인터넷상의 정보 검색 엔진들은 웹 로봇을 이용해서 인터넷에 연결되어 있는 수 많은 웹 서버들을 주기적 또는 비주기적으로 방무나여 자체적인 인텍싱 방법에 따라 자료를 추출하고 분류해서 검색 엔진의 기초가 되는 데이터 베이스를 구축하고 변겨아는 작업을 계속하고 있다. 이런 일련의 작업은 인터넷 상에 분산되어 있는 막대한 정보를 쉽고 정확하게 찾을 수 있는 게이트 사이트로서의 역할을 담당하기 위한 전략적인 목적으로 진행되고 있다. 수천만 이상의 웹 사이트들을 상대로 하는 정보 수집은 검색 엔진 사이트 중심으로 기존 데이터의 수정과 삭제 등과 같은 데이터 베이스 유지 관리와 신규 사이트들에 대한 자료 수집 작업이 이루어지고 있다. 이러한 작업은 웹 서버에 대한 사전 지식 없이 정보 추출을 위해 웹 로봇을 실행하므로 인터넷 상에 수많은 요구가 전송되고 이는 인터넷 트래픽을 증가 시키는 원인이 되고 있다. 따라서 웹 서버가 사전에 자신이 공개할 문서에 대한 변경 정보를 웹 로봇에게 통보하고 웹 로봇은 이 정보를 이용해서 웹 서버의 해당 문서에 대한 정보 수집 작업을 한다면 불필요한 인터넷 트래픽을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 정보의 신뢰도도 높아지고 웹 서버의 해당 문서에 대한 정보수집 작업을 한다면 불필요한 인터넷 트래픽을 감소 시킬 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 정보의 신뢰도도 높아지고 웹 서버의 시스템 부하와 검색 엔진의 시스템 부하를 줄일 수 있는 효과를 가질 수 있을 것이다. 본 논문에서는 웹 서버상의 웹 문서 파일의 변동 사항을 자동으로 검사하고 변동 사항들을 종합 정리해서 변경 문서에 대한 정보를 통보 받기 원하는 등록된 각 웹 로봇에게 전송하는 검사 통보 시스템을 설계 구현하였다. 웹 로봇을 운영하는 검색 엔진에서는 통보된 요약 정보를 이용해서 웹 서버로부터 해당 문서를 전송 받아 필요로 하는 인덱스 정보를 추출해서 데이터베이스를 구축하는 효율적인 웹 로봇을 설계 구현하였다.
기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.417-426
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2000
정보 시스템 개발은 크게 계획, 분석, 설계, 구축의 네 단계로 이루어진다. 이중 사용자 요구사항을 파악하는 분석 단계는 시스템개발 수명주기에 있어 가장 큰 비중을 갖는다. 또한 수명주기의 초기 단계에서 발견되지 못한 결점은 개발이 진행될수록 수정하는데 많은 비용과 노력을 필요로 하게 되어 분석 결과물의 품질은 전체 시스템 품질에 큰 영향을 미치게 된다. 분석 단계의 주요 작업은 데이터 모델링과 프로세스 모델링이다. 이중 데이터 모델리을 위한 지식베이스 시스템 개발에 대한 노력은 기존 연구에서 수행되어 왔으나 프로세스 모델링을 위한 지식베이스 시스템에 대한 연구는 부족하다. 특히 최근 User Interaction이 많은 시스템이 점점 증가하고 있는 추세에 적합한 프로세스 모델링 방법과 지식베이스에 대한 연구가 필요하다.이 연구에서는 사용자 상호작용이 많은 시스템 환경에서의 프로세스 모델링을 위한 절차를 제안하고, 제안된 절차를 효과적으로 지원하고 결과물의 품질을 보증하기 위한 지식베이스 시스템을 구축한다. 모델은 다음의 주요 작업들로 구성된다: 이벤트 분석, 프로세스 분석, 이벤트/프로세스 상호작용 분석. 이벤트 분석은 영향을 주는 이벤트와 그로 인해 수행되어야 하는 업무 절차(Response)를 파악한다. 프로세스 분석은 이벤트 분석과는 독립적으로 수행되며 상위 수준의 업무부터 최하위 수준의 프로세스까지 도출한다. 이벤트/프로세스 상호작용 분석은 이벤트와 프로세스의 분석 결과를 상호 검증하기 위하여 실시된다. 제안된 프로세스 모델링 방법을 지원하기 위한 지식베이스 시스템을 웹 환경에서 구현하였다. 구현된 지능형 robot과 spider 등으로 구성된, 신뢰성 있고 지능적인 MP3 검색 엔진 지원 시스템의 설계와 구현 결과 그리고 성능 등을 종합적으로 요약한다.실어증 환자들은 화시적 대명사를 조응적 대명사보다 더 잘 처리하는 동일한 결과를 보였다. 이러한 실험 결과들은 실어증 환자들이 뇌손상으로 인해 문법적 언어처리에는 어려움을 보이지만 비언어적인, 세상 지식과 관련된 화시적 대명사의 처리는 가능할 것이라는 가설을 뒷받침 해준다. 또한 이러한 실험 결과를 통해 대명사의 기능적인 측면에서 화시와 조응의 처리가 구분되어 있음을 보여준다.l mechanism is concentrate on only the reaction zone. As strain rate and CO2 quantity increase, NO production is remarkably augmented.our 10%를 대용한 것이 무첨가한 것보다 많이 단단해졌음을 알 수 있었다. 혼합중의 반죽의 조사형 전자현미경 관찰로 amarans flour로 대체한 gluten이 단단해졌음을 알수 있었다. 유화제 stearly 칼슘, 혹은 hemicellulase를 amarans 10% 대체한 밀가루에 첨가하면 확연히 비용적을 증대시킬 수 있다는 사실을 알 수 있었다. quinoa는 명아주과 Chenopodium에 속하고 페루, 볼리비아 등의 고산지에서 재배 되어지는 것을 시료로 사용하였다. quinoa 분말은 중량의 5-20%을 quinoa를 대체하고 더욱이 분말중량에 대하여 0-200ppm의 lipase를 lipid(밀가루의 2-3배)에 대
지식기반사회에서 학교 교육의 질은 국가 발전의 핵심 요소이다. 교육의 질을 향상시키기 위해서는 무엇보다도 교육을 실제로 담당하고 있는 교사의 자질 향상이 중요하다. 그러므로 질 높은 교육 수준을 유지하기 위해서는 유능한 교원을 선발하고 임용하려는 노력이 필요하다. 이러한 시대 변화와 질 높은 교육수준을 유지하기 위해서 교사를 선발하는 임용고시의 중요성이 강조된다. 특히 공업계고등학교의 전기 전자 통신 과목의 임용시험은 기존의 세 분야 교과가 통합되면서 임용시험 문제 출제의 기준이 모호하여 전문교과 평가의 질적 저하가 우려된다. 이에 이 연구에서는 전기 전자 통신 과목의 교원 양성기관에 대한 교육과정과 제7차교육과정 및 기출문제를 분석하였다. 분석된 결과를 기초로 출제영역 비율 및 배점과 내용요소를 추출하였다. 추출된 내용은 전문가 협의회를 통해 검증한 후 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 전기 전자 통신 과목의 임용시험은 교과교육학과 교과내용학 영역에서 출제되며 출제 비중은 교과교육학이 20%, 교과내용학이 80%로 한다. 둘째, 교과교육학의 하위영역은 '공업교육일반', '공업교육과정', '공업교수법', '실기지도법', '실습장조직관리', '공업교육평가', '산학협동교육', '직업 및 진로지도'로 구성한다. 셋째, 교과내용학은 공통전문, 기초전문, 응용전문으로 구성하고, 공통전문분야는 출제 비중이 7.4%, 기초전문분야는 20%, 응용전문 분야는 크게 전기분야, 전자분야와 통신분야로 나누며 각 영역의 출제 비중은 21.3%, 21.3%, 10%로 한다.
산업용 로봇 제어는 버튼 기반의 TP(Teaching Pendant) 단말기를 통해 제조사가 제공하는 텍스트 기반의 프로그래밍 언어를 사용하여 이루어진다. 그러나 제조 현장에서 TP를 조작하는 사용자가 주로 언어의 배경지식이 없는 비전공자임을 고려할 때, 버튼 기반의 TP에서의 텍스트 기반의 프로그래밍 언어는 학습과 사용의 어려운 단점이 있다. 텍스트 기반의 프로그래밍 언어의 단점을 극복하기 위해 비숙련 사용자들도 쉽게 프로그래밍을 할 수 있는 그래픽 기반의 비주얼 프로그래밍 환경이 제안되었으며, 특히 명령 블록을 사용한 비주얼 프로그래밍 환경은 드래그 앤 드롭 기반으로 조립할 수 있는 블록 형태의 명령어를 지원해주므로 초보자가 쉽게 프로그래밍을 할 수 있다. 본 논문에서는 태블릿 PC를 로봇 제어를 위한 TP로 활용하고, 이를 기반으로 블록을 이용한 비주얼 프로그래밍 개발 환경을 제공하여 비숙련 사용자도 드래그 앤 드롭으로 쉽게 프로그래밍하는 환경을 제안한다. 또한, 사용 환경이 PC 환경 대신, 한정된 디스플레이 공간을 가지고 있는 태블릿PC 환경에 적용된 점을 고려하여 총 3가지의 서로 다른 명령어의 범위를 포함하고 있는 블록을 디자인하여 사용자 실험을 진행했다. 실험 결과를 바탕으로 한정된 디스플레이 공간인 태블릿 PC 환경에서의 효과적인 명령 블록들을 제안한다.
디지털 기술로 촉발되는 지능화 혁명으로 자율주행차, 로봇, 드론 등의 무인이동체가 등장하면서 산업에서 혁신적인 변화를 초래하고 있다. 경기도 광역자치단체에서는 지자체 최초로 무인이동체 관련 조례를 제정하고 기본계획을 수립하는 등 제도적 기반을 마련하였다. 이에 경기도 지역 무인이동체 산업의 특성을 파악하고 수요를 반영하는 데이터 기반의 실질적인 정책을 마련할 필요성이 제기되고 있다. 경기도에는 무인이동체 기업이 전국대비 25%를 차지하고 경기남부에 88% 이상이 집중되어 있다. 특히, 로봇과 자율주행차 등 육상분야에 71.4%, 드론 등 항공분야에 26.7%가 주력하고 있다. 경기도 무인이동체 기업들은 생애주기 상 도입과 성장기에 있는 업력 10년 미만의 소기업이 대부분으로 향후 연구개발 인력을 채용하여 기술력을 제고하는데 집중하고자 한다. 그리하여 경기도는 도내 무인이동체 신생기업과 소기업이 지속적으로 성장할 수 있도록 성장지원 정책을 펼치고 분야별 전문인력 양성과 기술력 제고를 위한 다양한 정책지원 방안을 마련하기 위해 고민하며, 무인이동체 산업 네트워크를 구축하여 지식의 창출·공유·확산의 창구를 마련할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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