정보기술과 인터넷의 발달로 학술정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 정보 과잉으로 인해 연구자들은 필요한 정보를 찾거나 필터링하는데 더 많은 시간과 노력을 투입하고 있다. 이용자들이 원하는 정보를 예측하여 관심 가질만한 정보를 선별하여 추천하는 시스템을 전문가시스템, 데이터마이닝, 정보검색 등 다양한 분야에서 오래 전부터 연구하여 왔다. 최근에는 콘텐츠기반추천시스템과 협업필터링을 결합하거나 다른 분야 모델을 접목한 하이브리드 추천시스템으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 기존 추천시스템 문제를 해결하고 대규모 정보센터나 도서관에서 학술논문을 효율적이고 지능적으로 추천하기 위해 협업필터링과 나이브베이즈모델을 결합한 새로운 방식의 추천시스템을 제시하였다. 즉, 협업필터링 방식으로 과도한 특성화(Over-specialization) 문제를 해결하고, 나이브베이즈모델을 통해 평가정보나 이용정보가 부족한 신규콘텐츠 추천문제를 해소하였다. 본 모델을 검증하기 위해 한국과학기술정보연구원 NDSL에서 제공하는 식품과 전기 분야 학술논문에 적용하여 실험하였다. 현재 NDSL 이용자 4명에게 피드백을 받은 결과 추천논문에 상당히 만족하는 것으로 나타났다.
컴포넌트 기반 개발(CBD : Component Based Development)은 비즈니스 시스템의 요구를 해결할 수 있는 최상의 전략적 방법으로 빠르게 확산되고 있다. 이는 CBD가 소프트웨어 컴포넌트의 조립을 통해 어플리케이션 개발이 가능한 새로운 패러다임으로서, 비즈니스 프로세스의 빠른 변화에 능동적으로 대처하며, 증가되는 생산성 향상의 요구를 충족시킬 수 있기 때문이다. 특히, 컴포넌트 저장소는 컴포넌트의 개발과 유통 그리고 재사용을 위해 가장 중요한 부분으로 컴포넌트 그 자체뿐 아니라 컴포넌트 개발의 각 단계로부터 생산된 결과물들을 저장하고 관리할 수 있다. 본 논문에서는 CBD 프로세스의 효과적인 지원을 위해 컴포넌트 저장소 구축을 중심으로 실제적인 적용 기술을 제시하고 이를 바탕으로 컴포넌트 저장소 관리 시스템(CRMS : Component Repository Management System)의 프로토터이핑을 개발한다. CRMS는 컴포넌트 아키텍쳐에 기반하여 다양한 컴포넌트의 형상을 관리하며, 어플리케이션 개발자들은 자신의 프로젝트에 이용하기 위한 컴포넌트를 검색하고 관련 이해 정보를 획득할 수 있다 본 논문을 통해 CBD 환경을 실제화 하는 공용 컴포넌트 저장소 구축으로의 실제적 접근을 제시함으로써 컴포넌트 개발을 지원하는 CBD 프로세스 및 컴포넌트의 저장소에 대한 선행 연구로 이용하고자 한다.
코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.
천리안위성 2A호의 2분 주기 고속 관측(rapid-scan) 자료를 이용하여, 가시·수증기·적외 채널의 시간 해상도와 표적의 크기가 해당 채널의 중규모 대기운동벡터 생산에 미치는 영향을 분석하였다. 중규모 대기운동벡터 산출을 위하여 2-10분의 영상 시간 간격 변화 하에서 표적의 크기를 8×8에서 40×40 화소 크기로 변환시키며, 시·공간적인 조건 변화에 따른 벡터 생산량과 평균 속력, 오차 특성의 변화 양상을 비교하였다. 그 결과, 표적의 크기가 작을수록 위성의 시간 간격 변화에 따른 벡터 개수의 변화와, 표준화된 평균 제곱근 편차(Normalized Root Mean Squared Vector Difference; NRMSVD) 값의 변화가 더욱 뚜렷해졌다. 또한 고도별 오차 특성 분석 결과에서는 평균 속력이 낮고 대기 현상의 시·공간 규모가 작은 하층(700-1000 hPa)의 경우, 짧은 시간 간격의 영상 자료와 작은 표적을 이용하는 것이 벡터 산출에 더욱 유리하게 작용하는 것을 확인할 수 있었다. 위성의 시간 간격과 표적의 크기는 대기 순환의 시·공간 규모와 밀접한 연관이 있는 요소이다. 따라서, 대기운동벡터 활용 목적에 맞게 표적 크기와 위성 시간 간격을 최적화하는 과정이 필요하며, 중규모 기상현상의 실황 분석을 위한 대기운동벡터 산출 알고리즘에서는 표적 크기와 영상 시간 간격을 각각 16×16, 4분으로 설정해주는 것이 가장 적합하다고 판단된다.
최근 범죄예방과 안전문제 등으로 CCTV와 같은 영상장비가 다양하게 활용되고 있다. 영상기기들은 대부분 24시간 작동되기 때문에 경비 인력을 절감할 수 있지만, 녹화된 영상에서 특정 인물과 같은 객체를 검색하는 업무는 여전히 수동으로 이루어지고 있어, 실시간 검색이 요구되는 상황에서는 정확하고 빠른 대처가 미흡하다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 사용자의 의해 입력된 의상정보를 바탕으로 특정인물을 영상에서 빠르게 검색하고, 그 결과를 실시간으로 전송하는 기술을 제안한다. 개발된 시스템은 YOLO 라이브러리를 이용하여 실시간으로 인물객체를 탐지한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 의상을 상/하의로 구분하고 OpenCV 라이브러리를 통해 색을 검출하여 특정 인물 객체를 자동으로 인식하도록 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 특정 의상을 갖춘 인물객체를 정확하고 빠르게 인식할 뿐만 아니라 기타 객체 인식에도 활용할 수 있는 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 영상감시시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈에서 연구데이터 분석·활용에 사용되는 컴퓨팅 리소스를 등록, 검색, 관리하기 위한 컴퓨팅 리소스 표준 메타데이터 스키마 설계 방안에 대해 소개한다. 국가연구데이터커먼즈는 연구데이터 공유·활용 극대화를 위한 연구데이터와 컴퓨팅 리소스 연합 활용 체계이다. 컴퓨팅 리소스는 연구 전 과정에서 사용하는 연구데이터를 분석·활용하는데 필요한 분석 인프라, 분석 소프트웨어 등 컴퓨팅 환경의 모든 리소스들을 말한다. KRDC 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 표준 메타데이터 스키마는 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 공통 필수 속성과 각 컴퓨팅 리소스 특징에 따른 속성을 고려하여 설계하였다. 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 표준 메타데이터 스키마는 컴퓨팅 리소스 메타데이터 스키마와 컴퓨팅 리소스 제공자 메타데이터 스키마로 구성된다. 또한, 컴퓨팅 리소스와 제공자의 메타데이터 스키마는 성격에 따라 서비스 스키마와 시스템 스키마 그룹으로 구분하여 설계하였다. 표준 메타데이터 스키마는 KRDC 프레임워크를 통해 컴퓨팅 리소스 제공자와 컴퓨팅 리소스 사용자를 위한 컴퓨팅 리소스 등록, 카탈로그 검색, 컴퓨팅 리소스 관리, 워크플로우 서비스에 사용되며, 다양한 컴퓨팅 리소스 연계를 위해 확장 가능한 형태로 설계되었다.
본 논문에서는 정보 검색(Information Retrieval, IR) 기술과 새로운 인스턴스 조인 기술을 이용하여 방대하고도 이질적인 XML 문서들에 대한 부분 매취 질의(Partial Match Query)를 처리하는 새로운 방법으로, XIR-Branching을 제안한다. 부분 매취 질의는 경로 표현식에 조상-후손 관계성(descendent-or-self axis) "//"를 가지는 질의로 정의되며, 선형 경로 표현식(Linear Path Expression, LPE)과 분기 경로 표현식(Branching Path Expression, BPE)으로 구분된다 일반적 형식의 부분 매취 질의는 분기하는 경로들을 만드는 분기 조건들을 가진다. XIR-Branching의 목적은 이질적인 스키마들을 가진 방대한 문서들에 주어지는 부분 매취 질의를 효과적으로 지원하는 것이다. XIR-Branching은 관계형 테이블을 사용하는 전통적인 스키마-레벨 방법들(XRel, XParent, XIR-Linear[21])에 그 기초를 두고, 역 인덱스(inverted index) 기술과 새롭게 소개하는 인스턴스-레벨 조인 기술인 프리픽스 매취 조인(Prefix Match Join)을 사용하여 질의 처리 효율성과 확장성을 향상시킨다. 전자는 LPE를 처리하기 위한 기술로 XIR-Linear[21]에서 사용한 방법이다. 후자는 BPE를 처리하기 위한 기술로 본 논문에서 새롭게 제안하는 기술이며, 전통적인 방법에서 사용하는 포함 관계 조인(containment join) 보다 효과적인 방법으로 결과 노드(result node)를 찾는다. 기존 연구인 XR-Linear는 역 인덱스를 사용하여 LPE 처리에 우수한 성능을 보이고 있지만, BPE 처리 방법을 다루지 않았다. 그러나. 더욱 구체적이고 일반적인 질의를 위해서는 BPE도 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 BPE까지 다룰 수 있는 새로운 방법으로 기존의 XIR-Linear를 확장한 XIR-Branching을 제안한다. 제안하는 방법은 스키마-레벨 방법으로 질의 대상 후보 집합을 크게 줄인 후, 인스턴스-레벨 조인 방법인 프리픽스 매취 조인으로 최종 결과 집합을 효과적으로 구하는 방법이다. XIR-Branching의 우수성을 보이기 위해 기존 BP포 처리 방법인 XRei, XParent와 비교 분석을 수행한다. 마지막으로, 성능 평가를 통하여 XIR-Branching이 기존 방법들에 비해 수십에서 수백배 효과적이고 확장성 또한 뛰어남을 보인다.
PoC(Push-to-talk Over Cellular)는 그룹 음성 및 영상 통화와 인터넷, 멀티미디어 서비스를 통합한 단말 기술이다. PoC는 부재, 긴급 상황, 배터리 방전 등과 같은 다양한 이유로 인해 PoC 세션에 참여하지 못하는 사용자에게 종래 MMS 서비스에서의 MM Box와 비슷한 기능을 가진 PoC Box를 사용하는 기능을 제공하고 있다. PoC 표준안에서는 PoC Box에서 PoC 단말로 미디어 전송 시 RTSP (Real-Time Streaming Protocol)를 사용하도록 권장하고 있다. 기존의 RTSP를 적용한 VOD 서비스의 경우는 빠른 유선 네트워크 망을 고려하여 패킷의 크기를 크게 구현하는 반면 PoC 서비스는 무선 통신 환경이기 때문에 이러한 특성을 고려한 RTSP 전송 방법이 필요하다. 무선 통신 환경에서는 패킷의 손실률이 비교적 유선 통신 환경에서보다 다소 높기 때문에 PoC 단말 측에서 미디어 재생 시 화면 끊김 현상, 영상과 음성의 비동기화 발생, 버퍼링 대기 시간 등이 발생한다. 따라서 PoC 단말 측에서의 이러한 문제점은 사용자가 미디어 콘텐츠를 재생하는데 있어 자신이 원하는 정보를 빠르게 습득하기 어렵게 만든다. 본 논문에서는 RTSP를 이용하여 사용자가 미디어 검색 시 단시간 내에 전송되는 미디어에서 효과적으로 중요한 정보를 습득하고 재생 지연 현상을 줄일 수 있는 "교차 이중 수신 버퍼링 기법", "사전 분할 다중 수신 버퍼링 기법", "On-Demand 다중 수신 버퍼링 기법"과 전송 시 미디어 데이터의 패킷화 방법인 "동일 순위 패킷화 전송 방식", "우선 순위 패킷화 전송 방식"을 제안하였고 실험을 통해 그 성능의 적정성 및 우수성을 검증하였다. 실시된 시뮬레이션 성능 평가에서 사용자의 미디어 검색 성향에 따라 제안된 다중 수신 버퍼링 및 패킷화 방식이 기존 단일 수신 버퍼링 방식과 비교하여 효율성 및 우수성 평가에서 6-9점 이상 우수한 결과를 보였다. 그 중 On-Demand 다중 수신 버퍼링 기법은 동일순위 패킷화 방법과 사용될 때 타 기법과 비교하여 3-24점 사이의 우수성을 보임으로써 사용자의 다양한 미디어 검색 성향에 대해 빠르게 대응할 수 있었다. 또한 단시간 내에 사용자가 집중적으로 미디어 검색이 이루어지는 재생 시간대에 대해 많은 미디어 데이터를 수신 받기 때문에 단말 사용자에게 빠른 정보를 제공할 수 있었다.
기존의 연구비 관리업무는 예산계획, 예산편성 및 예산정산 부분으로 관리됨으로써 여러 가지 문제점이 발생되었다. 이러한 문제점을 해결하고 연구비의 안정적인 확보와 효율적인 운영 및 투명한 집행을 위하여 연구비의 통합관리가 절실하게 요구되고있는 실정이다. 최근의 이러한 추세를 반영하여 기존의 시스템 통합업체(Inmon, IBM)의 데이터 웨어하우스 개발 프로세스에 대해서 연구한 결과 Inmon의 데이터 웨어하우스 개발 프로세스에서는 고전적인 개발주기 기법으로 단계적이며 순차적인 접근방법을 이용한다. 이로 인해 개발단계에서 중복되어지는 부분이 나타나게 되어 각 단계의 진행과정에서 그 이전단계로 피드백이 요청되는 심각한 문제를 유발하게 된다. 또한, IBM의 데이터 웨어하우스 개발 프로세스에서는 개발 프로세스가 수행되는 동안 기능과 데이터가 분리되어 어떤 기능이 데이터를 참조하고 수정하는지 안기 어려운 문제점이 발생되었다. 따라서, 된 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 계획 덴 분석단계, 설계단계, 구현 및 시험단계에서 UML을 적용한 엔터프라이즈 환경의 연구비 통합관리 데이터 웨어하우스 개발 프로세스를 제안하였다. 본 논문에서는 기존의 예산계획 DB, 예산편성 DB, 예산정산 DB의 데이터를 이용하여 사용자가 인하는 정보를 찾아주는 역할을 정보검색 에이전트에서 수행한다. 또한, 정보통합 에이전트에서는 정보검색 에이전트에서 수집한 데이터를 추출, 전송, 가공, 로딩 하여 통합 데이터베이스에 저장한다. 결과적으로, 정보통합 에이전트에서는 다수의 정보소스를 사용자가 하나하나 접근하여 검사하는 노력을 줄여주고 사용자에게 불필요하다고 판단되는 데이터를 걸러주는 역할을 수행한다. 이러한 결과로 사용자의 요구사항을 최대한 반영하여 연구비 관리정책의 수립에 필요한 다양한 형태의 의사결정 지원정보를 제공할 수 있도록 하였다. 최종 사용자에게는 원하는 분석정보를 신속하게 접근하여 단편적인 관점보다는 종합적인 관점에서 다양한 분석자료를 제공받을 수 있도록 하였다. 또한, 3개의 시스템을 하나로 통합한 결과 데이터의 공유, 시스템 통합, 운영비용 절감, 의사결정 지원환경을 단순화시키는 효과를 제공하였다.
인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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