최근 들어 시스템이나 부품에 대한 고객의 요구조건이 다양해지고 제품책임과 품질보증 등의 사회적 요구가 점차 엄격해지고 있다. 이에 기업에서는 위험을 줄이고 제품의 합리적인 정보를 얻기 위해 제품 관련 보증데이터 수집 시스템을 구축하고 분석과 예측을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 데이터 수집체계 구축에 많은 시간이 소요되고 데이터 유형에 따른 분석 방법에 익숙하지 못하여 데이터를 수집하고 분석하는 대에 어려움이 되고 있다. 본 연구에서는 보증데이터의 분석방법에 대한 연구 동향과 적용 현황을 조사하고, 보증데이터를 통한 효과적 분석방법과 활용방안을 모색 하고자 한다.
본 연구는 시맨틱웹 응용의 중심 기술인 웹 온톨로지의 표현과 추론을 위해 서술 논리와 규칙언어를 기반으로하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 현재 웹 온톨로지 표현 언어인 OWL DL은 서술 논리에 근거하여 표현되는 것이나, 기계나 온톨로지 공학자가 OWL로 기술된 온톨로지를 직관적으로 이해하고 공유할 수 있는 형식적이고 명시적인 온톨로지의 지식 표현은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 시맨틱웹이 목적하는 웹 온톨로지 구축을 위한 웹 온톨로지 모델링 방법으로 웹 온톨로지 모델링 계층을 제안하고, 제안된 각 계층에 따라 서술 논리의 TBox와 ABox의 구조와 SWRL을 기반으로 지식을 표현하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 웹 온톨로지 모델링 방법의 성능 검증을 위해 제안 방법에 따라 웹 온톨로지를 구축하였고, SPARQL과 TopBraid의 DL Inference를 이용하여 구축된 웹 온톨로지의 성능을 검증하였다.
통합정보사전은 각종 자연언어처리 시스템에 있어서 고도의 언어처리 및 성능향상을 위한 필수 요소이며, 아무리 좋은 언어 처리 도구와 처리 알고리즘이라도 계산언어학에 근거한 양질의 체계적인 전자사전이 없는 한 이의 실용화는 불가능하다. 기존에 출판되어 있는 사전은 자연언어처리 및 이해의 관점에서 개발된 사전이 아니며, 자연언어처리 도구 및 응용시스템에 사용되는 사전은 목적에 따라 각기 다른 체계에 의해 구축되어 있어 이용하는데 있어서 비효율적이다. 따라서, 고도의 언어처리 및 이해를 목적으로 한 체계적이며 과학적인 방법론을 이용하여 형태소, 구문, 의미정보 등 각종 정보가 통합된 통합정보사전의 개발이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 다국어 통합정보사전 구축을 위한 한국어 용언의 통합정보사전을 설계한다. 이를 위해 사전구축 방법론을 정립하고, 정립된 방법론을 바탕으로 하여 통합 정보사전의 개발을 위한 통합정보사전 개발 시스템을 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 자동적인 퍼지 규칙 생성을 위해 퍼지 균등화(Fuzzy Equalization)와 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 TSK 퍼지 시스템의 구축을 다룬다. Pedrycz에 의해 제안된 퍼지 균등화 방법은 수치적인 데이터로부터 확률분포함수를 구축한 후 전체공간상에서 이들을 적절히 표현할 수 있는 소속함수를 생성한다. 이렇게 구축된 각 입력에 대한 소속함수는 유전알고리즘에 의해 입력공간이 분할되며 결론부 파라미터는 최소자승법에 의해 추정되어 진다. 제안된 방법은 그리드 분할로 인해 규칙의 수가 증가하는 문제를 해결하고 학습데이터와 검증데이터에 의해 타당한 입력공간분할과 퍼지 규칙을 생성할 수 있다. 시뮬레이션의 예로서 Box-Jenkins의 가스로 데이터의 모델링에 적용하여 제안된 방법의 유용성을 알 수 있다.
본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.
산업경기예측을 위한 의사결정지원시스템은 예측관련 정보의 지식표현뿐 아니라 예측 프로세스를 공식화하는 것이 중요하다. 본 연구는 예측 정보들과 함께 예측 프로세스를 체계적으로 구축하기 위해 예측 온톨로지 개발을 위한 방법론을 제시한다. 예측 정보들에 대한 지식표현을 위해서 의미적 지식기반인 온톨로지를 구축하고, 예측 프로세스의 절차적 표현을 위해서는 프로세스 구성요소에 기반한 온톨로지 개발방법을 제안하여 예측 프로세스를 체계적으로 표현한다. 이를 국내의 대표적인 산업이며 경기변동이 심한 반도체 산업에 적용하여 경기예측에 대한 온톨로지를 구축한다. 완성된 온톨로지는, 실제로 예측을 계획하고 구축하고 표현하기 위한, 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 인터넷에 연결된 유휴자원을 자율적으로 묶어 하나의 분산시스템을 구축하고 이를 이용하여 사용자에게 병렬 프로그램밍 시스템을 설계, 구현하는 방법에 관하여 기술하였다. 제안된 자율적 웹 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 컴퓨팅 구축에 있어서 필수적인 동적자원의 중계, 작업의 분배방법을 제시한다. 또한 제안된 시스템 구축방안은 지니 기술을 이용함으로써 자율적 웹 분산환경구축이 가능하였고 실험을 통하여 인터넷의 유휴자원을 이용함으로써 적은 비용으로 높은 생산성을 얻을 수 있는 가능성을 제시하였다.
KT114 상호/업종 검색 서비스에서는 데이터베이스 내의 동일한 개체에 대하여, 사용자가 입력한 상호명과 실제 데이터베이스에 저장된 상호명이 서로 다른 '통상명 검색 문자'가 존재한다. 이는 사용자가 인지하고 있는 상호명이 실제 상호명이 아니라 해당 상호의 대표적인 상표 혹은 상품명 등인 경우 발생한다. 본 논문에서는 이러한 '통상명 검색 문제'의 해결을 위하여 실제 상호와 사용자 인지 상호 간의 관계를 정의한 사전에 기반을 둔 해결 방안을 제안한다. 대용량의 자료에 대한 빠른 검색을 요구하는 시스템 특성상 사전의 구축 방식은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 사전을 구축하는 두 가지 서로 다른 접근 방법으로, 'DBMS 내부 구축 방식'과 '외부 사전 구축 방식'에 대하여 설명하고, 시스템 환경을 고려하여 두 접근 방법을 비교 및 분석한다.
이미지 모자이크 시스템이란 일련의 여러 영상, 혹은 동영상을 하나로 정합하는 것을 일컫는다. 본 논문에서는 일반적이고 직접적인 방법에 의한 이미지 모자이크 구축 방법을 피하고, 효율적으로 이용할 수 있도록 트리를 이용하여 모자이크 시스템을 구축하는 것을 제안한다. 또한, 정적 이미지 모자이크 및 동적 이미지 모자이크를 구축하는 방안에 대해서 제시한다.
최근 팬데믹으로 인해 다양한 산업에서 온라인화가 빠르게 진행되고 있다. 이러한 흐름에 따라 생체 신호를 이용한 로그인 시스템이나 자동 출결관리 시스템의 개발 또한 활발하게 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 생체 정보 중 얼굴을 이용하여 산업에서 도입 가능한 수준까지 얼굴인식 시스템의 성능을 향상 시키고자 한다. 우리는 성능향상을 위해 먼저 얼굴인식 시스템에서 성능 저하원인인 영상 속 얼굴 위치 및 각도 변화를 해결하고자 정면 얼굴 Capture 방법을 제안하였다. 두 번째로는 FRR 오류가 발생하면 추가적으로 정면얼굴을 추출하여 개인 인증을 다시 시도방법을 제안하였다. 검증을 위해 얼굴인식 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 유사도 기반 프레임워크를 구현하여 제안한 성능향상 방법을 적용, 실험 하였으며 420명의 Database를 구축하고 2주 동안 99개의 비디오 데이터를 수집하여 실제 산업에서 도입 가능한 환경과 유사하게 구축해 우리의 제안 방법을 테스트 및 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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