• Title/Summary/Keyword: Software Integration

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불확실성이 높은 의사결정 환경에서 SR 기반 강화학습 알고리즘의 성능 분석 (Evaluating SR-Based Reinforcement Learning Algorithm Under the Highly Uncertain Decision Task)

  • 김소현;이지항
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권8호
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    • pp.331-338
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    • 2022
  • 차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.

Market in Medical Devices of Blockchain-Based IoT and Recent Cyberattacks

  • Shih-Shuan WANG;Hung-Pu (Hong-fu) CHOU;Aleksander IZEMSKI ;Alexandru DINU;Eugen-Silviu VRAJITORU;Zsolt TOTH;Mircea BOSCOIANU
    • 한국인공지능학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.39-44
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    • 2023
  • The creativity of thesis is that the significance of cyber security challenges in blockchain. The variety of enterprises, including those in the medical market, are the targets of cyberattacks. Hospitals and clinics are only two examples of medical facilities that are easy targets for cybercriminals, along with IoT-based medical devices like pacemakers. Cyberattacks in the medical field not only put patients' lives in danger but also have the potential to expose private and sensitive information. Reviewing and looking at the present and historical flaws and vulnerabilities in the blockchain-based IoT and medical institutions' equipment is crucial as they are sensitive, relevant, and of a medical character. This study aims to investigate recent and current weaknesses in medical equipment, of blockchain-based IoT, and institutions. Medical security systems are becoming increasingly crucial in blockchain-based IoT medical devices and digital adoption more broadly. It is gaining importance as a standalone medical device. Currently the use of software in medical market is growing exponentially and many countries have already set guidelines for quality control. The achievements of the thesis are medical equipment of blockchain-based IoT no longer exist in a vacuum, thanks to technical improvements and the emergence of electronic health records (EHRs). Increased EHR use among providers, as well as the demand for integration and connection technologies to improve clinical workflow, patient care solutions, and overall hospital operations, will fuel significant growth in the blockchain-based IoT market for linked medical devices. The need for blockchain technology and IoT-based medical device to enhance their health IT infrastructure and design and development techniques will only get louder in the future. Blockchain technology will be essential in the future of cybersecurity, because blockchain technology can be significantly improved with the cybersecurity adoption of IoT devices, i.e., via remote monitoring, reducing waiting time for emergency rooms, track assets, etc. This paper sheds the light on the benefits of the blockchain-based IoT market.

분류 모델을 활용한 AI 기반 화학 I 수업의 효과에 대한 연구 (An Investigation Into the Effects of AI-Based Chemistry I Class Using Classification Models)

  • 양희선;안성혁;김승현;강성주
    • 대한화학회지
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    • 제68권3호
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    • pp.160-175
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    • 2024
  • 본 연구의 목적은 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업의 효과를 검토하고자 한다. 이를 위하여 경북 D 고등학교에서 2023년 1학기에 시행된 화학 I 수업에서 AI 분류 모델을 활용한 수업의 개발과 적용 후 그 변화를 탐색하였다. 교과 내용과 AI 도구를 선정하고 교과-AI융합 교육 모형 및 AI 하드웨어 소프트웨어를 결정한 후, 프로그램의 세부 활동을 개발하여 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후, 학생들의 화학 개념 형성, AI 가치 인식, AI 기반 메이킹 역량의 세가지 측면에서 자기 효능감이 향상되었음이 확인되었다. 구체적으로, 텍스트 및 이미지 분류 모델 기반의 화학 수업이 학생들의 화학 개념 형성에 대한 자아 효능감에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 학생들의 AI 가치 인식과 흥미를 증진시켰고, 학생들의 AI와 피지컬 컴퓨팅 능력을 향상시키는데 기여하였다. 이러한 결과는 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업이 학생들에게 긍정적인 영향을 미침을 보여주며, 교육현장에서의 유용성을 입증한다.

큐싱 공격 탐지를 위한 AutoML 머신러닝 기반 악성 URL 분류 기술 연구 및 서비스 구현 (AutoML Machine Learning-Based for Detecting Qshing Attacks Malicious URL Classification Technology Research and Service Implementation)

  • 김동영;황기성
    • 스마트미디어저널
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    • 제13권6호
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    • pp.9-15
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    • 2024
  • 최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.

뇌종야의 관류 자기공명영상: 예비보고 (Perfusion MR Imaging of the Brain Tumor: Preliminary Report)

  • 김홍대;장기현;성수옥;한문희;한만청
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제1권1호
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    • pp.119-124
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    • 1997
  • 목적: 뇌종양에서 자기공명 뇌혈류량지도(MR cerebral blood volume map)의 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 15예의 두개강내 종괴(다형성 교모세포종 2예, 저등급 교종 3예, 뇌농양 2예, 뇌수막종 3예, 신경세포종 1예, 배아종 1예, 방사선괴사 1예, 전이암 1예) 에서 관류 MR영상을 수술전에 시행하였다. 환자의 평균연령은 42세였고(22-68), 남자 10명, 여자 5명이었다. MR영상기기는 1.5T unit(Signa, GE Medical Systems, Milwaukee, Wisconsin)를 사용하였다. 조영제 주입후 조영제의 일차 통과시 나타나는 자화율을 얻었다. (조영제는 최오의 MR 촬영시작후 10초부터 시작하여, 총량 15cc 의 Gadopentate dimeglumine(Magnevist)를 약 2ml/sec의 속도로 손으로 주입하였다). 각 환자마다 160초 동안 6 slice에서 slice당 80 image씩 총 480 image를 얻었으며 interleaved single shot gradient EPI기법을 사용하였다. 영상변수는 TR 2000ms, TE 50ms, FOV $240{\times}240mm,{\;}matrix{\;}size{\;}128{\times}128$, slice thickness/gap 5/ 2.5mm, flip angle $90^{\circ}$로 하였다. 얻은 영상데이터는 GE workstation으로 전송한 후, 자체적으로 개발한 software에 의해 각 kvoxel마다 시간경과에 따른 신호크기의 로그변화곡선(${\Delta}R2^{*}=-In(S/S_0$)의 적분값을 구하여 국소뇌혈류량(rCBV)영상을 구성하였다. 이의 시각적 해석을 용이하게 하기 위해 정상 뇌백질의 관류정도를 기준으로 하여 상대적인 RGB 색수치로 변환하여, color rCBV map을 얻었다. 관류의 정도와 조영증강정도를 중심으로 관류 MR 영상소견과 조직학적 소견을 관련지어 분석하였다. 결과: 조영증강 T1강조MR영상에서 환상조영증강을 보이는 다형성 교보세포종 2예에서는 변연부 외륜이 고관류를, 중심부의 괴사부위는 저관류로 나타났다. 저등급 교종은 경계가 불분명한 저관류부위로 보였다. 뇌농양 2예는 변연부 외륜이 경도의 고관류를, 중심부는 저관류로 나타났다. 뇌수막종은 미만성의 균일한 중등도 혹은 고도의 고관류로 보였으며, 임파종과 배아종은 경계가 명확한 저관류부위로 나타났다. 신경세포종은 종괴\ulcorner 일부에 중등도 혹은 고도의 고관류부위가 관찰되었고, 전이암은 다수병변중 일부에서 중등도의 고관류를 보였다. 방사선괴사는 저관류부위내에 국소적 고관류부위를 보였다. 결론: 관류 MR영상은 뇌종양의 관류상태를 비교적 잘 반영하며, 조직학적 특성을 예측하는데에 도움을 주 수 있을 것으로 기대된다. 뇌종야에서의 관류MR영상의 분명한 역할을 규명하기 위해서는 앞으로 더 많은 임상적 연구가 필요할 것으로 생각된다.

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패러다임 전환에 의한 기업 측면의 IoT 경영 프로세스 구축방안 연구 (A Study on the establishment of IoT management process in terms of business according to Paradigm Shift)

  • 정민의;유성진
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.151-171
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    • 2015
  • 본 연구는 최근 가장 큰 이슈로 떠오르는 "사물인터넷(IoT: Internet of Things)"의 개념과 국내 외 IoT 시장에 대한 현황을 고찰하였으며, IoT 시대의 도래로 인해 유발되는 패러다임 전환 발생에 따른 기업측면의 적절한 대응방안에 대한 해결책을 도출하였다. 따라서 본 연구는 티핑포인트(Tipping point)에 있는 IoT 경쟁 시대에 적절하게 대응하기 위한 기업의 경영전략을 '패러다임 전환(paradigm shift)'이라는 시각을 통해 대응 방안을 제시하였다. 특히, 과거의 경영 패러다임과 IoT 시대의 경영 패러다임을 비교 분석하여 i)지식 및 학습 주도 경영, ii)기술 및 혁신 중심 경영, iii)수요 창출 경영, iv)글로벌 협업 경영으로 새롭게 패러다임 전환(Paradigm Shift)이 발생할 것으로 예측 및 제안하였고, 이러한 패러다임의 전환에 대응하기 위한 기업측면의 경영전략 프로세스 모델을 구축하기 위해 Gartner가 제시한 'RTE Cyclone model'을 활용하였다. '실시간 기업(RTE)' 이라는 개념은 급변하는 IoT 시대에 기업측면의 경영 전략 프로세스로 활용가치가 있다고 판단되며, 본 연구에서 적절히 응용하여 'IoT-RTE Cyclone model'을 제안하였다. 특히, 제안한 모델은 기업의 민첩성을 강조하고 IT 및 IoT 기술을 통한 실시간 모니터링, 분석, 실행을 기본으로 하며, 기업의 경영 프로세스 각 부문을 통합시켜 기업의 전반적인 서비스를 지원하기 때문에 빠르게 변화하는 IoT 시대에서 영위하는 기업측면에서의 효과적인 대응전략으로 활용할 수 있다.

기계경비시스템의 기술 변화추세와 개발전망 (Trend and future prospect on the development of technology for electronic security system)

  • 정태황;서승영
    • 시큐리티연구
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    • 제19호
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    • pp.225-244
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    • 2009
  • 기계경비시스템은 대부분 전자 정보 통신 기기로 구성되어 있기 때문에 정보통신환경의 변화는 기계경비시스템의 기술, 운영체계, 운영방법 등에 영향을 미치게 된다. 본 연구는 기계경비시스템의 기술개발 동향 및 실태를 분석하고 기술개발 전망을 제시하는데 있다. 본 연구는 문헌연구와 기계경비시스템을 사용하는 수요자와 공급자와의 면담을 통한 분석과, 기술개발업자와 시스템 설치 기술자를 대상으로 한 설문조사를 통해 분석결과에 대한 검증을 실시하였다. 국제적으로 경쟁력이 있는 DVR 기술은 본래의 기능인 영상녹화 기능을 위주로 Motion Detection 기능과 상황변화 인식 기능, 목표물 추적 기능 등과 같은 다양한 기능을 수행할 수 있는 하이브리드 DVR 기술개발 쪽으로 진행될 것이며, 상황변화를 인식할 수 있는 기술은 현장에 설치된 많은 카메라를 소수의 인원이 효과적으로 감시할 수 있게 하여 기존의 CCTV시스템의 기능을 보다 향상시킬 수 있을 것이다. 그리고 영상전송기능을 수행하는 인터넷 서버기술과 영상인식 소프트웨어가 카메라에 내장된 'Embedded IP카메라' 기술개발은 CCTV시스템의 구성체계를 보다 간소화 시킬 수 있을 것이다. 생체인식 중 지문인식기술과 얼굴인식기술은 국제적인 경쟁력을 가지고 기술개발이 진행되지만 얼굴인식기술은 인식기술에 있어서는 선진국과 비슷한 수준인 것으로 평가되고 있으나 인식거리를 확보하는 기술과 감시 기능, 3D인식 기술부분에 있어 다소 신뢰성이 떨어져 이를 보완하기 위한 지속적인 개발이 이루어질 것이다. RFID의 무선인식과 추적기능은 사람 또는 차량의 출입통제나 물품의 반입 반출의 감시 통제 등을 위해 유용하게 적용될 것으로 평가되고 있어 RFID의 하드웨어와 소프트웨어 기술개발이 활발하게 진행될 것으로 전망되지만 시장여건과 새로운 제품 도입을 꺼리고 수입 의존도가 높은 현상을 개선하기 위하여 개발된 제품을 사용할 수 있는 여건 조성 등 기술개발을 촉진하기 위한 적극적인 지원이 필요한 것으로 분석된다. 행동패턴을 인식하여 침입상황을 감지하는 센서기술은 기존의 오작동이 많은 공간감지 센서를 대신하여 경보신호의 신뢰도를 향상시켜 자신있는 현장대응을 가능하게 해줄 수 있는 기술로 적극적으로 개발이 이루어질 것으로 전망된다. 행동패턴인식기술과 영상변화를 탐지하고 분석하는 영상인식기술은 유사한 기술로 서로 연계될 수 있으며, 경보신호전송 기술, 영상추적기술, RFID의 무선인식 및 추적 기술, 그리고 이를 관리하기 위한 미들웨어 기술을 통합하여 이상상황에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 통합관제시스템을 구축할 수 있을 것이다.

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계층적 군집화 기반 Re-ID를 활용한 객체별 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템 (Video Analysis System for Action and Emotion Detection by Object with Hierarchical Clustering based Re-ID)

  • 이상현;양성훈;오승진;강진범
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.89-106
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    • 2022
  • 최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

네트워크 구조와 조직학습문화, 지식경영참여가 개인창의성 및 성과에 미치는 영향에 관한 실증분석: SI제안팀과 R&D팀의 비교연구 (Exploring Influence of Network Structure, Organizational Learning Culture, and Knowledge Management Participation on Individual Creativity and Performance: Comparison of SI Proposal Team and R&D Team)

  • 이건창;서영욱;채성욱;송석우
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제20권4호
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    • pp.101-123
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    • 2010
  • Recently, firms are operating a number of teams to accomplish organizational performance. Especially, ad hoc teams like proposal preparation team are quite different from permanent teams like R&D team in the sense of how the team forms network structure and deals with organizational learning culture and knowledge management participation efforts. Moreover, depending on the team characteristics, individual creativity will differ from each other, which will lead to organizational performance eventually. Previous studies in the field of creativity are lacking in this issue. So main objectives of this study are organized as follows. First, the issue of how to improve individual creativity and organizational performance will be analyzed empirically. This issue will be performed depending on team characteristics such as ad hoc team and permanent team. Antecedents adopted for this research objective are cultural and knowledge factors such as organizational learning culture, and knowledge management participation. Second, the network structure such as degree centrality, and structural hole is used to analyze its influence on individual creativity and organizational performance. SI (System Integration) companies are facing severely tough requirements from clients to submit very creative proposals. Also, R&D teams are widely accepted as relatively creative teams because their responsibilities are focused on suggesting innovative techniques to make their companies remain competitive in the market. SI teams are usually ad hoc, while R&D teams are permanent on an average. By taking advantage of these characteristics of the two kinds of teams, we will prove the validity of the proposed research questions. To obtain the survey data, we accessed 7 SI teams (74 members), and 6 R&D teams (63 members), collecting 137 valid questionnaires. PLS technique was applied to analyze the survey data. Results are as follows. First, in case of SI teams, organizational learning culture affects individual creativity significantly. Meanwhile, knowledge management participation has a significant influence on Individual creativity for the permanent teams. Second, degree centrality Influences individual creativity significantly in case of SI teams. This is comparable with the fact that structural hole has a significant impact on individual creativity for the R&D teams. Practical implications can be summarized as follows: First, network structure of ad hoc team should be designed differently from one of permanent team. Ad hoc team is supposed to show a high creativity in a rather short period, implying that network density among team members should be improved, and those members with high degree centrality should be encouraged to show their Individual creativity and take a leading role by allowing them to get heavily engaged in knowledge sharing and diffusion. In contrast, permanent team should be designed to take advantage of structural hole instead of focusing on network density. Since structural hole can be utilized very effectively in the permanent team, strong arbitrators' merits in the permanent team will increase and therefore helps increase both network efficiency and effectiveness too. In this way, individual creativity in the permanent team is likely to lead to organizational creativity in a seamless way. Second, way of Increasing individual creativity should be sought from the perspective of organizational culture and knowledge management. Organization is supposed to provide a cultural atmosphere in which Innovative idea suggestions and active discussion among team members are encouraged. In this way, trust builds up among team members, facilitating the formation of organizational learning culture. Third, in the ad hoc team, organizational looming culture should be built such a way that individual creativity can grow up fast in a rather short period. Since time is tight, reasonable compensation policy, leader's Initiatives, and learning culture formation should be done In a short period so that mutual trust is built among members quickly, and necessary knowledge and information can be learnt rapidly. Fourth, in the permanent team, it should be kept in mind that the degree of participation in knowledge management determines level of Individual creativity. Therefore, the team ought to facilitate knowledge circulation process such as knowledge creation, storage, sharing, utilization, and learning among team members, which will lead to team performance. In this way, firms must control knowledge networks in permanent team and ad hoc team in a way mentioned above so that individual creativity as well as team performance can be maximized.

웹서비스 유사성 평가 방법들의 실험적 평가 (Evaluation of Web Service Similarity Assessment Methods)

  • 황유섭
    • 지능정보연구
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    • 제15권4호
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    • pp.1-22
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    • 2009
  • 월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소는 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 요구에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스 발견을 효율적으로 제공할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 웹서비스 발견을 위한 많은 기법들이 제안되어 왔지만, 대부분의 선행연구들은 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 특정 도메인에 너무 치중하여 일반화하기 어려웠다. 이 논문에서는 군집화기법과 XML기반의 서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 다수의 웹서비스를 군집화하는 프레임워크를 제안한다. 웹서비스 발견이라는 연구영역에 최초로 데이터마이닝 기법을 적용한 연구이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 여러 흥미로운 요소들이 있다: (1) 서비스 사용자와 제공자들의 사전지식 요구를 최소화한다 (2) 특정 도메인에 과도하게 치중한 온톨로지를 피한다 (3) 웹서비스들 간의 의미론적 관계를 시각화할 수 있다. 이 논문에서 인공신경 정신망 네트워크를 기반으로 하여 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 조직화 프레임워크를 실증적으로 평가하였으며 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.

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