정보의 가치 증대와 사용자의 정보획득 욕구가 증대됨에 따라 개인 위주의 정보검색 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 특정 개인의 관심(interest)과 선호도(preference)를 반영하여 최적의 검색결과를 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 구축하고, 통계적 분석 방법 이용하여 문서순위결정을 수행하는 방안을 제안한다.
항만 물류를 처리하기위한 전자문서 처리 시스템에서는 무역 전자문서표준인 EDI를 사용한다. 따라서 EDI 전자문서 처리시스템은 EDI 전자문서를 처리하고, 사용자가 원하는 형식으로 문서를 변환하거나, 사용자가 원하는 정보를 추출하여 사용할 수 있어야 한다. 기존의 EDI 문서 변환 시스템은 문서 변환 시 사용되는 매핑스크립트의 문법이 복잡하고, 운영자가 사용하는데 어려움이 있었다. 이에 본 논문에서는 EDI 전자문서의 효율적인 처리를 위하여 기존의 매핑 문법에서 운영자가 사용하기 쉬운 문법으로 만들어, 보다 운영 관리의 효율성을 높인 EDI 전자문서 처리시스템을 설계하였다.
정보기술의 표준으로 사용되고 있는 XML환경에서 방대한 양의 데이터에 대한 사용자의 질의를 효율적이고 정확하게 처리하기 위한 연구가 이슈화되고, 특히 웹 환경에서의 XML문서들은 용어적, 구조적인 측면에서 다양한 형태로 존재하고 있다. 이러한 특성을 갖는 XML 문서들을 대상으로 사용자가 특정한 정보를 얻고자 한다면, 사용자의 질의가 가진 용어 및 구조적 특성과 정확히 일치하지 않는 문서의 정보에 대해서 추가적인 기법이 필요하다. 본 논문은 이와 같은 경우에도 동일한 용어 및 구조를 사용하던 환경에서와 마찬가지로 최상위 순위로 정보를 검색할 수 있는 기법을 제시한다. 또한 정확히 일치하지 않는 문서의 경우에 대해서도 사용자 질의 측과의 경로간 의미적 유사성을 측정하여 사용자 질의와 의미적으로 유사한 경로를 가진 순으로 문서들을 순위화하여 제공한다. 제안된 기법은 실험을 통하여 기존의 기법보다 세밀하고 정확한 검색 결과를 도출함을 보인다.
모바일 환경으로 업무 환경이 변화함에 따라 발생할 수 있는 요구사항인 탈 사무실화, 기기의 다양성, 실시간성을 만족하면서 보안성을 유지하기 위해 context aware RBAC 모델이 적용되고 있다. 하지만 기존의 상황인식 역할기반 접근제어 모델은 주변 사용자에 대한 고려가 없고 사용자의 단독적인 정보 유출이 가능하다는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서 제안하고 있는 사용자간의 관계를 고려한 상황인식 역할기반 접근제어 모델에서는 기존의 기법에서 고려하지 않은 주변 사용자의 역할 및 관련된 사용자와의 관계를 고려하여 위치와 시간만으로 제어되지 않는 정보에 대한 유출을 방지한다. 이 모델을 적용할 경우 주변사용자의 권한에 의해 사용자의 권한이 통제되므로 문서에 대한 내부자의 편법적인 사용을 방지하는 것이 가능하고 실시간으로 문서에 대한 권한을 부여할 수 있다. 또한 문서에 대한 권한을 모두 부여할 경우와 동일한 업무 효율성을 가지면서 필요하지 않은 시간에 발생할 수 있는 보안 위협을 방지할 수 있다.
본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.
XML은 점차 널리 사용되고 있지만, 일반 사용자가 편집기를 이용해서 XML 문서를 작성하기에는 아직 많은 어려움이 있다. XML 문서 중에서 상당 부분은 정형화된 데이타를 처리하기 위한 데이터 중심 XML 문서이며, 이러한 형태의 문서인 경우에 초보자도 폼(form) 형태의 GUI를 이용해서 쉽게 작성할 수 있다. 본 논문에서는 데이타 중심 XML 문서에 대해서 모델 기반으로 폼 형태의 XML 편집기를 자동적으로 생성할 수 있는 방법과 편집기 생성기인 XED를 소개한다. XML 문서의 DTD는 연속, 선택, 반복의 구조로 이루어져 있으며, 이러한 구조는 DDG (Document Decomposition Graph) 그래프로 표현될 수 있다. XED는 XML의 DDG에 사용자가 프리젠테이션 규칙을 적용함으로써 XML 편집기를 자동적으로 생성할 수 있고, 사용자가 생성된 편집기의 레이아웃과 GUI 속성을 직접 조작을 통해서 변경할 수 있는 방법을 제공한다.
개인 사용자가 전자문서를 쉽게 사용하려면 전자문서를 효과적으로 분류하고, 정확하게 검색할 수 있는 기능이 필요하다. 그러나 개인 사용자의 컴퓨터에 저장된 문서를 효율적으로 관리하기 위한 방법이나 도구에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 상태이다. 본 연구는 개인 사용자가 전자 문서를 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법을 제안한다. 연구 결과인 ONTALK은 모든 전자문서의 메타데이터를 온톨로지 기반으로 생성하고, 추론엔진(inference engine)을 이용하여 의미적(semantics) 정보 검색을 제공한다.
본 논문은 MS-워드 문서 시스템에 대한 접근 제어 시스템을 설계한다. 본 논문에서 설계하는 시스템은 MS-워드 문서 구조를 분석하여 문서 관련 정보를 활용한다. MS-워드문서 정보를 일부 변형하여 변형된 정보에 접근할 수 없는 사용자는 접근을 차단하도록 설계하는 것이다. 이렇게 함으로써 MS-워드문서에 대해서 접근 권한을 가진 사용자 외에는 문서를 읽을 수 없도록 한다. 즉, MS-워드문서에 대한 접근 권한을 통제할 수 있도록 한다. MS-워드문서에 대한 접근 권한을 가진 사용자는 변형된 정보를 원래 정보로 복구할 수 있도록 하여 정상적으로 문서를 읽을 수 있도록 한다. 본 논문에서 설계하는 내용을 실제 구현하고 실험을 수행하였다. 실험에서는 MS-워드문서 정보를 변형하였을 경우 문서 접근이 되는지를 수행하였다. 실험을 수행한 결과 MS-word 접근제어시스템이 정상적으로 잘 동작됨을 확인할 수 있었다.
무선 인터넷을 이용하는 사용자는 정보의 양의 따른 시간적 통신비용의 증가 문제로 개인화 에이전트가 사용자의 관심에 따라 서비스를 제공하는 기능과 맞춤화된 정보를 제공하는 기능, 지식 기반 방식으로 정보를 예측하는 기능을 가지기를 바라고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 무선 인터넷을 사용하는 사용자를 위한 PDA 개인화 에이전트 시스템을 구축하고자 한다. PDA 개인화 에이전트 시스템 구축을 위해 프로파일 기반의 에이전트 엔진과 사용자 프로파일을 이용한 지식기반 방식을 사용한다. 사용자가 웹페이지에서 행하는 행위들을 모니터링하여 사용자가 관심 가지는 문서를 파악하고 정보 검색을 통해 얻어진 문서를 분석하여 사용자 각각의 관심 문서로 나누어 서비스하게 된다. 모니터링 되어진 문서를 효과적으로 분석하기 위해 unsupervised clustering 기계학습 방식인 Cobweb을 이용한다. unsupervised 기계 학습은 conceptual 방식을 이용하여 검색되어진 정보를 사용자의 관심 분야별로 clustering한다. 클러스터링을 통해 얻어진 결과를 다시 기계학습을 통해 사용자 관심문서에 대한 프로파일을 생성하게 된다. 이렇게 만들어진 프로파일을 룰(Rule)로 만들어 이를 기반으로 사용자에게 서비스하게 된다. 이러한 룰은 사용자의 모니터링 결과로 얻어지기 때문에 주기적으로 업데이트하게 된다. 제안하는 시스템은 인터넷신문이나 웹진 등에서 사용자들에게 뉴스를 전달하기 위한 목적으로 생성하는 뉴스문서를 특정 대상으로 선정하였고 사용자 정보를 이용한 검색을 실시하고 결과로 얻어진 정보를 정보 분류를 통해 PDA나 휴대폰을 통해 사용자에게 제공한다. 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of compu
본 연구는 온톨로지, 자연어 처리, 메타데이터 등의 시맨틱 웹 기반 기술들을 이용하여 시맨틱 웹 응용을 위한 전체적인 기술 적용과 그의 활용에 목적을 두고 있다. 이를 위해 OWL을 기반으로 조직이나 기관의 지식 주제별 도메인 온톨로지와, 기존 워드넷(WordNet)이나 더브린 코어 메타데이터(Dublin Core Meta Data)와 조직에 정의된 데이터베이스의 스키마를 MDR로 구축하여 상호 연결하여 온톨로지가 갖는 지능적 추론과 규칙 서비스와 표준화된 메타데이터의 결합 방법을 제공한다. 이는 기존에 온톨로지와 메타데이터의 재활용과 연결(Alignment)에 있어 연구적으로 높은 가치가 있다. 그리고 조직의 사용자가 문서를 작성할 때 문서의 내용에 대해 자연어 처리 기술과 온톨로지의 기술을 이용해 적합한 용어나 메타데이터를 자동으로 제공하여 작성된 문서의 공유와 재사용성을 높이고, 작성된 문서를 XML 형식으로 구성되는 XML 기반 지능 문서 데이터베이스(XMB Based Intelligent Document Database)에 저장하여 유사한 문서를 작성하거나 사용할 필요가 있는 사용자에게 문서 등록과 검색 에이전트(Document Registry and Retrieval Agent)를 통해 이러한 제공하여 문서 지식의 사유화를 최소화 하고, 유사 문서의 재작성과 또는 특정 문서의 작성에 필요한 시간이나 경비를 줄이게 된다. 또한 웹상이나 PDA 같은 개인 휴대장치를 통해서도 서 등록과 검색 에이전트를 통해 문서를 검색하고 사용할 수 있게 한다면 언제 어디서나 해당 서비스를 활용하는 유비쿼터스와 시맨틱 웹의 실질적 응용을 거둘 수도 있으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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