선박운항을 위해 선원들이 수행하는 인지작업은 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 개인의 능력 뿐만 아니라, 주어진 작업, 항해장비, 해양환경 그리고 조직의 특성/문화와 관련 제 규정 등이 밀접한 연관관계를 갖고 있으며 이러한 요인들이 선원의 인지작업에 영향을 주고 있다. 본 연구는 이러한 복잡한 요인들을 고려하면서, 선원들을 인지작업을 분석할 수 있는 인지작업분석 프레임�p을 개발하였다.
데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.
본 논문에서는 개념망 구축을 위해 사전 뜻풀이말에서 추출 가능한 의미속성의 분포 정보를 기반으로 어휘 연관도를 측정하고자 한다. 먼저 112,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미속성을 추출한다. 추출 가능한 의미속성은 체언류, 부사류, 용언류 등이 있는데 본 논문에서는 일차적으로 명사류와 수식 관계에 있는 용언류 중 관형형 전성어미('ㄴ/은/는')가 부착된 것을 대상으로 한다. 추출된 공기쌍 45,000여 개를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(MI)을 이용하여 명사류와 용언류의 연관도를 측정한다. 한편, 자료의 희귀성을 완화하기 위해 수식 관계의 명사류와 용언류는 기초어휘를 중심으로 유사어 집합으로 묶어서 작업을 하였다. 이러한 의미속성의 분포 정보를 통해 측정된 어휘 연관도는 의미속성의 공유 정도를 계산하여 개념들간에 계층구조를 구축하는 데 이용할 수 있다.
다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리한 수 없으며 후처리나 선처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과장에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성의 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적(Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법의 효율성과 타탕성을 검증한다.
문서 자동요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의미기반 정보검색용 시소러스(thesaurus)를 이용한 문서 자동요약을 제안한다. 제안한 방법에서는 단어간의 연관 관계 즉, 동의어, 유의어, 상위어, 하위어 관계를 문서 요약에 이용한다. 크게 연관 사슬 형성 단계, 중심 문장 추출 단계, 요약 생성 단계의 새단계로 나누어 요약을 생성한다. 수동 요약된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 평균 66%가 일치하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 발생하는 컨텍스트와 이를 이용하는 서비스간의 연관 관계를 온톨로지 기반의 기술 방식을 이용하여 효과적으로 표현할 수 있는 uWDL (Ubiquitous Workflow Definition Language)을 소개한다. uWDL은 유비쿼터스 환경의 사용자 특성을 이용하여 그에 맞는 서비스들의 관계를 워크플로우 형태로 기술할 수 있는 언어로, uWDL을 이용하여 서비스들 간의 연관 관계를 기술함으로써 작업의 통합 및 자동화를 이를 수 있다. 이를 위해 가장 널리 사용되고 있는 웹 서비스(Web Services)의 WSDL을 바탕으로 uWDL의 서비스를 기술하고, 워크플로우에 의해 구성된 서비스들의 연관 관계는 컨텍스트 정보에 따라 동적으로 재구성되어 상황에 맞는 서비스를 제공하게 된다.
현재 건설사업 실무에 활용되는 대부분의 공정관리 소프트웨어들은 PDM(Precedence Diagramming Method) 기법을 적용하고 있는데 이는 작업 간 중복표시가 가능하기 때문이다. 그러나 기존 PDM방식의 작업 간 중복관계는 선 후행 작업간 착수 및 종료시점을 연결하는 네 가지 조합으로 표시되는데, 실제 건설 사업에서 선 후행 작업 간 중복관계는 작업의 중간시점 어디에서라도 상호 연관관계를 가질 수 있지만 PDM기법은 이를 효율적으로 표현하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 작업 간 중복관계를 표시할 때, 작업의 착수와 종료시점에만 국한되지 않고, 작업의 중간 어느 시점에서도 작업 간 상호관계를 연계시킬 수 있을 뿐만 아니라 복수의 중복관계도 표시 할 수 있는 새로운 공정관리 기법인 BDM(Beeline Diagramming Method)기법으로 기존 PDM기법의 네 가지 표현방법을 전환시키는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 PDM기법으로 작성된 CPM공정계획이 BDM기법의 CPM(Critical Path Method) 공정계획으로 전환이 가능하게 되며, BDM기법의 장점을 활용하여 공정관리의 효율성을 향상시키며 궁극적으로 공정관리의 발전에 기여하고자 한다.
소프트웨어 시스템 각 개발단계에서 만들어지는 다양한 산출물들의 연관 관계를 추적하는 능력은 소프트웨어의 품질 관리에 필수적인 요소이다. 소프트웨어 릴리스는 신규 또는 변경된 산출물들의 집합(실행 프로그램 포함)을 고객에게 인도하는 것이다. 소프트웨어 릴리스를 구성하는 산출물들의 연관 관계를 정확하게 추적할 수 있어야 고객의 변경 요구나 기능 개선을 위한 효율적인 작업을 수행할 수 있으며, 릴리스 관리는 형상 관리와 변경 관리를 통합할 때 효율적으로 이루어질 수 있다. 본 논문은 개인 작업 공간과 형상 관리 시스템을 통합한 환경을 통해 산출물들의 변경 관리를 지원하고 릴리스를 구성하는 산출물들의 연관 관계를 효율적으로 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 제시된 환경에서 산출물의 연관 관계를 추적하기 위해 시각화된 버전 그래프와 자동화된 태깅(tagging) 기능을 사용한다.
그리드 환경에서 어플리케이션 컨텐츠는 특정한 문제 해결을 위한 실질적인 작업이며, 그리드 자원에 분산 배포 되고 서로 연관되어 실행되기 때문에 협업 환경을 구성하는 것은 매우 중요한 부분이다. 그리고 대부분의 협업은 워크플로우를 통하여 구체화 되고, 그리드 환경에서 협업 처리를 위한 미들웨어로는 Globus toolkit이 대표적이다. 하지만 이 미들웨어는 그리드 환경 구축을 위한 기본 서비스들만을 제공하고, 협업을 할 수 있는 워크풀로우 생성, 작업 스케줄링, 어플리케이션 컨텐츠 관리 같은 부분은 적용 되지 않는다. 또한 Globus Toolkit은 대형화된 그리드 커뮤니티 구성에는 적합하나, 소규모 PC 기반에는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 PC 기반 그리드 환경에서 소규모 협업 처리에 효율적인 어플리케이션 서비스 시스템을 제안한다. 어플리케이션 컨텐츠 배포, PC기반으로 구성된 자원관리등의 역할을 통해 효율적인 협업 환경을 지원한다. 또한 워크풀로우는 어플리케이션 컨탠츠 연관관계 사전을 만들어 협업에 필요한 어플리케이션 컨탠츠간의 정보 및 연관 관계를 표현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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