21세기 정보화시대에 맞추어, 도시철도운영기관의 전략적 발전과 도시철도의 정보화 기술 축적 및 표준화된 정보 인프라 구축의 일환으로 도시철도 시설물 유지보수체계를 표준화하고 정보화시스템을 구축중에 있다. 이중, 도시철도 통신 설비의 효율적인 유지보수를 위해서 유지보수체계의 표준화 및 정보화시스템 구축을 통한 실시간 정보의 구축 및 기존 유지보수작업 이력정보의 관리가 매우 중요하다. 본 연구에서는 도시철도 통신 설비의 효율적인 유지관리를 위한 데이터베이스 설계 및 구축방안에 대하여 제시하였다. 통신 설비의 데이터베이스 구축을 위하여 표준분류체계를 수립하였고, 관리항목 및 유지보수작업항목을 표준화하였으며, 유지 보수업무절차를 표준화하고 도면 및 각종 문서양식을 표준화하였다. 통신 설비의 데이터베이스는 개체관계모델(ERB)을 사용하여 설계하였고 특히, 통신 설비는 위치정보와 밀접한 관계를 가지고 있으므로 일반 데이터 외에 GIS용 공간 데이터베이스를 구축하여 서로 연관된 Key를 가지고 상호조회가 가능하도록 설계하였다. 그리고, 통신 설비에 대한 기초 데이터를 구축하기 위한 방안으로 엑셀조사 양식을 통하여 방대한 기초 자료를 작성하고, $SQL^*$Loader 등의 데이터 변환프로그램을 활용하여 데이터베이스에 일괄 등록되도록 하는 방안을 제시하였다 또한. 도면반입절차서 및 표준도면작성지침서, 그리고 GIS DB 구축지침서를 통하여 표준화된 데이터베이스 구축이 이루어지도록 하였다.
21세기 정보화시대에 맞추어, 도시철도운영기관의 전략적 발전과 도시철도의 정보화 기술 축적및 표준화된 정보 인프라 구축의 일환으로 도시철도 시설물 유지보수체계를 표준화하고 정보화시스템을 구축중에 있다. 이중, 도시철도 신호 장치의 효율적인 유지보수를 위해서 유지보수체계의 표준화 및 정보화시스템 구축을 통한 실시간 정보의 구축 및 기존 유지보수작업 이력정보의 관리가 매우 중요하다. 본 연구에서는 도시철도 신호 장치의 효율적인 유지관리를 위한 데이터베이스설계 및 구축방안에 대하여 제시하였다. 신호 장치의 데이터베이스 구축을 위하여 표준분류체계를 수립하였고, 관리항목 및 유지보수작업항목을 표준화하였으며, 유지보수업무절차를 표준화하고 도면 및 각종 문서양식을 표준화하였다. 신호 장치의 데이터베이스는 개체관계모델(ERD)을 사용하여 설계하였고 특히, 신호 장치는 위치 정보와 밀접한 관계를 가지고 있으므로 일반 데이터 외에 GIS용 공간 데이터베이스를 구축하여 서로 연관된 Key를 가지고 상호조회가 가능하도록 설계하였다. 그리고, 신호 장치에 대한 기초 데이터를 구축하기 위한 방안으로 엑셀조사 양식을 통하여 방대한 기초 자료를 작성하고, SQL*Loader 등의 데이터 변환프로그램을 활용하여 데이터베이스에 일괄 등록되도록 하는 방안을 제시하였다 또한, 도면반입절차서 및 표준도면작성지침서, 그리고 GIS DB 구축지침서를 통하여 표준화된 데이터베이스 구축이 이루어지도록 하였다.
최근 국내 건설업체는 지식경영이라는 새로운 패러다임에 부흥하기 위한 자사 나름대로의 지식관리시스템을 구축함으로써 전문가의 노하우나 경험, 지식공유의 활성화를 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 건설공사를 수행하는데 있어 시방서는 중요한 계약문서이자, 업무수행 및 시공상 문제발생시 대부분의 현장실무자들이 활용하고 있는 가이드라인이다. 이러한 시방서에 전문가의 시공 노하우, 공종에 따른 해결방안 등 암묵적 건설지식을 데이터베이스구축을 통하여 시방서 분류체계에 따라 통합한다면 기술적 문제의 신속한 해결 및 현장적용에 있어 보다 효과적인 시방서 활용이 가능하다. 이를 위해서는 정부에서 발행하는 표준시방서 및 각 발주기관에서 작성되는 전문${\cdot}$공사 시방서의 체계적인 운영체계가 필요하며, 건설공사 수행 중 얻어지는 여러 경험, 지식을 체계적인 형태로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 국내 시방서 체계 현황을 살펴보고, 건설공사 지식데이터베이스의 접목을 통하여 시방서의 기술 수준 향상방안을 모색하고자 한다.
개념 정보를 제공하는 어휘 데이터베이스로 WordNet, CYC, EDR등이 출현하였다. 본 연구는 WordNet의 개념 기술 방식에 따라 한국어 개념 사전을 구축하기 위한 것이다 우선 개념을 분류할 적절한 분류 체계를 설정하고, 연세 말뭉치에서 빈도수가 높은 상위 300개 명사를 추출하여 사전의 뜻풀이에 나타난 명사와 연관관계로 표시된 명사를 함께 제시함으로써 개념을 표현하였다. 이러한 한국어 개념 사전은 의미모호성을 해소하는데 기여할 수 있을 것이다.
정보기술이 발달하면서 자료의 흔적들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 더불어 데이터베이스의 규모는 점점 커지고 있다. 데이터 마이닝은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과정이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 대용량 데이터베이스에 존재하는 여러 유용한 지식을 추출하는 방법으로서 데이터 마이닝을 분류화, 클러스터링, 요약규칙, 시간에 따른 분석 및 예측등으로 분류하여 요약, 제시하였고, 이렇게 추출된 패턴, 정보, 지식들의 유용성을 측정하는 지표를 정리하였다. 개발된 XM-Tool/Miner은 문제 중심적 마이닝 도구를 목표로 하였으며, 대표적인 마이닝 알고리즘을 적용하였고, 또한 사용의 편이성에 초점을 맞추었다. 더 나아가 데이터 마이닝 기법뿐만 아니라 데이터의 샘플링과 성능향상을 통하여 방대한 데이터로부터 다양한 지식탐사가 가능해지고, 발견된 규칙 또는 지식의 유용성 측정을 통하여 업무 분야의 특성에 따라 효과적으로 반영되며 의사결정 및 CRM 마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 추출하는 도구로 사용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 첫째, 생물자원정보 데이터베이스는 크게 생물종 정보 구축과 종정보를 대상으로 구축되어지는 컨텐트(content) 정보로 나눠 XML(eXtensible Markup Language)을 기반으로 데이터베이스화하는 것이다. 둘째, 분류학자들에 의해 정의된 항목과 국제적인 GSD(Global Species Database) 구축의 메타데이터가 되는 항목들을 중심으로 정보가 구축되어야 하며, 효율적인 지역(Local) 정보의 데이터베이스화를 위하여 컴포넌트(Component) 기반의 입력시스템을 구축하여 제공. 셋째, 정보의 서비스 및 공동활용 체제를 구축하기 위하여 DADI(Data Access and Data Interoperability) 기반의 GRM(gobal Road Map)을 구축의 3단계 과정을 통해 생물자원정보에 대한 데이터베이스를 구축하고 원활한 서비스 체제 구축을 위한 연구를 수행하였다.
21세기 '신경제' 시스템에서 흔히 지식은 '미래 경제의 석유'로 비유된다. 그만큼 경제를 추진하는 역량이 크다는 말이다. 대체로 데이터가 수치화된 자료, 즉 조각난 정보라면 그것이 모인것이 '정보', 이후 쓰임새를 갖춘 통합된 정보가 '지식'으로 분류된다. 그런데 이 지식을 창출하고 저장하는 방식은 컴퓨터ㆍ위성ㆍ휴대전화ㆍ인터넷, 기타 디지털 기술의 확산으로 급격하게 변하고 있다. 또 아울러 지식이 쇠퇴하는 속도도 빨라져서 엘빈 토플러의 용어대로 수많은 지식들이 금방 '무용지식(obsoledge)'으로 전락하고 만다.
본 연구는 R사의 대고객 만족도 향상을 위하여 고객관계관리(customer relationship management, CRM)를 수행하기 위한 목적으로 추진되었다. 연구의 주안점은 연구관리 데이터베이스로부터 연구관련 변수들의 패턴 및 상호작용을 고려하여 연구계약기관을 기관별 연 구과제의 연구유형 및 연구비에 대한 분석을 통하여 고객유형별로 분류함으로써 향후 대고객관리의 방향을 설정하기 위한 목적으로 시도되었다. 본 연구에서 의사결정나무 알고리듬을 이용하여 자료를 분석한 결과, 17개의 입력변수 중 내외부 계약기관을 분류하는 데 있어서 중요한 변수로는 연구기간, 제경비, 기술개발비의 3개 변수로 나타났다. 연구결과, R사의 고객은 6개월 이상의 연구기간, 3,000만원 이상의 제경비, 그리고 6,075만원의 기술개발비를 기준으로 연구계약기관이 분류되며, 이 연구관련 변수를 이용하여 대고객과의 연구주제 설정, 연구예산 수립 등의 고객관리방안을 수립할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 멀티모달(multimodal) 특징을 이용한 비디오 장르 식별 방법을 제안한다. 비디오 장르 식별 기술은 방대한 양의 방송 컨텐츠를 보다 효율적으로 분류할 뿐 아니라 자동적인 비디오 요약을 위한 전처리 과정으로 활용될 수 있는 기술이다. 따라서, 그 필요성 및 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서 제안하고 있는 방법은 MPEG-7의 오디오 및 비주얼 서술자들을 적용하여 멀티모달 특징을 추출하고 여러 가지 방송 비디오 장르(genre)들로 구성된 데이터베이스에서 장르 분류를 위해 설계된 인식기(classifier)를 통한 성능을 평가한다.
단백질 1차 서열로부터 DISORDER와 ORDER지역을 예측하기 위해서 이 논문에서는 EP-tree에 기반한 출현패턴 발견 알고리즘을 제안하였다. EP-tree 알고리즘을 적용함으로서 기존의 단백질 특징 추출을 통한 방법과 달리 서열 자체에서 발견되는 출현패턴만을 이용하여 분류 모델을 생성하므로 기존의 신경망이나 SVM 보다 분류모델 생성 및 예측 속도가 빠르다. 또한 Disprot 4.9과 CASP7 테스트 데이터로 DISORDER/ORDER 지역을 예측한 결과, 73.4%의 높은 정확성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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