본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법에 기반을 둔 빠른 분석성능을 가지는 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 입력변수 간의 독립성을 빠르게 찾기 위함이고, 입력변수의 확률밀도함수의 계산을 위해 적응적 분할을 이용한 상호정보의 추정은 변수상호간 종속성을 좀 더 정확하게 정량화하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 6개의 독립신호와 1개의 종속신호를 대상으로 실험한 결과 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다.
단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려지지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 일반적으로 이 단백질 기능 예측 알고리즘들은 대규모의 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵에서 Guilt-by-Association 개념 기반으로 개발되고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 단백질 기능 예측 모델을 개발하였다. 특히, 이 모델은 대량의 상호작용 데이터에서 정확한 기능 예측을 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이를 위해 Yeast에 대한 단백질 상호작용 맵, Homology 및 Interaction Generality를 이용하여 이 모델을 평가하였다.
인터넷 사용자의 증가와 더불어 보안의 중요성이 확산됨에 따라 공개키 기반구조(PKI: Public Key Infrassstrunture)하에서의 상호인증( Cross Certirication)기술이 요즘들어 정보보호 기반기술의 중요요소로 논의되고 있다. 이러한 상호인증과 관련한 문제는 현재 국내외적으로 활발히 연구중에 있으며 몇몇 회사에서는 이를 상용화 추진하고 있다. 하지만 상호인증을 실현하는데 있어, 인증기관들간에 호환성이라든가 정책 확장등의 문제를 감안할 때 실질적인 서비스의 완전한 구현은 당장은 어려울 것으로 생각된다. 만일 이러한 상호인증이 완벽한 호환성을 가지고 사용자들간에 상호연동될 수 있다면 늘어나는 인터넷 사용자들의 요구를 한층 더 충족시켜 줄 수 있게 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 이와 관련된 요구사항이 무엇인지를 현재 개발되고 있는 기술동향을 서술한다.
빅데이터, 인공지능 등 신기술 환경에서 LOD는 기록정보자원을 내외부의 다양한 데이터들과 연결되도록 할 것이다. 이러한 연결의 중심에는 상호연결(Interlinking) 기술이 존재하며, 상호연결된 LOD는 기록정보 개방을 데이터 개방(Open Data)의 최상위 단계로 실현할 것이다. 지속적으로 증가하는 기록의 양을 감안하면, LOD 구축 시 상호연결 알고리즘을 통한 자동화는 필수적이다. 이에 본 연구는 기록정보가 외부 데이터와 상호연결되는 구조와 상호연결 시 고려해야 할 기록정보의 특성을 분석하였다. 또한 국가기록원 CAMS 데이터의 샘플을 수집하여 기록정보 LOD를 구축한 뒤, 기록물 메타데이터의 인물정보를 DBPedia와 자동으로 상호연결하는 테스트베드를 진행하였다. 이를 통해 상호연결 자동화 프로세스를 확인하고, 자동화 기술의 성능과 정확도를 확인하였다. 그리고 테스트베드를 통해 얻은 시사점을 통해 기록정보 LOD 상호연결 과정의 고려사항을 파악하였다.
자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구에서는 평균 상호정보량에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 연구들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율, 의미 별 빈도 정보와 뜻풀이의 길이를 가중치로 반영하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 500여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 두 가지 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 평균 상호정보량만을 이용하였을 때 62.04%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 83.42%의 정확률을 보였다.
본 논문에서는 영상의 중심이동과 상호정보 추정에 의한 효과적인 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 영상의 1차 모멘트에 의해 계산된 중심좌표로 얼굴영상을 이동하는 것이며, 이는 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선시키기 위함이다. 상호정보 추정은 상관관계를 나타내는 척도로 영상간의 유사성을 효과적으로 측정하기 위함이다. 특히 영상의 상호정보 추정을 위한 확률밀도함수 계산에 동일한 량의 샘플분할을 이용한 적응분할의 추정 방법을 이용함으로써 영상 상호간의 종속성을 더욱 더 정확하게 구하였다. 제안된 기법을 64*64 픽셀의 48장(12명*4장) 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 기법은 중심이동을 거치지 않는 단순히 상호정보 추정만을 이용하는 기법보다 우수한 인식성능(인식률, 인식속도)이 있음을 확인하였다. 또한 얼굴의 표정, 위치, 그리고 각도 등의 변화에도 매우 강건한 인식성능이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 기술수용모델(TAM: Technology Acceptance Model)을 적용하여 개인의 특성과 지각된 상호작용성이 모바일 건강정보서비스의 수용에 미치는 영향을 측정하였다. 또한 PC기반 건강정보서비스의 사용의도를 연구한 선행연구에서 주요 변수로 작용한 지각된 상호작용성이 모바일 환경에서도 동일하게 작용하는지 검증하고자 하였다. 분석 결과, 개인적 특성인 건강염려증은 지각된 상호작용성과 음의 관계를, 건강관심도는 지각된 상호작용성과 양의 관계를 나타내고 있었다. 또한 개인적 특성은 지각된 상호작용성을 매개로 모바일 건강정보서비스의 지각된 유용성과 지각된 사용용이성에 영향을 미치고 있었다. 지각된 상호작용성은 지각된 유용성, 지각된 사용용이성, 사용의도에 직접적인 영향을 미치고 있었다. 따라서 웹과 모바일 환경의 건강정보서비스에서 지각된 상호작용성은 다른 변수들을 매개하거나 직접적으로 작용하는 중요 변수임을 알 수 있었다.
본 논문은 Stanford의 다 단계 시브(Multi-pass Sieve) 상호참조해결을 기반으로, 한국어에 적용한 한국어 상호참조해결(선행 연구)을 이용하여 한정 명사구에 대한 처리와 확장된 대명사 상호참조해결 방법을 제안한다. 지시 관형사와 명사가 결합하여 형성되는 한정 명사구는 일반 멘션(mention)의 특징과 대명사 속성을 한 번에 갖게 된다. 이렇게 되면, 한정 명사구는 모든 시브(sieve)에서 상호참조를 진행할 수 있게 된다. 따라서 이런 특징으로 한정 명사구를 어떤 관점(멘션 또는 대명사)에서 상호참조해결하는 것이 좋은지 보인다. 또한 이런 한정 명사구의 대명사 속성을 이용하기 위해 문법적 의미적 규칙을 적용할 것을 제안한다. 그 결과, 본 논문의 선행 연구인 한국어 상호참조해결에 비하여 CoNLL 값이 약 0.8%만큼 향상되어 61.45%를 측정하였다.
본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 상호보완적인 정보를 추출하여 통합된 형태로 표현하기 위하여 다해상도 영상정합을 위한 상호정보 최적화 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상이 기하학적으로 정렬되면 명암도 유사성 측정을 위한 평가함수인 상호정보가 최대화된다는 가정 하에 두 영상에서 대응되는 화소 명암도간 통계적 의존관계나 정보중복성을 계산하여 영상간 변환관계를 추정하여 정합한다. 실험결과로는 뇌 자기공명영상과 뇌 전산화단층 촬영영상을 사용하여 육안평가를 통한 정확성 측면과 초기조건 변화와 잡음 첨가를 통한 견고성 측면으로 검증한다. 본 방법은 표면이나 특징 부위 추출에 의한 정합이 아닌 영상 자체 정보를 사용함으로써 사용자와의 빈번한 상호작용을 줄이며 비모수화 밀도추정으로 기존 평가함수보다 견고하게 밀도추정이 가능하다. 또한 다해상도 기법을 적용한 확률적 최적화로 견고한 수렴을 유도한다.
최근 인터넷상에서 DTD 기반의 XML 문서가 문서 교환의 표준 수단으로 등장하면서 B2B 상에서 XML 문서의 사용이 빠른 속도로 증가하고 있다. 그러나 B2B 환경에서 문서교환시스템은 각기 다른 형태의 문서구조의 사용으로 인하여 시스템의 통합 및 상호운용에 있어 많은 어려움이 있다. 이에 논리적으로는 유사한 문서 교환 시스템의 통합 및 상호운용에 있어서 XML 문서의 교환을 위해서는 상호 변환 모듈이 필요하다. 그러나 상호 변환 모듈 개발을 위한 표준화된 방법과 툴의 미비로 인하여 변환 모듈 개발과 유지 보수에 많은 비용이 소요된다. 본 연구에서는 논리적으로 비슷하지만 서로 다른 DTD 기반의 XML 문서를 상호 변환하는 변환기를 자동 생성하는 시스템(XTGen)을 설계하고 구현한다. 시스템은 XML 문서를 검증하고 DTD를 추출하는 컴포넌트(XDA), 검증된 DTD를 문서 구조 정보 형식으로 변경하는 컴포넌트(DDA), 문서 구조 정보를 보여주고 상호 변환을 위해 매핑 할 수 있도록 하는 컴포넌트(DIV), 두 문서간의 매핑 정보를 추출하는 컴포넌트(MDO), 추출된 매핑 정보를 바탕으로 2개의 XML 문서를 상호 변환하는 변환기를 생성하는 컴포넌트(TCG)로 구성된다. 본 연구에서는 제안한 XML 변환기 생성 시스템(XTGen)은 XML 문서들의 상호 변환을 위한 변환 모듈을 자동 생성함으로써 변환기 생성의 비용을 감소시킬 수 있고 변환 모듈의 표준화를 통해 유지 보수성을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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