이 연구에서는 FR 모형과 LRM을 개체, 속성, 관계 측면에서 비교 분석하여 목록 관련 표준 및 개별 시스템에서 LRM을 수용할 수 있도록 LRM 특성과 그 적용방안을 모색하고자 한다. LRM 특성에 따른 적용방안으로 다음을 제시하였다. 첫째, LRM에서 가족, 단체, 식별자, 전거형접근점, 개념, 대상, 사건, 기관, 규칙의 개체가 삭제되었지만, LRM을 적용하려는 표준과 시스템에서 필요시 하위 개체를 정의하여 개체를 확장해야 한다. 둘째, 링크드데이터를 위해 LRM에서는 속성 요소가 관계로 변경되면서 속성이 많이 감소하였으나, LRM을 수용하려는 표준과 시스템에서는 속성을 세분하여 확장해야 한다. 특히, LRM에서는 유사한 기능을 갖거나 여러 개체에서 반복되는 속성과 자료에 특화된 속성이 포괄적인 일반화된 속성명으로 통합되었기 때문에 표준 및 개별 시스템에서는 보다 구체적이고 세부적인 속성명을 명확하게 제시해야 하며, 속성에 해당하는 어휘인코딩스킴도 개발되어야 한다. 셋째, 관계가 속성에 비해서는 증가되었으나 관계 자체가 추상적이기 때문에, 관계는 세목화 및 다단계 관계를 통해 관계가 확장되어야 한다. 본 연구는 목록 관련 표준 및 시스템에서 LRM을 적용하는 경우 적용방안 모색에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 국내 비대면 의료 서비스 애플리케이션의 서비스 속성과 소비자 반응을 정확히 평가하고 각 서비스간 차별성을 시각화하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내에서 서비스 중인 주요 6개 비대면 진료 애플리케이션의 구글 플레이스토어 사용자 리뷰 데이터 총 2만 건을 수집하였다. 수집된 데이터에 대해 문장 단위로 분리한 후, BERTopic 모델링 기법을 적용하여 각 문장이 속한 서비스 속성에 대한 토픽을 도출하였다. 다음으로 미세조정된 KoBERT 모델을 통해 각 문장의 토픽에 대한 감성 점수를 예측하였다. 분석 결과, 사용자 리뷰로부터 애플리케이션 속성과 진료 속성 두 가지 범주 아래에서 각각 5개와 3개의 서비스 특성 토픽이 발견되었다. 애플리케이션 속성으로는 '예약 시스템', '사용 용이성', '재고 확인', '디자인', '안정성' 등이, 진료 속성으로는 '원격 의료적 속성', '편의성', '배송' 등이 도출되었다. 각 애플리케이션은 이러한 속성들에 대해 다른 수준의 감성 점수를 보였다. 주성분분석을 통해 속성별 감성 점수를 축약하여 2차원 공간 상의 포지셔닝 맵을 생성하였다. 결과적으로 본 연구는 비대면 진료 애플리케이션 사용자 리뷰 텍스트를 바탕으로 실증적 통계 방법과 텍스트 마이닝 기술을 접목하여 서비스 속성 도출, 감성 분석, 제품 포지셔닝 이라는 일련의 체계를 제시하고 있다. 이는 비대면 진료 애플리케이션의 서비스 품질과 소비자 반응을 객관적으로 진단할 수 있는 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 공간DB에 구축된 유역 및 관거 데이터로부터 SWMM(Storm Water Management Model) 데이터를 생성하고, 유출 위험관거, 침수지역 및 침수심 등의 분석정보를 GIS기반의 지도에 표출하기 위한 데이터 모델을 설계하는데 있다. 이를 위해 UIS(Urban Information System)와 재해대장, 기상자료 등을 기반으로 침수분석 지역의 속성데이터 생성 방법을 제시하고, ArcSDE 및 Oracle DB를 사용하여 공간데이터를 생성하였다. 또한 유출 위험지역을 지도에 표출하기 위해 ArcGIS ArcObject와 공간DB를 연계하여 프로토타입 시스템을 구축하였다. 본 연구결과는 향후 침수분석 연구에 SWMM을 효율적으로 활용하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 패션앱 후기글에 나타나는 구매자의 의견에 대한 '평가분석(Evaluation Analysis: EA)'을 수행하여, 이를 기반으로 상품의 검색 및 추천을 수행하는 의류 검색추천 챗봇을 개발하는 LICO 프로젝트의 언어데이터 구축의 일환으로 수행되었다. '평가분석 트리플(EAT)'과 '평가기반요청 쿼드러플(EARQ)'의 구성요소들에 대한 주석작업은, 도메인 특화된 단일형 핵심어휘와 다단어(MWE) 핵심패턴들을 FST 방식으로 구조화하는 DECO-LGG 언어자원에 기반하여 반자동 언어데이터 증강(SSP) 방식을 통해 진행되었다. 이 과정을 통해 20여만 건의 후기글 문서(230만 어절)로 구성된 EVAD 평가주석데이터셋이 생성되었다. 여성의류 도메인의 평가분석을 위한 '평가속성(ASPECT)' 성분으로 14가지 유형이 분류되었고, 각 '평가속성'에 연동된 '평가내용(VALUE)' 쌍으로 전체 35가지의 {ASPECT-VALUE} 카테고리가 분류되었다. 본 연구에서 구축된 EVAD 평가주석 데이터의 성능을 평가한 결과, F1-Score 0.91의 성능 평가를 획득하였으며, 이를 통해 향후 다른 도메인으로의 확장된 적용 가능성이 유효함을 확인하였다.
결정트리 생성은 일련의 특징값으로 기술된 사례들로부터 분류 지식을 추출하는 학습 방법중의 하나이다. 현장에서 수집되는 사례들은 관측 오류, 주관적인 판단, 불확실성 등으로 인해서 애매하게 주어지는 경우가 많다. 퍼지숫자나 구간값을 사용함으로써 이러한 애매한 데이타의 수치 속성은 쉽게 표현될 수 있다. 이 논문에서는 수치 속성은 보통값 뿐마아니라 퍼지숫자나 구간값을 갖을 수 있고, 비수치 속서은 보통값을 가지며, 데이터의 클래스는 확신도를 기자는 학습 데이터들로 부터, 분류 규칙을 마이닝하기 위한 퍼지 결정트리 생성 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법에 의해 생성된 퍼지 결정트리를 사용하여, 새로운 데이터에 대한 클래스를 결정하는 추론 방법을 소개한다. 한편, 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 수행한 실험의 결과를 보인다.
유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 기반의 SOM을 이용한 군집방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 구매 데이터 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴 추출이 가능하다.
본 논문에서는 사용자가 원하는 분위기의 칼라패턴을 추천하여 주는 칼라패턴 데이터 베이스 시스템을 제안하였다. 사용자가 원하는 분위기는 감각언어로 나타낼 수 있는데, 이 감각 언어를 이용한 9가지 심리적 척도의 감성 질의의 형태로 시스템에 입력되며 시스템은 입력된 질의와 칼라패턴의 감성 속성을 비교하여 사용자가 원하는 분위기의 칼라패턴을 추천한다. 이를 위하여 감각 언어의 9가지 실리적 척도에 대한 칼라패텬의 9가지으 감성 속성을 신경회로망을 이용하여 추출하였다. 칼라패턴 데이터 베이스 시스템은 패션 및 상품 디자인, 화랑의 회화 등의 데이터 베이스에서 소비자들의 요구에 좀 더 빠르게 접근하는 해결책을 제공해 줄 수 있을 것이다.
본 연구에서는 모듈러 강교량의 상부구조 구성요소에 대한 정보의 교환, 검색, 공유가 가능한 데이터사전을 구축하였다. 표준모듈의 계층정의를 위해 기존 교량분류체계를 기반으로, PLIB Part 42에서 제시하는 패밀리 조직 방법론을 적용하였다. 분류된 구성요소와 모듈에 대한 정보의 쉬운 검색 및 접근을 위하여 이름, 동의어, 정의 등과 같은 속성을 정의하였다. 또한 모듈의 형상표현이 가능하도록 속성을 정의하여, 파트라이브러리 시스템의 구성요소인 라이브러리 컨텐츠에 저장된 모듈라이브러리의 사용성을 용이하게 하였다.
최근 저가의 무선 통신 기술의 발달과 고성능 이동 컴퓨팅 장비의 보급에 따라 이동 컴퓨팅 시장이 점차로 확대되면서 이동 컴퓨팅 환경의 제약성에 효율적으로 대처하기 위한 여러 방법이 제안되었고, 캐쉬 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그 중에서 이동 호스트의 위치 변화에 따라 이동 호스트의 캐쉬 내에 저장된 데이터의 가치와 의미가 변경되는 것에 기반을 두고, 시간에 따른 사용자의 이동성과 데이터의 공간 속성을 효과적으로 지원하는 캐쉬 교체 방법으로 CR_LOC와 CR_REG가 제안되었다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경 하에서 데이터의 공간 속성을 고려한 캐쉬 교체를 수행할 때 캐쉬 적중률에 영향을 미치는 다양한 요인들을 분석하고 이에 대한 성능평가를 수행한다. 이를 바탕으로 서로 다른 조건의 이동 호스트 각각에 대한 최적의 캐쉬 교체를 수행하기 위한 캐쉬 교체 선택 알고리즘을 제시한다.
최근 분산 서비스거부 공격에 의한 특정 서버의 기능 마비, 더 나아가 네트워크 전체를 마비시키는 사례가 증가하고 있다. 이로 인한 피해의 심각성을 고려해 볼 때 적절한 대응이 시급한 실정이지만, 공격 특성상 공격을 탐지해 내기가 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 분산 서비스거부 공격의 패턴을 파악하여 공격을 효과적으로 탐지할 수 있는 방법을 제안하였다. 공격 패턴 파악을 위해서 시스코사에서 개발한 Netflow 데이터를 이용하여 트래픽을 분석하고, 그 결과로 분산 서비스거부 공격의 효과적인 탐지에 공헌도가 큰 속성들을 추출하였다. 실제 인터넷 망에 연결된 라우터에서 수집한 Netaow 데이터와 분석에 의해 추출된 속성을 기반으로 데이터 마이닝 기술을 이용하여 공격 탐지의 성능을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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