4차 산업 시대에서의 데이터는 산업의 생산성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 하고 있다. 활용 가능한 데이터가 부족한 건설산업의 디지털화 수준을 높이기 위해서 본 연구에서는 건설 현장 사진을 공종별로 분류하는 모델을 연구하였다. 이미지만을 가지고 분류하는 기존의 이미지 분류 모델과 달리, 본 연구는 표준시방서에서 객체와 공종 간의 중요도를 추출하여 이를 분류 과정에 반영하는 방식으로 공종에 대한 의미론적인 분석을 포함한 분류 모델을 제안하였다. 객체와 공종 간의 중요도는 사진 내에서 탐지한 객체와 표준시방서의 정보를 연결하여 추출한 후 모델에 반영하였고, 이러한 방식으로 개발된 모델을 분류 프로그램에 적용하여 실제 실무에서의 유용성을 확인해 보았다. 제안한 모델은 결과에 해석가능성과 신뢰도를 높여주는 것뿐만 아니라 현장 기사들이 사진을 분류하는데 용이성을 주게 되며, 이러한 연구의 결과는 건설산업의 디지털화에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 의미적 속성을 가진 시각과 청각자극 간의 SOA(stimulus onset asynchrony)가 시청각 통합 현상에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 시청각 통합 현상 중 표적을 의미하는 자극의 양상이 두 개 이상인 경우 표적에 반응이 빠르고 정확한 중복 표적 효과(redundant target effect)와 청각 자극에 비해 시각 자극에 대한 반응이 빠르고 정확한 시각 우세성 효과(visual dominance effect)를 중심으로 살펴보기 위해서 시각과 청각 단일 양상 표적 조건과 다중 양상 표적 조건을 구성하여 조건들의 반응시간과 정확률을 살펴보았다. 그 결과, 시 청각자극의 SOA가 변하더라도 중복 표적 효과는 이에 영향을 받지 않는 것으로 나타났으며, 두 자극 간의 SOA가 100ms 이상인 조건에서는 청각자극의 우세현상이 나타났다. 이러한 결과는 중복 표적 효과의 경우 두 양상자극 간의 SOA가 변하더라도 안정적으로 지속된다는 점을 시사하며, 청각자극의 경우 시각자극에 비해 약 100ms 이상의 시간적 이득조건이 마련되었을 때에 비로소 우세한 정보처리의 행동결과가 도출될 수 있음을 시사한다.
최근 스마트 기술이 다양한 정보시스템 분야에 적용되고 있다. 특히, 기존 도서관 서비스 분야는 디지털도서관을 넘어 스마트 도서관으로 변화되었다. 이러한 변화의 환경에서 다양한 콘텐츠와 서비스 그리고 사용자와 스마트 디바이스를 지원하는 도서관 서비스 소프트웨어 플랫폼이 요구된다. 기존 도서관 서비스는 서로 다른 이기종의 도서관 시스템간의 의미적 상호운용성이 저해되는 제한점을 갖고 있다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 제공과 시스템간의 상호작용 그리고 서비스의 통합에 중점을 두어 미래 도서관 시스템의 원형으로 링크드오픈데이터 기반의 스마트 라이브러리 제안한다. 링크드 오픈데이터 기반 스마트 라이브러리는 첨단 정보기술이 모여진 혁신적인 시스템이다. 우리는 링크드오픈데이터를 기반으로 스마트 라이브러리를 위한 다양한 요구사항에 따라 시스템 환경을 설계하였다. 이용자의 요구사항과 정보기술의 에코시스템을 고려하여 스마트 라이브러리 시스템의 기능적 요구사항에 대해 기술한다. 또한 기능적 요구사항을 수용하고 다양한 스마트 디바이스를 통해 사용자에게 스마트 지식 서비스를 제공할 수 있는 참조 프레임워크를 보여준다.
e-비즈니스 프레임워크에서 가장 핵심적인 역할을 담당하는 것은 e-비즈니스 수행에 필요한 모든 메타데이타 정보들을 관리하는 레지스트리이다. 그러나, 실제적인 e-비즈니스 적용은 아직까지 어렵다. 즉 e-비즈니스 정보들은 물리적 또는 논리적으로 분산되고 이질적인 레지스트리들 안에 저장/관리되며 , 저장된 정보에 대해서는 키워드 기반의 검색 방법을 이용한다. 이것은 실제 e-비즈니스 수행에 있어서 거래에 필요한 비즈니스 정보 검색의 어려움을 제공한다. 이러한 문제점에 대한 인식은 확산되고 있으며, 이를 해결하기 위한 분산된 다양한 레지스트리의 통합과 체계적인 e-비즈니스 정보의 정의 및 지능적인 발견 기술의 적용이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 통합 e-비즈니스 레지스트리 시스템을 제안하였으며, 레지스트리 시스템들간의 통합 기능을 제공하는 레지스트리 통합 질의 관리기를 구현하였다. 또한, 향후 개발 할 지능형 레지스트리 에이전트 시스템의 구조를 정의하였다.
컴포넌트 기반 개발(CBD) 기술은 컴포넌트 재사용을 통해 S/W 개발 생산성을 높이는 기술로 각광을 받고 있다. 모델기반 아키텍처 (Model Driven Architecture, MDA)는 설계 모델을 점진적으로 변환하여 S/W를 자동으로 생성하는 새로운 개발 방식이다[1]. CBD기술은 재사용을 통하여, MDA 기술은 모델 변환을 통하여 S/W 개발 생산성을 높이므로, 이 두 기술의 접목은 SW 재사용과 자동 생산의 두 가지 장점을 모두 이룰 수 있다. 이를 위해서는 설계된 컴포넌트를 MDA의 플랫폼 독립적 모델 (PIM)로 명세하여야 하며, UML 확장 장치 즉 CBD용 UML 프로파일이 요구된다. 본 논문에서는 명세할 컴포넌트의 구성요소를 메타 모델로 정의하고, 각 구성요소를 PIM으로 명세하기 위한 컴포넌트용 UML 프로파일을 제안한다. 이 프로파일은 컴포넌트 명세를 위한 스테레오 타입, 구문(Syntactic), 의미 (Semantic), 규약(Contract) 및 표기법으로 이구어진다. 제안된 프로파일은 MDA 표준 규약의 기반인 Meta Object Facility (MOF)를 확장 적용한 것이므로 여러 MDA 기법과 도구들과 호환을 제공한다. 제안된 프로파일을 적용하면 CBD와 MDA의 고유 기능과 장점을 접목하여 높은 개발 생산성, 이식성, 상호 운용성, 및 유지보수성을 가질 수 있다.
인터넷의 빠른 발전으로 현재 HTML 웹 페이지에 내장된 영상들은 눈에 띄게 두드러졌다. 내용을 묘사하고 주의를 끄는 놀랄만한 함수 때문에 영상들은 웹 페이지에서 사실상 중요하게 되었다. 모든 영상들은 가공할 만한 데이터베이스로 구성되어있다. 게다가. 영상들의 의미론적인 의미도 주변의 텍스트나 링크에 의해 잘 표현된다. 하지만 이들 영상의 소수들이 주요 구에 정확히 할당되고 주요 구들을 현재의 영상에 수작업으로 할당하는 것은 매우 어렵다. 따라서 주요 구들을 추출하는 절차의 자동화는 매우 바람직하다. 본 논문에서는 먼저 저수준 특징, 페이지 태그, 전체적인 단어 빈도수와 지역적 단어 빈도수를 기반으로 한 WWW 영상 주석 방법을 소개한다. 그리고 멀티-큐 통합영상 주석 방법을 전개해 나간다. 또한 실험을 통하여 멀티-큐 영상 주석 방법이 다른 방법보다 우수함을 보여준다.
Building Information Modeling(BIM)기술을 유지관리 단계에서 활용하기 위해서는 상당량의 유지관리 데이터와 BIM기반 정보모델 객체들이 연계되어 운용되어야 한다. 본 연구에서는 교량 점검데이터를 표현하기 위해 확장된 IFC기반의 BIM모델과 온톨로지를 연계하여 정보를 관리하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 현재의 IFC버전은 교량 객체를 제대로 표현할 수 없기 때문에 교량을 위한 IFC엔티티를 확장하였으며, 확장된 IFC기반의 정보모델을 생성하는 방법을 제시하였다. 또한, 교량 점검데이터에 대한 기본 개념을 추출하고, 교량 점검데이터를 위한 온톨로지(Ontology)를 생성하였다. 추출된 기본 개념들은 제시된 온톨로지에서 시멘틱 웹의 트리플(Triple) 방식으로 관계를 형성되었다. 마지막으로, 생성된 IFC기반의 BIM모델은 제시된 온톨로지와의 통합을 위하여 시멘틱 데이터 형식으로 변환되었다. 확장된 IFC기반 BIM모델은 제시된 교량 점검데이터 관리를 위한 온톨로지와 통합되었고, 실제 교량 점검데이터를 기반으로 테스트모델을 생성하였다. SPARQL query를 통해 목적에 맞는 교량 점검데이터가 추출됨을 확인하여 실효성을 검증하였다.
본 논문에서는 모션 캡처 데이터의 효과적인 저장 및 의미 기반 검색을 위한 프레임워크를 제안한다. 모션 캡처 기술은 현실감있는 캐릭터 동작을 얻기 위해 많이 사용되고 있지만, 모션 캡처 데이터의 검색과 저장을 위한 표준화의 부족으로 인한 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 또한 미리 캡처된 모션 데이터에 의미론적 부가설명이 없으므로 애니메이터들이 캡처된 모션 데이터로부터 필요한 부분 동작들만을 검색하고 조합하여 새로운 동작을 생성하기가 어렵다. 본 논문의 목적은 모션 캡처 데이터의 재사용성을 향상시키기 위한 것이다 먼저 상이한 모션 캡처 데이터 포맷들을 통합하기 위한 표준 포맷을 제안한다. 제안하는 표준 포맷은 XML 기반의 마크업 언어로서 MCML(Motion Capture Markup Language)라고 한다. 제안하는 MCML은 서로 상이한 포맷들의 변환 또는 통합을 하기 위해 유용할 뿐만 아니라, MCML파일로 모션 데이터 베이스를 구축하므로 모션 캡처 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 또한 모션 캡처 데이터의 부분 동작들에 의미를 부여하고 동작들 사이에 의미론적 연결을 위해 모션 온톨로지를 정의한다. 온톨로지 기반 데이터 접근으로 인해 부분 동작 및 그와 연관된 동작들을 검색하고 항해할 수 있다.
최근 연구성과정보의 원활한 교환 및 유통은 연구생산성 향상에 가장 핵심적인 요인으로 인식되고 있다. 그래서 국가적으로 그리고 각 연구기관에서는 연구성과정보 서비스를 위한 시스템을 계획하거나 구축 중에 있다. 그러나 연구정보들은 서로 다른 형태로 분산되어 있으며, 연구정보를 기술하는 방식에 있어서도 기관별 그리고 연구자 개인별로 많은 차이가 있어서 연구성과정보의 통합에 있어서 많은 제약이 있다. 따라서 본 연구는 시맨틱 웹 기술을 도입하여 연구성과정보의 메타데이터에 대한 상호운용성을 제고하는 방안을 제시함으로써 궁극적으로 연구성과정보의 통합을 지원하고자 한다. 특히 과학기술정보표준화위원회에서 제시한 연구성과정보 메타데이터 표준(안)을 기초로 개발되는 온톨로지는 용어들에 대한 구조적인 그리고 의미적인 통합을 가능하게 하며, RDF/RDFS를 이용한 메타데이터 지식표현은 정보 서비스의 검색과 유통에 있어서 지능적인 서비스를 가능하게 한다. 또한 본 연구를 통하여 제시한 시스템의 개념적 구조는 시맨틱 웹 기반의 검색시스템 개발에 있어서 주요 기능, 구성요소, 적용기술 및 상세 설계의 방향을 제시한다. 본 연구에서 제안한 메타데이터를 통한 시스템의 통합방식은 기존의 연구성과정보 시스템의 서비스 영역을 확대할 뿐 아니라, 더욱 정교해진 지능적인 검색 서비스도 가능하게 한다.
본 논문에서는 시맨틱 검색 수행을 위해 검색 도메인에 알맞은 온톨로지를 이용, 구축하고 정보에 관한 검색, 변환, 통합, 공유가 가능한 검색 엔진을 구현하여 검색 시스템의 기반을 마련하는 것을 목적으로 하였다. 기존 방식에서 벗어나 온톨로지를 활용하여 계층 관계를 추론하고, 그 계층을 근거로 개체를 추론한 다음 속성을 추출하여 사용자가 원하는 자료와 관련있는 분야를 검색하는 것이다. 이러한 방식으로 정보를 검색할 수 있도록 정보검색 시스템을 '자격증'과 관련된 키워드를 입력하여 구현하였다. 구현된 시스템은 온톨로지에서 각 속성들의 의미와 관계를 정리하여 일반인 정보검색을 사용자가 빠르고 쉽게, 정확한 검색을 할 수 있도록 하였다. 또한, 구현 결과를 2개의 다른 검색엔진과 비교하였다. 비교한 검색엔진은 대표적인 검색엔진인 '네이버'와 '다음'이다. 시맨틱 웹을 이용한 검색을 수행하기 위해 검색 도메인에 맞는 온톨로지를 이용하여 구축한 본 연구의 검색 엔진은 상당히 우수한 결과를 보여주는 것으로 평가되었다. 그러나 검색 엔진의 정확성과 신뢰성을 높이고 좀 더 포괄적인 범주의 검색어 포함하기 위해서는 더욱 정형화된 온톨로지가 필요하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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