RFID 시스템은 물품 등의 관리할 사물에 태그를 부착하고 전파를 이용하여 사물의 정보(Identification) 및 주변 환경 정보를 인식하여 각 사물의 정보를 수집, 저장, 가공 및 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원격처리 관리 및 개체 간에 정보교환 등 다양한 서비스를 제공하며, 칩, 태그, 리더, 미들웨어 및 응용서비스플랫폼으로 구성된다. 이러한 RFID 기술은 반도체 기술의 지속적인 발전에 의한 컴퓨팅 능력의 급성장과 통신망 인프라의 융합화를 기반으로 이제까지의 사람 중심 정보화에서 사물중심으로 정보화의 지평을 확대시킬 수 있는 핵심기수로서 부각되고 있다.[1][2][3] 본 연구는 실용화되어 운영되고 있는 RFID미들웨어의 형태를 조사하여 연구하고, RFID 기반 EPC 네트워크를 이용하여 병원 환경에서 RFID태그를 리더가 읽은 후 태그정보와 병원정보를 매칭하여 병원환경에서 통합적으로 운영할 수 있는 미들웨어(Middleware) 인터페이스 프로그램 개발에 관한 연구를 진행한다.
본 논문에서는 기존의 깊이 복원 방법을 개선하기 위해서 유전 알고리즘을 이용한 새로운 스테레오 정합법을 제시하였고 다양한 영상에 적용하기 위해 영상의 영역 정보를 고려하였다. 유전 알고리즘은 자연선택과 개체군 유전학에 기반한 효율적인 탐색 기법인데, 이들의 염색체 교차와 돌연변이 같은 연산자를 정합 환경에 적합하도록 변형시켰다. 영상신호를 쉽게 다루기 위해서 2차원 염색체 구조를 사용하였으며, 스테레오 정합에 많이 사용되는 유사성과 연속성 제약 조건에 기반하여 적자를 선택하는 적응 함수를 정의하였다. 그리고 기존 유전 알고리즘의 수렴속도를 개선하기 위해서 무작위로 변이를 발생시키지 않고 휘도차를 이용하여 변이를 발생시키는 정보기반 변이 발생을 사용하였다. 실험을 통하여 본 방법은 이완처리를 포함한 정합법보다 계산 부하를 줄일 수 있었고 비교적 안정된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 개념 기반 질의-응답 시스템에서 개념 규칙을 이용하여 해답을 추출하는 방법에 대하여 기술한다. 개념 기반 질의-응답 시스템은 질의문의 각 유형별 개념 정보를 이용하여 질의문을 분석하고 해답을 추출하는 시스템이다. 질의문의 키워드들을 개념에 따라 분류하고, 질의 유형별로 공통적으로 나타나는 개념들을 이용하여 개념 프레임을 정의한다. 또한, 개념 정보와 해답이 들어 있는 문장과 문단에서 공통적으로 나타나는 구문 특성을 이용하여 해답 추출을 위한 규칙을 작성한다. 개념 규칙은 형태 정보와 구문 정보를 포함하며, 질의 유형별로 따로 작성한다. 작성된 규칙을 이용하여 문서로부터 해답이 들어 있는 문장과 문단을 추출한 후 질의문의 해답 유형에 해당하는 개체를 해답 후보로 제시한다. 실험 결과 개념 규칙을 이용한 해답 추출의 정확도가 매우 높게 나타났다.
문제은행 시스템은 학습 평가를 위한 문제를 DB로 구성한 다음, 추후에 인터넷으로 검색하여 재 사용하게 하는 시스템이므로 교사 업무의 효율성 및 비용이 절감되며, 사용자에게 제공할 문제 정보들을 체계적으로 관리, 저장, 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 하지만 기존에 구축되어 있는 문제 은행 시스템들의 데이터들은 컴퓨터가 그 의미를 처리할 수 없기 때문에 동의어, 유의어들에 대한 정확한 검색이 어렵고, 단순한 키워드 검색으로 인하여 학생들과 교사들은 수많은 불필요한 검색 결과 속에서 원하는 정보를 다시 재 검색해야 하는 시간 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반 기술인 OWL을 사용해서 문제은행 시스템의 온톨로지를 구성하고 개념 정의, 구조 및 관계를 명시한다. 그리고 온톨로지 기반위에 OWL 개체를 생성하고, SWRL에 정의된 규칙과 함께 추론 통해 시맨틱 검색을 가능하도록 하였다. 그 결과 데이터의 관계 및 의미 분석을 통한 향상된 검색 결과와 학습자와 교사가 다양하게 문제를 공유하고 재 사용함으로써 협업적 학습에 대한 효과를 기대할 수 있다.
진화 연산은 최적화 및 분류 작업을 필요로 하는 대부분의 응용 분야에서 매우 효율적인 해결 방법을 제시해 주지만, 예술이나 감성 등의 특정 분야에의 적용에 있어서는 그 한계를 드러낸다. 이를 극복하기 위해서 여러 가지 기술들이 제안되었으며, 이 중에서 특히 대화형 유전자 알고리즘이 오늘날 널리 연구되고 있다. 대화형 유전자 알고리즘은 상호 작용을 통하여 사용자의 평가치를 개체의 적합도로 받아들이고, 이를 기반으로 집단을 진화시키는 방법이다. 본 논문에서는 이를 의상디자인 지원 시스템에 적용시킴으로써 일반적으로 나타내기 어려운 사용자의 선호도나 감성을 디자인 과정에 반영할 수 있었다. 또한, 이론에 기반한 분석 및 실험적인 결과를 통해, 제안된 인코딩 방법이 유용함을 알 수 있었다.
유비쿼터스 환경이 도래함에 따라 정보를 효과적으로 관리하기 위한 움직임들이 활발히 진행 중에 있다. 본 논문에서는 이러한 움직임에 맞추어 데이터를 유비쿼터스 환경에서 개인화된 서비스를 구축하기 위해 개체화된 컨텍스트 구조를 설계한다. 또한, 방대한 컨텍스트 데이터를 관리하기 위한 모델링으로 5W1H와 컨텍스트 사용 우선순위를 적용한 HFC기법을 제안한다. 따라서 미래에 개인 서비스 중심의 유비쿼터스 환경을 구현하고 컨텍스트 기반 서비스 제공을 위한 기반모델로서의 역할을 담당할 수 있다.
RFID는 라디오 주파수 기반의 자동 인식 데이터 수집 장치로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 기술의 핵심 분야이다. RFID 태그(전자태그)가 부착된 개체의 위치를 저장할 수 있기 때문에 시간에 따라 위치가 변하는 이동체와 유사하다. 그러나 태그 객체는 판독기(reader)의 위치로 인식되며 일정 수 이상의 객체들이 같은 시간에 함께 이동하는 특징을 가지기 때문에 기존의 이동체 모델링 방법을 사용하여 전자 태그 객체를 표현하면 색인의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 시공간 질의를 처리하는 색인의 성능을 개선하기 위하여 태그 객체의 특징을 반영한 모델링 기법을 제안한다. 제안한 모델링 기법에서 간격 데이터 개념을 기반으로 시간과 공간 도메인 외에 식별자 도메인을 추가하여 태그 객체를 표현한다. 그리고 세 가지 도메인을 이용하여 태그 객체에 대한 색인을 구성한다.
전자상거래, Single Sign On, 전자문서교환 등 웹 기반의 사이버 교환이 급증하는 오늘날 상대방의 신뢰를 보증해 줄 수 있는 수단으로 인증서의 사용이 필수적이다. 인증서는 인증기관을 신뢰한다는 가정에서 사용되기 때문에 통신개체 사이에서 보다 정확한 인증이 필요하다. 본 논문에서는 공개키 기반구조에서 인증서를 사용하는 모든 암호시스템 분야에 응용될 수 있는 인증 및 키 복구 메커니즘을 설계하였다. 서버와 사용자간에 인증서를 기반으로 공개키 암호에 의한 인증과 세션 암호 키 분배, 그리고 응용 자원서버들과의 비밀통신에서 암호 키의 유실을 고려한 키 복구 지원 프로토콜을 제안하였다.
최근들어 B2C, B2B로 불리는 인터넷 기반의 전자상거래 시스템의 성공적인 구축이 기업의 비즈니스 성공의 열쇠로 간주될 만큼 그 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 상거래 행위에 개입하는 다자간의 비즈니스 플로우를 효과적으로 모델링하여 분석할 수 있는 DEVS(Discrete Event Modeling System)이론에 기반한 새로운 비즈니스 모델링/해석 방법론을 제안한다 제안하는 방법은 비즈니스 플로우를 기술할 수 있는 언어를 정의하고, 정의된 언어를 이용하여 기술되는 전자상거래에 개입하는 개체간 거래 행위를 DEVS 모델로 자동 변환하는 방법을 제시한다. 변환된 모델은 이산사건 시뮬레이션 환경인 rDEVSim++ 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 실행된 후에 그래픽 인터페이스 환경에서 비쥬얼화되어 시스템의 동작 및 성능을 분석 가능하도록 지원한다. 위의 전과정을 포함하도록 개발된 소프트웨어는 기업의 비즈니스 모델 구축용으로 활용이 가능할 뿐만 아니라 전자상거래 관련 인력 양성을 위한 교육용 소프트웨어로도 활용이 가능하다.
이 논문에서는 한국의 수능 시험에 대응하는 일본 센터 시험의 세계사B 문제를 해결하는 시스템을 만들고 그 성능을 평가했다. 이 시스템은 문제의 각 보기의 신뢰도를 검증하여 어떤 보기가 참인지를 결정한다. 보기 검증을 위해 지식 베이스 기반, 정보 검색 기반, 시간적 제약 기반 검증을 사용하였다. 성능 평과 결과 6개년도 시험 중 5개 시험에서 통계적으로 의미 있는 결과를 얻었다. 이 시스템은 영어를 대상으로 하나, 한국어에도 존재하는 리소스를 사용했기 때문에 한국어에서도 같은 방법론을 적용할 수 있을 것으로 본다. 후속 연구로는 보기의 의미적 분석과 개체명 이외의 정보에 대한 검색이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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