유비쿼터스 컴퓨팅 환경이란 생활 속에 존재하는 컴퓨팅 자원들을 이용해 사용자가 언제 어디에서든 편리한 서비스를 제공받을 수 있는 환경을 의미한다. 유비쿼터스 환경에 존재하는 수없이 많고 다양한 컴퓨팅 자원들을 사용자가 최적으로 사용하기 위해서는 사용자가 어떤 상황에 있으며 이때 어떤 자원이 사용자의 현 상황에서 가장 적절한지를 판단하는 것이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 이를 위하여 사용자가 현재 존재하는 유비쿼터스 공간에서 사용자의 상황을 인식하고 사용 가능한 최적의 자원들을 공유할 수 있도록 추천해주는 상황 기반 디바이스 추천 시스템을 제안한다. 우리의 추천 시스템은 상황에 따른 사용자 개개인의 특성이 고려된 사용자의 개인정보 및 규칙들을 이용하여 사용자의 상황에 최적의 디바이스를 추론한다. 향후 제안한 서비스 추론 방법은 유비쿼터스 환경에서 더 나은 개인화 서비스 시스템의 개발 및 운용을 효과적으로 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
의미 역 결정 (Semantic Role Labeling)은 문장의 각 요소들의 의미 관계를 파악하는 연구 분야로써 어휘 중의성 해소와 더불어 자연언어처리에서의 의미 분석에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러나 한국어의 경우에는 의미 역 결정에 필요한 언어 자원이 구축되지 못하여 연구의 진행이 매우 미진한 상황이다. 본 논문에서는 의미 역 결정에 필요한 언어 자원 중에서 가장 널리 사용되고 있는 PropBank의 한국어 버전의 구축을 위한 시작 단계로써 자동 술어-논항 분석기를 개발하였다. 자동 술어-논항 분석기는 크게 의미 어휘 사전과 자동 술어-논항 추출기로 구성된다. 의미 어휘 사전은 한국어 동사의 격틀 정보를 구축한 사전이며 자동 술어-논항 추출기는 구문 표지 부착된 말뭉치로부터 특정 술어와 관련있는 논항의 의미 부류를 결정하는 모듈이다. 본 논문에서 개발된 자동 술어-논항 분석기는 향후 한국어 PropBank의 구축을 용이하게 할 것이며, 궁극적으로는 한국어 의미 역 결정에 큰 역할을 할 것이다.
본 논문은 객체로부터 특징 벡터를 추출하고 각 객체의 행동 양식을 분석함으로써 객체의 현재 이벤트를 인식하고 확률 모델을 기반으로 한 긴급한 상황에서의 시나리오를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 연구에서는 시나리오 해석을 위한 이벤트 인식 방법을 사용하였기 때문에 적용되는 범위가 한정되어 있었다. 본 논문에서는 시나리오를 정의하고 인식된 객체의 이벤트를 바탕으로 미리 정의된 시나리오에 가장 근접하는 상황이 발생하는 것을 자동으로 해석할 수 있도록 한다. 이벤트 규칙, 이벤트 인식, 그리고 이벤트를 바탕으로 하는 긴급 상황 시나리오가 실내 또는 실외 환경에서 객체 추적만을 통해 얻을 수 없는 의미론적 정보를 제안된 방법을 통해 획득할 수 있다.
이 논문은 한국어 Abstract Meaning Representation (AMR; 추상 의미 표상) 가이드라인 1.0*을 소개한다. AMR은 통합적인 의미 표상 체계로, 의미 분석(semantic parsing)의 주요 Task 중 하나로 자리매김하고 있다. 한국어 AMR 가이드라인은 현행 AMR 1.2.6을 심도 있게 분석하고 이를 한국어 상황에 맞게 로컬라이징한 것이다. 해당 가이드라인은 추후 한국어 AMR 말뭉치 구축(sembanking)에 대비하여 일관된 주석 세부 지침을 제공하기 위해 작성되었다.
IoT 환경의 서비스는 상황정보를 끊임없이 수집하여, 상황에 적합한 행동을 수행해야 한다. 따라서 수집한 상황정보를 표현할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 환경의 상황정보를 표현할 수 있도록 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 온톨로지 기반이므로 의미적인 상호운용성을 지원한다. 또한 다양한 IoT 도메인의 상황정보를 모델링하기 위하여 상위 온톨로지를 작성한다. IoT 환경을 구성하는 사람, 환경, 사물을 클래스로 표현하고, 그 상황을 나타내는 속성을 정의하여 일관성 있게 상황정보를 기술하므로 이해하고 사용하기 쉽다. 또한 상황정보는 시시각각 변하는 동적인 상황을 반영해야 하므로 상황정보 온톨로지의 유효성을 판단할 수 있도록 상황정보의 생성시간 및 생존시간을 모델링하여 제공하는 특성을 가진다. 제안하는 온톨로지 모델은 OWL을 사용하여 기술하며, 구축한 온톨로지를 기반으로 서비스를 기술할 수 있다.
본 연구는 한국의 IT 산업계에서 기술의 이전에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 파악된 요인에 기술 이전의 성공에 미치는 영향력을 조사하며, IT 산업계의 성공적인 기술 이전을 위한 전략을 제시하는 데 그 목적이 있다. 기술의 이전에 영향을 미치는 주요 요인들로는 대화, 거리, 모호성, 동기를 들 수 있다. 대화는 기술을 얼마나 정확하고 효율적으로 전달할 수 있는가 그리고 전달매체의 충분성을 의미한다. 연구개발자와 이를 상용화하는 사용자간의 대화정도를 측정하는 것으로 아주 수동적에서 아주 능동적으로 평가할 수 있다. 거리는 전달자와 수신자와의 물리적 그리고 문화적 차이를 의미한다. 최근 전달자와 수신자 사이의 문화적(가치, 판단기준, 태도, 교육, 환경 등) 차이에 대한 중요성이 점차 대두되고 있다. 모호성은 이전하고자 하는 기술이 얼마나 구체적이고 분명한가를 의미한다. 모호성이 높은 기술은 이해시키기 어렵고, 이해하기 어렵고, 실현 가능성을 증명하기 어렵게 때문에 이전이 용이하지 않다. 동기는 기술의 이전을 하여야 할 동기가 부여되거나 아니면 이를 유도할 유인책이 있는가를 의미한다. 기술 이전 준거틀은 기술의 이전에 영향을 미치는 주요 요인들(대화, 거리, 모호성, 동기)의 조합으로 나타낸 것이다. 각 격자는 4가지 경우를 나타내는데, 격자 I과 IV는 기술의 이전이 완벽한 상황과 불가능한 상황을 의미하며, 격자 III과 IV는 기술의 이전에 영향을 미치는 요소가 복합하여 강점과 약점으로 작용하는 상황을 나타낸다. 기술 이전 준거틀에서 가장 기술 이전의 가능성이 높은 격자를 성취하기 위해서는 적절한 기술 이전 전략의 수립 및 집행이 중요하다고 할 수 있다. 따라서 정부는 물론 유관기관 및 기술 이전 추진 조직은 기술 이전에 영향을 미치는 주요 요인을 최적화하는 대안 개발에 초점을 맞추어야 할 것이다.
이 연구는 상황에 따라 다양한 의미 기능을 나타내는 추측 표현 중 '-(으)ㄹ 것 같다'와 '-나 보다'를 대상으로 그 의미와 기능을 분석하고 실제 한국어 교육 현장에서 비주얼 씽킹을 적용한 시각화를 통해 전통적인 수업 방법에서 확장하여 보다 효율적으로 추측 표현을 교육할 수 있는 방안에 대해 논의하였다. Visual Thinking'은 '생각의 시각화'인데, 머릿속 지식이나 생각, 느낌 등을 시각적으로 나타내는 것으로 다양한 교육 현장에서 활용 가능한 것이다. 이 비주얼 씽킹을 활용하여 실제 교육 현장에서 교육 내용의 시각적 전달을 통해 학생들의 흥미를 높이고, 메타 언어적 정보 전달의 수업 방식도 보완하고자 하였다. 이 연구의 대상인 추측 표현은 화자의 어떤 일이나 상황에 대한 추측을 나타내는데, 추측의 근거와 추측의 주체 등에 따라 그 의미에 미세한 차이가 있다. 다양한 상황에서 미세한 의미 차이를 보이는 추측 표현을 정보나 지식의 시각화를 통해 교수-학습의 다변화 및 효율성을 높일 수 있는 교육 방안을 제안하였다. 비주얼 씽킹을 언어 교육에 활용하게 되면 언어 지식의 시각화를 통해 언어 정보를 단순화해서 제공할 수 있고 학습자들은 언어 지식을 정리하고 체계화하는 데 효율적일 수 있다. 또한 언어 지식의 시각화를 통해 언어 정보를 장기기억 할 수 있는 장점도 있다. 한국어 교육 현장에서 적용해 볼 수 있는 다양한 교육 방법의 시도는 좀 더 체계적이고 효율적인 교육 방법을 정립하는 데 기여할 수 있는데, 이 연구에서 제안한 비주얼 씽킹을 적용한 한국어 교육 방안은 유학생들의 한국어 학습에 또 다른 흥미와 효율성을 줄 수 있다는 데에 의의가 있다고 하겠다.
최근에 유비쿼터스라는 용어가 대중매체 등에서 사용되고 있고, 선진국에서는 이미 유비쿼터스 컴퓨팅의 상업화가 나타나고 있다. 현재 우리나라에서도 유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 비즈니스 모델에 많은 연구를 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 사용하는 컴퓨팅 환경을 지칭하는 말로 다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어 필요한 곳에서 컴퓨팅을 구현할 수 있는 환경을 의미한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 홈 네트워킹 시스템의 보다 효율적인 상황인식을 위한 서비스인프라 구조를 제시한다. 지금까지 연구된 상황인식 시스템은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 사용자를 식별하는 일과 식별된 사용자가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 보다 효율적인 상황인식을 위해서 구체적인 미들웨어 시스템 구조를 제시한다.
본 논문은 레이다로 다중경로 상황에서 고각 추정을 할 때 고각 추정 오차가 커지는 문제를 극복하기 위한 방법을 제시하였다. 다중경로 상황 이란, 동일한 표적에서 반사된 레이다의 수신신호가 여러경로에서 오는 것을 의미한다. 다중경로 상황이 아닐 때는 모노펄스 방식이 정확하고, 그 반대 상황이면 최소 제곱 오차 추정 방식이 정확하다. 다중경로 상황이면서 고각이 매우 낮을 경우, 최소 제곱 오차 추정이 발산하는 특이 경우가 발생한다. 이 특이경우를 전파 인자 기반으로 판별하여, 모노펄스와 최소 제곱 오차 추정 방식을 선택적으로 운용했다. 그 결과, 고각 추정의 정확도를 높이는 데 성공했다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 매트랩 시뮬레이션을 수행했다.
Fred.E Fiedler는 상황 리더쉽 이론에서 사회 문화적 특성에 따른 Work-style을 근거하여 문화집단을 과업지향적인(Task-oriented) 집단과 관계지향적인 (Relationship-oriented)집단으로 나눈다. 본 연구는 제품사용에 있어 Task를 수행하는 성향의 정도가 제품 인터렉션에 영향을 미칠 것이라는 가설을 세우고, 이를 검증하기 위하여 Fred.E Fiedler의 상황 리더쉽 이론을 근거로 하는 LPC 실험결과의 성향 정도에 따른 제품 사용 인터렉션을 연구한다. Task-oriented 성향과 가까운 문화권 집단은 제품사용에 있어 의도한 목적을 단 시간 빠르게 수행(usability)하는 퍼포먼스의 인터렉션을 중시하고, Relationship-oriented 성향과 가까운 문화권 집단은 제품사용에 있어 목적을 수행(usability)할 때 의미부여(refelctive)적인 측면을 더 중요하게 생각할 것이라는 가설을 증명하기 위한 실험으로 비교적 Task의 의미부여(refelctive)가 동등하고 빈번하게 잘 일어나는 기기인 모바일 단말기 사용에 있어 이 두 집단의 주소록의 주기능과 부기능 사용행태를 비교하고 데이터를 수집, 분석하여 가설을 검증한다. 이 연구결과, 주소록 사용에 있어서 피들러의 상황이론에 의한 Task 수행성향은 모바일 단말기 인터렉션 사용에 영향과의 연관성은 다소 낮게 나타났으며, 관련하여 본 실험 도중 몇 가지 흥미로운 패턴을 발견할 수 있었는데, 이를 기반으로 향후 모바일 단말기의 주소록의 사용자 지향적인 디자인 방향성에 대한 가이드라인을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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