XML이 인터넷상의 데이터 교환의 표준으로 대두되면서 데이터 모델이나 플랫폼에 관계없이 데이터의 전송이 가능하게 되었다. 특히 데이터 중심의 XML문서의 경우 전송시의 부하를 줄이기 위해 DTD 없이 전송되는 경우가 일반적이다. 그러한 이유로 전송받은 XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의를 최적화하며 또한 관계형 데이터베이스에 저장된 기존의 데이터를 XML 형태로 출력하기 위해서는 DTD가 없는 XML 문서로부터 관계형 스키마의 추출이 필수적으로 요구된다. 따라서 이 논문에서는 반구조적 데이터의 스키마 추출기법인 최대/최소 경계 스키마 추출 기법을 이용하여 DTD가 없는 XML문서로부터 관계형 스키마를 생성하고 이를 바탕으로 XML 데이터를 저장하는 방법으로 제시한다. 특히, 반구조적 데이터 최소 경계 스키마를 추출하는데 있어서 기존의 데이터로그보다 효율적인 방법인 시뮬레이션을 제안함으로써 관계형 스키마를 생성하는데 있어서 보다 향상된 방법을 보여준다.
컴퓨터의 보급과 인터넷의 발달로 인해 데이터의 유통은 증가하고 있으나 전통적인 방법으로는 가치 있고 의미 있는 정보를 획득하는 것은 어렵다. 또한, 정보화 사회에서의 많은 정보 중에서 자신에게 알맞은 정보를 탐사하는 데이터 마이닝의 필요성이 대두되고 있다. 또한 사용자들의 편리한 인터넷 항해를 돕고 적절한 정보를 제공할 수 있는 적응형 웹 사이트에 관한 연구도 필요하다. 본 연구의 목적은 사용자들에게 연관성이 있는 웹 페이지를 연결해 주는 적응형 웹 사이트 구축을 위해 웹 로그 분석을 통한 웹 사이트 사용자들의 행동 패턴을 발견하는 연관규칙 알고리즘의 개발에 있다. 데이터 마이닝의 기법 중에서 연관규칙은 웹 사이트에 접속하는 사용자들의 행동을 파악하는데 효과적이다. 본 논문에서는 웹 사용 마이닝을 이용하여 웹 서버의 로그 데이터를 분석하여 트랜잭션을 구성하고, 사용자들의 행동 패턴을 발견하기 위한 의미 있는 문서만을 추출하여 추출된 문서를 대상으로 발견한 빈발 항목으로 연결리스트를 구성하며, 빈발 패턴을 찾아 웹 페이지에 적용하는 일련의 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 특징은 첫째, 빈발패턴 발견을 위해 생성하는 연결리스트 이외에는 마이닝 과정에서 다른 중간생성물이 필요하지 않으므로 공간 사용면에 있어 효율적이다. 둘째, 기존의 연관규칙 알고리즘에 비해 데이터 베이스의 스캔 횟수를 줄이고, 시간복잡도를 개선하였다.
컴퓨터와 통신 기술의 발달고 사용자에게 많은 정보가 편리하게 제공되는 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 증가하고 있다. 특히, 고객 개인 정보, 기업 기밀과 같은 주요 정보가 저장되어 있는 데이터베이스의 보안을 위해서 데이터베이스 관리 시스템의 기본적인 보안 기능 및 기존의 오용 탐지 모델이 사용되고 있다. 하지만, 다양한 시스템 침입 유형에 대한 분석 격과에 따르면 외부 침입자에 의한 시스템 파괴보다는 내부 사용자에 의한 기밀 정보 유출과 같은 권한 오용 행위에 의한 손실이 더 큰 문제가 되고 있다. 따라서, 효과적으로 데이터베이스 보안을 유지하기 위해서 사용자의 비정상 행위 판정 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는, 연관 규칙 마이닝 방법을 이용하여 데이터베이스 로그로부터 사용자 정상 행위 프로파일을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 데이터베이스 로그를 의미적인 패턴 트리로 구조화하여 생성된 정상 행위 프로파일을 온라인에서 발생된 해당 사용자의 트랜잭션과 비교하여 온라인 데이터베이스 작업에 대한 비정상 행위 여부를 탐지할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제시된 알고리즘의 효용성을 분석하고 결과를 제시하였다
기존 금융정보유출 행위를 탐지하기 위해 보안솔루션에서 생성한 행위 로그를 수집하여 패턴분석으로 정보유출 이상행위를 탐지하고 차단하는 활동에서 발생되는 한계점을 극복하고, 효과적으로 대응하기 위한 방안으로 첫 번째, PC에서 정보유출 경로(외부에서 읽기, 외부로 저장하기, 외부로 전송하기 등)로 이용되는 PC내 실행 프로그램들을 실시간으로 모니터링하고 두 번째, 해당 프로그램이 실행하는 시점에 연관된 보안 통제 프로세스와 상호 연동하여 정상 통제예외 통제우회 행위인지를 파악한 다음 마지막 단계인 시나리오 기반으로 생성한 처리 절차를 통해 금융정보유출 위험을 통제할 수 있는 위험 관리 모델을 제안함으로서 정보 보호 측면의 보안성 강화 및 업무 효율성 향상의 기대효과를 창출하고자 한다.
본 논문은 고객의 온라인 행동 정보와 구매 기록을 활용하여 기존의 추천 시스템이 갖는 데이터 희소성의 문제와 콜드 스타트 문제를 해결하고자 VAE 기반 추천 시스템을 제시하였다. 고객의 구매 기록을 임베딩하고 차원 축소하여 단일 변수로 생성하였으며, 온라인 행동 정보를 활용하여 학습을 통해 고객의 잠재 요인을 추출하는데 Variational Autoencoders를 적용하였다. VAE 기반 추천 시스템은 총 12개의 고객의 특성 변수에 VAE를 적용하여 저차원의 벡터를 생성한 뒤 이를 통해 유사 사용자를 찾은 다음, 유사 사용자들이 구매했던 상품들을 고객에게 추천한다. 이렇게 추천한 상품들의 점수를 매겨 nDCG로 성능을 평가하였다. 실험 결과 구매 기록 변수 그리고 온라인 행동 로그 변수를 활용한 VAE 기반의 추천시스템이 SVD 기반의 추천 시스템보다 성능이 좋다는 것을 알 수 있었다. 따라서 고객의 온라인 행동 로그 및 구매 기록을 사용하여 상품을 추천하면 정보 수집에 발생하는 비용과 시간을 줄일 수 있을 뿐만이 아니라 기존 추천 시스템보다 더욱 효율적으로 상품을 추천할 수 있다는 것을 보여주었다.
최근의 디지털 기술 및 컴퓨터, 통신 기술의 개발과 확산을 통해 다양한 소셜 미디어의 사용에 따른 디지털 사회가 생성되고 디지털 지능이 출현하여 새로운 디지털 문화와 커뮤니티가 생겨나고 있다. 이러한 추세에 따라 산업체, 교육계 등에서 소셜 미디어의 사용 및 채택 효과에 대한 연구가 필요하다. 또한, 소셜 도구의 사용 기법과 활용 방안이 필요하며, 사용 실태에 대한 조사가 필요하다. 이에 따라, 이 논문에서는 소셜 미디어를 개인 및 회사의 업무에 사용할 수 있는 있는 활용 방안을 마련하기 위하여, 소셜 미디어의 참여와 접근 방안 등에 대한 방법론을 조사하고 제시한다. 소셜 미디어에 접근하고 활용하기 위하여 웹 로그 분석 도구 및 소셜 미디어 콘텐츠 도구 등에 대하여 살펴보고, 웹 사이트 분석과 활용 방안 마련을 위하여 소셜 미디어 메트릭스 활용 방안을 제시한다.
디자인의 여러 프로세스중 중요 행위는 사용자가 바라는 점을 파악하여, 제안하는 행위 중심으로 이루어진다. 사용자의 니즈를 파악하는데 있어, 사용성 평가를 활용하면, 논리적이고, 구체적인 불편요소를 파악하는데 도움을 받을 수 있다. 또한, 디자인 개선안의 효용성을 파악하는데도 디자이너에게 유용한 디자인 개발 프로세스로 자리 잡았다. 사용성 평가를 통해 사용자의 불편요소를 파악하는 방법으로는 크게 두가지 방법이 있는데, 하나는 데스크 탑 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법을 들수 있고 다른 하나는 모바일 폰을 활용하는 모습을 직접 촬영하여, 분석하는 방법을 들 수 있다. 데스크 탑 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법은 화면의 해상도와 인터렉션 방법이 상이하고, 직접 촬영 방법의 경우, 피 시험자가 카메라를 의식하거나, 분석상에 연구자의 바이어스가 개입할 여지가 많아 각각의 단점이 있다. 본 연구에서는 디자이너가 해결안을 프로토타이핑 하는 방법으로 모바일 폰의 프로세서를 활용한 로그를 남기는 방법으로 사용성 평가를 진행할 수 있는 도구를 만들고 이를 통한 사용성 평가 기법의 방안을 제안하였다. Mobile phone 의 Software User Interface 의 개선안을 검증할 수 있는 툴로 제작된 Interactive Mobile Phone Logger 라는 프로그램을Visual Basic 과 JAVA를 이용하여 개발하였다. 이를 활용하면, 디자이너의 해결안을 자동으로 JAVA Class 파일의 패키지로 생성해주고, 서버를 이용하여 패키지를 전송, JAVA를 지원하는 모바일 폰이면 어떠한 모델이든 실험에 참가할 수 있도록 제작 되어있다. 또한, 실험의 결과 데이터는 종료시 자동으로 실험자의 서버를 통해 분석될 수있도록 제작되었다.
정보화 시대에 파일의 보관은 중요하다. 특히 회사 내의 파일들은 더욱 효율적으로 관리를 해야된다. 본 논문에서는 Client 프로그램을 통해서 FTP Server에 접속하여 파일을 효율적으로 관리할 수 있도록 한다. FTP Server에서는 Database를 구축하여 회사 내 사원정보와 각 사원의 드라이브 경로 등을 관리한다. Client 프로그램은 부여된 사원번호와 비밀번호로 로그인 후 사용이 가능하며 로그인 성공 시 FTP Server에 저장된 파일목록들을 확인할 수 있으며 특정 파일들을 선택 한 후 업로드 및 다운로드, 삭제가 가능하다. 또한 파일들을 더욱 체계적으로 관리할 수 있도록 폴더 생성 및 삭제도 가능하다. 회사의 효율적인 업무를 위하여 개인 드라이브와 공용 드라이브로 나눠서 사용할 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 형태소를 인식 단위로 하는 한국어 연속음성 인식의 성능 개선을 위해 결합형태소를 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 학습코퍼스의 54%를 차지하고 오인식의 주요인이 되는 단음절 형태소를 감소시켜서 인식 성능을 높이는 것을 목적으로 한다. 품사의 접속 규칙을 이용한 기존의 지식기반의 형태소 결합방법은 접속 규칙의 생성이 어렵고, 학습 코퍼스에 나타난 출현 빈도를 반영하지 못하여 저빈도 결합형태소를 다수 생성하는 경향을 보였다. 본 논문에서 제시하는 방법은 학습데이터의 통계정보를 이용하여 결합형태소를 자동 생성한다. 결합할 형태소 쌍 선정을 위한 평가척도로는 형태소 쌍의 빈도, 상호정보, 유니그램 로그 유도값(unigram log likelihood)을 이용하였고 여기에 한국어의 특성 반영을 위해 단음절 형태소 제약과 형태소 결합길이를 제한하는 두개의 제약사항을 추가하였다. 학습에 사용된 텍스트 코퍼스는 방송뉴스와 신문으로 구성된 7백만 형태소이고, 최빈도 2만 형태소 다중 발음사전을 사용하였다. 세가지 평가척도 중 빈도를 이용한 것의 성능이 가장 좋았고 여기에 제약조건을 반영하여 성능을 더 개선할 수 있었다. 특히 최대 결합 길이를 3으로 할 때의 성능이 가장 우수하여 언어모델 혼잡도는 117.9에서 97.3으로 18%감소했으며, 형태소 에러율 (MER: Morpheme error rate)은 21.3%에서 17.6%로 감소하였다. 이때 단음절 형태소는 54%에서 30%로 24%가 감소하였다.
디지로그 북(Digilog book)은 기존 서적과 디지털 콘텐츠을 융합함으로써, 아날로그적 감성과 디지털 오감을 함께 제공하는 증강현실기반 차세대 출판물이다. 디지로그 북을 저작할 수 있는 저작 소프트웨어인 아틀렛(ARtalet)은 증강현실 환경에서 3 차원 사용자 인터페이스를 이용한 직관적인 In-Situ 저작 환경을 제공한다. 본 논문은 디지로그 북에 증강된 3D 객체에 이동 경로를 생성하고 조작 할 수 있는, 아틀렛 저작 환경 기반의 이동 궤적 편집 기법을 제안한다. 구체적으로 이동 궤적의 조정점(Control point)을 적절히 할당하기 위해서 3차원 조작도구의 이동 좌표에 대하여 조정점 할당 검사를 한다. 그리고 부드러운 곡선 형태로 이동 궤적을 복원하기 위해서 스플라인을 이용한 보간 과정을 수행한다. 또한 작고 밀집된 이동 궤적의 조정점을 효과적으로 선택하기 위해서 동적 스코어(Score)를 기반으로 한 조정점 선택 방법을 적용한다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 오차와 완료시간은 유의한 차이가 없었지만, 조정점의 수를 약 90% 이상 감소시킬 수 있었다. 이것은 매우 적은 수의 조정점만으로도 이동궤적을 복원할 수 있으며 추후 이동 궤적 조작에 필요한 조정점의 조작 횟수를 대폭 줄일 수 있다는 것을 의미한다. 또한 제안한 방법은 기존의 조정점 조작 방법에 비해 상대적으로 적은 손과 팔의 움직임만으로도 빠르게 이동 궤적의 형태를 변경 할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 3D 객체의 이동 궤적 편집 방법은 몰입형 In-Situ 증강현실 환경의 교육, 게임, 디자인, 애니메이션, 시뮬레이션 등의 분야에서 드로잉 또는 곡선 편집 방법으로 응용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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