewed as a single entity rather fragmented. This research constructed model the relationship of supply chain management to quality management. The questionnaire were tested with survey of supplier's employee and the result were analyzed using SEM(Structural Equation Model). As a result, Quality performance positively depends on the communication, coordination, and process management between the supplier and the producer.
FRBR 모델에서는 서지 요소와 관계를 중심으로 ER 모델링 방식을 제공하고 있지만, 단지 구조적 프레임워크로서 FRBR 모델을 효율적으로 구현할 수 있는 도구가 필요하다. 본 연구에서는 Topic Maps를 이용하여 FRBR 모델을 구현하는 방법을 제시한다. Topic Maps 기반의 FRBR 모델 구현의 유효성을 실증적으로 보이기 위하여, 명성황후라는 주제와 관련된 MARC 데이터를 추출하여 FRBR 모델을 설계하였고, Topic Maps를 이용하여 이를 구현하였다. 연구 결과, FRBR의 entity-relation과 Topic Maps의 topic-association이 개념적으로 동일하기 때문에 FRBR 모델 개발의 적합함을 알 수 있었다. FRBR 구조는 Topic Maps 패러다임과 그대로 일치하기 때문에 FRBR 모델은 Topic Maps로 구현함이 바람직하다.
Purpose - These days, an individual user, private entity, hears everyday news of hacking and personal information leakage in the era of a most-connected society. This study investigates cyber attack, cyber insurance and distribution channels for insurance goods in South Korea by analyzing various cases of cyber attacks in domestic and overseas case. Research design, data and methodology - This study adopted various study cases instead of the one large case for deep quality analysis, and focused on various cases of domestic and overseas cyber attacks with insurance. Result - As a result of analyzing the cases that were hacked, types of massive losses and damages arising out of internet blackout due to cyber risks are paralyzation of public and private website and portal, electronic administrative system, public infrastructure, and consequently a normal operation of nation is impossible. These losses and damages however can be coverable under cyber insurance. Conclusions - This paper suggests insurance carriers, as suppliers, should provide multiple channels to sell to the customer and should expand the strategy of advertisement and promotion in order for them to change their mind and compare the price and value of the information of individual users and private entity in view of cost savings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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