본 연구는 음악저작의 우선표제 기술 지침 개발시 고려사항을 제안하고자 RDA 규칙을 분석하고, 여러 국가 도서관의 지침을 분석하였다. 우선, RDA 규칙을 분석하고, 규칙의 별법 및 선택사항별로 자체적인 지침을 개발한 8개 국가도서관에서 RDA 적용 지침을 조사하여 주요 고려대상 규칙을 살펴보았다. 이후 규칙별로 MLA, LC-PCC, DACH의 지침 내용을 분석하여 고려사항을 실질적으로 제시하였다. 첫째, 우선표제 선정과 관련하여 원어표제를 채택하도록 하되 원어표제가 국내 이용자에게 적합하지 않은 경우, 다른 언어의 우선표제를 사용하도록 할 필요가 있다. 둘째, 우선표제 기술과 관련하여 한 파트 저작, 둘 이상의 파트를 가진 저작, 한 저자의 전집, 특정 작곡유형명의 전집, 불완전한 합집, 여러 작곡가의 합집으로 나누어 살펴보았다. 셋째, 추가요소로 연주수단, 숫자표시, 음조, 기타 식별특성을 우선표제 기록시 고려사항으로 제시하였다. 넷째, 작곡유형명과 연주수단을 위한 통제어휘집을 지정하거나 제시할 필요가 있다. 본 연구는 RDA 음악저작의 우선표제 기술 지침 개발시 고려할 사항을 제시하였으므로 음악저작의 우선표제 관련 규칙 개발과 도서관에서 음악저작의 우선표제 기술 지침 작성에 기여할 수 있을 것이다.
지리 정보에 대한 관심이 증가되면서 이러한 연구와 활용 분야도 다양해지고 있다. OGC(Open GIS Consortium)에서는 XML(Extensible Markup Language)을 GIS 분야에 도입한 GML(Geography Markup Language)을 개발하였으며 여러 활용 분야에서 GML을 사용하고 계속적으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 XML 문서를 기반으로 연구되었던 데이터 마이닝 방법 중 하나인 연관규칙 기법(Apriori)을 GML 문서들에 사용하여 의미 있는 규칙을 찾아내려 한다. 규칙을 찾는 방법에는 2가지가 있을 수 있다. 하나는 GML 문서에서 내용만을 뽑아내어 그에 따른 규칙을 찾아내는 방법이고, 다른 하나는 GML 문서에서 사용된 태그와 속성을 기반으로 규칙을 찾아내는 방법이다. 본 논문에서는 2가지 방법을 통해 규칙을 찾는 것에 대하여 기술하고 2가지 방법을 적용한 시스템을 보일 것이다.
전문가시스템의 지식획득, 적합한 추론기구의 설계 및 구현, 지식의 정제 등 다단계 과정으로 이뤄져 있다. 각각을 하나의 연구이슈로 다양한 연구가 진행되어 왔으나 전체를 하나로 연계해 통합적 개발에 관해서는 상대적으로 연구가 활발히 진행되지 못한 실정이다. 지식획득은 전문가에 의해 수행되는 추론과정에서 특징 응용분야의 필요한 지식이 전달되어야 하므로 시식획득과 추론을 서로 밀접한 연관성을 갖는다. 지식의 정제는 추론과정에서 일어나는 문에의 제기와 이의 해결을 통해 지식베이스의 불완전하거나 논리적 모순을 찾아 해결함으로 지식베이스를 보다 완벽하고 정확한 것으로 만드는 것이다. ㅂㄴ 연구에서는 서로 연관된 다단계 과정이 통합적으로 개발될 수 있는 환경의 설저엥 대한 하나의 방안을 제시하려한다. 특히 도메인 모델이 잘 정립되기 어려운 분야에 학습기법을 활용햇 초기 지식 베이스를 구성할 수 있는 점진적 지식획득방법과 이를 통해 만들어진 지식베이스 규칙들을 학습기법의 일종인 개념적 클러스터링 기법을 이용하여 규칙모델을 구축하고 이를 이용해 효율적인 추론이 가능하게 하며, 지식획득 과정에서는 규칙의 오류를 제시할 수 있고 이에 대한 규칙의 수정이나 새로운 규칙이 기존의 지식구조에 합당한지를 결정하는 통합적 설계방안에 대해 연구한다. 지식의 정제는 설명기구와 규칙모델을 활용하여 문제의 원인을 찾고 해결점을 제시해 그에 대한 유효성을 검증합으로 이뤄지게 한다.뤄지게 한다.
본 연구의 목적은 가임기 여성의 규칙적 운동 및 운동의 종류에 따른 대사증후군 간의 관련성을 파악하여 효과적인 대사증후군 예방 및 관리 중재 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 본 연구는 제7기 3차년도 국민건강영양조사 원시자료(KNHANES VII-3, 2018년)를 이용하여 만 19세 이상 가임기 여성 4172명을 대상으로 시행하였으며, 규칙적 운동의 종류에 따른 대사증후군 구성요소의 차이는 복합표본 t검정으로, 규칙적 운동의 종류가 영향을 미치는 대사증후군의 유병 위험은 복합표본 다중 로지스틱 회귀분석으로 분석하였다. 가임기 여성의 대사증후군 유병률은 3.1%(128명)이었으며 가임기 여성 중 규칙적 운동 실천군은 1979명(46.5%)이었다. 가임기 여성의 규칙적 운동 실천군은 미실천군과 비교하여 다섯 가지 대사증후군 구성요소 중 수축기 혈압(p =.002), 허리둘레(p <.001)와 공복혈당(p =.007)가 상대적으로 낮았으며 고밀도콜레스테롤(p <.001)는 상대적으로 높았다. 규칙적 운동 중 규칙적 근력운동 실천군은 규칙적 근력운동 미실천군과 비교하여 수축기 혈압(p <.001), 이완기 혈압(p =.005), 허리둘레(p <.001), 공복혈당(p <.001)과 중성지방(p =.015) 모두 상대적으로 낮았고 고밀도콜레스테롤(p <.001)은 상대적으로 높았다. 대사증후군에 영향을 미치는 혼란 변수들을 통제한 후, 규칙적 운동 실천군(유병교차비 0.59, 95% 신뢰구간 0.35-0.98, p =.040)과 규칙적 근력운동 실천군(유병교차비 0.34, 95% 신뢰구간 0.14-0.80, p =.013)은 각각 미실천군과 비교하여 대사증후군 유병위험이 낮게 나타났다. 그러므로 규칙적 운동은 가임기 여성의 대사증후군 유병 위험을 낮추는 중요한 변수임을 알 수 있으며, 가임기 여성의 대사증후군 예방 및 관리를 위한 운동 중재 개발 시 근력운동을 포함할 필요가 있음을 제언한다.
표준 코딩 스타일은 개발 단계에서 오류 가능성이 있는 코드를 사전에 차단하고 코드의 가독성을 높여 소스코드의 품질을 높일 수 있는 대표적인 방법이다. 자동차 분야에서는 MISRA-C 와 같은 표준 코딩 스타일이 있으며 이를 검사하는 다수의 도구가 개발되었다. 본 논문에서는 소프트웨어의 안전성 및 신뢰성을 기반으로 국제 및 산업 표준 권고 사항과 경험적인 사례를 바탕으로 가전 기기 소프트웨어에 적합한 코딩 스타일 43 종을 정의했으며 이를 구현한 자동화 도구를 개발했다. 개발된 C 코딩 스타일 검사기를 이용하여 냉장고와 세탁기에 탑재된 소스코드에 대상으로 실험해 개발자들이 쉽게 위배하는 규칙에 대해서 살펴보았다. 위배한 코딩 스타일 중 주석관련 스타일이 각 소스코드 별로 64%, 24%로 가장 많이 차지하고 있으며, 제어문 관련 규칙이 12%, 17%, 코드 모양(Layout)관련 규칙이 4%, 11% 순으로 나타났다. 본 논문에서 개발한 코딩 스타일 검사 도구는 향후 양산되는 제품에 계속적으로 적용될 것이며 소프트웨어 품질 향상에 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다.
오늘날 자원의 보고라 할 수 있는 웹에는 자연어로 표현된 텍스트와 테이블들로 구성된 무수히 많은 문서들이 존재하고 있다. 이러한 웹 문서들로부터 규칙을 습득하고 습득된 규칙과 웹 문서간의 일관성을 유지하기 위해, 본 논문에서는 확장형 규칙 표식 언어 (extensible Rule Markup Language, XRML) 체계를 개발하였다. XRML은 웹 페이지에 내재되어 있는 규칙을 식별하여 자동으로 정형화된 규칙을 생성할 수 있도록 지원하는 규칙 식별 표식 언어 (Rule Identification Markup Language, XRML)와 구조화된 규칙 표현을 위한 규칙 구조 표식 언어 (Rule Structure Markup Language)로 구성된다. 특히, RIML은 HTML안에 내재되어 있는 규칙을 HTML 문서에 직접 명시할 수 있도록 설계되었기 때문에, RIML을 통해 웹페이지에 있는 규칙들을 식별하고 이 식별된 규칙은 RSML으로 표현된 정형화된 규칙으로 자동 변환될 수 있다. 본 논문에서는 RIML의 설계 시 웹페이지로부터 규칙을 식별하는 과정에서 발생하는 공유되는 변수 (variables) 및 값 (values),생략된 어구 ,동의어와 같은 몇 가지 중요한 현상들을 발견하고 이를 해결하고자 하였다. 제안된 XRML 접근 방법의 성능을 측정하고자, 3개의 대표적인 온라인 서점인 Amazon.com, BarnesandNoble.com, Powells.com의 실제 웹페이지들로부터 배송 및 환불과 관련된 규칙을 습득하여 XRML의 효과를 측정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면, 웹페이지로부터 규칙은 $97.7\%$의 매우 높은 정확성을 가지고 습득되었으며, 생성된 규칙의 완전성은 $88.5\%$로 측정되어, XRML이 특정 주제에 관한 전문가 시스템을 구축하기 위해 웹페이지로부터 규칙을 추출할 때 효율적인 도구가 될 수 있음이 예시되었다.
본 연구는 규칙베이스와 사례베이스를 이용하여 은행의 내부감사 방법을 제시하고자 한다. 감사의 1단계에서는 규칙베이스를 이용하여 감사대상의 거래를 탐색하고 2단계에서는 사례베이스를 이용하여 감사대상의 거래를 심층 분석하여 감사결과를 도출한다. 규칙을 이용한 추론은 내부규정 및 가이드라인을 이용하여 추론하여 잠재적인 위험을 가지고 있는 거래를 발견하는 것 이 다. 사례베이스를 이용한 추론은 유사도를 개발하여 현재의 문제와 가장 유사한 사례를 탐색하여 감사를 하도록 한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 은행 내부감사에 적용하여 분석하였다.
이기종 간에 문서 정보를 상호 교환할 수 있도록 국제표준기구에서는 SGML을 데이터 객체 양식 표준으로 ISO 8879로 제정하였다. 오늘 날 웹 표준 문서인 HTML이 XML로 전환되어 감에 따라 SGML의 중요성이 증대되고 있다. HTML이나 XML은 일반사용자가 사용하기 쉽게 SGML의 복잡함을 축소한 것이다. XML이나 SGML은 모두 DTD 규칙에 의재 작성되는데, DTD를 작성하기 위해서는 SGML DTD 작성 규칙을 알아야 한다. 이제 본 논문에서는 SGML DTD작성 규칙을 잘 모르더라도 쉽게 DTD를 개발할 수 있도록 GUI를 기반으로 하는 DTD 생성기를 구현하였다.
본고는 한영번역기 개발을 위한 기초 작업으로 '와/과'구문에 나타나는 여러 가지 패턴을 정리하고 이들 구문에서 보이는 중의성 문제를 해결하고자 하였다. 이러한 작업을 위해서는 자료 수집 및 분석이 우선이기 때문에 코퍼스에서 '와/과'구문을 뽑아서 분석하여 규칙을 마련하였다. 여기에서 사용된 자질연산문법(FCG)은 자연언어처리를 위한 문법으로 변형규칙과 수형도의 개념 없이 자질을 이용한 연산 체계로서 언어처리를 하고자 하는 문법이다. 이 이론을 바탕으로 규칙을 세우고 실제 언어 자료를 뽑아서 테스트를 하여 95%의 성공률을 보여주었다. 그러나 여기서의 연구는 '와/과'구문의 처리를 위한 가장 뼈대가 되는 기초연구이며, 앞으로 좀 더 많은 처리가 이루어져야 하리라 생각된다.
본 논문의 목적은 기계 학습 방법을 이용하여 정보 추출 규칙의 패턴을 학습할 수 있는 인터페이스 에이전트의 개발에 있다. 인터페이스 에이전트는 사용자와 상호작용이 가능한 지능형 에이전트이다. 사용자는 인터페이스 에이전트와 상호작용을 하게 되며 에이전트는 이 상호 작용에서 사용자가 원하는 정보 추출 규칙을 학습하게 된다. 사용자는 웹 문서에서 원하는 정보의 위치를 지정하여 데이터를 인터페이스 에이전트에게 학습시킨다. 인터페이스 에이전트는 학습된 추출 규칙으로부터 사용자가 원하는 정보를 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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