본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 웹 문서의 분류와 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 표현한 개념 계층 즉, 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 되며 온톨로지를 이용하여 사용자의 정보 요구를 정확히 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게 된다. 온톨로지는 개념에 대한 특징 개념간의 관계 그리고 문서 분류를 위한 제약조건으로 이루어진다. 사용자의 현 위치에서의 선행 탐색을 통하여 문서를 획득하게 되며 구축된 온톨로지를 이용하여 분류한다. 에이전트는 분류된 문서에 대한 사용자의 관심분야를 파악하여 프로파일을 유지하게 되며 최종 문서의 추천은 프로파일을 바탕으로 이루어지게 된다.
웹 애플리케이션은 사용자와의 인터페이스를 페이지 단위에서 처리한다. 또한 다양한 사용자에 따라 사용기능도 차별화되어 다양하게 제공되며, 페이지 단위로 정보를 비순차적으로 탐색 할 수 있도록 구성된다는 것이 특징이다. 이러한 특징은 기존의 개발방법과 표기법을 아무런 수정 없이 적용하기는 어렵다. 기존의 웹 애플리케이션 항해에 대한 연구는 표준화된 표기법을 사용하고 있지않아 많은 문제점을 나타내고 있다. 본 논문에서는 표준화된 UML 을 사용하여 웹 애플리케이션의 항해요구를 수용하는 개념모델을 제시한다. 이때 UML 에서 제공하는 스테레오타입, 꼬리표값, 제약과 같은 확장 메커니즘을 이용하여 웹 애플리케이션의 항해 개념모델을 모델링한다.
본 논문은 세포 내에 존재하는 방대한 단백질들 사이의 상호작용 관계 네트워크에서 생물학적인 의미 연관성을 가지는 부분 네트워크를 콤포지트로 추상화할 수 있는 방법을 제안한다. 이 추상화를 위해 네트워크에서 구조적으로 완전한 부분 네트워크, 개념적으로 인접한 부분 네트워크 그리고 두 조건을 모두 만족하는 부분네트워크를 탐색한다. 따라서, 사용자는 방대한 네트워크을 개념적인 관점에서 분석할 수 있으며, 특정한 의미을 가지는 부분 네트워크를 쉽게 검색할 수 있다.
다양한 산업영역에서 수행되는 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI분야에서는 지식을 기반으로한 방법이 적용되어 왔다. 그러나 최근 CSP(Constraints Satisfaction Problem) 개념이 소개되어 그 효율성이 입증되고 있으며 스케줄링 응용 문제들이 CSP로 정형화되면서부터 지식 기반 기법과 제약만족 기법의 적용이 공존하고 있다. 지식을 기반으로 한 방법은 도메인 전문가(domain expert)의 지식을 습득하여 시스템에 반영하는데 이러한 지식은 문제해결에 중심적 역할을 수행하게 된다. 제약조건을 기반으로 한 방법은 문제를 CSP로 정형화 한 후 제약조건에 따른 일관성 유지 및 휴리스틱 탐색 방법을 적용하여 문제의 해를 효율적으로 구하게 된다. 본 연구에서는 스케줄링 문제를 해결하기 위한 지식기반 기법과 제약만족 기법을 주기장 할당 문제에 적용하여 실제 항공사의 운항 데이터를 바탕으로 실험하고 분석 및 비교를 통해 제약 만족 기법이 시스템의 유지 및 보수 측면에서 효율적이며 근사해가 아닌 최적해를 통한 문제 해결이 가능함을 보였다.
본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.
산업클러스터는 산, 학, 연 네트워크를 통한 지식의 공유와 교류를 통해 기업 혁신의 촉진을 추구한다는 점에서 기본적으로 지식경영의 개념과 연관돼 있다. 이런 이유로 최근 기존의 기업 또는 독립된 조직 단위에서만 이루어져 온 지식경영이 산업클러스터 단위에서도 적용될 필요가 있다는 주장이 나오고 있다. 본 연구는 이런 연구의 흐름과 실무적 요구를 감안해 산업클러스터에서 지식경영이 효과적으로 이루어지려면 어떤 특성이 반영될 필요가 있으며 효과적 지식경영의 적용을 위한 과제는 무엇인지를 탐색해 본다. 연구 목적의 달성을 위해 기존 연구를 토대로 관련 개념을 정의해 보고 심층면접과 사례연구를 통해 연구문제의 답을 탐색해 본다.
본 연구에서는 ICT 교육의 효과를 높이고자 ICT 활용 학습 과정 시 학습자에게서 나타나는 오류의 사례들을 분석하여 오류 유형을 설정하고 그에 대한 효과적인 처치 방안을 탐색하였다. 관찰, 면담, 설문 조사 등의 방법을 이용하여 오류 사례를 탐색한 결과 기능 혼동 오류, 개념 혼동 오류, 인터페이스 해석 장애 오류, 심리적 불안으로 인한 오류, 학습자 성격 유형에 의한 오류, 습관적인 오류 등 6가지 오류 유형을 설정하였다. 그중 가장 많은 빈도를 차지하는 기능 혼동 오류와 개념 혼동 오류 중심으로 웹 기반 Q&A 학습 시스템을 개발하고 이용한 오류 처치 방안을 제안하였다. 또한 제안한 오류 처치 방안을 현장에 적용하고 그 효과를 검증하였다.
일반적으로 기존 검색엔진은 다수 사용자의 동일한 질의에 대하여 일률적으로 같은 검색 결과를 제공하는데, 이는 사용자 개인의 특성을 고려하지 않는 단점을 가진다. 이를 극복하기 위해서 사용자가 가지고 있는 검색 의도를 파악하여 그에 부합하는 결과를 제공하는 개인화 검색이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 프로파일 기반 개인화 검색을 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 개인화 검색을 이루기 위해 개념 네트워크 형태의 사용자 프로파일을 구성하며, 이는 사용자가 과거에 질의했던 질의어와 탐색했던 웹문서를 분석하여 자동 생성된다. 그리고 사용자가 웹문서에 대해 태그를 지정한 폭소노미 데이터를 이용하여, 개념 네트워크를 확장함으로써 개념 네트워크의 정확성을 더욱 높일 수 있다. 이 개념 네트워크를 이용하여 사용자가 부여한 질의어를 확장시킬 수 있을 뿐만 아니라, 검색결과의 중첩도를 고려하여 사용자별 검색 결과의 순위를 재산정 함으로써 개인의 특성을 반영한 검색 결과를 제공할 수 있다.
본 연구는 현존 스마트시티의 목표와 개념을 명확히 규명하며, 스마트시티와 관련된 주요 기술적 관점을 구체적으로 탐색하는 데에 목적을 두었다. 본 연구에서는 선행연구의 포괄적인 탐색과 분석을 통해 스마트시티와 관련된 기존의 모호한 논의를 구체화함으로써 향후 연구의 기반을 제공하고자 노력하였다. 특히 본 연구는 50대 중반에서 60대 초반의 실버인구를 연구의 대상으로 삼아, 이들을 핵심 표적으로 하는 스마트시티의 바람직한 모델을 이론적인 차원에서 제안하였다. 본 연구에서는 실버인구를 위한 미래지향적 스마트시티의 주제로서 의료보건관리, 은퇴 이후의 고용창출, 지역기반 관리체계, 친환경 사회기반시설 등 네 가지 사항을 제시하였다. 특히 실버인구의 복지후생은 미래지향적 스마트시티의 핵심적 사항이며, 친환경적인 고려가 우선적으로 이루어져야 함이 강조되었다.
많은 최적화 문제에서 해답들의 구조는 서로 의존성을 가지고 있다. 이러한 경우 기존의 진화연산이 사용하는 빌딩 블록 개념으로는 문제를 해결하는데 많은 어려움을 겪게 된다. 이를 극복하기 위해서 헬름홀츠 머신(Helmholtz machine)을 이용해서 데이터의 분포를 예측한 후 최적화를 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 진화 연산을 바탕으로 하지만 교차연산이나 돌연변이 연산을 사용하는 대신에, 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 파악하고, 이를 이용해서 새로운 데이터를 생성하는 과정을 통해 최적화 과정을 수행한다. 진화연산으로 해결하는데 곤란을 겪고 있는 여러 함수들을 해결하는 이를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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