한국정보통신기술협회(TTA)은 "HTML5 기반 스마트 TV 플랫폼(TTAK.KO-07.0111/R1)" 표준을 제정하였고, 스마트 TV 용 앱 생태계 활성화를 위해 표준기반 스마트 TV 앱 개발도구(SDK, Software Development Kit)를 개발하였다. 개발도구는 표준 기반 앱 개발의 전체 라이프사이클에 필요한 프로젝트 관리, 앱 오류검사, 애뮬레이션, 패키징 및 앱 서버 전송 기능을 자동화했다. 표준에 대한 이해도가 낮은 개발자들이 표준 기반 앱을 개발 할 수 있도록 코드 자동 완성 기능과 표준 적합성 검사 기능 및 샘플 앱 등을 제공함으로써, 개발자들이 앱 자체의 기능에 대한 설계와 분석에만 집중할 수 있도록 했다. 본 논문에서는 스마트 TV 앱 개발을 위한 개발도구의 소프트웨어 구조와 개발도구가 지원하는 각 기능에 대한 구현 내용에 대해 소개한다.
본 논문은 심각한 문제를 일으키고 있는 유해 정보들이 인터넷을 통해 무분별하게 제공되기 때문에 우리의 청소년들이 접근을 차단할 수 있는 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 유해 정보를 차단하기 위해 여러 차단 소프트웨어들이 개발되어서 기존의 차단 소프트웨어들은 차단 목록 데이터베이스를 사용해서 목록에 있는 경우 차단을 하거나 등급 표시에 따르도록 한다. 차단 목록 데이터베이스의 지속적인 업데이트, 등급 표시에 따른 오류나 사전 검열 등이 문제점으로 나타났다. 이 문제점 해결을 위해 본 논문에서는 사이트 상에서 제공되어지는 내용을 AC 머신을 이용하여 유해 단어를 추출하고 유해 정보 데이터베이스를 이용해서 유해 단어에 가중치를 부여했다. 그 결과로 유해 정보를 포함한 사이트는 90%의 차단률을 보여 효율적인 시스템으로 판명되었다.
인터넷의 급격한 발전과 광범위한 보급에 따라 과거 전화, 서신 또는 직접방문을 통하여 해결하던 고객상담의 상당부분은 인터넷을 이용한 전자우편 및 전자게시판을 이용하는 방향으로 꾸준히 대치되고 있다. 인터넷을 통한 고객과의 접촉방식의 대부분을 차지하는 전자우편과 전자게시판은, 기존의 방식 특히 전화에 비하여 즉각적인 응답을 기대하기가 어렵다는 측면이 고객에게는 가장 큰 불만사항이 되고 있다. 본 논문에서는 문서로 이루어진 전자우편 또는 전자게시판의 고객 상담 내용을 기계학습의 분류기법을 활용하여 담당자를 자동으로 선정함으로써 보다 신속히 고객의 요구에 반응할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 실제 수집한 다년간의 데이터를 기반으로 다양한 분류기법의 성능을 비교 평가하였으며, 그 결과 k-NN을 이용한 기법이 성능 및 활용도 측면에서 유리함을 보였다 또한, 인터넷을 통한 질문의 경우 상당 수준의 오탈자 및 띄어쓰기 오류를 내포하고 있는데, 바이그램을 이용한 문서처리방법을 이용함으로써 이러한 상황에 효과적으로 대처할 수 있으며, 바이그램으로 문서 처리 시 발생할 수 있는 시스템의 부담을 큰 성능의 저하 없이 최소화하기 위하여 자주 등장한 단어만을 선정하는 방안이 실용성이 있음을 확인하였다.
어떤 데이터를 전송할 경우 시스템의 설계에 좌우 되는 경우가 많다. 상호간에 정보를 전달 할 경우 오류 없이 정확히 전송하기 위한 여러 가지 요소 중에서 기본적인 베이스 설계 시 고려 사항, 전송속도, 프로세서의 Logic 선정에 관한 내용을 본 연구를 통해서 제안 하고자 한다. 본 연구는 FPGA의 구현 가능 Logic 중 SSTL2-II 2.5V Logic을 가지고 실험을 하였으며, 전송 선로의 길이 변화와 데이터 속도의 변화 시 얻어지는 데이터 특성을 살펴보았다. 제작된 PCB상에 30cm의 패턴과 케이블을 이용 하였고 전송속도변화에 따른 특성을 측정 하였다. 전송 선로의 길이가 30cm로 하고 데이터 속도가 100Mbps일 경우 비교적 안정한 특성을 얻었다.
해상교통과 같이 선박, 항해자, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 높은 복잡도와 방대한 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 M&S를 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 디지털 환경에서 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해자의 인지과정, 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 타당하다. 본 발표에서는 해상교통류 분석을 위한 지능형 선박 에이전트 개발을 위해 선박운항과 관련된 항해자의 인지 및 행동을 분석하고, 이를 통해 분석된 정보를 이용하여 항해자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 인지 및 행동 모델 개발 내용을 소개하고자 한다.
액화 천연 가스 플랜트 시뮬레이터는 막대한 자본 투자가 필요한 대형 시스템 설계 및 건설 단계에서 사전에 설계 오류 검출 및 시스템 검증을 함으로써 많은 비용을 절약해줄 수 있는 중요한 시스템이다. 이 연구에서는 플랜트, 시뮬레이터, 운전원 훈련 시스템 및 제어시스템을 운전하는 과정에서 발생하는 정보를 효과적으로 처리하기 위해서 구축되는 정보 처리 시스템의 기본 설계에 관한 내용을 소개한다. 전체 시스템은 물리적 플랜트와 가상 플랜트로 나눌 수 있고 가상 플랜트는 시뮬레이터와 운전원 훈련 시스템으로 구현되며, 제어 시스템은 PLC로 구현하고 Modubus 프로토콜과 OPC 서버를 통해 데이터 처리가 가능하다. 플랜트로부터 생성되는 데이터 처리에서는 실시간 데이터 처리 속도가 중요하므로 실시간 데이터베이스를 도입하였다. 실제 플랜트 데이터와 시뮬레이터 데이터는 상호 교환이 가능하도록 구성하였다. 본 시스템 설계는 기본 설계 단계이므로 향후 LNG 플랜트에 적용하기 위해서는 상세 설계가 필요하다.
본 논문에서는 한-IAEA 전면안전조치협정에 의거해 원자력사업자가 핵물질 정보를 작성하고 있는 계량 관리보고시스템을 개선하기 위하여 GUI 기반 시스템 구축 방안을 제안하였다. 현재 사업자는 전면안전조치 협정 보조약정 Code 10에 기술된 양식에 따라 정해진 Keyword나 Code를 통해 핵물질의 수량, 물리적 및 화학적 형태, 재고변동형태 등을 계량관리보고서에 작성하고 있다. 사업자가 제출한 계량관리보고서를 통해 국제원자력기구는 국내에 존재하는 전체 핵물질 현황을 준 실시간 파악할 수 있고 현장 사찰을 통해 신고내용을 검증한다. 2022년 말 기준 국내에는 31개의 원자력 시설과 292개의 소량핵물질 이용기관이 계량관리 보고대상 사업자로 존재하며 계량관리보고서 작성 규칙을 숙지하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서 제안하는 GUI 기반 시스템 구축 방안을 활용한다면 원자력사업자의 계량관리보고서 작성 부담을 경감시키고 인적 오류를 사전에 방지할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 외국인이 언어적인 문제점 없이 국내 문화정보 서비스를 이용하기 위한 온톨로지 기반의 번역 매쉬업 시스템을 제안한다. 문화정보 서비스를 위해 서울시 모바일 공공정보 Open API가 제공하는 문화정보를 활용하였으며, 번역을 위해서 구글 AJAX 언어 API를 이용하였다. 또한, 발생하는 번역오류를 최소화하기 위해 번역에 온톨로지를 적용하였다. 온톨로지 모델링을 위해 문화정보 도메인을 분석하고, 문화정보 어휘 온톨로지의 클래스 및 관계, 속성을 정의하였다. 문화정보를 번역하여 활용할 경우 가장 많은 번역 오류가 발생하는 제목, 장소, 주최자 등의 내용을 중심으로 온톨로지 인스턴스를 생성하였다. 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템을 구현하고, 문화정보의 번역의 정확성을 실험을 통해 번역 API와의 정보 제공 정확도를 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템의 유효성을 검증하였다.
본 연구는 문제 만들기 활동과 수학 수업을 통합할 수 있는 실제적 방안을 모색하고자 수행되었다. 이를 위해 일상적으로 이루어지는 수학 수업의 정리 단계에서 문제 만들기 활동을 실행하고, 학생들이 만든 문제를 체계적인 절차와 준거를 사용해 분석하였다. 먼저 학생들이 만든 540문제 중 수학적으로 해결 가능한 문제는 81%, 오류가 있는 문제는 18%로 나타났다. 이어서 수학적으로 해결 가능한 문제를 복잡성 수준에 따라 분석하였는데, 상-수준 13%, 중-수준 30%, 하-수준 57%였다. 마지막으로 오류 유형으로 분류된 비-수학적 문제, 단순한 진술, 해결 불가능 문제는 학생들의 성취 수준과 학습 내용에 따라 다양하게 분포되어 있었다. 본 연구는 학생들이 생성한 문제를 분석하기 위한 체계적인 절차와 준거를 제시하고 수학 수업과 문제 만들기 활동을 통합할 수 있는 방향을 제시했다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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