현재 인터넷과 컴퓨터를 활용한 web 기반의 원격교육의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 교육 효과적인 면에서 시간과 공간의 제약을 받지 않고 손쉽게 교육을 받을 수 있다는 장점이 있기 때문이다. 그러나 최근까지의 원격교육의 평가방법은 정적이어서 더 나은 교육의 효과를 기대할 수 없기에 문제를 동적으로 구성하여 출제하여 주는 시스템이 제안된 바 있다. 그러나 이 시스템도 학습자의 능력에 따른 학습의 평가가 배제되어 있기 때문에 학습자의 수학 능력을 정확히 평가할 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 학습자의 능력정보를 이용하여 학습자가 더 효과적으로 원격 교육을 받을 수 있는 개선된 동적 문제 출제 시스템을 제안하고자 한다.
지식 정보의 확산에 따라 기존 전문분야 용어집에 수록되지 않은 용어의 수가 폭발적으로 증가하고 있다 이에 따라 용어집을 자동으로 구축하는 작업이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 의학분야 코퍼스에서 주어진 전문용어에 대한 정의문을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선, 정의문의 구문적 패턴과 용어의 어휘구성 패턴을 이용하여 용어의 상위개념을 추정한다. 상위개념별로 구축된 특성 어휘 목록을 이용하여 구문적 패턴으로 뽑힌 문장에 등장하는 어휘의 적합성 여부를 판단하여 정의문을 추출한다. 실험 결과 코퍼스에 정의 정보가 있는 48개의 용어에 대하여 71.43%의 정확률을 보인다.
최근 웹상에 이용 가능한 RESTful 웹 서비스들의 수가 급격하게 증가됨에 따라 사용자들이 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 이슈로 대두되었다. 그러나 기존의 키워드 기반 검색 방법은 나쁜 재현율과 나쁜 정확률 때문에 문제가 많다. 본 논문에서는 매개변수 클러스터링 기법에 패턴 분석 기법을 추가한 하나의 새로운 시맨틱 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 이를 통해 온톨로지를 자동 구축하여 시맨틱 정보의 주석처리 부담을 줄일 수 있고, 보다 효율적인 웹 서비스 검색을 지원한다.
인터넷 상에서 개인 식별을 가능하게 함으로써 개인의 안녕과 이해관계에 영향을 미치는 정보로서 각종 ID와 개인정보를 포함하도록 인터넷 ID를 정의한다면, 이를 안전하게 이용할 수 있도록 보호하고 관리하는 인터넷 ID 관리(Internet Identity Management) 기술이 필요하다는 것은 자명한 일이다. 현재의 인터넷 ID 관리 기술은 서비스의 수가 많아질수록 기억하고 관리해야 하는 ID와 인증정보의 수가 늘어나고, 심지어는 자신이 어떤 서비스에 어떤 ID와 인증정보를 등록하였는지 기억하지 못하는 경우도 발생하게 된다. 이런 이유로 유사하거나 동일한 ID와 인증정보의 사용, 개인정보의 수정의 어려움 등 여러 가지 문제점들이 발생하게 되었고, ID 관리와 관련된 개인정보 침해 사고도 빈번해졌다. 본 논문에서는 현재의 인터넷 환경에서 ID 관리 문제점을 해결하기 위한 대안으로서 인터넷 ID 관리 서비스 모델을 제시한다.
본 논문에서는 반복복호 부호의 복호과정시 채널 적응적으로 반복복호수를 가변할 수 있는 효율적인 제어기법을 제안한다. 반복복호 부호는 반복구조를 가지며 그 특성상 반복복호수가 증가할수록 성능이 우수하게 향상된다. 그러나 반복복호수가 증가한 수록 복호과정시 적용된 알고리즘의 복잡도에 따라 다소 차이는 있지만 공통적으로 계산량의 증가를 가지게 되며 이는 복호지연시간 증가로 나타난다. 또한 일정 반복복호수 이상에 도달하게 되면 그 성능 변화가 거의 없는 오류마구(floor) 현상이 나타난다. 즉 성능변화가 없는 적절한 반복복호수 종료점을 찾아야 한다. 따라서 본 논문에서는 프레임 주기로 수신된 정보를 프레임 에러체크 지시자를 이용하여 채널의 변화를 감시하며 반복복호 부호의 반복복호수를 채널 적응적으로 승가, 감소할 수 있도록 제어하는 기법을 제안하였으며 결과적으로 반복구조를 가지는 부호의 방대한 계산량 감소와 이로 인한 복호지연 시간을 성능저하없이 효율적으로 단축시킬 수 있음을 보였다.
패턴기반기계번역방식은 원시언어패턴과 그에 대한 대역언어패턴들의 쌍을 이용하여 구문분석과 변환을 수행하는 기계번역방식이다. 패턴기반 기계번역방식은 번역할 때 발생하는 애매성을 해소하기 위해 패턴의 길이를 문장단위까지 늘이기 때문에, 패턴의 수가 급증하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 패턴의 단위를 구단위로 한정시킬 때 발생하는 애매성을 해소하는 방법으로 시소러스를 기반으로 한 두단계 대역어 선택 방식을 제안함으로써 효과적으로 애매성을 감소시키면서 패턴의 길이를 줄이는 모델을 제시한다. 두단계 대역어 선택 방식은 원시언어의 한 패턴에 대해 여러 가능한 목적언어의 대역패턴들이 있을 때, 첫 번째 단계에서는 원시언어 내에서의 제약조건에 맞는 몇가지 대역패턴들을 선택하고, 두번째 단계에서는 목적언어 내에서의 제약조건에 가장 적합한 하나의 대역패턴을 선택하는 방식이다. 또한 본 논문에서는 이와 같은 모델에서 패턴의 수가 코퍼스의 증가에 따른 수렴가능성을 논한다.
고령화가 가속되면서 독거노인의 사회적 고립으로 인해 신체, 정신적 어려움이 발생하고 고독사하는 노인들의 수가 증가해 사회적 문제가 되고 있다. 또한 독거노인 관리를 위한 정부 인력은 한정되어 한 명이 담당해야 하는 사람의 수가 너무 많아 수많은 독거노인의 안전과 복지를 보장하는 데 현실적인 어려움이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 독거노인의 안전과 복지를 책임지기 위해 IoT와 각종 센서를 활용하여 생체 정보를 수집하는 웨어러블 기기를 제작하고 데이터베이스 서버를 활용한 IT 인프라 구축을 통해 적은 인력으로 효율적인 의료 지원을 목표로 한다. 본 논문은 독거노인의 거주 환경에서 생체 데이터를 수집하고 이를 효과적으로 분석하여 컴퓨터를 통해 실시간으로 모니터링이 가능하다. 이는 고독사 상황을 사전에 감지할 뿐만 아니라 노인들의 일상생활에서 발생할 수 있는 위험 상황에 즉각적인 대처를 통해 독거노인의 안전 및 복지 수준 향상에 기여하고 나아가 소외 계층의 의료 환경 개선에 도움이 될 것으로 예측된다.
Promoter는 transcript start site 앞부분에 위치하여 RNA polymerase가 높은 친화성을 보이며 바인당하는 DNA상의 특별한 부위로서 여기서부터 DNA transcription이 시작된다. function이나 tissue-specific gene들의 그룹별로 그 promoter들의 특이한 패턴들의 조합을 발견함으로써 Specific한 transcription을 조절하는 것으로 알려져 있어 promoter로 인한 그 gene의 정보를 어느 정도 알 수가 있다. 사람의 housekeeping gene promoter들을 EPD(eukaryotic promoter database)와 EMBL nucleic acid sequence database로부터 수집하여 이것들 간에 의미 있게 나타나는 모든 패턴들을 optimization algorithm으로 알려진 genetic algorithm을 이용해서 찾아보았다.
정보검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 다양한 용어가중치 공식이 제안 되어왔다. 용어가중치는 질의와 문헌을 비교하는 검색의 경우뿐만 아니라 문헌과 문헌을 비교하는 자동분류에서도 성능에 영향을 미칠 수가 있다. 본 논문에서는 다양한 용어가중치 공식에 대해서 살펴보고, 문헌 자동분류 성능에 미치는 영향을 문헌 클러스터링 실험과 범주화 실험을 통해 확인해 보았다.
본 논문은 웨이브릿 변환을 이용하여 디지털 칼라 영상 정보를 보호하기 위한 워터마크(watermark) 방법에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 위치와 주파수 정보를 가지는 웨이브릿을 이용하여 칼라 영상 각 채널에 대하여 인간의 시각에 덜 민감한 고주파 영역에 워터마크를 삽입하였다. 이는 불법적인 공격에 강한 워터마크를 구현 할 수가 있다. 실제 실험에서 128$\times$128 칼라 영상의 각 채널을 웨이브릿 변환한 후 Seal 영상(watermark 영상)를 삽입하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 잡음 등에 견고함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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