본 연구의 목적은 토픽모델링과 언어네트워크분석을 활용하여 한국의 스마트팜 분야 연구 동향과 지식구조를 파악하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 KCI(Korea Citation Index)의 스마트팜 관련 국내 학술지 104편을 대상으로 핵심어와 핵심어들의 연결 관계를 분석하고, LDA 토픽모델링 기법을 이용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 분석하였다. 언어네트워크분석 결과, 국내 스마트팜 관련 연구 분야의 주요핵심어는 '환경', '시스템', '사용', '기술', '재배' 등이 나타났으며, 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성 결과도 제시하였다. 토픽모델링분석결과, Topic 1은 '스마트팜 도입 분석', Topic 2는 '친환경 스마트팜과 스마트팜의 경제적 효율성', Topic 3은 '스마트팜 플랫폼 설계', Topic 4는 '스마트팜 생산 최적화', Topic 5는 '스마트팜 생태계', Topic 6은 '스마트팜 시스템 구현', Topic 7은 '스마트팜 관련 정부 정책'으로 나타났다. 본 연구는 국내 스마트팜 관련 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 국내의 스마트팜을 발전시키는 데 필요한 정책개발과 연구 방향성을 설정하는데 기초자료가 될 것으로 기대한다.
구조물의 공용연수가 증가함에 따라 각종 성능 저하가 발생한다. 특히 국내 인프라 구조물은 대부분 경제가 성장하는 시기에 집중적으로 건설되었기 때문에 노후 인프라 비율 급증이 최근 주요 이슈가 되고 있다. 인프라의 노후화는 자칫 안전사고로 이어질 수 있으며 인명 피해까지 유발할 수 있다. 이러한 문제를 사전에 예방하기 위하여 주기적이고 정확한 점검 및 유지관리가 필수적이다. 이 같은 이유로 최근 컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용하여 다양한 손상을 탐지하는 연구에 대한 수요가 원격점검 혹은 점검자동화 분야에서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 손상의 종류를 세 가지로 구분하여 이를 탐지할 수 있는 신경망 구조를 제안했다. 특히 계층적 학습 기법을 통해 보다 정확하게 다양한 손상을 탐지할 수 있는 신경망을 개발하였다. 이 신경망은 2,026장의 손상 영상으로 학습되었고, 508장의 손상 영상으로 실험하였다. 그 결과 67.04%의 평균 중첩 정확도와 52.65%의 F1 점수를 갖는 알고리즘을 완성하였다. 이 같은 손상 탐지 알고리즘은 향후 구조물의 정확한 상태 진단에 활용될 수 있으리라 기대한다.
이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
문자와 그림을 인식하는데 있어 인식패턴의 반구차이는 인지심리학적으로 널리 연구되어왔고 또 증명되어졌다. 일반적으로 그림을 인식하는 있어서는 우반구 우세를 문자를 인식하는 있어는 좌반구 우세를 이야기하는데 본 논문에서는 그 사실을 바탕으로 fMRI 연구를 진행하였다. 동양문화권에서 문자로 사용되고 있는 한자 역시 그림으로 인식한다는 견해가 있다는 것이다. 한자의 인지가 좌반구 또는 우반구 우세라는 엇갈린 견해들이 있다. 그래서 본 논문에서는 한자와 그림의 인식패턴에 대한 반구차이 및 활성화되는 두뇌의 영역을 규명하기 위해 비교 실험하였다. 자극으로 사용되어진 그림은 한자와 동일한 의미를 가진 단순화된 것이다. 실험 디자인은 일반적으로 사용되는 블록디자인을 사용하였고 SPM을 사용하여 분석하였다. 결론으로 한자와 그림 인식패턴 모두 반구우세성을 이야길 할 경우 시각영역인 후두엽 및 측두엽 부분에서는 우반구 우세가 보이지만 일반적으로 반구우세성을 이야기하기는 무리가 있는 것 같다.
뿌리기술로 불리는 생산기반기술은 국내 주력기간산업과 미래유망산업 관련 제품의 품질 및 생산성을 좌우하는 핵심기술로서 제조산업의 주류를 이루는 중소기업의 경쟁력 강화를 위한 최적의 생산기반기술 관련 지식의 공유 및 확산은 매우 중요하다. 그러나, 생산기반기술은 현장 경험과 숙련 정도에 의존도가 높은 공정기술이기 때문에 이를 지식의 형태로 표준화하여 시스템적으로 공유하기 어렵다. 본 연구에서는 대표적인 모바일 핵심부품 중 하나인 휴대폰 외장부품 제조를 위해 공통적으로 필요한 부품 설계, 금형설계, 금형가공, 사출성형공정 최적화, 표면처리 등의 주요 기반기술의 표준화 및 정보화를 수행하였다. 또한, 이를 쉽게 축적, 공유하도록 하기 위하여 지식저작도구, 의미기반 데이터베이스, 웹 포털 서비스로 구성된 웹 기반 지식공유 시스템을 구축하였다.
기존의 프로그램 슬라이스에 관한 정의들은 주로 프로그램 변수들간의 문법적인 관계만을 고려한다. 이에 반해, 이 논문에서는 프로그램 변수들간의 의미론적인 관계를 고려함으로써 기존의 슬라이스보다 더 정확한 프로그램 슬라이스를 구할 수 있는 명세 기반 슬라이싱 기법을 제시한다. 명세 기반 슬라이스는 선행 조건, 후행 조건의 쌍으로 주어진 프로그램의 명세에 대해 원래 프로그램의 행위와 올바름을 보존하는 프로그램 문장들의 부분집합으로 구성된다. 명세 기반 슬라이싱 기법은 주어진 명세에 나타나 있는 프로그램의 기능과 관련한 프로그램 문장만을 다루기 때문에, 소프트웨어 공학의 여러 가지 문제들을 더욱 효과적으로 해결할 수 있도록 지원한다. 여러 적용 가능한 문제들 중에서도, 이 논문에서는 소프트웨어 재사용과 소프트웨어 재구성 과정이 명세 기반 슬라이싱 기법을 이용함으로써 어떻게 향상될 수 있는지를 보인다.
본 연구에서는 다양한 개념 패싯과 관계 패싯들을 수용한 범용 과학기술 시소러스 구축용 웹 기반 워크벤치 개발에 대해 기술한다. 기존 국내 시소러스 구축용 워크벤치들이 제공하는 기본적인 용어 관계구축 기능을 확장하여 개념 패싯, 범주 관계 패싯, 의미역 관계 패싯, 속성 관계 패싯 및 속성 키워드 처리 기능을 원활히 제공할 수 있는 사용자 중심적 워크벤치를 개발함으로써 시소러스 상의 개념들에 대한 효율적인 구축이 가능하도록 한다. 또한 시멘틱 웹 상의 온톨로지 영역에 보다 근접한 고도화되니 시소러스 구축을 위해 용어들을 개념화시키고, 개념간의 다양한 관계를 설정하는 프로세스 중심적 설계로 분야 적합성이 높은 정보 처리 기반을 갖춘다. 궁극적으로 여러 마이크로 시소러스들을 통합하여 운용할 수 있는 복합 모델을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 목적에 부합하는 시스템 구현을 위해 CBD(Component Based Development) 개발 방법론으로 MSF/CD를 이용하였으며, 분산 환경에서 이기종간의 데이터 교환을 용이하게 하기 위하여 웹 서비스 (XML Web Services)를 이용하였다. 또한 시멘틱 웹 기반 연구자 간 협업 지원 서비스 구현을 위한 확장 검색용으로서도 활용할 수 있도록 하였다. 시소러스 반출은 CSV, XML 및 RDF를 모두 지원할 수 있도록 함으로써 다양한 사용자 요구 사항에 부합할 수 있도록 하였다. 시소러스 브라우징을 시각화 기반의 3단계 구조를 가진 플래시로 구현하여 사용자가 쉽게 시소러스를 탐색하고 분석할 수 있는 기반을 제공하였다. 또한 다양한 검색 요구를 만족시키고자 기본 검색, 고급 검색, 메타 검색을 선택할 수 있도록 하며, 개념 편집 및 시소러스 브라우징과 연동시켜 효율적인 시소러스 구축이 가능하도록 하였다. 본 연구의 워크벤치를 이용하여 구축된 시소러스는 기존 시소러스들에 비해 사용자가 보다 폭넓은 의미 기반 검색을 수행할 수 있도록 함으로써 다각적인 정보를 쉽게 획득할 수 있는 기반을 마련하고 있다는 데 의의가 있으며, 다국어 시소러스 및 다중 시소러스를 수용할 수 있는 방향으로 발전시킬 계획이다.
이 연구는 조지훈의 시 "선(線)"에 대입되는 신경생리학적 치유의 구조를 분석하여 문학치료 프로그램에 활용할 목적으로 진행되었다. 연구 결과 인체에서의 활동전위가 마음을 표상하는 것으로 보인다. 즉 전기적 성격을 띤 전하들이 마음의 부호들로 보이며, 인체의 모든 전하들의 활동전위가 함께 종합되어 마음을 체계화하는 것으로 보인다. 조지훈의 시 "선(線)"은 인체의 신경생리학적인 시냅스의 기능인 정보수집과 분석 종합, 정보의 재생산에 대한 과정을 닮아있다. 이는 문학치료 프로그램에 대한 활용도 측면에서 유용한 시의 형태이다. 이러한 조지훈의 시와 같은 형태의 문학치료 프로그램을 개발한다면 치유의 과정에서 보다 효율적인 결과를 가져올 수 있을 것으로 사료된다.
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.
오늘날 정보 추출의 한 단계로서 개체명 인식은 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 개체명은 일반 단어와 달리 다양한 문서에서 꾸준히 생성되고 변화되고 있다. 이와 같은 개체명의 특성 때문에 여러 응용 시스템에서 미등록어 문제가 야기된다. 본 논문에서는 이런 미등록어 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반 개체명 인식 시스템을 위한 새로운 자질 생성 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 개체명 인식 시스템은 단어 단위의 자질을 사용하므로 구절 단위의 개체명을 그대로 자질로 사용할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 구절 단위의 정보를 단어 단위의 자질로 변환하는 자질 생성 방법을 제안하였다. 이 방법으로 개체명 사전과 WordNet을 개체명 인식의 자질로 사용할 수 있었다. 그 결과 영어 개체명 시스템은 F1 점수의 약 6%가 향상되었고 오류의 약 38%가 줄어들었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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