다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.
본 논문에서는 대용량 XML 문서를 저장하고 그로부터 원하는 정보를 효율적으로 찾기 위한 방법으로, 경로정보의 중복을 제거하면서 역 인덱스를 함께 이용한 방법을 제안한다. XML 문서는 트리구조에 기반한 노드로 분해되어, 노드 타입에 따라, 루트에서 각 노드까지의 경로정보와 함께 관계형 테이블에 저장된다. 경로정보를 이용한 기존의 U 질의 기법들에서는 모든 엘리먼트 노드들에 대해 경로정보를 저장함에 따라 정보의 양이 증가하여 질의 처리의 성능을 저하시키는 요인이 되고 있다. 제안 방법에서는 경로정보 중 가장 긴 단말 엘리먼트 노드까지의 경로인 단말 엘리먼트 경로(leaf element path)만 저장하고 내부 엘리먼트 노드까지의 경로인 내부 엘리먼트 경로들(internal element paths)은 저장하지 않는다. 단말 엘리먼트 경로만을 대상으로 하여 역 인덱스를 구성함에 따라, 기존의 역 인덱스 이용 기법에 비해 키워드별 포스팅 리스트(posting lists)의 수를 줄이게 된다. 제안 방법에서는 U 문서의 저장과 질의를 위하여 XML 문서에 대한 스키마 정보가 없어도 되며, 관계형 데이터베이스의 어떤 확장도 요구하지 않는다. 실험을 통해 제안 방법은 실험 범위 내에서 기존 기법들에 비해 좋은 성능을 보인다.
The effect of glucose and 2-thiobarbituric acid on the biosynthesis of cell constituents such as protein, carbohydrate, DNA, RNA, phospholipid and PCA-soluble phosphate compounds in Chlorella duing the life cycle was measured, and the changes in the content of these main cellular components of the algal cell were analyzed in connection with the nuclear and cytoplasmic divison. In the normal autotrophic synchronous culture the contents of protein, RNA, and DNA in the cell showed a chracteristic changes according to the progress of cell development, increasing more or less throughout all the life cycle. The synthesis of protein is more prominent in the division period nad that of DNA is more active in the ripening period, while the synthesis of RNA is more rapid in the growing and ripening periods than other developmental stages. The period of division cycle was little affected by glucose in the medium, although the synchrony of the growth and cellular division was disturbed and the n value increased. The cotents of protein, carbohydrate, RNA nad DNA of the cell were increased by the glucose treatment throughout all the life cycle. On the other hand, both of cellular growth and division were retarded severely and the n value was decreased by the 2-thiobarbituric acid treatment throughout all the life cycle. On the other hand, both of cellular growth and division were retarded severely and the n value was decreased by the 2-thiobarbituric acid treatment. The synthesis of protein, carbohydrate, DNA, RNA and phospholipid of the cell was also retarded by 2-thiobarbituric acid. In the autotrophic, mixotrophic and 2-thiobarbituric acid-treated cultures, each having different mode cytoplasmic division, a common general schema occurring in the cell during the life cycle may be drawn as follows. The ratio of RNA to protein attains maximum value in the $L_1$-cell stage prior to the nuclear division and thereafter decreases during the periods of ripening and division. The ratio of PCA-soluble phosphate compounds to protein increased from the begining of the culture to $L_4$-cell stage successively and thereafter decreased gradually during the division period, while the ratio of protein to DNA kept almost constant up to the division period and thereafter increased during the division period. Therefore, it is presumed that the increase in the ratio of RNA to protein is to be an inducer of nuclear division and that the cytoplasmic division is induced by the increase in the ratio of protein to DNA.
본 연구의 목적은 연구개발과정에서 생산되는 다양한 연구개발 경험과 지식이 축적된 각종 연구기록물을 종합적이고 체계적으로 관리하고 활용할 수 있는 TOC(Table of Contents) 기반의 연구기록물시스템 모형을 구축하고 그 활용성을 밝히는데 있다. TOC 기반 연구기록물시스템 구축을 위하여 TOC를 기반으로 한 기술기록을 할 수 있도록 기술기록 작성 템플릿과 각 아이템에 대한 구성요소를 제시하였고, 이 TOC 기술기록과 기존의 연구기록물과의 유기적인 연결을 할 수 있도록 콘텐츠 구조화 설계를 하였다. 또한 데이터베이스를 설계하기 위해서 데이터베이스 논리 스키마를 설계하였고, 연구기록물과 TOC 기술기록으로 테스트 컬렉션을 구축하였다. 아울러 통합검색을 포함하는 TOC 기술기록 검색시스템 및 활용 인터페이스 등의 설계를 통해서 연구기록물시스템 모형을 구축하였다. 이를 바탕으로 기존 분산 운영 일반시스템과 TOC 기반 연구기록물시스템의 활용성을 비교 분석하기 위한 활용성 평가를 실시하였으며, 그 결과는 연구기록물의 활용성은 기존에 분산하여 운영하고 있는 연구기록물의 일반시스템보다는 TOC 기반 연구기록물시스템이 전반적으로 높은 것으로 나타났다.
제조공정 내의 센서 및 계장기기로 부터의 실시간 데이터를 웹 상에서 제공하기 위해 XML(eXtensible Markup Language)에 기반한 통신 서비스 모델을 제안하였다. HTML(Hyper Text Markup Language)은 웹상에 비실시간 멀티미디어 데이터를 표현하는 데는 적합하나 제조 공장에서 발생되는 실시간 데이터를 표현하는 데는 적합하지 못하다. 인트라넷 환경에서 프로세스 데이터의 XML 기반 웹 서비스 적용을 위해 시스템 설계 기준을 제공을 목적으로 통신 서비스의 실시간 성능에 대해 평가하였다. 데이터 표현을 위한 XML스키마를 제안하고 메시지 길이 증가로 인한 전송 지연과 원 데이터를 정의된 XML 표현으로 변환하는 과정에서 발생하는 처리 지연의 측면에서 시뮬레이션에 의해 성능을 평가하였다. 시뮬레이션에서 XML로의 변환 기능을 수행함에 있어 두 가지 형태의 구현 구조를 가정하였다. 하나는 데이터의 변환이 데이터가 계측기에서 SCC(Supervisory Control Computer)로 전송된 이후 SCC에서 수행되는 구조이고 다른 하나는 데이터가 SCC로 전송되기 전에 계측기에서 변환 과정이 수행되는 구조이다. 두 구조 각각에 대해 20%, 50%, 80%의 부하와 6종의 메시지 길이의 조건 각각을 변화시키면서 성능을 평가하였다. 실험 결과는 Ethernet 100BBaseT 네트워크에서 총 트래픽이 7 Mbps 이하인 시스템에서 적용이 가능함을 보여 주었다.
한 도메인 내에서 다양한 데이터베이스의 데이터를 공유하고 표준화하기 위해 MDR(Metadata Registry)을 이용하여 정보를 통합할 수 있다. 그러나 MDR을 구축하는 조직간 데이터요소 표현의 불일치 때문에 MDR간 광역적인 정보를 통합하는데 어려움이 있다. 또한 웹과 같은 다양한 데이터베이스가 존재하는 환경에서 통합된 정보를 검색하고자 하는 사용자는 각각의 데이터베이스 스키마 정보를 확보하기엔 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 MDR과 온톨로지(Ontology)를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 제안한다. MDR간 데이터요소의 관계를 사상시키고 표현의 불일치를 해결하기 위해 MDR의 표준성기능과 온톨로지의 개념과 관계기능을 결합한 정보 통합 모델을 정의하고 에이전트 기술을 적용한 계층적이고 독립적인 정보 통합 아키텍처를 제안한다. 온톨로지는 사용자의 질의에서 개념을 추출하기 위한 의미망(semantic network)의 역할과 MDR간의 데이터요소 관계를 설정하기 위한 기능으로 적용되었다. MDR과 지식베이스(Knowledge Base)는 데이터요소간 표현 불일치를 해결하기 위해 적용하였다. 이러한 핵심요소를 고려하여 제안된 아키텍처를 사용하여 MDR과 온톨로지를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 구현하였다.
이 논문에서는 목표에 대한 다양한 관점의 문헌연구를 종합하여 역동적 의사결정 과정으로서 목표개념을 새롭게 제안하고자 하였다. 목표는 인간 동기의 원천으로서, 동기적 행동이 시작되고 유지되는 전 과정을 관장한다. 하지만 각기 다른 이론과 연구마다 정의하고 있는 목표의 수준과 범위가 너무 다양하여 이론 간 소통이 사실상 불가능한 실정이다. 이러한 한계점을 극복하고자 먼저 기존의 목표 관련 이론들을 다섯 가지 중요 요소에 따라 분류하고, 분류 결과를 토대로 목표에 대한 새로운 정의를 도출하였다. 그 결과, 목표란 개인이 이루고자 하는 다면적이며 위계적인 최종 상태를 구조화하고 실행에 옮기는 동기적 과정으로 정의하였다. 이는 목표 지향적 활동 시 요구되는 세 가지 질문인 "왜-무엇을-어떻게"에 대한 해답을 찾는 과정이기도 하다. "왜"라는 질문은 목표의 생성단계를 의미하며, 목표의 원천이 되는 경험에 대한 의식적, 무의식적 해석을 바탕으로 인지적 스키마를 형성하는 단계이다. "무엇"에 대한 질문은 목표의 설정단계를 의미하며, 목표의 내용과 구조를 설정함으로써 목표 표상을 보다 구체화 시키는 단계이다. 마지막으로 "어떻게"라는 질문은 설정된 목표를 실행에 옮기는 단계로, 실행 여부에 대한 의사결정과 자기조절 과정이다. 마지막 장에서는 이와 같이 새롭게 제안된 목표개념을 청소년 학습자들이 지니는 실질적 고민들과 연관 지어 해결 방향을 제안하고자 하였다.
전자기록의 장기적 보존을 위해서는 전자기록의 생성 당시부터 관리의 전 과정에 이르는 정보가 획득되어 기록과 함께 관리되어야 한다. 이러한 정보는 보존 메타데이터에 의해 지원되므로 전자기록이 기록의 속성을 유지하며 보존되기 위해서 보존 메타데이터의 도입은 중요하다. 보존 메타데이터는 디지털 보존 과정을 지원하는 정보로서 디지털 자원의 장기간 유지가능성, 재연가능성, 이해가능성, 진본성, 무결성을 유지하는 기능을 한다. 보존 메타데이터는 교환과 이용을 위해 국제적인 상호운용성을 지니도록 국제 표준 OAIS 참조모형을 준용하여 개발되어야 한다. 초기의 국제적인 보존 메타데이터 스키마들은 OAIS 참조모형을 준용하여 개발되었다. 그러나 VERS의 보존 메타데이터 스키마와 최근에 발표된 PREMIS 실무 그룹의 Data Dictionary는 기존의 틀과는 다른 진전된 형태로 개발되었다. 개념적인 것에서 보다 실무적인 것으로의 진전을 이루었다. 이 두 사례를 비교하여 전자기록의 장기적 보존을 위해 반드시 필요한 필수 요소를 중심으로 보존 메타데이터 요소를 제안하였다. 본고에서는 보존 메타데이터와 관련한 기존의 논의를 정리하고 전자기록의 장기적 보존을 위한 보존 메타데이터 요소를 제안함으로써 향후 보존 메타데이터 요소 개발에 방향을 제시하고자 하였다.
일본군 '위안부'에 대한 기록은 민간 기관에서 개별적으로 관리하고 있다. 일부 기록은 디지털 아카이브로 구축되어 온라인으로 접근할 수 있다. 그러나, 디지털 아카이브의 기록은 기관에 따라 메타데이터의 구성과 표현 방식이 다르다. 한편, 기록 사이의 관계를 정의할 수 있는 체계가 미흡하기 때문에, 현재 구축된 일본군 '위안부' 기록은 서로 연결되지 않고 파편적인 형식으로 남아있다. 본 연구는 일본군 '위안부' 디지털 기록을 연계하기 위한 지식 모델을 제안하고, 분산화된 디지털 아카이브의 기록을 통합하여 일본군 '위안부' 지식그래프를 구축한다. 일본군 '위안부' 디지털 아카이브의 메타데이터를 분석하여 공통 요소를 도출하고, 표준 어휘를 적용하여 디지털 기록의 다양한 개체와 개체 사이의 관계를 의미적으로 표현한다. 특히, 흩어져 있는 기록을 연계하고 검색하기 위해 수집한 데이터의 정제가 이루어지고, 외부데이터를 활용하여 기록의 맥락 정보를 강화하고 있다. 구축된 지식그래프의 검증은 분산된 기록의 탐색 여부를 측정하는 질의를 통해 수행된다. 검증 결과, 지식그래프는 흩어져 있는 기록을 연계하여 검색할 수 있고, 외부데이터로부터의 강화로 기록의 맥락 정보를 풍부하게 제공하며, 의미 기반의 검색을 통해 사용자의 의도에 맞춘 정확한 검색이 가능하다.
영상 데이터에 대한 시맨틱 정보를 정확하게 이해하는 것은 인공지능 및 기계학습 분야에서 가장 어려운 도전과제의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출과 이를 바탕으로 하는 동영상 데이터베이스인 액션넷 데이터베이스 구축에 관해 제안하고 있다. 오늘날 인공지능 기술의 눈부신 발달에는 인공지능 알고리즘의 발전이 크게 기여하였지만 알고리즘의 학습과 성능 평가를 위한 방대한 데이터베이스의 제공도 기여한 바가 매우 크다고 할 수 있다. 인공지능이 도전하기 어려운 분야였던 시각 정보 처리에 있어서도 정지 영상 내의 객체인식에 있어서는 인간의 수준을 능가하기 시작하면서 점차 동영상에서의 내용에 대한 시맨틱 이해 기술 개발로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동영상 이해를 위한 학습 및 테스트 데이터베이스로서 액션넷 구축에 요구되는 시각 동사의 후보를 도출한다. 이를 위해 언어학 기반의 동사 분류체계를 살펴보고, 영상에서의 시각 정보를 명세한 데이터 및 언어학에서의 시각 동사 빈도 등으로부터 시각 동사의 후보를 도출한다. 시각 동사 분류체계와 시각 동사후보를 바탕으로 액션넷 데이터베이스 스키마를 정의하고 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시각 동사 및 스키마와 이를 바탕으로 하는 액션넷 데이터베이스를 개방형 환경에서 확장하고 활용성을 제고함으로써 동영상 이해 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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