지형공간 정보 시스템의 상호운용성 및 메타데이터에 관한 관련 연구의 대부분은 모델의 개발과 표준 사양의 정의, 데이터 포맷의 표준화 등에 초점이 맞추어져 있으며 시스템 상호 운용성을 고려한 메타데이터 관리 시스템의 구체적인 설계와 구현에 대한 연구는 상대적으로 아직적은 비중을 차지하고 있다. 이 논문에서는 지금까지의 지형공간정보에 대한 메타데이터와 관련된 기술 표준화 동향을 수용하며 이기종 분산환경에서 지형공간정보의 상호운용성을 지원하기 위한 메타데이터 관리 시스템을 통합메타데이터 저장소의 형태로 구현하기 위한 방법을 제시한다. 또한 설계된 메타데이터 관리자의 시스템 구성요소들의 기능 명세를 세부적으로 정의하여 상호운용성을 제공하는 메타데이터의 관리방법으로써의 통합메타데이터저장소 시스템과 관리자의 기능을 제시하도록 한다.
인간의 뇌 정보처리를 이해하기 위한 일환으로서, 많은 연구자들이 사람의 두피에서 자발적으로 발생하는 전기 활동인 뇌파(EEG)를 분석하였다. 측정된 뇌파는 잡음처럼 보이는 비선형적인 거동으로 인하여 단순한 관찰만으로는 그 특징을 분석하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 뇌파를 분석하고 이해하기 위한 방법으로 파워스펙트럼, 바이스펙트럼 등과 같은 스펙트럼 분석과 상관차원, 프랙탈 차원과 같은 비선형 카오스 분석 등과 같은 해석법들이 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방법 외에 두 신호사이의 통계적 의존성을 측정하는 양인 상호정보를 이용하여 뇌파의 특징을 분석하였다. 뇌파간의 상호정보 분석을 통해 두뇌에서의 정보의 흐름에 관한 특징을 알아보았고, 감성자극에 반응하는 두뇌의 활동영역을 알 수 있었다.
본 연구에서는 단순노무직, 판매직, 전문직에 종사하는 피험자를 대상으로 100%의 basil oil, lavender oil, lemon oil, jasmine oil, ylang-ylang oil (KIMEX co. Ltd, Korea), skatole (TAKASAGO co. Ltd, Japan)등 총 6가지 종류의 천연향에 대한 두뇌의 정보량 흐름을 파악하기 위해 상호 정보량을 검토하였다. 그 결과, 전문직에서는 상호 정보량의 유의한 변화가 전두엽 사이(F3F4)에서 나타난 반면, 단순노무직과 판매직에서는 전두엽(F3F4), 두정엽(P3P4), 측두엽(T5T6) 사이에서 모두 나타났다. 두 직종과 비교하여 전문직이 주로 외부 자극에 대한 고차원적 기능을 담당하는 전두엽영역의 정보량에서 유의한 변화를 보인 것은 향을 전문적으로 구분하고, 확인하는 그들의 직업적 특성을 반영한 결과라 추측된다. 또한, 단순노무직과 달리, 전문직과 판매직은 선호도가 낮은 향에서 상호 정보량이 증가하는 경향을 보여, 향 관련 종사자들의 선호도와 상호 정보량간의 관련성을 시사하였다.
생물체 내에서 중요 생물학적 기능을 수행하는 기본 단위인 단백질 및 이들의 상호작용 대한 많은 연구가 이루어져 다양한 생물체에 대한 단백질 상호작용 데이터베이스가 구축되었다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터를 이용하여 새로운 단백질 상호작용을 예측하는 방법을 제안한다. 논문에서는 문헌에서 연관 정보를 효율적으로 찾아내기 위하여 제안된 연관개념공간 탐색 방법을 확장하여 단백질 상호작용 예측에 사용한다. 단백질들은 각각이 가지는 다양한 속성들의 벡터로 간주되며, 상호작용은 해당 단백질들의 연관성을 통해 이루어지는 것으로 표현된다. 상호작용하는 두 단백질들의 속성은 단어의 공동 출현과 같이 고려되어 단백질 상호작용은 두 단백질 벡터의 요소로 표현되고 벡터의 요소 속성들 간의 연관성을 표현하기 위해 연관속성개념공간으로 사상되어 공간상의 거리 기반으로 연관속성을 추출한다. 추출된 연관속성을 최대로 포함하는 단백질들 간의 상호작용을 예측하는 방식으로 단백질 상호작용을 예측한다. 논문에서 제안한 방법은 효모의 단백질 상호작용 예측에 대해 평균 약 91.8%의 예측 정확도를 보여, 연관속성개념공간을 이용한 방법이 단백질 상호작용을 예측하는 또 다른 대안으로 사용 될 수 있음을 확인하였다.
인터넷 사용자의 증가와 더불어 보안의 중요성이 확산됨에 따라 공개키 기반구조(Public Key Infrastru cture)하에서의 상호 인증 기술이 정보보호 기반기술의 중요요소로 논의되고 있다. 전자상거래 환경의 각종 응용분야에 대한 정보보호 서비스를 위하여 PKI 환경구축이 선진국들을 중심으로 광범위하게 추진되고 있다. 그러나, 개별적으로 추진되고 있는 다양한 형태의 PKI 환경은 상호 연동성이 보장되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 상호연동을 위하여 고려해야 하는 서명 알고리즘의 상호 연동성 방안을 제안하였다.
하이퍼스펙트럴 영상자료는 객체에 대한 많은 정보를 함유하고 있어 객체의 보다 정확한 분류가 가능하다. 본 논문에서는 하이퍼스펙트럴 영상분류를 위하여 SMI(Spectral Mutual Information)이라는 새로운 스펙트럼 유사도 측정기법을 제안하였다. 본 방법은 정보이론 분야에서 대두된 상호정보량의 개념을 차용하여 고안되었으며 스펙트럼간의 통계적 의존성을 측정할 수 있다. SMI는 영상의 각 화소스펙트럼을 확률변수로 간주하고 두 스펙트럼간의 유사 상호정보량을 통하여 유사도를 측정함으로써 영상을 분류한다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 기존에 개발된 SAM, SSV 분류기법을 이용하여 동일지역에 대해 분류를 수행하고 분류 정확도를 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 SMI 기법은 하이퍼스펙트럴 영상분류에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 같은 개체(entity)를 의미하는 멘션을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 한국어 상호참조해결에서는 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 end-to-end 모델과 포인터 네트워크 모델을 이용한 방법이 연구되었다. 구글에서 공개한 BERT 모델은 자연어처리 태스크에 적용되어 많은 성능 향상을 보였다. 본 논문에서는 한국어 상호참조해결을 위한 BERT 기반 end-to-end 신경망 모델을 제안하고, 한국어 데이터로 사전 학습된 KorBERT를 이용하고, 한국어의 구조적, 의미적 특징을 반영하기 위하여 의존구문분석 자질과 개체명 자질을 적용한다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 상호참조해결 데이터 셋에서 CoNLL F1 (DEV) 71.00%, (TEST) 69.01%의 성능을 보여 기존 연구들에 비하여 높은 성능을 보였다.
상호참조해결은 문서에서 명사, 대명사, 명사구 등의 멘션 후보를 식별하고 동일한 개체를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 태스크이다. 딥러닝 기반의 한국어 상호참조해결 연구들에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 수행하는 End-to-End 모델이 주로 연구가 되었으며, 최근에는 스팬 표현을 사용하지 않고 시작과 끝 표현식을 통해 상호참조해결을 빠르게 수행하는 Start-to-End 방식의 한국어 상호참조해결 모델이 연구되었다. 최근에 한국어 상호참조해결을 위해 구축된 ETRI 데이터셋은 WIKI, QA, CONVERSATION 등 다양한 도메인으로 이루어져 있으며, 신규 도메인의 데이터가 추가될 경우 신규 데이터가 추가된 전체 학습데이터로 모델을 다시 학습해야 하며, 이때 많은 시간이 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 상호참조해결 모델의 도메인 적응에 Continual learning을 적용해 각기 다른 도메인의 데이터로 모델을 학습 시킬 때 이전에 학습했던 정보를 망각하는 Catastrophic forgetting 현상을 억제할 수 있음을 보인다. 또한, Continual learning의 성능 향상을 위해 2가지 Transfer Techniques을 함께 적용한 실험을 진행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 베이스라인 모델보다 개발 셋에서 3.6%p, 테스트 셋에서 2.1%p의 성능 향상을 보였다.
최근의 정보화사업 및 전자정부 사업은 다수의 정보시스템간에 정보의 공유 및 업무의 협업이 주를 이루고 있다고 할 수 있다. 이를 위해서는 시스템간 원활한 연계와 상호운용을 위한 지원 도구가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 공공부문 정보시스템간의 원활한 연계와 상호운용을 위한 도구로써, 정보기술아키텍처를 구성하는 기술참조모델과 표준프로파일의 적용을 제안하였다. 즉, 공공부문 정보시스템을 일관되고 체계화된 방식으로 구성할 수 있도록 지원하기 위하여 상호운용성을 위하여 표준화가 필요한 최소한의 기술 서비스 분야만을 선정하여 상호운용성을 위한 기술참조모델을 재구성하고 각 기술서비스 분야에 적용할 표준들을 선정하여 상호운용성 공통표준프로파일을 제안하였다. 이것은 정보시스템이 개방 시스템의 장점을 취할 수 있도록 지원하고, 활용 가능한 새로운 기술을 사용할 수 있도록 허용하는 것으로 각 조직은 본 연구에서 제시한 상호운용성 기술참조모델과 공통표준프로파일을 기본으로 하여 조직에 고유한 비즈니스 업무를 지원하기 위하여 추가로 요구되는 정보기술을 가감하여 조직에 맞게 활용 할 수 있다.
의료정보시스템의 상호운용을 위해 개발된 의료정보 교환 국제 표준인 HL7은 복잡한 구조와 문법으로 인해 컴퓨터 소프트웨어로 관리되고 있다. 현재 개발되고 있는 HL7 인터페이스 소프트웨어에서는 다양한 버전 간 호환이 되지 않아 의료정보시스템에서 버전 상호 간의 호환을 위해 변환 소프트웨어 모듈을 개발하여 사용한다. 그러나 다양한 버전(V2.1~V2.8)의 HL7 메시지 간 상호 변환을 위해 소프트웨어 모듈을 모두 개발하는 것은 많은 시간과 막대한 비용 및 노력이 필요한 비효율적인 방법이다. 따라서 본 연구에서는 HL7 버전 호환성 정의에 기반을 두어 버전별 상호변환이 가능한 HL7 파서(Parser)를 설계하고, 객체 지향적 구조에 기반을 두어 하위 버전과의 호환(Backward Compatibility)뿐만 아니라 상위 버전과 호환(Forward Compatibility) 가능한 파서를 제안한다. 또한, 버전 간 변환 실험을 통해 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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