인터넷의 영역이 확대됨에 따라 인터넷에서 다양하고 많은 정보를 제공받게 되었다. 뉴스의 영역도 그중 하나로 신문사, 방송사 등의 많은 언론사들이 인터넷으로 서비스를 확대함에 따라 뉴스 정보의 과다현상이 일어나게 되었다. 이 때문에 사용자는 방대한 뉴스들 중에서 원하는 뉴스만 걸러서 보기를 원하게 되었고 이를 위한 뉴스 필터링 방법이 연구되었다. 뉴스 필터링 기술들은 주로 사용자의 관심 사항을 예측하여 제공해 주는 뉴스 추천 시스템을 위한 기술 개발에 초점을 두었다. 그러나 기존의 뉴스 필터링 기술들은 사용자의 관심 있어할 만한 뉴스를 추천할 뿐, 관심 없는 뉴스를 제외시키지는 못한다. 예를들어, 어떤 특종 사건이 생기면 이 사건을 보도하기 위한 뉴스들이 각 언론사 마다 생성되고, 뉴스 추천서비스를 사용하는 사용자는 기존의 뉴스 필터링 방법에 의해 사용자가 관심 있다고 예측되는 이 사건에 대한 뉴스를 제공받게 된다. 그러나 사용자가 이미 추천된 뉴스 중 하나의 뉴스 혹은 그와 동일한 내용의 다른 언론사에서 제공되는 뉴스를 읽었다면 추천된 뉴스는 이미 알고 있는 정보이므로 사용자는 이 뉴스에 대하여 관심이 없을 것이다. 기존의 뉴스 필터링 방법은 추천 시 중복된 뉴스를 제거하지 못하는 문제점을 지닌다. 이 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 육하원칙 기반의 필터링 방법을 제시하고, 실험을 통해 이 논문이 제시한 방법의 장단점을 보인다.
본 논문에서는 이동 로봇의 다계층으로 로봇 지식 체계를 구축함으로써 실생활 환경에서 잡음이 섞인 센서 때문에 소실되거나 잃어버리거나 가려진 정보를 찾아낼 수 있는 추론(inference)할 수 있는 로봇 지식을 구현하고자 한다. 로봇 지식 체계는 4개의 지식 계층과 2종류의 규칙 (rule)과 공리 (Axiom)으로 구성되어 있다. 인지, 모델, 정황, 활동의 4 개의 지식 계층 (KClass)으로 구성된다. 각각의 지식 계층은 3개의 지식 층 (KLevel)과 3개의 온톨로지 층 (OLayer)으로 구성된다. 3개의 지식층은 하위 층, 중간, 상위 지식층이고, 3 개의 온톨로지 층은 메타 온톨로지, 온톨로지 스키마, 온톨로지 인스턴스 층이다. 공리는 각 온톨로지 층 내에서 온톨로지 요소인 개념간의 관계를 표현하고, 2종류의 규칙은 서로 다른 온톨로지 층간, 서로 다른 지식 계층 간의 연관을 각각 표현한다. 따라서 이러한 특징의 로봇의 하위 수준의 센서 정보에서 상위 수준의 의미 정보를 통합 할 수 있도록 하고, 통합된 지식을 가지고 이웃한 층간의 단방향 추론 및 몇 개의 층들 간의 양방향 추론을 통해 불확실하고 부분적인 정보에 대한 질문에 응답할 수 있다. 이러한 우리의 로봇 지식 체계의 유용성이 물체 인식과 주행을 위한 여러 실험을 통하여 검증할 수 있다.
국내 관광업계는 대부분의 고객 만족도를 정량적인 설문조사에 의존한다. 하지만 고객의 설문 참여도가 지극히 저조하고, 불만족 요인에 대한 개선이 신속히 이루어지고 있지 못하고 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 고객 피드백 정보의 정확성과 분석 과정의 효율성을 높이기 위해 새로운 토픽맵 시스템을 제안하고, 그 실증적 효과성을 입증한다. 토픽맵 시스템은 기존의 설문시스템에서 획득한 일정기간의 정량자료와 실시간 SNS를 통해 수집된 정성적 자료를 텍스트 마이닝 및 온톨로지 기법을 활용하여 대량의 고객 피드백 자료를 분석하는 시스템으로써, 분석된 불만요인에 대하여 토픽맵 시스템으로 실시간 개선점을 제공하고 그 이후의 효과 또한 실시간으로 모니터링할 수 있는 고객만족도 평가 방식 시스템이라 할 수 있다. 이로써 개선요소의 정교한 우선순위를 제공하고, PDCA 환류시스템으로서의 품질관리가 가능해진다. 또한 조사기간 및 비용이 대폭 단축되고, 기존 방식에 비해 훨씬 정확한 대응이 가능하게 되어 진다. 실제 적용사례로써 국내 최대 규모의 H여행사에 적용하여 제안 시스템의 정확성과 효율성을 입증한다.
최근 연구성과정보의 원활한 교환 및 유통은 연구생산성 향상에 가장 핵심적인 요인으로 인식되고 있다. 그래서 국가적으로 그리고 각 연구기관에서는 연구성과정보 서비스를 위한 시스템을 계획하거나 구축 중에 있다. 그러나 연구정보들은 서로 다른 형태로 분산되어 있으며, 연구정보를 기술하는 방식에 있어서도 기관별 그리고 연구자 개인별로 많은 차이가 있어서 연구성과정보의 통합에 있어서 많은 제약이 있다. 따라서 본 연구는 시맨틱 웹 기술을 도입하여 연구성과정보의 메타데이터에 대한 상호운용성을 제고하는 방안을 제시함으로써 궁극적으로 연구성과정보의 통합을 지원하고자 한다. 특히 과학기술정보표준화위원회에서 제시한 연구성과정보 메타데이터 표준(안)을 기초로 개발되는 온톨로지는 용어들에 대한 구조적인 그리고 의미적인 통합을 가능하게 하며, RDF/RDFS를 이용한 메타데이터 지식표현은 정보 서비스의 검색과 유통에 있어서 지능적인 서비스를 가능하게 한다. 또한 본 연구를 통하여 제시한 시스템의 개념적 구조는 시맨틱 웹 기반의 검색시스템 개발에 있어서 주요 기능, 구성요소, 적용기술 및 상세 설계의 방향을 제시한다. 본 연구에서 제안한 메타데이터를 통한 시스템의 통합방식은 기존의 연구성과정보 시스템의 서비스 영역을 확대할 뿐 아니라, 더욱 정교해진 지능적인 검색 서비스도 가능하게 한다.
본 연구에서는 동일연결트리플들을 생성하는 대신 각 LOD마다 연결정책을 수립, 공개하고 검색 시점에서 참조하는 방식으로 개체간의 동일성을 파악하는 방안과 이러한 연결정책을 명세하기 위한 어휘를 제안하였다. 또한, 연졀정책이 운영되는 환경에서 여러 LOD들에 걸친 심층검색이 실질적으로 진행되는 것을 확인하기 위하여 PISC(Policy based In-depth Searching and Cleansing)을 구현하였으며 이를 Github에 공개하였다. LOD 클라우드는 여러 LOD들의 자발적인 참여로 이루어짐에 따라 검색된 개체들의 동일성에 대한 평가가 필요하다. 이에, PISC는 개체간 동일성 평가를 통하여 사용자가 요구한 동일수준 이상의 개체들로 정제된 검색결과를 제공한다. 검색결과로는 RDF로 모델링된 개체별 상세 검색내용과 이에 대한 의미적 구조인 온톨로지를 함께 제공된다. PISC에 대한 실험은 DBpedia의 5개 LOD를 대상으로 진행하였으며 소스와 타겟 RDF 트리플 목적어의 유사도를 0.9 정도로 요구할 경우 검색결과가 적절한 확장률과 포함률을 가지는 것으로 확인하였다. 또한, 연결정책에는 3개 이상의 타겟LOD를 명세할 경우 동일성이 충분히 검증된 개체들을 확보할 수 있는 것으로 확인하였다.
자율성 및 이동성 갖는 네트워크 구조의 하나인 MANET(Mobile Ad-Hoc Networks)은 각 node들은 그 특성에 따라서 clustering service을 한다. node의 전송과정 중 path access에 대하여 중요성 또한 강조되고 있다. 일반적인 무선 네트워크 상에서의 node들은 clustering을 하게 되는데 그 과정에서 발생되는 여러 가지 문제점을 가지고 전송이 이루어진다. 모든 node들이 송, 수신상의 전송 범위(Beam forming area)가지고 있으며, 이러한 각 node들의 전송범위 내에 전송이 이루어지는 전통적인 전송기술 mechanism을 찾는다. 이러한 전송상황에서의 송신하는 node와 수신된 node간에 발생되고 있는 중복성의 문제점으로 즉, 상호적용에 의한 네트워크 duplicate(overlapping)이 크게 우려가 되고 있다. 이러한 전송상의 전송 범위 중첩, node간의 packet 간섭현상, packet의 중복수신 및 broadcasting의 storming현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 상황정보의 속성을 이용한 계층적 상호 head node들의 접근된 위치와 연계되는 전송속도, 보존하고 있는 head node들의 에너지 source value, doppler효과를 통한 head node의 이동방향 등 분석한다. 분석된 방법으로 전송상의 계층적 path가 구성된 경험적 path 속성을 통한 네트워크 connectivity 신뢰성을 극대화 할 뿐만 아니라 네트워크의 전송 범위 duplicate을 사전에 줄일 수 있고 전송망의 최적화를 유지할 수 있는 기법의 하나인 상황정보를 이용한 ad hoc network의 ODDMRP(Ontology Doppler effect-based Dynamic Multicast Routing Protocol) clustering 기법을 제안한다.
For video understanding, namely analyzing who did what in a video, actions along with objects are primary elements. Most studies on actions have handled recognition problems for a well-trimmed video and focused on enhancing their classification performance. However, action detection, including localization as well as recognition, is required because, in general, actions intersect in time and space. In addition, most studies have not considered extensibility for a newly added action that has been previously trained. Therefore, proposed in this paper is an extensible hierarchical method for detecting generic actions, which combine object movements and spatial relations between two objects, and inherited actions, which are determined by the related objects through an ontology and rule based methodology. The hierarchical design of the method enables it to detect any interactive actions based on the spatial relations between two objects. The method using object information achieves an F-measure of 90.27%. Moreover, this paper describes the extensibility of the method for a new action contained in a video from a video domain that is different from the dataset used.
컴퓨터기반 협동학습(CSCL)은 컴퓨터를 기반으로 학습자들이 공동체를 형성하고 상호협력관계를 통하여 학습하는 환경으로 학습자가 자신의 능력에 맞게 학습할 수 있고 다른 이들과 생각과 정보를 표현, 교환, 조언, 수정하는 등의 상호작용을 할 수 있다. 이러한 CSCL환경에서 학습자들이 어떤 학습 주제에 대해 주어진 프로젝트를 수행하기 위해 서로간의 생각과 정보를 효과적으로 교환하기 위해서는 그 주제에 속하는 개념들에 대한 용어들이 표준화되어지고, 개념들간의 관련성 및 제약성에 대한 정보들이 미리 정의되어 알려져 있어야만 한다. 그런데, 그러한 정보들을 학습자들이 일일이 파악하기란 매우 힘든 일이다. 이러한 문제는 온톨로지 기술을 이용하여 기계로 하여금 그러한 정보들을 이해하여 처리할 수 있도록 함으로써 해결할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 CAD 분야에서 학습자들이 어떠한 제품을 설계하기 위한 프로젝트를 수행시 서로간의 정보와 의견을 효과적으로 교환함으로써 프로젝트를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 하기 위해 공동의 학습공간을 지원하고 제품 설계에 대한 온톨로지를 구성하여 이를 이용하는 것을 제안한다.
가정이나 사무실 등과 같은 다양한 현실 세계에서 서비스 로봇이 자율적으로 동작하기 위해서는 복잡한 작업을 수행할 수 있어야만 한다. 다양한 센서 데이터가 있는 서비스 환경에서 고수준의 의미 정보를 이해하는 것은 지식 기반 로봇에게 필수적인 능력 중 하나이다. 본 논문에서는 서비스 로봇에게 다양한 환경에서 주어진 작업을 효과적으로 해결할 수 있도록 저레벨의 센서 데이터와 고레벨의 의미 정보를 통합하는 인간-로봇 상호작용 온톨로지를 소개한다. 지능형 로봇 지식에는 다양한 서비스의 확장성을 위해 사용자, 로봇, 인지, 환경, 행위 5가지 온톨로지로 분류한다. 지능형 로봇 지식은 일반 지식 뿐만 아니라 로봇의 수행 능력, 구성요소 등의 전문 지식까지 정의하고 서비스 에이전트 간 상호작용을 위한 인터페이스를 표준화함으로써 지능형 로봇에 적합한 지능을 제공한다. Turtlebot2을 이용한 실험을 통해 온톨로지 기반의 통합 로봇 지식의 높은 효율성을 확인 할 수 있었다.
전장공간은 다양한 무기체계가 유기적으로 활용되고 있으며, 자원의 성능 및 통신환경이 제약되고 환경의 가변성이 높은 특징이 있다. 이러한 전장환경에서 운용되는 자원의 접근성과 통합성의 한계를 극복하고 유연한 조합을 통해 임무를 수행할 수 있는 방안으로 서비스 지향 구조 기반의 기술을 접목시키는 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 지휘관이 전장 환경에서 임무에 필요한 다양한 SW를 서비스 기반으로 운용하기 위해 서비스 기반의 임무 계획 및 수행을 지원하는 계층형 임무서비스 모델을 제안한다. 또한 워크플로우 기술과 시맨틱 능력기반 추천을 활용한 개발도구를 구현하고 전투 임무 시나리오에 적용하여 실효성을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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