격틀이란 동사에 대해 필요한 격들과 그 격에 알맞은 단어집합으로 이루어져 있는 것으로 명사와 동사의 의미적 호응을 표현한다. 격틀은 자연언어처리분야에서 주요한 정보로 사용할 수 있다. 의미구분이라든지 번역에서 한국어 생성, 정보검색에서 중요정보 추출 등 잘 구성한 질 높은 격틀은 여러 연구의 질을 높여줄 수 있다. 따라서, 질 좋은 격틀을 구성하기 위한 여러 노력들이 현재 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기계 가독형 사전과 말모듬을 이용해서 자동으로 격틀을 구성한다. 자동구성 방법으로 먼저 기계가독형 사전을 이용해서 상위개념 정보를 가지는 분류정보를 구성한다. 말모듬과 사전의 예문들을 형태소 분석한 후에 각각의 예문들을 분류정보를 이용하여 최상위 개념으로 바꾼다. 그리고, 말모듬과 사전의 예문에서 나온 정보들을 통합하므로 해서 자동으로 격틀을 구성한다. 자동으로 격틀을 구성한 후에 수동으로 구성한 격틀과 비교해 본다. 비교하기 위한 평가방법에 대해서 논의한다.
어떤 용어가 전문적인 개념을 많이 내포하고 있을 때 전문성이 높다고 말한다. 본 논문에서는 용어의 내부 구성정보와 외부 문맥정보를 이용하여 정보이론에 기반한 방법으로 전문용어가 내포하는 전문성을 정량적으로 계산하는 방법을 제안한다. 용어의 전문성은 용어간 상하위어 관계 설정에서 중요한 필요조건으로 사용될 수 있다. 제안한 방법은 전문용어의 내부 구성정보를 이용하는 방법, 문맥정보를 이용하는 방법 그리고 두 정보를 모두 이용하는 방법으로 나눈다. 구성정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 구성하는 단어의 빈도수, 가중치, 바이그램, 내부 수식구조 둥을 이용하고, 문맥정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 수식하는 단어들의 분포를 이용한다. 본 논문에서 제안한 방법은 분야에 독립적으로 적용될 수 있고, 전문용어 생성 절차에 대한 특정을 잘 반영할 수 있는 장점이 있다. MeSH 트리에 포함된 질병 이름의 전문성 값을 계산한 뒤 상위어의 전문성 값과 비교한 결과 82.0%의 정확률을 보였다.
어떤 용어가 전문적인 개념을 많이 내포하고 있을 때 전문성(specificity)이 높다고 말한다. 본 논문에서는 정보이론에 기반한 방법으로 전운용어가 내포하는 전문성을 정량적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전문용어의 구성정보를 이용하는 방법과 문맥정보를 이용하는 방법으로 나눈다. 구성정보를 이용하는 방법에서는 전문용어틀 구성하는 단어의 빈도수, tf.idf 값, 내부 수식구조 등을 이용하고, 문맥정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 수식하는 단어들의 분포를 이용한다. 제안한 방법은 분야에 독립적으로 적용될 수 있고, 전문용어 생성 절차에 대한 특징을 잘 표현할 수 있는 장정이 있다. MeSH 트리에 포함된 질병명을 대상으로 실험한 결과 82.0%의 정확률을 보였다.
한글은 중심어 후행성과 어순의 자유성, 격을 결정하는 조사의 생략 등으로 인해 영어권에서 연구되어진 변형 생성 문법이나 어휘 함수 문법, 구구조문법류 등이 적용되기 어려운 문제점을 가지고 있고 관형적인 표현이 많아 구문 규칙 만으론 분석하기 쉽지 않기 때문에 사전에 의존해야 하는 경우가 많으므로 이에 적합한, 사전을 구성하고자 한다. 그러나 기존의 태그와 키워드만으로 구성된 사전만으로 어려운 점이 많고, 이 때문에 문법 규칙을 같이 적용하게 되는데 이 규칙을 보통 알고리즘을 이나 수작업을 통해 사전으로 구성하므로 정확성도 떨어진다. 저자는 이 과정을 코퍼스를 통해 구성하여 시간을 줄이고 결합 정보 또한 보다 견고하게 구성하기 위해 통계 정보-코퍼스 내에서 결합이 사용된 빈도-에 따라 순위를 결정할 수 있도록 구성하였다. 이를 보다 확장하여 구문분석 시에도 활용할 수 있도록 분석된 단어간의 결합 정보와 그 결합이 사용된 빈도를 포함하여 구문 결합 정보 사전을 구성하고자 한다. 이는 기존의 의존 문법이나 구문 관계를 이용하여 구문분석을 할 경우 올바른 트리의 결합 관계를 검색할 때 쓰여질 수 있다.
의료정보시스템에서 처리하는 데이터 크기가 급속하게 늘어남에 따라 대용량 데이터 처리에 대한 필요성이 갈수록 증가되고 있다. 최근 몇 년 동안 의료정보시스템을 구성하는 요소 중 디스크의 성능 향상 및 발전 속도가 중앙처리장치에 비해 둔화되고 있으며, 이와 같은 성능차이로 인해 디스크 장치가 시스템의 병목지역이 되어 전체 성능을 저하시키는 주된 요인이 되고 있다. 의료정보시스템은 주로 관계형 데이터베이스를 이용하여 저장하기 때문에 서버의 데이터 접근 처리방식과 I/O에 대한 부분이 성능을 크게 좌우한다. 따라서 본 논문에서는 의료정보시스템의 특성에 따른 하드웨어 RAID 디스크 구성 최적화 방안을 알아봄으로써 본 논문의 연구 결과가 시스템 구성 초기에 최적화된 I/O 를 위한 구성정보로 활용될 수 있도록 하고자 한다.
본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴 구성요소 융합을 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색의 범위를 이용해 피부 영역을 검출하고. 영역 그룹화로 후보 얼굴 영역을 찾는다. 색 정보를 이용해 얼굴 구성요소(눈, 입)를 검출한 후, 검출된 구성요소와 구성요소 간의 관계를 융합하여 주어진 영상에서 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문이 제안하는 구성요소 융합 방법은 구성요소 간의 관계에 대한 불확실성을 고려하고 있어, 구성요소간의 최적의 조합으로 얼굴의 크기와 포즈, 조명의 변화가 어느 정도 허용된 얼굴 검출이 가능하다.
정보 교과 교육과정의 평가에 관한 연구는 기존의 교육평가의 연구와 마찬가지로 대부분 평가 방법에 초점을 맞춘 특징을 보인다. 타일러에 의해 교육과정의 한 영역으로 자리잡은 교육평가는 구성주의 이론의 발달과 더불어 결과중심 평가에서 과정 중심평가로 관점이 이동하고 있으며 형성평가, 협동학습에 네트워크를 적용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 구성주의 이론을 바탕으로 세부 구성 요소들에 대하여 평가 구성요소 분류 개념에 따라 각 국의 정보교과교육과정 평가 체계를 고찰하였다.
휴대폰의 사용영역이 넓어지면서 휴대폰에 저장되는 컨텍스트 정보 활용에 관심이 높아지고 있다. 하지만 정보의 양이 방대하기 때문에 개인이 정보를 분석하여 자신에게 필요한 정보로 바꾸기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰으로부터 컨텍스트 정보를 수집하여 활용할 수 있는 방법으로 개인이 하루 동안 경험한 일에 대한 정보를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도와주는 계층적 이야기 구성 모델을 제안한다. 계층적 이야기 구성 모델은 3단계로 구성된다. 우선 각각의 로그를 분석하여 관련 있는 것들을 그룹으로 분류하고 분류된 그룹 내에서 설정된 경로에 대한 가중치를 계산하여 해당 그룹의 가중치로 저장한다. 마지막으로 그룹간의 경로에 대한 가중치를 계산하여 가장 높은 가중치를 갖는 경로를 한아 이야기 구성 모델로 설정한다. 계층적으로 이야기 경로를 선택한 경우와 그룹으로 분류하지 않고 경로를 계산한 경우의 시간 복잡도를 비교 평가하여 성능을 측정하였다. 이야기 구성모델을 계층적으로 분류했을 때의 성능이 분류하지 않은 경우보다 경로를 선정할 때 더 높은 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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