이 연구의 목적은 유용한 지식포탈 구축을 위한 대안을 제시하기 위하여 판소리 도메인을 중심으로 토픽맵 시스템을 구축하고 그 유효성을 검증하기 위해서 질의유형별로 기존 사이트와 심층 분석을 수행하는 것이다. 먼저 토픽맵에 대한 간략 설명, 판소리 도메인에 대한 토픽맵 데이터 모델링, 그 모델링을 기반으로 토픽맵 기반 판소리 시스템을 구축하였다. 비교대상 사이트는 다양한 판소리 사이트를 비교한 결과, pansoree.com 사이트를 선정하였다. 보다 체계적인 성능비교를 위해서 질의유형별로 나누어서 두 사이트를 비교 분석하였다. 질의유형은 단순질의, 고급질의, 연계질의 Cross Reference 질의로 나누었고, 분석결과 토픽맵 기반 판소리 사이트가 모든 질의유형에서 기존 사이트보다 검색시간과 단계를 줄일 수 있고, 판소리 도메인을 잘 모르는 이용자의 경우에도 용이한 검색을 제공하는 것으로 판명되었다.
인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 많은 양의 정보가 다양한 채널을 통해 제공되고 있다. 이와 더불어 사용자들은 효과적인 정보 제공 서비스를 원하고 있으며, 정보 교환에 도움을 주는 가상 대리자 역할의 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 패턴매칭 기법과 베이지 안 네트워크 등의 인공지능 기법을 이용하여 사용자 질의 의도를 분석한 후 적절한 답변을 제공할 수 있는 질의응답 에이전트를 개발한다. 이때 유의어 사전을 이용한 키워드 데이터베이스를 구축함으로써 동의어 관계를 가진 유사 키워드 등의 사용자에 따른 다양한 지식표현 문제를 해결한다. 실제 의류 사이트를 소개하는 점 사이트에 적용해 봄으로써 그 가능성을 평가해 본다.
데이터베이스 보안 기술은 새로운 컴퓨팅 환경에 대응하기 위해 전통적인 접근제어방식을 확장하여 다양한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 보안요소의 의미적 정보를 기반으로 정책 제약조건과 질의 제약조건이 구문적으로 일치하지 않는 경우에도 보안요소의 의미를 파악하여 적절한 보안정책 집행이 가능하도록 하는 접근제어 방식을 제안한다. 의미적 보안정책 집행을 위해 시멘틱 트리계층 구조 상에서 이들 간의 의미적 함의관계를 이용하고 또한 함의에 의해 초래될 수 있는 과도한 권한부여를 방지할 수 있도록 한다. 그리고 제안방식을 구현하는 프로토타입 시스템의 구조와 성능평가를 통해 다른 접근제어 방식들과 비교한다.
R&D 기획은 연구 개발 전주기에 있어 수행, 평가에 앞서 필수적으로 선행되어야 하는 행위이다. 그렇지만, 아직까지 R&D 기획에서 무엇을 다루어야 하는지에 대한 원칙, 사례만 존재하고 이를 통합 시스템화하지 못하고 있어, 대부분의 연구자들은 논문, 특허, 웹을 포함한 다양한 자원들로부터 정보를 수집, 취합, 분석하는 데 많은 시간을 뺏기고 있는 형편이다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 연구 이전에 시맨틱 기술과 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 R&D 전략 수립을 지원하고자 InSciTe, InSciTe Advanced 등이 개발되었지만, R&D 기획이라는 궁극적 목적 내에서도 사용자마다 다양한 시나리오들을 분별하여 지원하기에는 어려움이 많았다. 이에 본 연구는 사용자 적응적 가이드 방식을 통합적으로 적용하여 실시간으로 변화하는 사용자 관심을 파악하고, 대표적 시나리오들에 맞추어 사용자가 목적을 효과적으로 달성할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞추고자 한다. 먼저 사용자 적응적 가이드 방식의 R&D 기획 시스템 구축을 위해 필요한 요구 사항들과 이들을 효과적으로 시스템에 반영하기 위한 온톨로지, 웹 서비스 중심의 설계 원칙들을 제시함으로써 R&D 기획뿐만 아니라 타 분야에서도 유연하게 적용할 수 있는 기반을 제공한다.
Performance management is very popular in business area and seems to be an exciting topic. Despite significant research efforts and myriads of performance metrics, performance management today as a rigorous approach is still in an immature state and metrics are often selected based on intuitive and heuristic approach. In a R&D sector, the difficulty to select the proper performance metrics is even more increasing due to the natural characteristics of R&D such as unique or domain-specific problems. In this paper, we present a way of presenting R&D performance framework using ontology language. Based on this, the specific metrics can be derived by reusing or inheriting the context in the framework. The proposed ontological framework is formalized using OWL(Ontology Web Language) and metrics selection rules satisfying the characteristics of R&D are represented in SWRL(Semantic Web Rule Language). Actual metrics selection procedure is carried out using JESS rule engine, a plug-in to Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$, and illustrated with an example, incorporating a prevalent R&D performance model : TVP(Technology Value Pyramid).
동일한 도메인에 속하고 의미가 유사한 XML 문서들이라도 서로 다른 XML 스키마를 따르는 경우가 많다. 그러므로 XML 문서로부터 정보를 추출하고 통합하기 위해서는 의미가 유사한 XML 스키마들을 통합하는 방법이 필요하다. 본 논문은 동일한 도메인에서 사용되는 XML 스키마들을 의미를 정확하게 보존하면서 통합하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사전과 함께 도메인 온톨로지를 이용하여 어휘 간 유의어 및 상하위어 관계를 검사하고 이를 스키마 통합 과정에 활용한다. 특히 본 논문은 엘리먼트 및 애트리뷰트가 갖고 있는 구조적 정보를 활용하여 유의어 및 상하위어 관계를 보다 정확하게 검사한다. 그리고 정교한 수준의 연산자 통합과 연산자 최적화 규칙을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 다양한 도메인의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, 도메인 온톨로지와 제안된 방법의 어휘 간 구조적 관계를 이용할 경우 통합 스키마의 정확률과 재현율이 향상됨을 확인하였다.
채용 플랫폼의 일자리 정보는 IT 기술의 발전과 함께 많은 산업 분야에서 대량의 데이터를 발생시키고 있으며 실시간 발생하는 비정형도가 높은 특징이 있다. 또한 일자리와 관련한 채용공고와 훈련정보 등은 4차 산업혁명 등 산업기술의 변화와 밀접한 관계가 있어 기술변화 및 발전을 이해하는데 높은 데이터 가치를 지니고 있다. 본 논문은 구인-구직과 관련된 정보들을 직관적으로 이해하고 활용하기 위해 관련된 데이터를 정의해 직무데이터 사전을 만들고, 공고-직무-훈련 등 데이터 간 연계와 추론을 할 수 있도록 온톨로지 모델링에 기반한 데이터맵을 설계·구축 및 평가를 수행하였다. 이를 통해 업무능력 중심의 추론 기능은 수요자 간 미스매치를 최소화하고 데이터사전 최적화로 사용자가 만족할 수 있는 QoS 지원이 가능함과 검색엔진 기반 구인-구직 시스템보다 성능이 우수함을 확인하였다.
이 논문에서는 온톨로지로 표현한 트랜잭션으로부터 연관 규칙을 생성하고 이를 기반으로 추론을 수행하여 개인화 의류 추천을 제공하는 시스템을 제안한다. Onto-Apriori 알고리즘을 이용한 연관 규칙 생성은 유행에 따른 구매성향 변동을 능동적으로 분석할 수 있다. 생성된 규칙은 온톨로지에 메타 노드로 표현하고 이를 기반으로 추론함으로써 사용자의 질의에 맞는 추천 항목을 찾아낼 수 있다. 시스템을 평가하기 위하여 추론 소요시간과 추천 정확도 2가지 요소를 기준으로 시뮬레이션을 수행하여 유효성을 증명하였다.
다양한 발화를 모델링하는 요구는 자연어 처리 분야에서 꾸준히 있었으며 단어, 구 또는 문장과 동등한 의미 콘텐츠를 자동으로 식별하고 생성하는 것은 자연어 처리의 중요한 부분이다. 본 논문에서는 포인터 생성 네트워크(Pointer Generate Nework)를 이용하여 패러프레이즈 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 사람이 직접 구축한 유사 문장 코퍼스를 이용하였으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.250, ROUGE_L 0.455, CIDEr 2.190의 성능을 보였다. 하지만 입력 문장과 동일한 문장을 출력하는 문제점이 존재하여 빔서치(beam search)를 적용하여 입력 문장과 비교하여 생성 문장을 선택하는 방식을 적용하였다. 입력 문장과 동일한 문장을 제외한 문장으로 평가를 진행했으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.234, ROUGE_L 0.459, CIDEr 2.041의 성능을 보였으나, 패러프레이즈 생성 데이터 양이 크게 증가하였다. 본 연구는 문장 간의 의미적으로 동일한 정보를 정확하게 추출할 수 있게 됨으로써 정보 추출, 온톨로지 생성에 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기법이 챗봇에서 사용자의 의도 탐지 및 MRC와 같은 자연어 처리의 여러 분야에 유용한 자원으로 사용될 것이다.
국내 관광업계는 대부분의 고객 만족도를 정량적인 설문조사에 의존한다. 하지만 고객의 설문 참여도가 지극히 저조하고, 불만족 요인에 대한 개선이 신속히 이루어지고 있지 못하고 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 고객 피드백 정보의 정확성과 분석 과정의 효율성을 높이기 위해 새로운 토픽맵 시스템을 제안하고, 그 실증적 효과성을 입증한다. 토픽맵 시스템은 기존의 설문시스템에서 획득한 일정기간의 정량자료와 실시간 SNS를 통해 수집된 정성적 자료를 텍스트 마이닝 및 온톨로지 기법을 활용하여 대량의 고객 피드백 자료를 분석하는 시스템으로써, 분석된 불만요인에 대하여 토픽맵 시스템으로 실시간 개선점을 제공하고 그 이후의 효과 또한 실시간으로 모니터링할 수 있는 고객만족도 평가 방식 시스템이라 할 수 있다. 이로써 개선요소의 정교한 우선순위를 제공하고, PDCA 환류시스템으로서의 품질관리가 가능해진다. 또한 조사기간 및 비용이 대폭 단축되고, 기존 방식에 비해 훨씬 정확한 대응이 가능하게 되어 진다. 실제 적용사례로써 국내 최대 규모의 H여행사에 적용하여 제안 시스템의 정확성과 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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