지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.
본 연구에서는 인터넷에 존재하는 다양한 XML 문서에서 의미정보를 검색하기 위한 의미정보수집 이동에이전트 시스템을 개발하였다. 이동에이전트는 실행 프로그램이 이기종 분산 환경의 네트웍에서 자율적으로 이동 및 반응하며 실제로 데이터가 존재하고 있는 장소로 이동하여 목적을 수행한다. 의미 정보수집 이동에이전트 시스템의 연구를 위하여, 정보를 개념화하고 포괄적 DTD를 자동으로 생성할 수 있는 DTD생성기를 개발하였으며 의미정보를 추론할 수 있는 추론알고리즘을 연구하였다. 개발된 의미정보수집 이동에이전트 시스템은 정보가 존재하는 원격지 사이트에 파견되어 비정형 XML 문서를 대상으로 포괄적 DTD와 추론엔진을 이용하여, 의미정보를 추출하고 전송하는 임무를 수행한다. 따라서, 의미정보수집 이동에이전트 시스템을 이용한 정보수집은 정보의 질을 향상시키고 네트워크의 부하를 감소시킨다.
최근 인터넷과 통신기술, 특히 모바일과 관련된 기술의 급속한 발전으로 소셜 커뮤니케이션 수단으로 대표되는 SNS(Social Networking Service)가 중요한 이슈로 부각되어지고 있다. SNS 서비스 제공시 중요하게 고려되어져야 할 사항은 정확하고 의미 있는 데이터를 통해서 사용자가 원하고 관심 있는 분야의 정보를 어떻게 제공할 것인가에 초점이 맞춰져 있어야 한다. 그러나 최근 폭발적으로 증가되어지고 있는 소셜 데이터 때문에 사용자는 의미 분석이 정확하게 이루어지지 않은 신뢰성이 결여된 소셜 커뮤니케이션 서비스를 제공받고 있다. 이러한 소셜데이터 분석의 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에 필요한 데이터를 수집하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 수집된 대용량 SNS 데이터의 의미를 분석 할 수 있는 MapReduce 기반의 분석 모듈의 구조를 제안하였다. 제안한 모듈은 의미 분석에 필요한 소셜 데이터를 수집하는 수집 기능과 수집된 소셜데이터의 의미 분석을 수행하는 분석 기능을 포함하고 있다. 수집 기능은 SNS에서 생성되는 텍스트 형태의 데이터를 수집하고 MapReduce를 통해서 데이터를 분석하기 쉽게 적절한 크기로 생성된 파일을 분할한다. 수집된 소셜 데이터의 의미 분석은 기존 TF-IDF 방식에 개선된 Weighted-MINMAX 적용한 알고리즘을 통해서 구현하였다. 개선된 알고리즘은 단어의 중요도를 평가하고, 중요도가 높은 단어로 구성된 의미정보 제공 서비스를 지원한다. 시스템의 성능 평가를 위해서 노드별 데이터 처리시간과 추출 키워드의 정확도를 측정하였다.
기록평가의 목적은 점차 기록의 선별에서 일종의 주제기반의 수집으로 옮겨가고 있다. 특히 현재의 디지털 기술과 웹의 양 질적 발달은 물리적 수집이 아닌 의미적 수집, 즉 데이터의 연계를 통한 수집을 가능하게 하는 원동력이 되고 있다. 이러한 환경하에서 유네스코를 필두로 국제적으로 '기록유산'에 대한 개념정립이 이루어지고 있다. 이러한 동향을 반영하고 있는 것이 캐나다의 LAC인데, 최근 토탈아카이브즈 정신을 부흥시키고자 새로운 평가방법이자 수집방법을 개발하고 있다. 이것이 'Whole-of-Society 접근법'이다. 이 접근법의 특징은 크게 세가지이다. 첫 번째, 기록유산을 대상으로 하며, 물리적 수집이 아니라 의미적 수집을 목적으로 한다. 또한 그 대상이 기록유산이기 때문에 반드시 기록유산기관 간의 협력이 전제되어야 한다. 마지막으로 이미 발생한 사건에 대한 기록화뿐만 아니라 동시대적 사건에 대한 기록화도 가능하다는 것이다. 평가방법으로서의 'Whole-of-Society 접근법'은 사회이론에 착안하여 사회 구성요소를 식별하는 방식이다. 수집방법으로서의 'Whole-of-Society 접근법'은 디지털기록을 대상으로 하나, 아날로그기록의 소장주체로 안내하는 방식으로 그 대상이 확장된다. 이때의 디지털기록이란 '디지털화된(Digitized)' 기록유산과 '본래 디지털인(Born-Digital)' 기록유산을 포함한다. 그리고 평가 단계에서 식별한 사회 구성요소를 메타데이터 요소로 매핑한 다음, 링크드오픈 데이터로 구축함으로써 데이터 간의 연계를 통한 의미적 수집을 실현한다. 마지막으로 이 연구에서는 국내 평가체계는 그 목적이 선별에 비교적 국한되어 있어 사회의 기록화를 실현하기 어렵다는 한계를 지적하였다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 Whole-of-Society 접근법을 적용하여 가이드라인을 제시한다. 가이드라인은 총 8단계를 거치는데, 1단계부터 4단계는 기록화 대상의 선정과 기술이며 5단계부터 8단계는 디지털 환경에서 의미적 수집을 위한 준비절차라 할 수 있다. 한편 가이드라인의 실행을 위한 선행과제를 점검하며 국가기록원의 역할을 촉구한다.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 센서 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 센서 네트워크에서는 센서들이 하나의 데이터 처리 서버 (DPS : Data Processing Server) 에 종속되어 있어 수많은 센서들에 의해 수집된 정보를 다양한 데이터 처리 서버에서 이용하지 못하는 문제점이 있다. 이는 각 센서들에 의해 수집된 데이터간의 의미 이질성 때문이다. 이 논문에서는 특정 데이터 처리 서버에 종속적으로 센서들이 이용되는 한계를 극복할 수 있는 의미 일관성 유지를 위한 아키텍처에 중점을 둔다.
유비쿼터스와 유무선 기술의 발전으로 최근들어 각 개인과 그를 둘러싼 환경으로부터 지속적으로 많은 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 상황인지 기법들을 활용하면, 수집된 데이터께서 각 개인의 경험을 요약할 수 있는데, 요약된 경험 정보는 해당 개인의 기억 회상에 도움을 줄 뿐 아니라, 다른 사람들과의 상호작용을 증대시키는 데도 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 모바일 상에서 수집된 특이성 정보를 바탕으로 사용자의 프로필을 고려하여 개인의 일과를 만화의 형태로 표현하는 방법을 제안한다 특이성 정보는 휴대폰 로그로부터 상황인식 기법을 통해 추론된 것으로 사용자의 행동 및 감정 정보를 나타낸다. 추론된 사용자의 행동 및 감정 정보들과 미리 입력된 사용자 프로필을 바탕으로 본 논문에서는 배경과 캐릭 터 만화 이미지들을 의미적 유사도를 사용하여 합성한다. 또한, 생성된 만화 이미지들에서 동적으로 스토리 스트림을 구성하여 만화 내용의 일관성을 유지한다. 제안하는 만화 생성 방법을 평가하기 위하여 특이성 시나리오를 바탕으로 만화를 합성하여 생성된 만화의 다양성과 일관성을 평가하였다.
본 연구는 수검자가 검사 문항을 어떻게 이해했는지를 조사하기 위해 검사문항의 의미표상을 탐구하였다. 잠재의미분석을 활용하여 성격검사문항과 성격요인의 의미표상 간 유사도를 나타내는 의미유사도 행렬을 제안하였고, 이를 기존의 탐색적 요인분석 결과와 비교하였다. 이를 위해 예비 연구에서 대학생 154명을 대상으로 제한된 맥락에서 성격의 5요인을 각각 묘사하는 지문을 수집하였고, 이를 바탕으로 5차원의 축소하여 의미공간을 구성하였다. 연구 1에서는 간편형 한국어 BFI의 요인부하량 행렬과, 예비 연구에서 구성한 의미공간에서 생성한 의미유사도 행렬을 비교하여, 두 행렬이 높은 정적 상관이 있음을 보여주었다. 연구 2에서는 의미유사도를 기반으로 성격검사문항을 생성하고, 수검자의 반응을 수집하여 탐색적 요인분석을 통해 요인구조를 도출하여 두 행렬이 유사함을 보였다. 결론적으로 본 연구는 성격검사에 대한 수검자의 반응 없이 검사문항의 의미표상을 분석하여 구성타당도를 추론할 수 있는 방법을 제안하였고, 성격검사의 요인구조를 검사문항과 성격요인의 의미표상 간 유사도로 해석할 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 성격검사 개발에 실용적인 도움을 줄 수 있을 것이다.
개인정보 유출사고에 대한 배상금 및 소송 판례들이 등장하기 시작했습니다. 이런 현상은 개인정보를 수집하는 기업이 향후 이용자들과 개인정보와 관련된 각종 분쟁과 민원에 더욱 자주 둘러싸이게 되는 것을 의미합니다. 때문에 국내 기업들은 깊은 고민에 빠져 있다고 합니다. 개인정보를 활용해 이익을 추구하는 한편, 그 활용방법이 합법적인지 또는 적정한 기준이 무엇인지 찾기 위해서 말이죠. 그런 의미에서 지난 호에 소개됐던 기술적 관리적 조치에 이어, 개인정보를 수집하는 기업에게 필요한 개인정보 영향평가 제도에 대해 알아보도록 하겠습니다.
한국여성의 외의용 의류소재에 주관적인 태를 조사하기 위하여 계절별(춘하, 추동)로 총 230여 종의 직물을 수집하고, 1차로 87종의 직물에 대하여 20, 30대 전문가에게 태에 관한 용어를 9가지 조사동작을 통하여 수집하였다. 수집한 용어를 의미별로 추출하여 정리하였고, 태를 수집하기 위한 동작에 따른 용어의 차이를 비교하였다.
본 연구에서는 기존의 데이터 웨어하우징 기술과 웹 기반 기술을 통합한 웹 웨어하우징 기법에 다중 에이전트 패러다임을 적용하여 다중 에이전트 기반 웹 웨어하우징 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템은 정보 검색 에이전트, 정보 통합 에이전트, 웹하우스 구축 에이전트로 구성된다. 정보 검색 에이전트는 여러 종류의 웹 자원을 수집한다. 정보 통합 에이전트는 정보 검색 에이전트에 의해 수집된 이형질적인 데이터를 일정한 형식으로 변환한다. 웹하우스 에이전트는 생성된 데이터를 사용하여 웹하우스를 구축하고 관리한다. 웹 데이터를 통합하기 위해 새로운 데이터 모델을 제안하였다. 의미를 갖는 지능적 객체를 생성하기 위해 여러 종류의 추론 에이전트들이 추론작업을 수행하고, 이들은 블랙보드 시스템을 통하여 작업을 통합한다. 본 시스템은 의미 정보 데이터를 사용하므로 웹 정보의 의미적 검색과 정보추출이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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