허혈성 뇌졸중은 뇌혈관의 혈전이나 색전에 의해 뇌 혈류가 감소하게 되어 뇌 조직이 기능을 못하는 질환으로, 질환의 특성상 뇌혈관의 폐색 여부를 확인하는 것이 중요하기 때문에 질환의 진단에 있어서 의료 영상이 필수적으로 활용된다. 그 중에서도 뇌 자기공명영상은 뇌의 구조적인 정보들을 얻을 수 있어 질환을 진단하는데 그 지표로 널리 활용되고 있다. 하지만 허혈성 뇌졸중과 같은 응급 질환의 경우 빠른 진단과 처치에 도움이 될 수 있는 지능적인 시스템이 요구됨에 비해, 기존의 의료 영상 저장 시스템으로는 신속하고 직관적인 영상 정보 제공이 어렵다. 즉, 기존의 시스템은 피상적인 메타 데이터를 이용하여 의료 영상을 관리하고 있어 의료 영상에 내재된 주요 의미적 정보를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌 자기공명영상이 내포하고 있는 주요 의미적인 정보인 뇌의 해부학적 구조와 같은 영상 정보를 제공할 수 있도록 하는 템플릿 중심의 영상 매핑 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 방대한 양의 영상을 대표할 수 있는 대표 영상(템플릿)을 선정하여 의미적 특징과 대표 영상(템플릿) 사이의 대응성을 정립하고, 전문가(의사)에 의해서만 분석될 수 있는 영상 사이의 의미적 연관성을 표면화 시켜 의미 기반의 영상 관리를 가능케 한다.
본 논문에서는 광 코드분할 다중접속(optical code division multiple access)시스템을 구현하고 그 구현된 시스템의 성능을 분석한다. 구현된 OCDMA 시스템에서 송신단은 레이저 다이오드를 이용하여 데이터를 광 펄스로 변환하며, 4단의 지연단으로 구성한 인코더를 이용하여 펄스 열로 확산한다. 수신단에서는 인코더의 지연선 구조와 동일한 구조의 디코더에서 펄스를 지연시킨 후 결합하여 수신된 신호를 복원한다. 성능분석에 있어서는, 먼저 단일 사용자 및 다중 사용자 환경 하에서 광 CDMA 신호의 auto-correlation과 cross-correlation을 분석하고, 실험을 통해 시뮬레이션 결과를 검증하였다. 또한 광섬유 지연선의 단 수 및 코드 길이 등 시스템의 성능에 영향을 미치는 파라메타를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 실험 결과는 인코더와 디코더의 지연선 구조가 동일한 경우 펄스 열의 중앙에서 피크값의 펄스가 발생하는 auto-correlation 특성에 의해 데이터를 복원할 수 있었고, 지연선 구조가 동일하지 않은 경우 cross-correlation 특성에 의해 데이터를 복원할 수 없었다. 성능 분석 결과는 코드 길이가 감소하거나, 지연단위의 단 수를 증 $]$쳔갭\ulcorner비트 에러 확률이 감소하지만 요구되는 레이저 광원의 펄스폭이 점차로 감소하므로 시스템 구현이 어렵게 된다. 이러한 실험 및 분석 결과를 이용하면 CDMA 기술을 광 통신 네트워크로 적용할 수 있다.
시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 공간정보의 협력적 활용을 위한 커뮤니티 지원 프로그램인 미국 NSDI의 CAP(Cooperative Agreements Program)을 대상으로 공간정보 커뮤니티 활성화 방안과 그 효과에 대해 살펴보았다. 커뮤니티 지원을 위해 CAP에 채택된 20여개 카테고리의 변화 추세와 10년간 지원된 350여개의 사례를 살펴본 바, 지원 카테고리는 NSDI가 2004년 'Future Directions Initiative'를 발표한 시점을 기준으로 메타데이터 중심의 표준화 보급 부문 위주에서 파트너십 강화와 연계하여 NSDI의 모든 구성요소를 CAP 프로그램의 지원 카테고리로 적용하는 변화가 이루어졌다. CAP의 역할과 관련해서는 커뮤니티를 NSDI의 확장성과 지속성의 핵심요소로 파악하고 공간정보 사용자 역할만이 아닌 공급자로서의 역할을 강화하기 위한 실행방안으로 CAP을 활용하였다. CAP의 효과로는 커뮤니티 활성화에 따라 수요자가 다양화되어 공간정보시장 내 수요를 확대하고 비즈니스 부문이 활성화되는 등의 공간정보시장 구조의 개선에 긍정적 역할을 한 것으로 나타났다.
최근 웹 기술의 발달과 유무선 네트워크 성능의 향상, 그리고 다양한 멀티미디어 서비스가 등장함에 따라 텍스트 문서나 이미지에 대한 검색뿐만 아니라 동영상을 포함한 멀티미디어 검색에 대한 요구가 크게 증가하고 있다. 그러나 기존의 멀티미디어 검색 방법은 멀티미디어 콘텐츠에 포함된 의미 개념들의 연관성을 효과적으로 이용하지 못하고 콘텐츠에 대한 메타데이터의 검색에 의존함에 따라 제한적인 검색 결과만을 제공한다. 본 논문에서는 도메인 온톨로지를 활용하여 멀티미디어 콘텐츠의 의미적 연관성에 기반을 둔 멀티미디어 검색 방법 및 시스템 구조를 제안한다. 사용자 검색어를 직접적으로 포함하지 않지만 의미적으로 연관성이 있는 개념들을 온톨로지에서 검색하고 이들에 대한 랭킹을 결정하기 위한 클래스 연관도 척도를 정의하고, 이를 효율적으로 계산하기 위한 알고리즘을 제시한다. 또 프로토타입 시스템 구현 및 실험을 통해 제안한 검색 방법 및 시스템의 효과를 보인다.
웹 문서를 자동으로 수집하면 대량의 정보를 손쉽게 모을 수 있다. 이러한 정보 수집 과정을 위해 웹 문서에서 메뉴, 광고 등 불필요한 정보를 제거하고 본문을 자동으로 추출할 필요가 있다. 특히 한국어 웹문서는 영어권과 달리 메타데이터가 포함된 경우가 드물고 디자인이 복잡하여 한국어 웹에 맞는 자동 본문 추출 방법이 필요하다. 기존의 본문 추출 방법은 주로 본문 블록의 문자적, 구조적 특성을 활용한다. 시각적 특성을 처리하기 위해서는 렌더링, 이미지 처리 등에 많은 계산이 필요하기 때문이다. 이 논문에서는 HTML에서 태그 위치를 준-시각적 특성으로 활용한 새로운 본문 추출 방법을 제시한다. 태그 위치는 텍스트의 길이에 따라 가변적이기 때문에 태그 서열 위치라는 특성을 개발하였고, 이를 경사 부스팅과 함께 이용하면 정확한 본문 추출이 가능함을 보인다. 본 논문의 연구 결과는 텍스트 분석에 필요한 양질의 문서 자료를 다양한 형태의 웹페이지에서 자동으로 수집하는 데에 쓰일 수 있다.
디지털 콘텐츠는 정보기술과 인터넷의 발전에 따라 기하급수적으로 증가하였고, 그에 따른 여러 콘텐츠 서비스들이 등장하고 있다. 이러한 디지털 콘텐츠가 단순히 고정적인 콘텐츠의 제공 뿐 만이 아닌, 다양화 되는 소비자의 요구에 충족되기 위해서는 각각의 개성에 따른 맞춤형 디지털 콘텐츠가 제공될 수 있어야 한다. 이를 위해 디지털 콘텐츠는 표준화된 구조로 제공되어야 하며, 이는 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서 표준화를 진행하고 있는 MPEG-21 프레임워크의 DID(Digital Item Declaration)로 표현이 가능하다. 이에 본 논문에서는 소비자의 선택된 정보를 기반으로 MPEG-21 DID 표준에 따른 메타데이터를 생성하고 디지털 아이템을 패키징하여 소비할 수 있는 모듈을 설계 및 구현하였다.
일반적으로 종이 책을 디지털화 한 것이나 디지털화 되어 종이 책의 형식과 비슷하게 사용자에게 정보를 전달하는 방식을 전자 책이라고 한다. 인터넷의 급속한 확산과 디지털 정보 기술의 발전에 힘입어 전자 책은 세계적으로 중요한 이슈로 주목되고 있다. 전자 책은 신속한 정보 전달이 가능할 뿐 아니라 가격이 저렴하고 멀티미디어 정보와 같은 기술을 사용하여 기존 종이 책에 비해 효과적인 정보 전달이 가능하다. 그러나 현재 전자 책은 다양한 문서 포맷을 이용하여 제작되고 있으며 그 결과 업체의 중복투자 및 시장 활성화의 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 연구에서는 위와 같은 선결과제를 해결하기 위한 한국 전자 책 문서표준(EBKS)를 개발하였고 이에 대한 명확한 논리구조를 정의하였으며, 국내 현실에 적합한 메타데이터, 원문 수준의 출력 결과를 보장하는 XSL-FO를 권고한다. 이러한 EBKS의 제정은 국내 전자 책 업계의 컨텐츠 및 관련기술에 대한 중복투자를 방지하여 전자 책 시장의 활성화에 매우 큰 기여를 할 것으로 예상한다.
한국학술진흥재단 기초학문자료센터(Korean Research Memory: KRM)의 기 구축된 인문사회 학술용어는 각 용어 및 연구 성과물간에 성립하는 의미관계의 분석을 통해 수요에 적합한 정보를 보다 효율적으로 탐색 활용할 수 있도록 연구성과물 메타데이터의 유기적 연동이 요구되었다. 본 연구에서는 첫째, 연구성과물의 핵심적 개념을 표현하는 주제 색인어로 구성된 인문사회 학술용어 온톨로지를 기반으로 각 해당 연구성과물 지식구조를 표현하는 개념모델를 정의하고, 둘째, 연구성과물 간에 성립하는 의미관계 정의를 통해, 연구성과물에 대응하는 연구자 정보수요를 분석하여 이에 맞춘 정보 탐색서비스 모델을 설계하였다. 셋째, 학술용어 온톨로지 및 연구성과물 DB의 유기적 연계통합 운영을 위한 기술적이고 관리적 체계 수립방안을 제시하였다.
각종 정보원이 웹으로 제공되는 것이 보편화되어 있는 현실에서 웹자원은 단순한 정보제공 차원을 뛰어 넘어 실물 장서와 같이 체계적인 관리과 이용의 대상으로 인식되어야 한다. 웹기반 장서개발을 위해서는 표준화된 웹자원 평가요소의 확립이 시급한데, 웹자원 평가요소로는 일반적으로 권위성, 신뢰성, 내용의 성실성, 기능성, 연결성, 접근성, 구조 및 디자인, 링크사항, 이용자 지원 및 보호 등이 거론되고 있다. 그러나 효과적인 장서개발을 위해서는 웹자원의 유형별 특성을 감안하여 특정 평가요소를 강조하거나 포함하는 유연성이 필요하다. 또한 디지털 도서관의 웹자원 기반 장서개발 전략을 위해서 가치, 요구, 중복 방지, 지적 재산권, 지적 통제 평가기준은 면밀히 검토되어야 한다. 웹자원 평가의 객관성과 일관성을 위해 선정위원회를 조직하거나 웹환경 장서개발 모형을 개발하는 것, 다른 디지털 도서관과의 협력을 증진시켜 새로운 기준, 프로토콜, 마크업(markups), 메타데이터 등을 공유하게 하는 것, 이용자 중심의 장서개발을 위해 노력하는 것 등은 더 나은 웹자원 장서개발을 위한 또 다른 전략으로 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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