본 논문에서는 효율적인 암묵적 지식을 표현하기위한 도구로써 개념매핑기법에 대해 기술을 하고 있다. 개념매핑기법은 비형식적인 것에서부터 형식적인기법까지 다양하다. 형식적개념매핑은 사용이 용이하지만 컴퓨터 처리능력이 없다. 반면에 비형식적 개념매핑은 추론능력은 있으나 사용이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 미래의 지식매핑시스템은 형식적ㆍ비형식적 개념기법의 장점을 모두 고려해야 할 것으로 보인다.
본 논문에서는 위키피디아의 '틀(temp late)'을 기조로 하여 작성된 온톨로지인 OntoCloud의 신뢰도를 보장하고 공유 및 재사용을 가능하게 하기 위하여 또 다른 어휘집합체인 워드넷(WordNet)과의 매핑을 한다. 온톨로지 매핑 기술은 온톨로지 개발 기술의 한 방법으로, 서로 비슷한 도메인을 대상으로 이미 구축되어진 서로 다른 다수의 온롤로지를 연결시킴으로서 하나의 풍부한 정보를 가지고 있는 연결망을 구축하는 방법이다. 본 논문에서는 OntoCloud와 워드넷을 두개의 온톨로지로 정의하고 각 온톨로지의 개념에 대한 정의문 비교 방법을 통해서 두개의 온톨로지에 존재하는 유사한 개념을 연결한다. 이렇게 매핑된 정보들은 OntoCloud 개념을 워드넷 어휘로 연결함으로써 개념에 대한 직관적인 이해를 돕고, 워드넷에 연결된 다른 시소러스 (예: SUMO, CoreNet 등)와 간접적으로 연결할 수 있는 틀을 마련한다. 또한 온톨로지의 상하위 계층정보를 자동으로 보강하는 등의 OntoCloud 유지보수에 활용될 수 있다. 본 논문의 실험에서는 두개의 서로 다른 온톨로지의 정의문에 사용된 어휘의 겹침 정도로 두개의 개념의 유사성을 판별하는 방법을 보인다. 본 논문에서 제시한 방법으로 약 73%의 개념 매핑에 성공하였으나, 추후 매핑 프로세스의 전처리 과정(약자 처리 및 복합명사 대응 모듈)을 추가하고 온톨로지의 구조적 특성을 활용하여 유사 개념 자동 매핑 기술을 향상시키고자 한다.
다양한 온톨로지 개발로 온톨로지간에 정보공유와 재사용이 필요하게 되면서 온톨로지 매핑에 관련된 연구가 활발이 이루어지고 있다. 온톨로지 매핑 기법으로는 어휘 유사성, 구조 유사성, 인스턴스 유사성, 추론 유사성 검사 기법으로 나누어진다. 이 중 어휘 유사성 검사 기법은 대부분의 온톨로지 매핑 연구에서 사용하는 기법으로써 주로 워드넷에 정의되어 있는 동의어 집합만을 사용한다. 이에 본 연구에서는 워드넷에 정의되어 있는 동의어 집합 외에 상위어, 하위어, 전체어, 부분어 집합의 모든 단어들을 포함한 수퍼워드셋을 정의하고, 이것을 이용한 온톨로지 매핑 기법을 제안한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존 온톨로지 매핑 기법보다 평균 12%까지 온톨로지 매칭율을 높인 것을 보여준다.
본 논문에서는 STTC 부호의 BER 성능을 향상시키기 위하여 MHD 매핑법을 응용한 STTC 부호의 성능을 평가하였다. 유감스럽게도, STTC 부호의 트렐리스 구조는 일반적으로 TCM 부호나 MTCM 부호와 다르기 때문에 기존의 MHD 매핑을 그대로 적용할 수 없다. 따라서, STTC 부호에 MHD 매핑 개념을 응용하기 위해서는 간단한 수정작업이 필요하다. 수정작업의 핵심은 STTC 부호의 트렐리스 가지에 유클리드 거리합에 비례하는 해밍거리를 갖는 정보비트를 할당하는 것이다. 지금까지 조사한 바로는, STTC 부호에 MHD 매핑 개념을 응용하는 연구 결과가 발표된 적이 없었다. MHD 매핑을 응용한 STTC 부호의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 일반적으로 많이 알려진 natural 매핑과 Gray 매핑의 성능을 빠른 레일리 페이딩 채널과 빠른 라이시안 페이딩 채널에서 비교하였다. MHD 매핑의 성능은 빠른 라이시안 페이딩 채널에서 natural 매핑이나 Gray 매핑보다 특히 성능이 우수하였다.
지역사회능력(community capacity) 개념은 사회경제, 환경 그리고 물리적 배경의 발전지표 및 인자와 연관된 사업을 하는 지역사회 및 지역주민의 능력으로 간주된다. 지역사회발전계획과 관련된 문제점을 효율적으로 분석하는 지역사회의 능력배양은 지리정보시스템을 이용하여 인프라 및 사회경제의 능력향상에 대하여 현 상태를 조사요구 한다. 지역사회의 능력을 증가시키는데 있어 계획된 자산형성의 노력은 지역발전의 일부분으로 볼 수 있다. 공간자산매핑(spatial asset mapping)은 유무형의 자산목록을 만들고 확인하는 일련의 과정이다. 이러한 자산매핑은 인적, 사회문화적, 자연적, 금융적, 디지털적 및 물리적 능력에 관하여 개인, 공동체 그리고 지역사회가 지닌 능력을 조사하며 발전시키는 것을 필요로 한다. 이 연구 목적은 능력배양(capacity building)의 새로운 개념을 제안할 뿐만 아니라 독창적인 자산기반으로 하는 지역사회능력배양의 개념적 모형을 일필지 중심의 공간자산매핑 및 능력매핑과정을 통해서 제시코자 한다.
본 연구에서는 다양한 메타데이터간의 의미적 호환성을 유지하거나 개선하기 위한 기존의 방법론을 분석하고 크로스워크를 이용한 메타데이터간의 의미 호환 가능성과 한계에 대해서 검토한 후 메타데이터간의 의미 호환을 극대화하기 위한 의미적 메타데이터 매핑 프로세스를 제시하였다. 이 프로세스는 대상 메타데이터 스킴확인, 공통 데이터요소개념(DEC) 발견, 데이터요소개념에 따른 속성 그룹화, 매핑 테이블 작성 등의 네 단계로 구성된다. 국내에서 개발된 단체표준 수준의 두 인력정보 메타데이터를 대상으로 본 연구에서 제안된 프로세스를 적용하여 매핑 테이블 작성 과정을 보였다.
시맨틱 웹이 대두되면서 온톨로지의 사용이 점차 늘어나고 있다. 동일한 분야에 관한 온톨로지일지라도 구축 방법과 활용 형태에 따라 같은 개념이 다른 형태로 표현되거나, 다른 개념이 같은 형태로 표현될 수 있다. 이러한 온톨로지들을 공유하고 재사용하기 위해서는 온톨로지의 매핑이 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지의 어휘 정보를 이용하여 다단계로 매핑하고, 이 결과를 기반으로 구조 정보의 유사성을 검사하는 방법을 제안한다. 온톨로지에서 어휘 정보가 부여되지 않는 블랭크 노드를 추가로 확장하여 매핑 성능을 향상시켰다. 실험을 통하여 86.38%의 F1-measure값을 얻을 수 있었다.
게임은 데카르트적 좌표(Cartesian coordinates)의 전통을 뒤흔들고 육체와 정신, 이성과 감성, 실재와 가상을 가로지르면서 진화하고 있다. 수많은 철학적 담론을 야기하는 사유의 대상이 되고 있는 게임은 "미학적 기술(Aesthetic Technology)의 철학화(Philosophizing)"로 새롭게 정의될 수 있다. 게임의 메타포적 특성은 철학화하는 게임을 규정하는 중요한 면이다. 메타포(Metaphor)는 '개념의 매핑'(Mapping of the Concept)이며, 분리된 정신과 육체, 내용들을 연결하는 게임 역시 개념의 매핑으로 메타포가 된다. 게임의 메타포적 특성은 몰입(Immersive)과 연결되며 게임 기술의 발달로 개념의 매핑은 '개념의 몰핑'(Morphing of the Concept)으로 나아간다. 게임과 서사 사이의 갈등 또한 철학화 하는 게임의 까다로움을 드러내는 것이다. 게임학(Ludology)과 서사학(Narratology)의 이론적 논쟁에도 불구하고, 게임의 서사와 문학의 서사 사이에는 분명한 존재론적 차이가 있다. 우리는 게임에서 단지 사물이 움직이는 것을 보는 것이 아니라, 우리는 '우리 자체가(우리 스스로가) 움직이기 때문에 움직이는 것들을 보는 것'이기 때문이다. 그러므로 게임의 앵글(보는 방식)은 의미와 행위자가 아니라 '사용과 사용자(Use and User)'로 이동되어야 하며, 이때 서사는 '규칙의 해석(Interpretation)' 과정에서 생기는 잉여물(Surplus)이 된다. 게임은 수적으로 재현되며, 수적 재현을 통해 만들어지는 생산물(Product)은 서사가 아니라 알고리즘(Algorithm)이라는 숨은 규칙을 지닌 데이터베이스(Database)이다.
Farmer 모델에서 지원하는 다중성(multiplicity)은 하나의 개체를 구성하기 위하여 동일한 형태의 구성요소가 여러 번 발생하는 경우에 이의 대표적인 요소만을 표시하는 추상화 개념으로서 Farmer 모델에서만 지원하는 독특한 추상화 개념이다. 다중성 추상화 개념에서 정의된 대표개체는 자신의 인스턴스들을 가질 수 있다. 이들 인스턴스들은 IM-컴포넌트 타입 개체 노드 및 OM-컴포넌트 타입 개체 노드이며 다중성 인스턴스 링크를 이용하여 대표개체와 연결된다. 본 논문에서는 다중성 추상화 개념과 다중성 인스턴스 링크의 정의 및 예를 제시하며 실제 Farmer 모델링 알고리즘내에서 다중성 인스턴스 링크의 개념을 다중성 매핑 알고리즘을 통하여 구체화시켰다.
본 논문에서는 의료기관의 검사코드인 LOCAL 코드(Local Code)를 LOINC 코드(Local Laboratory Result Code)와 매핑하기 위한 알고리즘을 구현하고, 이를 기반으로, LOCAL 코드의 매핑 및 입력을 지원하는 새로운 시스템을 제안한다. 이를 위해, 먼저, LOCAL 코드를 변환하여 LOINC의 여섯 가지 속성을 추출한 대응 코드로 생성한다. 추출한 대응코드는 LOINC 코드와 매핑하는 키 값이 된다. 대응코드와 LOINC 코드의 매핑은 각 속성을 우선순위에 따라 비교하는 과정을 포함하며, 매핑 결과 수에 따라 자동 매핑되거나, 상 하위 개념을 조합 또는 System 코드를 재검색하는 결과 최소화 단계를 수행한다. 본 연구에서는 매핑 알고리즘을 기반으로 LOINC 코드로 매핑 하고, 새로운 LOCAL 코드를 LOINC 코드로 입력할 수 있는 새로운 시스템을 구축하였다. 본 연구의 목표는 LOINC를 활용하여 방대한 진단검사 결과데이터를 표준화하고, 이를 통해 의료 기관 간 EMR을 실현하고 구축하는 기반요소를 마련하는데 있다. 본 연구를 통해, 국내 의료기관 간 검사 결과의 통합과 호환이 가능하게 할 것이며, 검사코드의 표준화를 위한 기반요소를 마련할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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