본 연구에서는 향후 유비쿼터스 환경을 고려하여 위치기반서비스의 활용성과 응용분야에 관하여 조사, 분석하고자 한다. 이를 위하여 약 68개의 유비쿼터스 응용서비스를 조사하고, 서비스의 특징에 관한 전문가의 견해를 반영하였다. 연구내용으로는 먼저 다양한 유비쿼터스 관련 활용 시스템들을 서비스 유형으로 분류하도록 한다. 서비스 유형에 대한 분류는 국내외 자료를 바탕으로 조사하여 기준을 재분류하여 서비스를 유형별로 그룹화 하였다. 다음으로는 기술분류를 수행하였다. 기술분류는 모바일과 위치기반서비스들에 기본이 되는 위치정확도, 이동성, 상황인식능력, 정체성파악능력, 정보이력관리 등을 분류하도록 한다. 이제 각각의 서비스들에 대하여 기술 분류에 해당한 기술요소가 미치는 중요도에 따라서 설문을 기초로 점수로 배정하도록 하고, 각각의 서비스 유형들에 대한 특징을 분석하였다. 특히 위치기반서비스에서는 위치기반서비스를 위하여 보다 강조되어야 하는 이동성, 위치정확도, 정체성 등을 고려하여 향후 활발히 전개될 서비스들에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통하여 향후 유비쿼터스 환경에서 위치기반서비스가 활용되어질 분야에 대하여 예측하여 볼 수 있고, 각각의 기술 항목들간의 상관성도 분석하여 볼 수 있다.
대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.
최근에 이슈화되고 있는 녹색기술문헌의 중요성에 부합하여 녹색기술 문헌을 자동으로 분류해주는 문서 분류시스템 개발하였다. 분류체계로는 14개의 관심 녹색기술 분류 체계를 선택하였고, 다양한 문서 분류 기법 중 SVM(Support Vector Machine)에 기초를 둔 방법을 이용하였다. 문서 벡터를 생성할 때 제목과 본문에 동일한 가중치를 적용하는 방법을 벗어나서 제목의 키워드에 좀 더 높은 가중치를 부여하는 방식을 적용하여 성능평가를 수행하였다.
인터넷의 등장은 과학기술정보의 생산과 유통에 많은 변화를 초래하고 있다. 기존 과학기술정보들은 주로 문헌위주로 생산되었다. 그러나, 인터넷이 대중화되면서 온라인 과학기술정보들이 대량으로 생산되고 있으며, 그 활용이나 중요도 또한 과학기술분야의 문헌에 뒤지지 않고 있다. 온라인 과학기술정보의 양적 질적 성장으로 인해, 정보서비스기관들은 이들 정보들의 체계적인 관리와 효율적인 서비스를 고민하고 있으며, 다양한 정보관리방법을 모색하고 있다. 효율적인 정보 관리를 위한 방법 중의 하나인 분류체계는 주요한 이슈이며, 지금까지는 문헌정보 중심의 분류체계나 일반 웹사이트의 분류체계를 벤치마킹하여 온라인 과학기술정보를 위해 도입되는 경우가 많았다. 본고에서는 국가 차원의 표준분류를 이용하여, 온라인 과학기술정보를 위한 분류체계 구성방안을 실천적으로 제시하여 보았다.
과학기술정보의 의미적 상호운용성 문제는 빈번하게 발생한다. 잘 만들어진 분류체계는 상이한 데이터베이스 간에 의미상 불일치 없이 정보를 교환하기 위한 도구로 사용될 것이다. 하지만 각 데이터베이스가 취하고 있는 분류체계가 상이함으로 인해서 여전히 현실적인 장벽이 존재한다. 따라서 분류체계간의 일치 및 조화는 매우 시급한 문제이다. 본 논문의 목표는 다른 분류체계('국가과학기술표준분류'와 'KISTI 표준 분류')를 갖는 데이터베이스간의 정보 교환 시에 발생할 수 있는 의미적 불일치를 해결하는 것이다. 이를 위해서 과학기술의 개념적 체계 분석을 수행하였고 다섯가지의 일치/불일치 유형을 사례에 기반하여 분석하였다.
토목공학분야의 도서는 최근 건설기술의 발전과 토목공학 적용분야의 확대로 인하여 방대한 양의 도서자료들이 발생하고 있다. 도서정보의 분류체계는 현재 각 도서관과 건설관련기관내의 자료실 등에서 서지, 논문 및 정기간행물 등의 분류체계로서 듀이십진분류법(Dewey Decimal Classification-DDC) 또는 한국십진분류법(Korean Decimal Classification-KDC)등을 사용하고 있다. 그러나 기존 분류체계의 토목공학 분류항들이 학문의 학술적, 기술적 분류와 일치하지 않는 점 등으로 효과적인 도서분류와 정보검색에 어려움이 있으므로, 토목공학분야의 도서분류체계를 보다 학문이론적 분류에 적합하도록 재구성할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내외의 도서분류체계중 토목공학분야의 분류항들을 검토한 후, 적용상의 문제점 분석과 함께, 학술정보를 위한 학문적 분류와 실무자료검색을 위한 기술적 분류의 연계성을 갖추어, 요구되는 정보를 보다 편리하게 검색할 수 있는 새로운 토목공학분야 도서분류의 류, 강 분류체계를 제시하고 있다. 제시된 분류체계는 건설 기술정보분류체계의 구성시에 시설물 정보분류항으로 활용될 수 있으며, 한국십진분류법의 개 ㅍ\ulcorner토목공학분야 분류코드로 참조될 수 있을 것이다.
전자상거래 요소기술들에 기반 한 글로벌 디지털 경제가 급속하게 확산되고 있다. 본 연구에서는 전자상거래에 관련된 주요요소기술들을 체계적으로 분류하기 위한 전자상거래 기술분류 모형을 개발하였다. 또한 본 연구에서는 전자상거래 기술분류 모형이 어떻게 활용될 수 있는 지에 대한 구체적인 방안도 제시하였다. 본 논문에서 제시한 전자상거래 기술분류 모형은 전자상거래에 관련된 주요 요소기술 상호간의 연관관계나 응용에 대한 체계적인 분석이 가능하며 향후 전자상거래와 디지털 경제에 관련된 연구의 주요한 지침으로 활용될 수 있을 것이다.
과학기술 분야의 연구·개발 결과는 연구보고서 형태로 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 제출된다. 각 연구보고서는 국가과학기술 표준 분류체계 (K-NSCC)에 따른 분류코드를 가지고 있는데, 보고서 작성자가 제출 시에 수동으로 입력하게끔 되어있다. 하지만 2000여 개가 넘는 세분류를 가지고 있기에, 분류체계에 대한 정확한 이해가 없이는 부정확한 분류코드를 선택하기 십상이다. 새로이 수집되는 연구보고서의 양과 다양성을 고려해 볼 때, 이들을 기계적으로 보다 정확하게 분류할 수 있다면 보고서 제출자의 수고를 덜어줄 수 있을 뿐만 아니라, 다른 부가 가치적인 분석 서비스들과의 연계가 수월할 것이다. 하지만, 국내에서 과학기술표준 분류체계에 기반을 둔 문서 자동 분류 연구 사례는 거의 없으며 공개된 학습데이터도 전무하다. 본 연구는 KISTI가 보유하고 있는 최근 5년간 (2013년~2017년) NTIS 연구보고서 메타정보를 활용한 최초의 시도로써, 방대한 과학기술표준 분류체계를 기반으로 하는 국내 연구보고서들을 대상으로 높은 성능을 보이는 문서 자동 분류기법을 도출하는 연구를 진행하였다. 이를 위해, 과학기술 표준분류 체계에서 과학기술 분야의 연구보고서를 분류하기에 적합한 중분류 210여 개를 선별하였으며, 연구보고서 메타 데이터의 특성을 고려한 전처리를 진행하였다. 특히, 가장 영향력 있는 필드인 과제명(제목)과 키워드만을 이용한 TK_CNN 기반의 딥러닝 기법을 제안한다. 제안 모델은 텍스트 분류에서 좋은 성능을 보이고 있는 기계학습법들 (예, Linear SVC, CNN, GRU등)과 비교하였으며, Top-3 F1점수 기준으로 1~7%에 이르는 성능 우위를 확인하였다.
지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 기반 1:N 지문인식 시스템에서 지문의 형상에 따라 4개 또는 5개 이상의 클래스로 1차분류를 하여 지문인식의 속도 및 정확도를 개선하기 위해 필수로 사용되는 주요 기술이다. 과학수사, 범죄예방, 전자여권 시스템 등에 활용되고 있는 대규모 지문인식 시스템에서 지문분류 작업을 수행하면 데이터베이스 전체를 탐색하는데 필요한 시간을 "1/클래스의 수"로 줄일 수 있기 때문에, 지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 시스템에서는 필수 요소이다. 본 논문에서는 지문분류와 관련된 국내외 기술을 분석하고 지문분류 기술의 발전 동향을 살펴본다.
본 연구는 문화산업의 핵심 기술로서 점차 그 중요성과 비중이 커지고 있는 문화기술(CT)의 표준화와 CT 분류체계의 정립을 위한 정책적 방향과 그 우선순위를 업계에 대한 설문조사에 근거하여 설정하는 것을 목적으로 한다. 연구결과, 우선 기존 연구 및 과학기술분류체계를 포함한 관련 체계에 대한 연구를 통하여 CT와 문화산업에 대한 산업적 정의에서의 관점인 콘텐츠 가치사슬 분석에 입각한 창작/기획$\{rightarrow}$제작/표현${\rightarrow}$유통/서비스${\rightarrow}$보존/관리의 중분류와 이에 따른 세부 기술들이 소분류로 편성된 형태의 'CT 분류체계'를 제안하였다. 표준화 수요 조사결과, '제작기술' 부문이 가장 중점적으로 추진해야 할 우선순위로 파악되었다. 고안된 CT 분류체계를 반영하여 진행된 조사에서는 '제작/표현' 및 '창작/기획' 뿐 아니라 콘텐츠의 관리 측면에서의 '유통/서비스' 부문에서도 높은 응답률을 보였다. 이를 통하여 CT 분류체계 내의 세부 기술의 구체화 및 관련 효과의 계량화 그리고 정부 및 학계의 위원회 운영을 통한 산업 환경과 앞으로의 기술 체계에 대한 체계적 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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