가공해서 사용하는 정보량이 많아질수록 원하는 정보를 찾는 데 더 많은 노력이 필요하게 마련이다. 따라서 사람들은 대대로 정보를 구조화하는 방법들을 고안해왔으며, 여러 가지 계층적 구조화 방법들을 사용했었다. 이렇게 구현된 정보의 계층 구조는 키워드 검색을 바탕으로 수평적 계층 구조만을 가지는 구조였다. 자료가 전문화되고 정보를 검색하는 사용자 또한 검색된 정보와 관련된 정보를 더 원하는 현 시점에서 정보의 수평적 계층 구조만으로 사용자의 만족도를 충족할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 특정 도메인의 문서를 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 체크하여 그 단락의 계층적 트리를 구성하고, 단락별 트리를 이용하여 문서의 내용을 트리로 재구성할 수 있게 된다. 이렇게 만들어진 문서의 트리들은 트리의 구조를 보고 특정 문서에 더 구체적인지 아니면 더 일반적인지 측정하여 문서와 문서간의 관계 또한 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색해 주는 자동화 문서 계층 구조를 제안한다.
문서 내에 존재하는 개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현하는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 트리 커널 기법에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험 결과 구절 구조 정보를 이용하는 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관계 인스턴스에 대한 구절 구조 정보뿐만 아니라 개체 간의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴 또한 관계 추출 작업에 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.
본 논문에서는 수사 정보와 문장간 유사도를 이용하여 문서의 수사 구조 트리를 생성하는 방법을 제안하였다. 말뭉치에서 찾아낸 수사 정보를 종류별로 분류하고, 이를 사용해서 문서 내의 수사 정보를 추출해서 가능한 모든 구조를 생성한다. 다음으로 문장간의 유사도를 사용해서 가중치가 가장 높은 하나의 구조를 선택한다. 생성된 수사 구조를 사용하여 문서를 요약할 수 있는데, 수사 정보는 언어적 특성을 이용하는 것이므로 모데인에 독립적인 요약 시스템을 만들 수 있다.
인공 면역 시스템을 사용한 정보통신시스템의 기억구조의 바이러스 침투경로를 확인하고 이를 대처하는 면역체계의 임파구를 T임파구와 B임파구라 할때 바이러스가 경유된 기억 구조를 기존의 정보 공유체제에서 전송 경유체계로 구성하여 바이러스의 침투 경유사항을 스스로 느낄 수 있게끔 항원체계를 구축한다. 항원 시스템은 항체 구조를 사용하여 항체 구조 내에 존재하는 임파구와 생체면역 체계를 형성하는 항원 시스템간의 혈청 시스템 구조를 형성하는데 혈액 구조내부의 항원 임파구와 항체 임파구를 조직하여 생체 내부에서 생체바이러스를 퇴치하는 방법으로 정보공유 및 전송시스템의 기억구조의 바이러스를 퇴치하게 된다.
본고에서는 향후 기업정보 통신망을 정보를 전달하는 하부구조인 전달망과 망의서비스를 제어 관리하고 망자원을 운용 관리하는 상부 구조인 논리망으로 나누어 향후 ATM시대의 기업 정보통신망구조를 정립해 본다. 기존에 음성과 데이타별로 별개의 기업 통신망으로 구성되온 기업 정보통신망에서 모든 정보 전달망이 ATM기술로 통합되고 정보 논리망이 기업의 모든 정보와 기업구성원을 하나로 네트워킹하게 될 것으로 전망된다. ATM시대의 기업 정보통신망은 기업의 가장 중요한 신경망으로써 기업의 경쟁력과 경영의 효율화를 극대화시켜 줄 것이다.
본 연구의 목적은 정보기술 구조와 기업의 경쟁전략사이의 관련성을 조사함으로써, 기업의 경쟁전략의 형태에 따라서 정보시스템이 어떠한 형태를 취하느냐를 조사하는데 있었다. 다시말해서 공격형의 전략을 채택한 기업은 정보시스템의 구조가 분산화된 형태, 방어형의 전략을 채택한 기업은 집중화된 형태, 분석형의 전략을 채택한 기업은 중간형태를 취할 것이라는 가설을 설정하였다. 본 연구에서 나타난바에 의하면 정보시스템 구조는 경쟁전략과 상당한 관계가 있고 특히 정보기술활동의 집중화 정도는 경쟁전략과 깊은 관련성이 있다. 서로 다른 경쟁전략을 택하는 기업은 서로 다른 정보시스템을 채택하는 경향이 있음을 알 수 있다. 보수적인 경쟁전략을 가진 조직의 정보시스템구조는 적극적인 경쟁전략을 가진 조직의 정보시스템구조 보다는 더욱 집중화되어 있다. 다시말해서, 보수적인 조직의 사용자 부문은 적극적인 조직의 사용자 부문보다는 그들의 정보기술활동에 대한 책임성이 덜하다. 이러한 사항을 기초로하여 본 논문에서는 보수적인 경쟁전략은 정보시스템에 대한 책임성의 집중화에 영향을 미친다고 예측할 수 있고 반면에 적극적인 경쟁전략은 정보시스템에 대한 책임성의 분권화에 영향을 미친다고 예측할 수 있다. 일반적으로 본 연구의 결과는 조직변화개념에 대한 부가적인 도움을 주지만 그러나 경쟁전략뿐만 아니라 조직의 다른 상황변수도 정보시스템구조에 영향을 미친다는 것을 지적해 두고자 한다.
정보추출이란 자연어로 작성된 문서 집합에서 원하는 정보를 선택하여 구조화된 표현으로 생성하는 것을 말한다. 문장 단위로 정보 추출 작업을 수행할 때 추출되는 정보를 보유한 문장을 이벤트 문장이라고 정의하고 이러한 이벤트 문장의 구조를 분석하여 최종적으로 유용한 정보를 추출하기 위해서는 이벤트 문장의 구조를 파악하기 위해 이벤트 문장을 단문으로 분할하여 구조를 분석한다. 본 연구에서는 단문 구조 분석을 위해 일반적인 한국어 문장의 특성과 용언의 조사 정보를 이용하고 이러한 정보로 분석할 수 없는 문장에 대해서는 공기 정보를 사용한다. 사용되는 공기 정보는 개체명이 많이 사용되는 이벤트 문장의 특성을 이용하기 위하여 개체명으로 확장된 명사(개체명)-조사-용언의 공기 정보를 구축하여 사용한다. 개체명 확장된 공기 정보는 일반 공기 정보에 비해 이벤트 문장에서 F-Measure 기준으로 약 2%의 성능향상을 보인다.
단백질의 구조를 예측하기 위해서 구조가 알려져 있는 단백질 중 진화적으로 유사한 단백질의 구조 정보를 이용하는 Template Based Modeling (TBM) 방법이 현재까지 가장 효과적으로 많이 사용되고 있다. 단백질의 삼차 구조를 이루는 단위 중에서도 고리 부분은 효소 활성 부위 또는 리간드 결합 부위 등으로 작용하여 단백질의 생물학적 기능에 연관되어 있다. 하지만 진화적으로 가까운 단백질이어도 고리 부분은 서열이 잘 보존되지 않아 충분한 구조 정보를 주지 못하고 TBM 방법으로 고리 구조까지 정확히 예측을 할 수 없다. 따라서 TBM 방법으로 예측한 구조의 고리 부분을 주형 정보에 의존하지 않고 다시 예측하여 전체 구조를 정밀화하는 과정이 중요하다. 이번 연구에서는 이를 위해 자유 에너지를 고려한 고리 구조 예측 방법을 적용하여 그 효과를 검증해보았다.
XML 문서를 변환하는 목적은 하나의 어플리케이션에서 사용되는 XML 문서를 다른 XML 어플리케이션에서 재 사용하여 사용자에게 동일한 정보를 제공하는데 있다 XML 문서는 어플리케이션 특성에 따라 한 문서에서 전달할 수 있는 정보의 량이 다르다. 따라서 문서를 변환하기 전에 어플리케이션의 특성에 따라 문서를 분할하거나 병합하여야 한다[1]. 또한, XML 문서의 정보는 속성에 따라 문법적인 특성을 가진다. 본 논문은 문벌적인 특성을 의미 속성이라 하고 의미 속성을 파악하기 위해 XML 문서의 의미 구조와 의미 구조 관계를 정의한다. 그리고 정의된 의미 구조와 의에 구조 관계를 이용하여 문서 정보의 속성을 분류하는 방법을 제안한다. 변환 규칙은 의ロP 구조 관계가 유사한 엘리먼트간의 대응으로 정의하고, 변환 규칙을 이용하여 문서 변환을 실행하여 변환 XML과 의미 관계 구조가 유사한 피 변환 XML 문서를 생성한다. 의미구조 분석을 이용한 변환은 기존의 사용 패턴을 분석한 변환에서 벗어나 DTD의 분석을 통한 자동화된 문서 변환 방법을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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