지능형 에이전트와 규칙기반 시스템을 이용해 보다 지능적인 웹 환경을 구축하고자 하는 노력이 시맨틱 웹의 발전과 함께 증가하고 있다. 이러한 에이전트와 규칙기반 시스템에 필요한 규칙들을 이미 많은 지식들이 산재해 있는 웹으로부터 습득할 수 있다면 보다 효율적으로 시스템을 구축하는 것이 가능하며, 이러한 응용시스템의 확장은 시맨틱 웹의 발전을 더욱 가속화하는 계기가 될 수 있을 것이다. XRML 방법론은 웹으로부터 규칙을 습득하기 위한 단계적 방법을 제시하고 있으며, 온톨로지를 이용함으로써 규칙의 구성요소들을 자동으로 추출할 수 있도록 지원한다. 그러나 추출된 규칙구성요소들을 조합하여 완전한 규칙을 만드는 과정이 규칙관리자의 수작업에 의존하고 있다. 본 연구는 온톨로지와 그래프 탐색을 사용함으로써 이 과정을 자동화하고자 하는 연구이다. 온톨로지에 있는 규칙의 일반적 패턴을 기반으로 하여 그래프 탐색을 이용해 규칙구성요소들을 조합함으로써 웹 페이지로부터 자동으로 규칙을 추출할 수 있다.
센서네트워크를 포함한 다양한 모바일 네트워크를 구축하는 경우, 네트워크를 구성하는 단말 또는 노드들을 상호연결 하기 위한 배치 및 그래프를 찾아내는 문제가 대두된다. 이러한 문제를 해결 할 수 있는 공통적인 scheme을 제시하고, 이를 기반으로 구성되는 알고리즘의 실행시간 및 그 결과의 바운드를 수리적으로 정립하면, 관련 시스템 구축의 타당성을 정확하게 평가할 수 있게 된다. 본 논문은 이러한 문제를 대표하는 EMST(Euclidean Minimum Spanning Tree) 문제를 대상으로 하여 분산환경 기반에서 EMST를 병렬처리 형태로 구성할 수 있는 scheme을 제공하고, 이 scheme에 의해 구해 질 수 있는 배치 및 그래프가 EMST와 최대로 어느 정도의 차이를 가지게 되는 지를 판단할 수 있는 기준을 제시한다. 그리고 이 scheme에 의해 구성되는 알고리즘의 실행시간 상한을 제시한다.
코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.
정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 데이터의 생산 속도가 급증하였고, 이는 빅데이터라는 개념으로 대표되고 있다. 단시간에 데이터 규모가 급격하게 증가한 빅데이터에 대해 품질과 신뢰성에 대한 논의도 진행되고 있다. 반면 스몰데이터는 품질이 우수한 최소한의 데이터로, 특정 문제 상황에 필요한 데이터를 의미한다. 문화예술 분야는 다양한 유형과 주제의 데이터가 존재하며 빅데이터 기술을 활용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 문화예술기관의 기본정보가 정확하게 제공되고 활용되는지를 탐색한 연구는 부족하다. 기관의 기본정보는 대부분의 빅데이터 분석에서 사용하는 필수적인 근거일 수 있고, 기관을 식별하기 위한 출발점이 된다. 본 연구는 문화예술 기관의 기본정보를 다루는 데이터를 수집하여 공통 메타데이터를 정의하고, 공통 메타데이터를 중심으로 기관을 연계하는 지식그래프 형태로 스몰데이터를 구축하였다. 이는 통합적으로 문화예술기관의 유형과 특징을 탐색할 수 있는 방안이 될 수 있다.
본 논문은 평면 위의 n 개의 점에 대한 $L_{\infty}(L_1)$ 거리의 동적 디루니 삼각분할을 구축하는 방법을 소개한다. 이 방법은 $L_{\infty}(L_1)$ 거리 상에서 사분면 근접 그래프가 디루니 삼각분할에 포함되고 디루니 삼각분할에 있는 각 삼각형의 최소한 한 선분이 사분면 근접 그래프에 포함됨을 발견하고 이를 이용하여 레인지 트리 방법으로 동적 디루니 삼각분할을 구축한다. 본 방법은 $L_1(L_{\infty})$ 거리의 디루니 삼각분할에서 삽입과 삭제를 한 점 당 $O(log^2n)$ amortized 시간과 O(log n)의 expected 시간에 처리한다.
본 논문에서는 최근에 개발되어 지하철 919공구에 적용된 BIM 기반 통합 공사관리 시스템의 구축방법과 적용성에 대해 검토하였다. 최근 대형 국책사업이 발주, 시공되면서 효율적인 공사관리를 위한 PMIS 도입이 보다 활발해지고 있는 가운데, 기존의 텍스트와 그래프 위주에서 BIM(Building Information Modeling) 기법의 하나인 4D, 5D 시스템을 이용한 다양한 시도가 되고 있다. 한편, BIM은 건설 전 생애주기에 걸쳐 활용되어야 그 도입목적을 극대화할수 있으나, 현 단계에서는 계획 및 설계단계에만 초점이 맞춰져 있어 실제 공사중에는 그 활용도가 상당히 낮은 수준이었다. BIM 기반의 통합 공사관리 시스템은 공사중, 현장과 본사를 비롯해 발주처와 감리단 등 다수의 공사 주체들이 계획, 설계시 구축된 BIM을 보다 효과적으로 사용하도록 함으로써, BIM의 공사중 활용성을 높일 뿐 아니라 유지관리 단계까지 확장하여 이용될 수 있다. 본 논문에서는 BIM 기반 통합 공사관리 시스템을 구축하기 위한 절차를 살펴보고, 최종 구축된 통합시스템의 적용성 분석후 활용방안을 제시하였다.
최근 스마트시티 구축 사업에서 사물인터넷 기반 서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 그 서비스들을 제공하기 위해 사용되어야 할 디바이스 수가 수백만 개까지 증가할 것으로 예상하고 있으며 수백만 개의 디바이스들을 수용하기 위해서는 Massive IoT 네트워크의 환경 구축을 필요로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Massive IoT 네트워크 환경을 구축하기 위해 저전력 광역 네트워크(LPWAN) 기술 중 LoRa(Long Range) 네트워크가 적용이 가능한지를 LoRaSim을 이용하여 시뮬레이션한다. 시뮬레이션한 결과 중 충돌 횟수를 통해 충동률을 구하고 그래프를 이용하여 신뢰성을 나타내며, Massive IoT 네트워크에 적합성에 대해 분석한다.
그래프 데이터베이스는 다양한 유형의 데이터와 그 관계를 그래프로 모델링하여 적재하기 때문에 복잡한 관계로 연결될 수 있는 부동산 데이터를 관리하고 분석하는데 효과적일 수 있으나, 현재 제공되는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능으로 인해 활발히 활용되지 못하고 있다. 이러한 배경에서, 본 연구에서는 다양한 부동산 공간 관련 질문들에 대응할 수 있도록 그래프 데이터베이스를 활용한 Uniform Grid 기반 부동산 공간 데이터 관리 방안을 제안한다. 핵심 데이터를 선정하기 위하여 부동산 커뮤니티의 관련 질의를 분석하였으며, 국가지점번호를 단위 Grid로 설정하고 다양한 부동산 관련 데이터들을 연결한 그래프 스키마를 구성하여 테스트 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 검증을 위해, Jackpine 벤치마크를 활용하여 기본 위상관계 및 공간함수를 테스트하였고, 나아가 다양한 시나리오 기반 질의 테스트를 수행함으로써 제안한 방법의 적절성을 검증하고자 하였다. 그 결과, 제안한 방법은 총 29개의 공간 위상관계와 공간함수 중 25개의 기능을 성공적으로 수행하였고, 25개의 기능과 15개의 시나리오에 대해 약 97%의 정확도를 달성하였다. 본 연구는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능을 고려하여, 부동산 관련 공간 질문에 대응할 수 있는 효율적인 데이터 통합방안을 제안하였다는 점에서 의의를 가진다. 그러나 그리드 기반 인덱스 사용으로 인한 잘못된 공간 위상관계 생성 문제 및 리스트 비교에 따른 질의의 비효율성에 대한 한계점이 존재하며, 이는 후속 연구에서 개선할 필요가 있다.
월드와이드웹 (WWW) 기반의 전자상거래는 주로 데이터베이스를 기반으로 서비스를 제공하고 있다. 그러나 월드와이드웹 기반의 전자상거래는 단순 키워드 검색에만 의존하고 있다. 이러한 검색은 데이터베이스 자체로는 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 1999년 말에 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기 할 수 있는 시맨틱 웹 이 제안되었다. 시맨틱 웹은 의미적인 정보를 담고 있는 지식베이스(Knowledge Bases)인 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온툴로지의 생성은 많은 부분을 휴리스틱에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 비용이 소비된다. 따라서 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 데이터베이스에서 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않아 시간과 비용의 소비를 줄 일 수 있는 장점이 있다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프$^{1}$ 를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성하는 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘을 통하여 온톨로지를 생성을 함으로서 제안된 생성 방법을 검증한다. 제안한 방법으로 생성된 온톨로지는 단순 키워드 검색에서 의미적인 검색을 할 수 있는 시맨틱 웹 서비스의 기반이 되므로 의미적 검색이 가능한 전자상거래 서비스를 구축하는데 시간과 비용의 소비를 줄임으로 차세대 전자상거래의 초석이 된다.
본 논문에서는 RML 매핑 방식으로 구축한 RDF 지식 그래프의 구조를 묘사하고 검증할 용도의 SHACL 스키마를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 연구와는 달리 RML 매핑 규칙 뿐만 아니라 RML 매핑의 입력인 CSV, JSON, XML, 데이터베이스와 같은 다양한 포맷의 데이터에서 추출한 메타데이터도 함께 사용하여 스키마를 생성한다. 따라서 기존 연구 기반의 스키마에서는 부재했던 데이터 타입, 문자열 길이, 값의 범위, 차수 관련 제약 조건이 스키마에 포함된다. 그리고 기존 연구에서 간과한 소위 반복된 속성 문제를 제안하는 시스템은 해결한다. 297개의 케이스로 구성된 적합성 테스트를 통해 제안된 시스템이 그래프에 대한 올바른 제약 조건을 생성함을 보여준다. 제안된 시스템은 오류가 발생하기 쉬운 기존 수동 검증 프로세스를 자동화하는 데 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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