온톨로지의 재사용을 위한 온톨로지 통합 연구가 진행 중이다. 기존의 온톨로지 통합 방법으로는 세 개 이상의 온톨로지를 한 번에 통합할 수 없으며, 다수의 작업자가 동시에 통합 작업을 할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 메타 온톨로지를 이용하여 다수의 작업자가 다수의 온톨로지를 동시에 통합할 수 있는 온톨로지 통합 프로세스(OntoIntegProcess)를 제안하고, 온톨로지 통합 실험을 통해 제안한 온톨로지 통합 프로세스의 효용성을 확인한다.
사람들은 다양한 미디어에 노출되고 있다. '디지털 혁명' 이후 미디어의 양적 팽창은 빠른 속도로 이루어지고 있다. 미디어의 팽창으로 인해 광고는 수용자의 반응을 이끌어내기 위한 노력이 필요하다. 수용자의 반응을 이끌기 위한 노력으로써 수사적 표현이 사용된다. 본 논문은 수사적 표현 중 시각적 패러독스에 주목하였다. 시각적 패러독스의 특성인 의도적인 모순이나 모호성은 수용자의 반응을 유도하는 효과적인 표현 수단이기 때문이다. 본 논문은 패러독스에 대한 논리학적 정의 및 유형 구분을 기반으로 하여 시각적 패러독스에 대해 정의하였다. 또한 광고에서의 시각적 패러독스는 이미지와 텍스트의 관계성이 중요한 역할을 한다고 판단하여, 메타언어를 통해 이미지와 텍스트의 의미작용을 위한 상관관계를 밝혀내고자 하였다. 이러한 연구 과정의 증명을 위해 폭스바겐 자동차 광고 사례를 분석하였다. 사례 분석을 통해 이미지와 텍스트가 상호 작용하여 새로운 의미를 생성한다는 것을 확인하였다.
최근 들어 원격교육의 하나의 플랫폼으로 메타버스(Metaverse)가 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 새로운 교육공간의 일환으로서 메타버스의 장점을 살펴보고 교육적 가능성과 활용도에 관해서 조사한다. 이를 위해 대학 전공 수업에서 SNS 기반형의 메타버스 플랫폼 중 하나인 이프랜드(ifland)를 활용하여 수업을 진행하고 32명 학생들의 경험과 기술에 대한 인식과 만족도를 사전 설문조사로 분석하였다. 그 결과에 따르면 대부분의 학생들은 메타버스 수업 경험에 전반적으로 만족을 하는 것으로 나타났고 특히 새로운 플랫폼에 대한 흥미와 재미도, 아바타를 통한 3D 기반의 의사소통과 상호작용에 높은 만족감을 드러냈다. 한편으로는 현재까지는 다른 실시간 화상강의 플랫폼처럼 화면공유가 안 되는 점, PC버전이 없고 모바일에서만 구현이 되는 점 등의 기술적인 한계점도 발견되었다. 이러한 단점에도 불구하고 대다수의 학생들은 실시간 화상강의와 메타버스 수업 중 메타버스 수업을 듣는 것을 더 선호한다고 응답하였다. 이와 같은 결과를 토대로 메타버스 플랫폼을 활용하여 원격 수업을 제공할 경우 어떠한 교육적 효과를 기대할 수 있는지에 대한 가능성을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간의 상황을 고려한 동적인 서비스를 제공하기 위하여 이전 연구를 통해 메타서비스 개념과 기술 규격, 메타서비스 라이브러리 구축 방법을 제안한 바 있다. 하지만, 제안한 프로세스는 각 단계에서 UML, OWL, OWL-S 기반의 분리된 모델을 생성하게 되고 모델간의 변환을 위한 일정한 체계를 제공하지 못하고 있다. 게다가, 다양한 온톨로지 언어와 온톨로지 편집 도구들, 제안한 메타서비스 규격에 대한 전문가의 개입을 전제로 한다. 본 연구에서는, 비전문가도 일관된 모델을 생성하고 메타서비스 라이브러리를 구축할 수 있도록 OWL 형식의 도메인 온톨로지에서 OWL-S 형식의 메타서비스 라이브러리로의 자동 변환 프로세스를 설계하고 이를 지원할 수 있는 시각 도구를 개발한다. 메타서비스 라이브러리 변환 프로세스는 일관성을 유지하면서 기존의 OWL 모델과 메타서비스모델을 조합하여 메타서비스 라이브러리에 대한 OWL-S 코드를 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다.
XML이 인터넷에서 정보전송을 위한 메타언어의 표현방법으로 급속하게 이용되고 있다. 아울러 XML 스키마는 XML 데이터의 다양한 유형을 표현하는데 사용하는 빈도수가 늘고 있다. 본 논문에서는 UML을 이용한 XML 스키마의 simpleType형 메타모델에 대한 설계를 하였다. 그러나 XML 스키마의 구조가 복잡하고 다양한 데이터의 유형을 지원하기 때문에 UML에서 나타내고 있는 모델의 속성에 대한 사용자의 이해와 적용에 어려운 부분이 많이 발생하는 것을 알 수 있다. 이를 해결하는 방법으로 본 연구에서는 OCL의 기능을 적용하여 XML 스키마 메타모델에서 구조적인 표현을 명확하게 명시할 수 있도록 하였으며, 아울러 이를 바탕으로 컴파일단계에서 어휘분석과 구문분석을 위한 파스트리와 토큰생성에 대한 구체적인 설계방법을 제시하였다.
본 연구의 목적은 메타버스 교수법 적용을 통해 문제점을 파악하고 활용방안을 모색하고자 하였다. 본 연구의 교수법을 효율적으로 달성하기 위해 각각 전공이 다른 교수자가 참여하여 학습법을 공유하였다. 대부분 메타버스 활용으로 흥미로운 학습법이 이루어진 반면에 다양한 문제점도 나타났다. 활용방안으로 게임, 토론, 대화 등을 통해 사전에 충분히 숙달될 수 있도록 하고, 정규수업이 아닌 비정규 교과목에서 우선 적용, 아바타 꾸미기 활용으로 보다 즐겁게 수업 참여 유도, 가상현실속에서 예의범절 지키기 등 학습 환경 이해, 학생들의 가상공간을 통해 자신들의 언어로 수업을 이끌어 흥미 유발, 젭 스페이스에서 나만의 강의실 만들기, 친구와 대화 및 상호작용 시행, 이론 교과목 수업 메타버스 플랫폼을 활용, 모의토론 및 발표 자유롭게 유도, 자신만의 케릭터 꾸미기, 진로코칭 및 상담 적용, 수업 종료후 학생만의 추가 활동 유도 등 활용방안이 제시되었다.
가상 기계 개념은 목적 기계에 영향을 받지 않는 컴파일러의 중간언어로부터 시작되었다. 즉, 기존에는 실행 프로그램이 하드웨어와 운영체제에 종속적이었으나 가상 기계는 플랫폼 독립을 가능하게 한다. 임베디드 시스템이란 전용 동작을 수행하거나 또는 특정 임베디드 소프트웨어 응용 프로그램과 함께 사용되도록 디자인된 특정 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨팅 장치를 말한다. 임베디드 시스템을 위한 가상 기계 기술은 모바일 장치와 디지털-TV 등에 탑재할 수 있는 핵심 기술과 다운로드 솔루션을 이용한 동적인 실행 기술이 요구된다. 또한 컨텐츠 개발을 쉽게 하기 위해서 다양한 언어를 지원하고 언어들 간의 통합이 가능하다. 본 논문에서는 클래스 파일 포맷, PE 파일 포맷 등 기존의 가상 기계를 위한 파일 포맷들의 분석을 기반으로 하여 임베디드 시스템을 위한 실행 파일 포맷인 EVM 파일 포맷을 제안한다. EVM 파일 포맷은 언어 통합을 지원하고 구조가 간결하며 확장이 용이한 특징을 지닌다. 또한 메타데이터와 중간언어(SIL)가 서로 독립적으로 구성되어 분석이 쉽고 타입 체크가 괸리한 구조이다.
인간의 협동적인 활동에서 협상은 협동적인 행위를 방해할 수 있는 충돌을 해결하는데 중요한 역할을 담당한다. 이를 위해 멀티 에이전트 시스템에서의 협상이 공통의 에이전트 통신 언어를 사용하는 메시지의 교환을 통해 진행한다고 가정한다. 본 논문에서는 자율적이고, 자기 목표에 충실하면, 한정된 자원을 가진 BDI 에이전트를 위한 합리적인 협상 메타 언어를 가정한다. 또한 에이전트의 정신적인 상태에 바탕을 두고 통신하는 BDI 에이전트를 위한 협상 프로토콜을 제안한다.
토픽맵은 RDF에 기반을 둔 OWL과 많은 유사점을 갖지만, 양자는 역사적, 기술적, 의도하는 목적에서 차이가 있다. 토픽맵은 ISO 표준이지만, OWL은 W3C의 온톨로지 개발 표준언어로서 양자는 각각의 제약언어, 데이터 모델, 그리고 일련의 구문들을 별개로 갖는다. 그러나 토픽맵과 OWL 양자는 지식을 표현하는 온톨로지 언어라는 공통적 특성을 가지며, 술어로직에 기반을 두고 있고, XML포맷이기 때문에 상호간에 매핑이 가능하다. 논문의 목적은 토픽맵과 OWL의 메타모델로부터 온톨로지 정보자원의 공유, 교환, 통합에 접근시킨다. 따라서 각각의 메타모델에서 주요 요소를 추출하고, 이들의 의미적인 측면과 구조적인 측면의 요소들의 손실이 발생되지 않도록 매핑을 수행한다.
본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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