최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.
Customization and personalization services are considered as a critical success factor to be a successful Internet store or web service provider. As a representative personalization technique, personalized recommendation techniques are studied and commercialized to suggest products or services to a customer of Internet storefronts based on demographics of the customer or based on an analysis of the past purchasing behavior of the customer. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customers data. however, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed knowledge base. In this paper, we proposed a marketing rule extraction technique for personalized recommendation on Internet storefronts using market basket analysis technique, a well-known data mining technique. Using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store. An experiment has been performed to evaluate the effectiveness of proposed approach comparing with preference scoring approach and random selection.
RDF(Resource Description Framework)는 시맨틱 웹에서 메타 정보를 기술하는 온톨로지 언어로 많이 사용되고 있다. 온톨로지는 실세계에 대한 모델링을 기반으로 하기 때문에 끊임없이 갱신이 발생한다. 이런 갱신을 찾고 분석하는 일은 지식 관리 시스템에서 핵심이 된다. 기존의 RDF 모델에 대한 변경 탐지 기법들은 구조적 변경에 초점을 두었으나 RDFS 함의 규칙을 적용하여 좀 더 작은 크기의 변경 부분을 찾는 연구들이 소개되고 있다. 하지만 RDF 모델의 추론은 데이타 크기와 시간의 증가에 영향을 미친다. 본 논문에서는 RDFS 함의 규칙을 효율적으로 사용하는 변경 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후방향 전진 추론 기반으로 모델 일부분에만 추론을 적용하여 변경 내용을 계산한다. 실제 사용하는 RDF 데이타들을 사용하여 기존의 변경 탐지 기법과의 비교 실험을 통해 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
Recently, the importance and necessity of engineering analysis has shown a steady growth. However, researchers working in small and medium enterprises know little about the usefulness of engineering analysis and suffer from lack of technical knowledge. Axial fan is air fluid machinery in various fields of industry such as automobile, electric appliance, and heavy machinery. It is also a time and budget consuming equipment to develop the axial fan through physical experiments. In order to overcome this problem, we have designed and developed a web-base automated simulator for axial fan's fluid analysis using supercomputer. Automated simulator means that all of processes for engineering analysis including pre-process, solving, and post-process can be performed automatically without user intervention after transferring fan model(CAD files) made by user. After executing the simulator with some parameters, user can receive the report including pressure P and flow rate Q. In this paper, we introduce the architecture of our easy and efficient automated engineering analysis simulator, related techniques and result of development.
최근 국, 내외에서 생물정보학 데이터베이스 구축이 활발히 진행되어 왔고, 각 바이오 정보 시스템의 데이터 통합 연구가 진행 중이다. 대표적인 바이오 데이터베이스 시스템인 GenBank, DDBJ, EBML 등은 같은 의미의 데이터라 하더라도 각 시스템의 내부 데이터 구조 및 데이터 표현 형식이 상이하여 통합에 어려움이 따른다. 이를 해결하기 위해 통합 데이터 형식을 지원하는 웹 서비스 기반 데이터 통합 방식이 제안되고 있다. 현재 국내 웹 서비스 기반의 바이오 정보 제공 사이트들은 SOAP을 이용한 단순 메시지 전달 기법으로 초보적인 단계라 할 수 있다. 본 논문에서는 SOAP을 이용한 단순한 메시지 전달 기법만이 아닌 레지스트리 서버 검색을 통해 서비스 제공자를 찾고, WSDL문서를 분석한 후 사용자에게 검색 메소드를 제공함으로써 빠르고 정확한 서비스를 제공하여 기존에 구축된 시스템의 단점을 보완한다. 또한 상이한 스키마로 이루어진 데이터들을 효과적으로 통합하기 위해 온톨로지를 이용한 웹 서비스 기반 바이오 정보 시스템을 제안하고 구현한다.
본 논문에서는 법령 온톨로지 구축을 위해 법령의 구조적 특징과 요소 간의 관계에 대해 분석 정리하고 정리된 내용을 바탕으로 OWL DL 수준의 매핑 규칙을 제안한다. 제안하는 매핑 규칙은 국내 법령 관계의 상-하위 구조, 법령의 고유 속성, 법률 간의 참조 관계와 같은 구조적인 관계의 TBox를 구축하는 방법과 법률 문장을 분석하여 조문 규정 별로 나타나는 문장의 패턴 유형을 선별, ABox로 구축될 수 있는 요소를 표현한다. 제안된 매핑 규칙은 일반 텍스트로 설명되고 있는 국내의 법령을 컴퓨터가 이해 가능한 수준의 정보로 변환 되어 법령 지식 베이스로 활용 가능하다.
시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
사이버 해킹공격과 사이버테러는 국민 생활에 피해를 주고, 결국엔 국가 안보가 위협을 당하고 있다. 사이버 해킹공격으로 원자력 냉각시스템 설계도면이 유출되었으며, 청와대 홈페이지의 해킹, KBS 방송국 해킹 등 사이버사고가 발생하였다. 정보통신기반보호법, 정보통신망이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 개인정보보호법이 사이버공격의 책임을 지우고 있으나, 새로운 기술로 무장한 해커의 공격을 막기는 어렵다. 본 논문은 사이버안보를 위한 사이버보안 전문가 양성을 연구한다. 사이버보안 전문가를 위한 지식 데이터베이스를 구축한다. 웹 해킹, 시스템 해킹, 네트워크 해킹의 기술과 평가를 통해 사이버보안 전문가 자격증 제도를 도입한다. 사이버보안 전문가 자격증 운영과 취득방안에 관한 연구를 통해, 국가 사이버안보를 위한 사이버보안 전문가를 육성하는데 도움이 되고자한다.
본 논문은 시소러스 구축 시 직면하는 문제점과 구축방법을 비판적으로 검토하고, 여러 가지 구축 방법 중 직접구축 방법을 제안하였다. 또한, 확장검색의 효율성을 보장할 수 있는 시소러스 구축을 위해 의미적 준거인 개념패싯, 관계패싯 등의 도입과 활용을 도입하였으며, 이를 이용하여 구축한 과학기술분야 시소러스의 구축사례를 제시하였다. 특별히, 패싯이 반영된 시소러스에는 다양한 관점이 반영될 수 있으므로 검색의 효율성이 보장된다는 장점이 있고, 인접 과학기술분야에 응용될 수 있다. 일례로 본 시소러스는 과학기술 연구자들의 협업을 지원하기 위한 정보유통 서비스에 응용될 수 있으며, 향후 고도화된 지식 서비스에도 확장 응용될 수 있다.
웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 문서 지식 구조를 파악하여 사용자 질의 용어와 색인어 사이의 내용 기반 유사도를 반영한 순위 재조정 모델을 제안한다. 이를 위해 전자는 시소러스 및 유사관계 행렬을 구축하여 주제 분석 메커니즘을 제공하고, 후자는 사용자 요구를 분석하기 위해 질의 확장 등의 탐색 모형을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 검색 시스템의 정보 구조를 활용한 검색으로 재현율을 유지하면서 동시에 기존 퍼지 검색 모델의 단점인 정확률을 향상시키는 2단계 탐색모형을 수립하는 내용 기반검색 기법이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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