본 연구에서는 시멘틱 웹과 온톨로지 기술의 특징을 살펴보고 이러닝 분야에서 온톨로지를 적용한 연구들을 분석하였다. 또한, 적응형 학습에서 고려해야 될 모델들을 살펴보고, 그동안 연구되어 왔던 적응형 시스템들에 대해서 분석하였다. 이를 토대로 이러닝 분야에서 효과적으로 적응형 학습을 지원하기 위해 온톨로지 기술을 적용하기 위한 방안을 모색하고 실제 온톨로지에 기반한 적응형 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 기존의 온톨로지에 기반한 적응형 시스템에서의 대두된 문제점들을 보완하여 설계되었다. 즉, 학습자의 학습 수준과 상태를 적절하게 진단하고, 학습 스타일에 대한 세부적인 분류와 그에 따른 구체적이니 학습 지원 방법을 제공함으로써 보다 효율적인 적응형 학습을 지원하고자 하였다.
The collection and manipulation of Internet of Things (IoT) data is increasing at a fast pace and its importance is recognized in every sector of our society. For efficient utilization of IoT data, the vast and varied IoT data needs to be reliable and meaningful. In this paper, we propose an IoT framework to realize this need. The IoT framework is based on a four layer IoT architecture onto which context aware computing technology is applied. If the collected IoT data is unreliable it cannot be used for its intended purpose and the whole service using the data must be abandoned. In this paper, we include techniques to remove uncertainty in the early stage of IoT data capture and collection resulting in reliable data. Since the data coming out of the various IoT devices have different formats, it is important to convert them into a standard format before further processing, We propose the RDF format to be the standard format for all IoT data. In addition, it is not feasible to process all captured Iot data from the sensor devices. In order to decide which data to process and understand, we propose to use contexts and reasoning based on these contexts. For reasoning, we propose to use standard AI and statistical techniques. We also propose an experiment environment that can be used to develop an IoT application to realize the IoT framework.
많은 비즈니스에서 챗봇은 사용자의 질문에 가장 즉각적이고 직접적인 피드백으로 제공함으로써 사용자 경험을 높여가고 있으며 그 활용 영역이 커져가고 있다. 본 연구에서는 챗봇의 정의를 비롯해 명령방식, 기능, 플랫폼에 따른 세 가지 유형을 구분되는 요소에 따라 분류해 보았다. 그 과정에서 기능적 구분 요소는 패턴인식, 자연어처리, 시멘틱 웹, 텍스트 마이닝, 상황인식 컴퓨팅의 기능적 부분의 핵심 기술 요소가 챗봇 UX를 위해 필요하지만 현재 단계에서의 한계도 알 수 있었다. 이를 바탕으로 더 나은 사용자 경험을 위한 챗봇의 UX요소를 페이스북, 스카이프, 텔레그램, 구글어이스턴트를 대상으로 분석하였으며 카드와 같은 기본 UI요소와 빠른 응답, 명령, 영구 메뉴의 적용이 사용자 경험요소로 필요함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 사용자의 음악적 선호를 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호를 추론할 수 있게 도와주는 컨텍스트 기반 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 제안한다. COMUS는 제목, 연주자, 장르와 같은 음악의 일반적인 속성과 무드와 상황과 같이 도메인에 특화된 확장을 제공하는 확장성을 계층적인 방식으로 제공한다. COMUS는 음악 추천을 위한 도메인에 특화된 클래스들이 음악 온톨로지와 연동되도록 OWL 언어를 사용하여 개발된 음악 온톨로지이다. COMUS에 표현된 컨텍스트 정보를 사용하면, 컨텍스트 정보의 일관성을 체크할 수 있고, 규칙 기반의 추론을 통해 명시적인 정보 뿐만 아니라, 내재된 컨텍스트를 도출하는 상위 레벨의 추론이 가능하다고. 여기서 제안하는 온톨로지는 음악과 감정과 상황 사이의 복잡하고 자세한 관계를 표현할 수 있어서, 사용자가 음악 추론 어플리케이션을 위해 적절한 음악을 찾을 수 있게 해준다. 이와 관련된 음악 추천을 위한 사례 연구로써 수행한 몇 가지 실험을 보인다.
본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 'open data'를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 'big data'가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 'semantic web'이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.
도시재생을 효율적으로 수행하기 위해서는 전국적으로 쇠퇴정도를 파악하고 지구단위별 쇠퇴지역 및 잠재력 등을 평가할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 다양성과 복합성을 고려한 공간정보 기반의 종합적 진단체계의 구축이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 진단체계 구축의 일환으로 도시재생 종합정보시스템 아키텍처를 설계하였다. 시스템 개발을 위해 일차적으로 시군구단위 쇠퇴진단지표 DB를 구축하고, 쇠퇴진단시스템을 개발하였다. 또한 시스템의 고도화 추진방안을 제시하였다. DB 구축은 전국 시군구를 대상으로 하였으며 이에 대한 메타데이터를 구축하였다. 시스템은 Open API 기반으로 확장이 용이하도록 설계하였다. 그리고 RIA 기술 기반의 직관적인 UI를 구현하였다. 시스템의 주요기능은 지표관리, 진단분석(시군구단위 쇠퇴진단), 정보공개 등으로 구성하였다. 고도화 방안에서는 도시재생 DB의 공간적 관계성을 고려한 정보모형을 설계하고, 시멘틱 웹의 적용방안을 제시하였다. 지구단위 분석모형의 개선방안으로 지구단위 분석모형, GIS 기반의 공간분석 플랫폼, KOPSS 분석 모듈의 연계 활용방안 등을 제시하였다. 도시재생 종합정보시스템의 활용을 통해 도시쇠퇴의 현황 파악 및 재생대상의 우선적인 수요파악을 통해 정책결정이 용이해질 것으로 기대된다.
디지털 대전환 시대를 맞이했지만 문화유적 조사 결과 생산되는 수많은 고고 디지털 원천 자료를 효율적으로 수집·관리·통합·서비스할 수 있는 활용체계, 즉 고고학술정보의 지능형 통합관리·서비스 플랫폼은 부재한 상황이다. 이와 관련하여, 현재 웹에서 PDF형태로 서비스되고 있는 한국고고학사전의 단순 전산화(Digitization) 문제와 한국고고학사전 발간 및 활용 현황 등을 통해 '한국고고학 디지털 사전 구축' 필요성을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 자료 접근의 한계와 어려움에 따른 고고학술 데이터 접근성 제고와 고품질의 지식정보 제공을 중심으로 한 '한국고고학 디지털 사전 구축'의 전반적인 방향을 제안하였다. 2001년부터 발간하고 있는 한국고고학사전의 활용 현황을 분석하여 디지털 전환의 필요성을 확인하였고, 유럽, 미국, 일본 등 국외 고고학 데이터 아카이빙 플랫폼과 국내 전문사전과 관련한 플랫폼 구축 사례를 검토하여 데이터의 체계적인 관리와 보존, 활용에 대해 살펴보았다. 이를 통해 '한국고고학 디지털 사전 구축'을 위한 실행 과제로서 전산화된 기록물에 대한 메타데이터 설계와 생산된 메타데이터 간의 관계 정보를 부여하고 보여주는 시맨틱(semantic, 의미 기반) 데이터로의 확장 등을 제안하였다. 이러한 연구를 바탕으로 향후 고고학술정보의 지능형 통합관리·서비스 플랫폼 구축과 이에 따른 한국고고학에 대한 대중의 관심과 이해를 한 단계 높일 수 있는 발판을 마련하는 계기가 될 것으로 기대한다.
현재 지역 문화 관광에 대한 개괄적인 단순 검색들은 많이 있으나, 온톨로지 기술을 적용한 체계적인 정보검색은 미약한 수준이다. 기존의 검색방법인 키워드 중심의 검색은 사용자가 원하는 의도와는 다른 검색 결과를 도출한다. 반면에 온톨로지를 이용한 시맨틱 검색은 추출한 웹 데이터들을 온톨로지로 구축하여 단어와 단어 간의 관계를 만들어 검색어와 관련된 정보를 보여준다. 따라서 관광객들이 해당 지역의 문화 관광지에 대해 검색 할 때, 검색결과에 의미 연관성을 포함하는 내용을 제공한다면 온톨로지를 통해 해당 지역의 문화 관광지, 이동수단, 연계된 장소 혹은 관련 행사에 대한 정보 등을 보다 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 사용자에게 정확하고 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해 기존의 내부 데이터베이스에만 의존하던 검색 시스템을 확장하여 공공기관의 데이터베이스를 활용한 문화 관광지에 특화된 온톨로지 기반의 검색 시스템을 모바일 애플리케이션을 이용하여 제안하고자 한다. 이러한 효율적인 온톨로지의 구성으로 사용자에게 적합한 정보를 빠르고 정확하게 제공할 수 있다.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.213-220
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2011
In the current construction industry where various stakeholders take part, BIM Data exchange using standard format can provide a more efficient working environment for related staffs during the life-cycle of the building. Currently, the formats used to exchange the data from 3D-CAD application to structure energy analysis at the design stages are IFC, the international standard format provided by IAI, and gbXML, developed by Autodesk. However, because of insufficient data compatibility, the BIM data produced in the 3D-CAD application cannot be directly used in the energy analysis, thus there needs to be additional data entry. The reasons for this are as follows: First, an IFC file cannot contain all the data required for energy simulation. Second, architects sometimes write material names on the drawings that are not matching to those in the standard material library used in energy analysis tools. DOE-2.2 and Energy Plus are the most popular energy analysis engines. And both engines have their own material libraries. However, our investigation revealed that the two libraries are not compatible. First, the types and unit of properties were different. Second, material names used in the library and the codes of the materials were different. Furthermore, there is no material library in Korean language. Thus, by comparing the basic library of DOE-2, the most commonly used energy analysis engine worldwide, and EnergyPlus regarding construction materials; this study will analyze the material data required for energy analysis and propose a way to effectively enter these using semantic web's ontology. This study is meaningful as it enhances the objective credibility of the analysis result when analyzing the energy, and as a conceptual study on the usage of ontology in the construction industry.
인터넷 상의 웹 응용 프로그램은 불특정 다수의 사용자가 접근할 수 있기 때문에 보안상의 위험이 가중된다. 특히, 응용 프로그램의 소스코드에 보안 취약성이 있을 경우에는 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 수준의 방어가 어렵기 때문에 이를 미리 제거하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 웹 응용 프로그램의 대표적인 소스 코드 취약성인 PHP 파일 삽입 취약성을 자동으로 검출할 수 있는 정적 분석기의 구현에 대해 다룬다. 본 연구에서는 의미 기반의 정적 분석을 사용하여 소스 코드의 취약성을 미리 자동으로 검출하고 수정하도록 함으로써, 기존의 침입 테스트 기법이나 응용 프로그램 방화벽 사용과 다르게 보안 취약성을 안전하게 제거하면서 추가적인 실행 시간 부하를 피하고자 하였다. 이를 위하여 의미 기반 분석 방법인 요약 해석 방법론을 적용했으며, PHP 삽입 취약성에 최적화된 요약 분석 공간을 설계하여 사용함으로써 PHP의 특성인 복잡한 문자열 기반 자료 흐름을 효과적으로 처리하면서 목적으로 하는 취약성을 효과적으로 검출할 수 있었다. 프로그램의 취약성 분석 결과는 Java GUI 도구를 통해 확인할 수 있으며, 분석된 취약성 지점에서의 메모리 상태 및 계산 정보도 같은 도구를 사용해 확인할 수 있다. 구현된 분석기의 취약성 검출의 정확성과 실행 속도를 검증하기 위하여 공개된 PHP 프로그램을 사용하여 성능 실험을 수행하였으며, 이를 통해 구현된 분석기의 실용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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