본 연구는 논문을 기반으로 연구의 주요 키워드를 추출하는 알고리즘을 설계하고 이를 적용한 연구 검색 시스템을 개발하여 효율적인 검색 환경을 제공하는 것을 목표로 한다. 논문 키워드 추출 알고리즘은 논문 내에서의 단어 출현 빈도와 PMI 지표를 바탕으로 정의한 단어간 연관성 K(x,y)을 기반으로 설계하였다. 연구 검색 시스템은 고등학교 R&E 등 제한적인 환경에서 이루어지는 연구들의 선행 연구 자료 부족을 해결하는 것을 주 목적으로 한다. 또한, 구현한 연구 검색 시스템에 제안된 알고리즘을 적용하여 보다 정확하고 직관적인 검색 환경을 제공할 수 있었으며, 추후 연구 자료가 추가됨에 따라 그 가치가 높아질 것으로 전망한다.
본 논문은 온라인 교육매칭 플랫폼의 교육자에 대한 신뢰도 파악을 위한 리뷰분석 자동화 시스템을 설계한 논문이다. 웹 크롤링을 통해 비정형 데이터인 교육자에 대한 리뷰를 수집 및 파싱을 통해 데이터 베이스화 한다. 수집한 리뷰 데이터와 SO-PMI를 이용해 온라인 교육자 신뢰도 파악을 위한 맞춤형 감성사전을 구축하고자 한다. 구축한 감성사전을 이용해 리뷰를 수치화해 교육자와 피교육자 매칭 시신뢰성 향상에 도움을 주고자 한다.
프로젝트 수행에 우리는 괸리를 목적으로 다양한 산출물을 작성하고 생성한다. 미국 PMI의 PMBOK은 다양한 산출물을 표준화하고 있고 ISO21500 역시 다양한 종류의 산출물 생성을 표준화하고 있다. 그러나 산출물의 상세한 내용에 대해서는 PMBOK이나 ISO21500에서도 규정하지 않고 있다. 프로젝트 관리 산출물은 프로젝트 성공을 위한 산출물로 각종 관리계획, 중요 마일스톤 일정, 각종 이슈, 변경, 위기관련 다양한 지표 등을 중심으로 구성되어야 한다. 본 연구는 프로젝트 관리 산출물들에 프로젝트를 기준정보 6가지(Requirement, Work, Activity, Change, Issue, Risk)가 프로젝트 관리 산출물에 표기되어 추적기능을 가지고 있고 가시화를 할 수 있는지에 대하여 프로젝트 관리 산출물 template를 가지고 분석하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 프로젝트 관리 산출물에 기준 정보를 추가하여 프로젝트 기준정보를 통합하고 가시화 하여 정보의 추적기능이 강화되기를 기대한다.
인터넷의 비약적인 발전으로 우리는 생활에 필요한 많은 것들을 인터넷을 통해 얻는다. 날씨, 뉴스, 만화, 나아가서는 전공 공부까지 많은 정보를 인터넷에서 얻을 수 있다. 또한 이러한 여러 서비스를 제공하고 있는 포털사이트에서는 무료 번역기 또한 무료로 제공하고 있다. 하지만 무료로 제공하는 만큼 번역기의 신뢰도가 높지 않아, 실제 사용함에 있어 실제 번역에 제약이 있기 마련이다. 이러한 점에서 본 논문에서는 수많은 사람들이 작성한 정보를 통해 문맥 속에서 쉽게 틀릴 수 있는 전공 용어의 올바른 해석을 위해 오피니언 마이닝 기법 중 PMI-IR 수식을 이용하여 번역기의 신뢰도를 개선하는 방법을 제안한다.
스마트 폰의 확산으로 대화의 개념이 음성에서 텍스트로 확대 되고 있다. 방대하게 누적되고 있는 메신저의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보들을 찾아 사용자에게 추천서비스를 제공할 수 있다. 이를 뒷받침 해주기 위해서는 텍스트 감정 인식이 중요하다. 기존에는 PMI기법과 감정키워드를 이용하여 감정을 분류 하였다. 그러나 특정단어로 감정을 분류하기 때문에 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 복합색인어 기반 텍스트 감정 인식 기법을 제안한다. 문장에서 동사와 복합색인어를 추출하여 음운으로 분해한다. 그리고 스트링커널에서 벡터 값을 추출하여 기계학습 알고리즘(SVM)으로 4가지 감정(행복, 슬픔. 화남, 평범)으로 분류하는 방법이다. 동사와 감정에 영향을 주는 색인어를 추출하여 감정을 인식하는 기법으로 실험결과 정확도는 기존에 동사만 사용했을 때 보다 15%향상됨을 보였다.
감정어 추출과 관련하여 기존 영어권 연구에서 제시된 방법의 대부분은 한국어에 직접 적용이 쉽지 않다. 한국어권 연구에서 제시된 방법 중 수작업에 의한 방법은 감정어 추출에 많은 시간이 걸린다는 문제점이 있다. 영어 시소러스 기반 한국어 감정어 추출 기술은 한국어와 영어 단어간 일대일 부정합에서부터 기인하는 정확도의 저하를 제고해야 하는 과제를 갖고 있다. 한국어 구문 분석기를 기반으로 한 연구는 출현 빈도가 낮은 감정어를 선정하지 못할 수 있는 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 한국어 상품평 중 단순한 문장에서 감정어를 자동으로 추출하는 데 있어 기존에 제안된 한국어권 연구에 상호 보완적으로 정확도를 향상시킬 수 있는 k-Structure(k=5 또는 8) 기법을 제안한다. 단순한 문장이라 함은 패턴 길이를 최대 3으로 한다. 이는 평가 대상 상품(예를 들어 '카메라')의 속성 명 f (예를 들어 카메라의 '배터리')를 기준으로 ${\pm}2$의 거리에 감정어가 포함되어 있는 문장을 의미한다. 성능 실험은 국내 주요 쇼핑몰로부터 수집한 1,868개의 상품평을 대상으로 미리 주어진 8개의 속성 명에 대한 감정어를 k-Structure를 이용하여 자동으로 추출하고 그 정확도를 평가하였다. 그 결과, k=5일 경우 평균 79.0%의 재현률, 87.0%의 정확률을 보였고, k=8일 경우 평균 92.35%의 재현률, 89.3%의 정확률을 얻을 수 있었다. 또한, 영어권 연구에서 제안된 방법 중 PMI-IR(Pointwise Mutual Information-Information Retrieval) 기법을 이용하여 실험을 수행하였다. 이 결과, 평균 55%의 재현률과 57%의 정확률을 보였다.
아웃소싱 방식의 정보시스템 개발 프로젝트(SI 프로젝트)는 참여인력들의 만족도가 매우 낮은 것으로 알려져 있다. 이로 인해 잦은 전직과 이직, 프로젝트 참여 기피 등의 고질적인 문제가 발생하고, 프로젝트 성패에도 악영향을 미치고 있다. 참여인력들의 만족도 향상을 위해서는 프로젝트 참여만족도를 결정하는 요인들의 명확한 규명을 통한 개선이 필요하다. 프로젝트 참여만족도는 직무만족도의 일종으로 볼 수 있다. 선행연구에 의하면, 직무만족도는 직무특성과 무관한 급여, 보상, 명성 등의 일반 요인과 직무특성에 기인한 특화요인에 의하여 결정된다. 본 연구에서는 현업에서 프로젝트 참여만족도 측정에 널리 사용되는 PMI 설문에 기초하여, 정보시스템 개발 프로젝트의 특성에 기인하는 특화요인으로, 프로젝트 이행약정, 업무량과 업무시간, 프로젝트 통제, 조직내 의사소통, 조직간 의사소통, 방법론(프로세스) 영향도의 6가지 요인에 대하여 확인하고, 프로젝트 참여만족도 결정요인으로 적합한가에 대하여 66개 프로젝트에 참여한 390명의 데이터를 통해 검증했다. 연구 결과, 6개의 결정요인은 모두 프로젝트 참여만족도를 결정하는 요인으로 볼 수 있었다. 즉, 프로젝트 참여 인력들의 만족도는 프로젝트 이행약정과 프로젝트 통제, 의사소통, 프로젝트 방법론 등에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 특히, 벤더 사(社) 참여인력 들의 만족도는 단순히 많은 업무량과 강한 업무강도 보다는 무리한 프로젝트 이행약정과 계획의 잦은 변경 및 불합리한 프로젝트 통제에 의하여 더욱 저해되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 참여자들의 프로젝트 참여 만족도를 신장시키고, 궁극적으로 프로젝트의 성과를 높이기 위해서는 단편적인 처방과 개선에서 벗어나 프로젝트 이행약정을 비롯한 프로젝트 특화요인들에 대한 종합적인 접근과 해결책이 필요할 것이다.
요즈음 인터넷을 통해 물건을 구매하는 경향이 증가하고 있다. 또한 물건을 구매한 소비자는 리뷰, 댓글, 비평 또는 블로그 등의 형식으로 온라인에 그들의 사용 후기를 작성한다. 또한 작성된 사용 후기부터 많은 구매자들은 물건을 구매하기 전에 자신이 구입하고자 하는 물건에 대한 정보를 얻는다. 따라서 회사나 공공기관은 대중이 다른 사람의 의견에 관심을 기울인다는 점 때문에 대중의 의견을 수집하고 분석할 필요성에 직면하였다. 그러나 온라인상에 댓글이 너무 많고, 중복적이면서 짧은 경향이 있다. 이러한 환경 속에서 텍스트 문서의 감성을 인식하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 텍스트로부터 작성자의 의견이나 주관적인 생각을 추출할 수 있게 영어에서는 단어에 속성이 주어진 GI와 LKB가 있으나 한글은 아직 속성이 주어진 사전이 존재하지 않는다. 이 논문에서는 한글 품사 중 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)에 속성을 주었다. 그리고 학습 군을 만들어서 감성 단어의 패턴을 구성하고, 문장에서 단어 사이의 공기관계를 구성하여 학습 시켰다. 이 학습을 바탕으로, SO-PMI을 이용하여 문서를 긍정과 부정 2가지 극성을 분류하고, 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)를 각각 조합하여 최상의 조건을 구하였다. 마지막으로 사용자 인터페이스를 통해 새로운 감성 표현, 구성형식, 단어 연관성을 반자동적으로 삽입하고 교정할 수 있는 시스템을 설계하였다.
최근 고도의 산업 사회로 발전함에 있어 산업설비(플랜트) 건설부문이 새로운 성장 엔진으로 발전하고 있으며 타 산업에 부품 및 장비조달, 고용창출, 첨단기술 적용 등을 동해 파급효과가 매우 큰 고부가가치 산업으로 국가 경제성장에 원동력이 되고 있다. 플랜트 산업은 기계, 재료, 화학, 전자, 생물, 지질, 토목 등 여러 가지 요소기술이 복합적으로 적용되고, 엔지니어링, 기자재 제작기술, 컨설팅, 파이낸싱 등 지식 서비스를 필요로 하며, 기자재 및 인력수출이 가능한 차세대 성장산업임에도 프로젝트 수행단계별 업무절차의 정립이 부족하고, 그 적용 또한 체계적이지 못했던 것이 사실이다. 따라서 관련 기술력에 대한 국가차원의 선진화 전략과 체계적인 프로젝트 수행단계별 절차의 수립이 요구되고 있다. 이에 본 논문은 국내외 13개 대형건설회사의 업무절차서를 수집하였고 수집된 업무절차서의 분석을 통해 현재 산업계에서 사용하고 있는 업무절차서의 문제점을 분석하고 개선방안을 도출하였다. 개선방안은 미국 PMI(Project Management Institute)의 프로젝트관리 지식체계의 모태인 PMBOK(Porjcet Management Body Of Knowledge)의 이론을 바탕으로 합리적이고 효율적인 프로젝트관리를 위해 필요한 관리요소들을 도출하였으며, 아울러, 미국 CMAA(Construction Mangement Association of America)의 건설사업관리 업무범위에 대한 정의를 활용 EPC프로젝트의 효율적인 관리를 위해 필요한 관리요소들을 도출하고 표준화를 하여 개선된 전자업무절차시스템을 정립하였다.
인장과 압축하중 모두를 효과적으로 지지할 수 있는 새로운 샌드위치 체결부 구조의 설계를 위해, 체결부 형상이 다른 3가지 샌드위치 판넬에 대한 인장 및 압축 시험을 수행하였다. 샌드위치 판넬의 코어는 주로 알루미늄 플렉스 허니콤이지만, 타 구조물과의 체결을 위해 두께가 얇아지면서 단순 적층판으로 변하는 램프 영역에서는 PMI 폼 코어를 사용하였고, 면재에는 탄소섬유 복합재를 사용하였다. 형상 1에서는 복합재 플랜지와 샌드위치 구조가 일체형으로 연결된다. 형상 2와 3에서는 별도로 제작된 알루미늄 플랜지가 복합재 적층판에 하이록핀과 접착제로 체결된다. 시험 결과 형상 1, 2, 3의 평균 압축파손하중은 각각 295 kN, 226 kN, 291 kN으로 나타났고, 평균 인장파손하중은 각각 47.3(층간분리), 83.7 kN(볼트파손), 291 kN(치구손상)으로 나타났다. 압축 파손하중만을 고려할 경우 플랜지와 샌드위치 판넬을 복합재 일체형으로 제작한 형상 1과 3이 우수한 특성을 보였다. 그러나 형상 1의 경우 인장하중을 받을 때 낮은 하중에서 플랜지 모서리 부분에서 층간분리가 발생하였다. 따라서 인장과 압축하중을 동시에 효과적으로 지지할 수 있는 구조는 모서리에서 층간분리의 위험이 없게 별도의 알루미늄 플랜지를 사용하여 볼트로 체결한 형상 3임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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