최근 정부산하공공기관은 "공공기록물 관리에 관한 법률" 시행령에 따라 기록관리기준표를 도입하기 위해 분류체계를 정비하고 있다. 하지만 정비한 기록관리기준표를 탑재할 시스템이 부재하여 활용성에 문제가 있다. 본 연구는 고유의 미션을 가진 정부산하공공기관을 대상으로 기록관리의 토대가 되는 분류체계를 관리 할 수 있는 분류체계관리시스템 기능 설계를 목적으로 수행되었다. 기능 설계를 위해 5개 정부산하공공기관 기록물전문 요원과의 심층면담을 수행하였고, 이를 토대로 다양한 분류체계 등록 기능, 집합체 계층 구조 설정 기능, 기록관리기준 관리 기능을 설계하였다.
국토의 구성 및 변화를 파악하기 위해서 항공 라이다 데이터의 효율적 처리를 통해 정확하게 지표의 유행(land-cover type)을 분류할 수 있는 지능형 지형 분류기(intelligent topographical classifier)의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 정확하고 효율적인 지형 분류기 개발을 용이하게 하기 위해 데이터마이닝 도구인 WEKA를 연동시켜 항공 라이다 데이터를 가공처리하고 다양한 데이터마이닝 기법을 활용한 비교 실험을 통해 정확성이 높은 지형 분류기 제작을 지원하는 소프트웨어 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 지형 분류기 제작 지원 시스템은 항공 영상 이미지 위에 라이다 데이터를 중첩시키는 기능, 효율적인 처리를 위한 타일링 기능, 부분 영역의 3차원 시각화 기능, 타일의 특정 추출 기능, WEKA 입력 자동 생생 기능, 분류 모델의 분류 규칙 집합을 C++ 프로그램으로 자동 코딩하여 분류기로 변환하는 기능, 타일별 지형 분류 결과 표시 기능 등이 구현되어 있다. 또한, 연동된 WEKA틀 이용해서는 분별력이 높은 특정 정보 선정 기능, 다양한 분류 기법을 적용한 지형 분류 모델 생성 기능, 지형 분류 규칙 집합 생생 기능 등을 활용하여 지형 분류기 제작을 지원할 수 있다. 따라서 항공 라이다 데이터를 이용하여 지형의 유형을 분류하는 지능형 지형 분류기를 개발하고자 하는 사용자는 본 연구에서 개발한 지형 분류기 제작 지원 시스템을 활용하여 해당 지형의 특성에 맞고 분류기 개발 목적에 부합하는 지형 분류기를 용이하게 효과적으로 개발할 수 있다.
본 연구에서는 사례기반추론(case-based reasoning)을 기본으로 하여 실무자의 분류 기법 또는 분류 구조 결정을 돕는 의사 결정 지원 시스템의 모델을 제시한다. 주요한 네 가지 고려 항목은 자료종류(dataset), 위치(location), 기후(climate), 그리고 분류항목(class)이며 사용자는 이들 네 항목에 대해 적합한 값을 선택하게 된다. 본 시스템은 색인화(indexing) 규칙에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 사례들을 추출하여 제시하며 사용자는 그 중 가장 높은 일치도를 보인 사례들을 참고할 수 있다. 본 연구에서는 위계구조를 통해 다양한 분류 조건을 스크린 상에서 선택할 수 있게 함으로써 사용자가 이에 내재된 논리를 분류 구조의 설계에 반영할 수 있게 한다. 또한 Statistics 기능을 통해 여러 사례의 항목당 분포를 사용자가 검토할 수 있게 함으로써 가장 적합한 사례를 의사결정 지원 시스템과의 피드백을 통해 찾아낼 수 있게 해준다. 이밖에 분류 조건을 변화 시켜가면서 상황의 변화를 참고할 수 있도록 Navigation 기능을 고안하였다.
최근 인터넷의 발전으로 많은 정보와 지식을 우리는 인터넷에서 제공받을 수 있게되었다. 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹서버에 산재되어 있으며, 정보의 위치는 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심있는 정보의 주소를 저장하기 위하여 웹브라우저 북마크(Bookmark)기능을 사용한다. 그러나 북마크 기능은 웹문서의 주소 저장에 일차적인 목적을 두고 있으며, 이후 북마크의 개수가 증가하면, 사용자는 북마크관리가 어렵게되므로 사용자 북마크 파일을 자동으로 분류하여 관리할수 있는 에이전트 기술을 사용하고자 한다. 대표적인 분류에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트(Entertainment) 선별 에이전트인 Ringo 등이 있다. 이러한 시스템들은 분류할 대상에 따라 조금씩 다른 모습의 에이전트 기능을 보이고 있으며, 본 논문은 기계학습 이론중 교사학습 알고리즘인 나이브 베이지안 학습방법(Naive Bayesian Learning method)을 사용하여 사용자가 분류하지 못한 북마크를 자동으로 분류하는 단일 에이전트 기반 북마크 분류기를 설계, 구현하고자한다.
본 연구에서는 에너지 관리 시스템의 기능 요건을 정립하기 위한 하향식 기능 분석 절차를 제안하고 바람직한 기능 요구사항들을 도출하였다. 하향식 기능 분석을 위해 벤치마킹 대상인 에너지관리 시스템 제품들이 제공하는 공통된 기능들을 추출하고 이들을 기능 그룹 단위로 집합하여 7개의 서브시스템으로 분화하고 각 서브시스템 내에서 제공해야 할 기능들을 분류하여 비교용 템플리트를 만들었다. 벤치마킹은 이 비교용 템플리트에 의거하여 각 상용 제품에서 제공하는 기능들을 분류하여 기능 제공 유무를 기입하는 방법으로 수행되었다. 벤치마킹의 결과로 에너지 관리 시스템이 갖추어야 할 바람직한 기능들을 추출하여 이를 상세하게 설명하였다. 이 연구의 결과는 에너지관리 시스템을 개발하거나 도입하려는 관련자들에게 에너지 관리 시스템이 갖추어야 할 필요 기능에 관한 유용한 정보를 제공한다.
지식 경영 시스템(KMS)이 기업 내 지적 자산의 관리 및 가치 재창출을 위한 새로운 조직 운영방식으로 인정됨에 따라, 어떠한 구조와 기준으로 조직에 적합한 기능을 선택하여 구성하는가에 대한 문제가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 먼저 기존상용 KMS에 대한 유형을 분류하고, 기능을 추출하여 일반적인 KMS의 기능 리스트를 작성하였다. 이를 바탕으로 기존의 시스템에 대한 기능적인 특성을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 위성영상 상황판연계·표출시스템을 개발하기 위하여 사용자 요구사항을 조사 및 분석하였고 분석 결과, 요구사항정의서와 시스템규격서를 도출하였다. 먼저, 위성영상 상황판 연계·표출시스템의 요구사항 조사를 위해 중앙재난안전상황실 근무자를 대상으로 설문(수요) 조사를 수행하였다. 상황실 실무자별 요구사항을 취합한 설문 결과와 연구 1차년에 수행했던 상황실 근무자 인터뷰 결과, RFP, 연구단 내부협의 결과를 검토하여 정보제공 측면 및 위성영상 활용 측면의 사용자 요구사항을 도출하였다. 도출 결과를 기반으로 시스템 요구사항을 정의한 결과, 시스템 기능은 54개의 기능과 9개의 비기능으로 분류되었다. 또한, 시스템 구성요소별 요구기능을 세부적으로 구분하여 요구사항정의서를 작성하였다. 시스템 요구기능 분류는 사용자기능/관리자기능/사용자서비스/사용자인터페이스/시스템기능/시스템서비스 등으로 상세 구분하였다. 마지막으로, 연구단 협의를 통해 요구사항정의서를 기반의 시스템규격서를 작성하였다. 시스템규격서는 일반규격, 각 시스템별 성능규격, 인터페이스규격, 기능규격으로 구분하여 세부 정의하였다. 본 연구내용은 지속적인 연구 개발을 통해 위성영상 상황판연계·표출시스템 설계 자료로 활용될 계획이며, 향후 위성영상을 활용한 재난안전 상황관리 대비/대응 체계 마련에 도움을 줄 것으로 사료된다.
단백질의 서열 정보와 기능 정보의 양이 증가함에 따라 컴퓨터 실험을 통한 단백질의 기능 예측이 가능해졌으며 정확성이 높은 예측 시스템을 개발하려는 여러 연구가 시도되고 있다. 대표적인 방법으로 서열 유사도를 기반으로 기능 예측을 하는 시스템이 제안되었으나 단백질 중에는 서열이 유사하지만 기능이 다르거나 또는 서열은 다름에도 불구하고 기능이 같은 단백질이 존재하기 때문에 서열의 유사도 만을 이용해서는 단백질의 기능 예측을 어렵다. 이러한 유사도 방법의 단점을 극복하기 위해 단백질 서열로부터 추출한 특징을 기반으로 분류하는 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법들의 장점을 얻기 위하여 서열 유사도 방법과 특징 기반 방법을 융합한 단백질 기능 예측 시스템을 제안하고 예측 정확성 분석을 위한 실험을 실시하였다. 실험의 결과에 따르면 제안된 융합시스템이 서열 유사도만을 이용한 방법과 특징 기반 방법보다 좋은 예측 정확률을 갖는 것으로 분석되었다.
최근 고성능 PC의 보급과 네트워크의 발달로 인하여 인터넷의 가용 정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 우리는 인터넷을 사용하여 많은 정보를 얻고 있다. 그러나 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹 서버에 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심 있는 정보의 사이트를 재방문하기 위하여 웹 브라우저 북 마크 기능을 사용한다. 그러나, 북 마크를 효율적으로 사용하기 위해서는 북 마크 분류, 수정, 편집, 정렬등의 북 마크 관리가 필수적이지만 이와 같은 북 마크 관리 작업이 전반적으로 수작업으로 이루어져야 하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 한가지 방법으로 웹 문서 분류를 위한 기계학습법을 적용하여 사용자의 북 마크를 카테고리별로 자동으로 분류, 재정렬해주는 북 마크 자동 분류 에이전트를 개발하고자 한다. 대표적인 분류 에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스 기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트 선별 에이전트인 Ringo 등이 있으며, 이러한 시스템들은 분류 대상과 분류 방법, 기능 등에서 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 대표적인 교사학습 방법인 나이브 베이지안 학습법을 사용하여 북 마크를 자동으로 분류하는 북 마크 자동 분류 에이전트를 설계, 구현하였다.
정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 사회와 문화 전반에 많은 영향을 미치고 있음에도 전통문화에 대한 체계적인 분류 및 최신 검색 기능을 제공하는 시스템은 아직까지 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문은 전통문화 콘텐츠 분류체계를 수립하여 3D 연표를 자동으로 생성하고 시각화함으로써 사용자에게 체계적인 분류 및 검색 기능을 제공함과 동시에 융복합서비스가 가능한 전통문화 검색 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 전통문화 콘텐츠를 수집하는 기능, 수집된 전통문화 콘텐츠를 분류 및 저장하는 기능, 저장된 전통문화 콘텐츠에 기반을 두어 3D 디지털 연표를 자동으로 생성하는 기능을 제공한다. 또한, 시스템의 사용성 평가를 위해 시스템 만족도 설문지를 개발하였고 대학생 19명이 참여하여 시스템 사용성을 검증하였다. 실험 결과, 시스템 만족도에서는 모든 문항이 평균적으로 '만족한다'는 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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