웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.
정보기술의 발달과 웹 기술의 발전으로 인하여 정보의 양이 증가함에 따라 기존의 웹은 많은 문제점을 노출하고 있다. 소프트웨어 에이전트를 이용한 웹 서비스의 이용으로 그 한계점을 극복하고자 하였으나, 기존의 소프트웨어 에이전트는 사용자 요구사항에 의한 지식 제공이라는 패러다임에 있어서 만족스러운 결과를 제공하지 못하였다. 또한 최근의 소프트웨어 개발 형태는 CBD(Component Based Development)를 기초로 한다. 그러나 CBD를 이용하여 새로운 컴포넌트를 구축하기 위해서는 많은 비용으로 인해, 저비용으로 빠르고 정확하게 컴포넌트의 정보를 웹상에서 획득할 수 있는 모델이 요구되고 있다. 본 논문에서는 시멘틱 웹상에서 컴포넌트를 획득하고 관리하기 위한 저장소의 관리 시스템을 설계하고 기존 컴포넌트 저장소 관리 시스템들과의 비교 분석한 결과를 제시하였다. 그리고 기존 컴포넌트 저장소 관리 시스템의 한계점인 낮은 적중률과 검색어의 제한, 단어에 의한 높은 의존도, 제한된 화면상의 정보를 극복하고 컴포넌트를 위한 지식검색을 할 수 있는 방안을 제안하였다.
전자책이 널리 보급됨에 따라 반사형 디스플레이 기반인 단말기의 수요도 증가하고 있다. 본 연구에서는 책을 읽을 수 있는 종이책, E-ink 전자책, LCD 태블릿의 감성과 독서 상태를 비교했다. E-ink 전자책에 대한 소비자의 감성반응을 알아보기 위해 감성평가 후 독서 장치의 종류에 따른 가독성, 선호도 실험을 수행하였다. 실험은 화면으로만 판단할 수 있도록 마스크를 제작했으며 컨텐츠의 내용만 다르게 설정하고 모든 조건과 환경을 동일하게 하였다. 감성반응 파악을 위한 감성어휘 실험에서는 의미분별법을 활용한 결과 LCD보다 E-ink 전자책을 종이와 가깝게 느끼는 것으로 나타났다. 가독성에 대한 선호도를 알아보기 위한 실험에서는 자기보고식 설문을 한 결과 LCD보다는 E-ink 전자책을 선호하였으며 E-ink 전자책보다는 종이를 선호하거나 비슷하게 선호하는 것으로 나타났다. 사용자들이 E-ink 전자책을 종이와 비슷한 감성을 갖고 있으므로 E-ink 전자책이 종이책을 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
LOINC(Logical Observation Identifiers Names and Codes)는 Regenstrief Institute에서 제공하는 병원 검사 명칭 및 임상용어를 위한 표준체계이다. 평생전자건강진료정보에서 검사결과의 교류는 매우 중요한 영역 중 하나이며, 이를 위해서는 현재 각 병원의 표준화되지 않은 검사 명칭을 표준화하는 일이 시급하다. 본 논문에서는 병원의 로컬데이타베이스를 Regenstrief에서 제공하는 LOINC 검색 매핑도구인 RELMA(Regenstrief LOINC Mapping Assistant)가 요구하는 LMOF(Local Master Observation File) 포맷으로 미리 전처리 해주는 도구를 개발함으로써, LOINC 매핑작업을 보다 효율적으로 할 수 있는 해결책을 제시한다. 제안한 도구를 이용하여 로컬데이타베이스를 전처리 한 후 RELMA로 검색하였을 때, 인터페이스 측면에서 기존 전처리하지 않고 RELMA를 사용한 방법에 비해서 사용자의 편의성이 향상되었고 검색되는 키워드가 15% 감소하는 검색의 효율성을 가져올 수 있었다.
본 연구는 W3C를 중심으로 시맨틱 웹을 위한 표준 온톨로지 언어로 제안된 OWL(Web Ontology Language)을 바탕으로 패싯형 시소러스인 AAT(Art and Architecture Thesaurus)의 개념 체계를 이용한 온톨로지 스키마를 구현하여 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 기반 시스템을 구축하였다. 특히, 개념의 범위를 AAT의 Furniture 패싯 이하의 용어에 한정하였고 이 중 개념관계가 다양하고 많은 어휘를 가진 하위 패싯인 Chair 개념을 중심으로 시스템 구현 및 테스트를 하였다. 이 시스템은 올톨로지로 정의된 개념을 검색하며, 동의어에 대해 항상 우선어(Preferred term)를 제시하여 어휘를 제어한다. 또한 질의어를 중심으로 한 용어간의 관계를 이용자에게 제시하고 관련어 및 개념의 분류기준 속성을 제시한다. 그 밖에 개념에 인스턴스 값을 입력하고 이를 RDF 문서로 재생산하는 시스템을 구축하여 온톨로지 시스템 응용의 일례를 제시하였다. 이 과정에서 여러 온톨로지를 도입하였고, 인스턴스 값을 담기위한 컨테이너 기반으로 메타데이터 요소를 사용하였다.
정보에 대한 공간 복잡도가 높은 현재의 인터넷 환경에서는 사용자가 원하는 정보를 정확히 제공하는 것이 검색엔진의 목표이다. 그러나 대다수 검색엔진이 활용하는 내용 기반 기법은 현재의 인터넷 환경에서는 효과적인 도구로 사용될 수 없다. 내용 기반 기법은 어휘의 형태적 특성을 이용하여 웹페이지 가중치를 결정하기 때문에 웹페이지에 대한 변별력이 우수하지 못하다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하여 사용자에게 효과적인 정보를 제공하기 위해, 본 논문에서는 범주 기반 평가 기법을 제안한다. 범주 기반 평가 기법은 질의어를 의미관계로 확장하여 웹페이지와 유사성을 측정한다. 웹페이지 가중치 적용에 있어서, 범주 기반 평가 기법은 웹페이지 검색에 대한 사용자 반응과 질의어 범주를 가중치에 활용함으로써 웹페이지에 대한 변별력을 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 기법은 사용자가 원하는 정보를 검색엔진을 통해 효과적으로 제공할 수 있는 장점이 있으며, 다양한 실험을 통해 범주 기반 평가 기법의 활용성을 확인하였다.
본 연구의 목적은 3D 입체영상 라이드 필름에서 발현되는 사용자 감성을 규명하기 위하여 대표감성어휘를 도출하고 이들 간의 구조를 파악하는 것이다. 이를 위하여 감성관련 선행 연구를 고찰하고 3D 입체영상에 적합한 감성어휘를 수집하였다. 그 결과 206개 기초감성 어휘가 수집되었으며 이에 대하여 62명의 일반 사용자와 4명의 전문가에 의한 적절성 평가를 실시하였다. 이를 통해 77개의 감성어휘 후보를 선발 하였으며 단어 유사성을 배재하여 26개의 대표감성 어휘 후보를 선발하였다. 이를 기초로 자유연상 기법을 활용해 최종 15개의 대표감성어휘를 도출하고 감성어휘 간의 구조를 파악 할 수 있었다. 기존 감성에 대한 연구가 정지된 대상이라면 본 연구는 움직임에 대한 감성으로서 감각, 감정을 포함한 감성연구를 제안하며 향후 3D입체영상의 감성공간과 감성효과에 대한 연구로 이어질 것이다. 본 연구는 3D 입체영상 라이드 필름을 제작할 때 기초가 되는 디자인 지침을 제공할 것으로 기대된다.
질의응답 시스템은 사용자의 질문에 대한 답을 찾아주는 시스템으로, 기존의 검색엔진이 사용자의 질의에 대해 관련된 문서의 링크만을 찾아주는 반면 질문에 대한 최종적인 답을 찾아준다는 차이점이 있다. 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 질문을 처리해주는 오픈 도메인 질의응답 시스템에 필요한 연구들이 최근 자연어 처리, 인공지능, 데이터 마이닝 등 학계의 다양한 분야들에서 뜨거운 관심을 받고 있다. 하지만 관련 연구에서는 학습 데이터에는 없었던 단어들이 질문에 대한 정확한 답과 유사한 오답을 구별해내는데 결정적인 역할을 할 수 있음에도, 이러한 처음 보는 단어들을 모두 단일 토큰으로 치환해버리는 문제가 있다. 본 논문에서는 문맥 정보를 통해 이러한 모르는 단어에 대한 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 그리고 역문헌빈도 가중치를 활용하여 문맥정보를 더 효율적으로 처리하는 모델을 제안한다. 또한 풍부한 실험을 통해 질의응답 시스템의 모델 학습 속도 및 정확성이 기존 연구에 비해 향상됨을 확인하였다.
대규모 다인 접속이 가능한 온라인 게임이 인기를 누리면서 다수의 온라인 게임 제작회사의 개발 건수는 기하급수적으로 증가하게 되었다. 하지만 게임의 양적 팽창속도에 비해 질적 팽창속도가 따라가지 못하는 이유는 소수 경쟁적 우위를 점하고 있는 선두업체를 제외하고는 대다수가 영세 업체이기 때문에 제대로 된 제작 절차 부재와 출시 전 정확한 테스트가 수반되지 않아 예측 가능한 결과에 유연하게 대처하지 못하기 때문이다. 현재는 게임성 점검 단계를 통해 중요한 기능이 구현되지 않거나 특정한 부분의 치명적인 에러를 찾는데 쓰이고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 기존의 사용성 평가 시스템에 치우쳐 있는 평가체계를 사용성과 더불어 게임을 하면서 사용자가 느끼는 감성을 평가할 수 있는 평가시스템을 제안하기 위해 게임에서 느끼는 감성어휘를 수집하고 요인분석을 통해 Interactivity, Interface, Information 요인으로 분류한 후 그에 맞는 평가문항을 설계하여 감성평가시스템을 제안한다.
최근 여러 생물학 연구 집단들은 연구의 효율 향상을 위해 그들의 연구 결과를 서로 공유하기 위한 노력을 하고 있다. 뿐만 아니라, 공통의 어휘를 이용하여 유전자의 기능을 기술하기 위해 통제된 어휘들로 이루어진 Gene Ontology(GO) 라는 온툴로지를 구축하였다. 하지만 현재까지도 각 연구 집단들의 데이타는 분산되어 있고, 기존의 시스템들은 이처럼 분산된 데이타들에 대한 통합 질의를 지원하지 않고 있을 뿐 아니라, 각 연구 집단의 독자적인 어휘들과 GO 와의 대응 관계에 대한 의미가 명확하게 기술되어 있지 않아 통합 시맨틱 질의가 근본적으로 불가능한 상태이다. 본 논문에서는 대응 관계의 의미를 결정하는 기법과, 통합 시맨틱 질의를 지원하는 인터페이스를 제안하였다. 먼저, 문자열 규칙과 다중도 분석 등을 통해 이러한 대응 관계의 의미를 반자동으로 결정해 주고 이렇게 결정된 대응 관계의 의미를 GO 와 통합하여 통합 온톨로지를 생성해 주는 AutoGOA 시스템을 제안하였다. 또한, 대표적인 메타데이타 기술 모델인 RDF 모델을 이용하여 여러 데이타들을 통합하고 이렇게 생성된 통합 온툴로지를 이용하여 통합 시맨틱 질의를 지원하는 인터페이스인 GOGuide II 를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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