지난 수십 년 동안 많은 연구자들은 "어떻게 하면 사용자들이 웹서비스의 개발 및 제공 부분에 관여할 수 있을까" 하는 의문 속에서 이러한 방법에 대한 연구를 많이 진행해왔다. 이러한 관점에서 이전 연구를 고찰하면, 웹 서비스에서 다양한 성공적인 서비스가 나타나면서 더욱더 복잡한 방법으로 사용자의 참여를 도출하고 있다는 점에서는 많은 공헌을 하였다. 특히, 많은 연구자들은 시멘틱 웹 서비스를 지원하는 컴퓨터의 기능을 연구하고 이해하려는 능력을 향상시키기 위해 노력했다. 이러한 연구들-합리적인 접근방식은 기계가 이해할 수 있는 의미 있는 정보를 다양하게 제공함으로써 일반적인 사용자가 이를 사용할 수 있게 하는 것-중에서 대표적인 것으로 웹 인프라를 설계하는 온톨로지 설계, 지능형 추론 등 논리적인 표현방식의 적용 등이 있다. 이는 정보에 대한 의미론적 기능의 표현, 시멘틱 웹에서의 보관 및 검색기능, 이기종 및 분산 웹 리소스에서 수집한 정보를 처리하고 변환하는 기능 등에서 보다 나은 지적 접근방법으로 판단된다. 이에 본 연구의 목적은 시멘틱 웹 응용프로그램 및 기술에 대한 연구 동향 및 비즈니스에서 활용방안에 대한 가이드를 제시하였다.
현재 Open API는 프로그램 개발 및 정보의 제공 등 다양한 방향에서 많이 활용 되고 있다. Open API는 개발된 기술을 웹으로 공개하여 네트워크가 연결된 곳이라면 어디서든지 그 기술을 활용할 수 있다. 잘 개발된 Open API는 매쉬업을 통해 또 다른 기술과 합쳐 새로운 서비스를 개발하는 등 그 활용빈도가 높다. 이미 개발된 기술을 활용할 수 있어서 개발 속도가 단축되고 새로운 서비스를 개발하면서 기존의 부족한 부분을 합쳐 더욱 창의적인 정보 제공이 가능하다. 이러한 Open API의 특성을 이용하여 시맨틱 기술 개발을 지원할 수 있으며, 개발 시간 단축 및 관계 설정, 온톨로지 제공 등을 네트워크를 통해 사용자들에게 제공하고 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 시맨틱 기술은 사람이 글을 읽고 의미를 이해하는 것처럼 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어와 규칙들을 정해 놓아 컴퓨터 사이의 의사소통을 가능하게 하는 지능형 기술이다. 이런 시맨틱 기술 개발을 지원하기 위하여 Open API를 통해 온톨로지의 개념 및 속성, 관계 설정, 코퍼스 등을 제공하기 하기 위해 CoreOnto API라는 것을 구축했다. CoreOnto API는 네트워크에서 사용할 수 있는 Open API로 세가지의 큰 형태의 Open API를 제공하고 있다. 첫 번째, 온톨로지에 대한 클래스, 속성, 관계를 제공하는 APIs, 두 번째, 트리플(두개의 용어가 어떤 관계인지를 표현한 형태로 구성(용어1, 관계, 용어2)) 생성 및 구축된 트리플을 검색할 수 APIs, 세 번째, 온톨로지를 생성하기 위해 필요한 자원(온톨로지 명, 개체명, 관계, 코퍼스 등)을 제공하는 APIs로 구성했다. 이상과 같이 시맨틱 기술 개발을 지원하기 위한 큰 형태의 세 가지 APIs를 구축하는 방법과 APIs의 활용, 그리고 서비스를 테스트한 결과를 제시한다.
인터넷의 성장에 따라 많은 웹사이트가 생기고, 더 많은 정보가 웹사이트에 등록되었다. 웹사이트에 등록되는 정보가 많을수록, 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 따라서, 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록, 웹사이트 내에 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 자연어를 이용한 대화를 통해 웹사이트 내의 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미 에이전트를 개발한다. 제안한 방법은 전통적인 자연어 처리 기법이 아닌 인공지능의 패턴매칭에 기반한다. 사용자가 문장을 입력하면, 한글 전처리과정을 통해 사용자의 문장을 분석하고, 이미 작성되어 있는 지식과의 매칭을 통해 사용자에게 알맞은 대답을 제시한다. 지식은 XML 형식으로 저장되며, 사용자가 입력한 문장과 아주 똑같지 않더라도, 어느 정도의 유사도를 가지고 대답을 이끌어낼 수 있다. 실험결과 동일한 의미를 가진 다양한 형태의 문장을 입력했을 경우에도 동일 패턴임을 인식하여, 사용자가 원하는 결과를 낼 수 있었다.
인터넷 기술의 발전에 따라 분산 지리정보 시스템 환경이 웹 기반 서비스로 변화되고 있는 추세이다. 기존의 웹 지리정보 서비스의 지리정보는 다양한 지도 포맷을 지원하여 상호운용하지 못하도록 독립적으로 개발되어 왔다. 동일한 지리정보임에도 불구하고 이러한 정보는 서로 다른 목적에 따라 개별적인 지리정보 시스템에 의해 중복된다 이는 중복된 지리정보 객체를 식별하는 문제와 중복된 지리정보 객체들 중에 클라이언트에게 가장 적합한 복사본을 선정하기 위한 지능적인 전략이 요구되고 있다. 그리고 중복 객체를 관리하기 위해 OMG와 GLOBE 그리고 GRID 컴퓨팅에서 관련 프레임워크를 제안하고 있다. 그러나 지리정보 객체에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서 이름 또는 속성으로 중복된 서비스 객체들의 효율적인 관리와 중복 서비스 객체들 중 가장 적합한 객체를 선정하기 위한 위치 서비스 모델을 제시하였다. 위치 서비스 모델은 세 개의 주요 서비스로 구성되어 있다. 첫 번째로 바인딩 서비스는 사용자가 객체의 이름과 속성으로 정의하여 서비스 오퍼 단위로 저장하고 클라이언트가 서비스 오퍼를 검색 할 수 있다. 두 번째는 위치 서비스로 컨택 레코드를 갖는 위치 정보를 관리한다. 그리고 컨택 주소를 갖는 독립적인 시스템상의 LSF에 의해 성능 정보를 획득한다. 세 번째는 지능형 선정 서비스로 바인딩/위치 서비스로부터 기본/성능 정보를 획득하고, 러프집합 기반의 지능형 모델에 의한 규칙에 의해 보다 빠르게 접근하고 성능이 우수한 특징을 제공한다. 본 논문에서 제시한 위치 서비스 모델에 대한 검증을 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 위치 서비스의 처리 과정을 보였다.효과를 나타냈다.\alpha}-amylase$ 활성을 고려한 적정 종자수분 함량은 단옥수수는 15%, 초당옥수수는 12%이었다.미관련(食味關聯) 미질특성(米質特性)을 이용한 토요식미치 추정(推定) 중회귀식(重回歸式)에 채택(採擇)된 주요 특성은 단백질함량, 알칼리붕괴도 및 최저점도(最低粘度)였으며 결정계수(決定係數)로 보아 약 49%의 적중율(的中率)을 나타내었다. 생물학적 기능의 상관관계를 이해하는데 활용될 수 있을 것이다.V는 앞으로 바이러스와 기주의 다양한 상호관계를 이해하는데 있어서 중요한 병원학적 성질을 가지고 있는 것으로 생각되었다.>$300^{\circ}C$ 이하, 공정압력 1 Torr, 그리고 bias전압과 기체 혼합비를 변화시키면서 증착하였다. 증착시 in-situ OES 분석결과 플라즈마 내의 질소종의 함유량 변화에 따라 증착속도가 크게 변화됨을 알 수 있었고, 많은 질소기체를 인입하면 질소종이 많아지지만 증착률은 급격히 감소하였고 박막내 탄소의 함량이 커지면서 막질이 비정질로 바뀌고 미세경도 또한 감소함을 알 수 있었다. 이는 in-situ 플라즈마 진단분석이 전체 PEMOCVD 공정에 있어서 대단히 중요하고, Ti(C,N)과 Hf(C,N) 코팅막의 탄소함량과 미세경도는 플라즈마내의 CH과 CN radical종의 세기에 크게 의존함을 의미한다. 그리고 Hf(C,N) 박막의 경우도 Ti(C,N) 박막의 경우와 유사하게 최대 미세경도값$(2460\;Hk_{0.025})$이 -600 V bias 전압과 10% 질소기체 혼합비를 사용한 경우에 얻어졌고, 이는 박막이 주로(111) 방향으로 성장됨에 기인한 것으로
도서관은 코로나 19와 같은 예기치 못한 위기에 직면하게 되었으며, 이에 대한 대응 전략으로 비대면 온라인서비스를 강화하였다. 이에 본 연구에서는 급격하게 변화하는 외부환경 변화와 현재의 위기를 극복하기 위한 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 통합사이트로 서비스되는 공공도서관 288개관의 홈페이지를 대상으로 자료검색과 전자도서관, 도서관서비스, 문화행사, 열린공간에 대한 운영 현황을 조사하였으며, 분석 및 파악하였다. 이를 기반으로 공공도서관의 온라인서비스가 포스트 코로나 시대에 어떠한 의미를 지니며 시사점은 무엇인지를 파악하였다. 그 결과, 첫째, 비대면 문화의 확산에 따른 온라인 자료검색 서비스 이용률 증가, 둘째, 전자도서관의 서비스 확대, 셋째, 비대면, 온라인 서비스 다양화, 넷째, 온라인 문화행사 서비스 확대, 다섯째, 열린공간 서비스 다양화, 여섯째, 출입 기반 무인 대출반납 인공지능 시스템 도입과 일곱째, VR, AR 및 MR을 통한 체험형 문화 지원 서비스 및 교육 콘텐츠 확대를 제안하였다. 향후, 타 관종의 도서관에서 이루어지는 온라인서비스 현황과 코로나 시대의 도서관 서비스 유형과 사례연구를 통하여 앞으로의 도서관 비대면 서비스 방향을 모색하는 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.
전통적인 형사 사건에서 조사 대상에 관한 정보는 국가의 합법적 조직이 보유하고 있는 개인정보만이 제공되기 때문에 정보 수집에 한계가 있다. 일반 검색엔진으로 검색이 가능한 SNS와 포털사이트를 포함하는 표면 웹 기반 공개정보(OSINT)는 범죄수사에 사용할 수 있는 의미 있는 프로파일링에 활용할 수 있다. 한국형 공개정보 워크플로우를 사용하면 공개정보 기반의 효과적인 프로파일링이 가능하지만 "개인"의 경우에는 "성명"으로 시작되기 때문에 수집할 수 있는 공개정보가 제한적이고 동명이인의 정보가 수집되는 등의 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 개인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 정의하고 이를 기반으로 효율적이고 정확한 정보를 수집할 수 있도록 한다. 따라서, 공개정보에서 특정인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 추출할 수 있는 개선된 워크플로우를 제시한다. 이때 인물의 인지도에 따라 서로 다른 워크플로우를 제시한다. 이를 통해 인물(개인)의 효과적인 프로파일링이 가능하여 수사 정보 수집의 신뢰도를 높인다. 본 연구를 통해 향후에는 해당 워크플로우를 인공지능 기술을 이용하여 수집된 정보의 분석과정을 자동화할 수 있는 시스템을 개발함으로써 범죄 수사에 있어서 공개 정보 활용을 위한 기틀을 마련하고 수사 방식 다양화에 기여할 수 있을 것이다.
영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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