현재의 컴퓨터 설문 시스템은 설문의 규칙이나 처리절차들을 하드코딩하는 방식으로 구현하기 때문에 설문이 변경되면 처리엔진을 수정해야 한다. 이것은 설문 처리엔진이 설문에 종속되어 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 약점을 해결하고자 능동문서 모델을 이용하여 설문으로부터 처리엔진을 독립시키는 방법을 고안하였다. 능동문서 기반의 설문지는 컨텐츠, 로직, 지식베이스(사용자 응답), 질의로 구성된다. 이 중에서 로직은 다양한 질문유형에 대한 처리 방법을 기술하는 것으로서 어떤 설문 설계자도 정의할 수 있어야 한다. 또한 로직은 직관적으로 서술할 수 있고 실행가능 하도록 XML 형식의 규칙 마크업 언어인 ERML로 표현하였다. ERML로 작성된 로직은 Prolog로 변환된 후 추론기에 등록되며, 사용자 응답에 따라 설문을 제어하고 처리한다. 마지막으로 몇 가지 질문유형을 ERML로 구현하고 설문 시스템(WINAD: The Web Interview System with Active Documents)에 적용한 실험 결과 설문으로부터 처리엔진을 독립시킬 수 있음을 확인했다.
스마트 폰을 비롯한 다양한 모바일 기기는 사용자 중심의 정보 수집과 상황 인지 및 서비스 제공에 적합한 환경이다. 하지만 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공하기 위해서는 단순한 환경 상태 또는 행동에 대한 추론보다는 사용자의 행동에 대한 목적과 의도를 파악할 수 있어야 한다. 즉, 주변 환경 상태와 사용자의 행동 이력, 현재의 행동 등을 종합하여 사용자가 필요로 하는 서비스를 예측하고 결정할 수 있는 상황 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 일상 생활 상에서의 중요한 일정을 추적하여 적합한 모바일 서비스를 제공하기 위한 기반 지식 모델로서 계층적인 모바일 컨텍스트 모델을 제안하고자 한다. 기존의 상-하위 컨텍스트 모델을 세분화하고 의미 있는 컨텍스트를 추가하여 서비스를 결정하는데 중요한 기반 정보로 활용될 수 있도록 한다.
스마트 환경에서는 센서, 디스플레이, 스마트폰 등 각종 장치들이 존재하며, 이러한 장치들을 이용하여 다양한 콘텐츠가 제공될 수 있다. 그러나 방대한 양의 콘텐츠가 다수의 사용자들에게 제공되고 있지만, 대부분의 환경에서 사용자에 대한 고려가 없거나 위치, 시간 등의 간단한 요소만을 고려하고 있어 사용자를 위한 유의미한 콘텐츠 제공에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하기 위해 사용자, 장치, 콘텐츠가 가진 상황 정보를 인지하여 콘텐츠를 추천할 수 있는 시스템인 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템을 제시한다. 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템은 스마트 환경의 컨텍스트를 추론하고 사용자와 콘텐츠의 정보를 이용하여 사용자의 콘텐츠별 선호도를 산출하고 사용자에게 콘텐츠를 추천한다. 이러한 시스템의 프로세스를 구축하기 위해 도메인 지식을 온톨로지 모델로 구축하고, 콘텐츠 추천 시스템을 설계 및 구현하기 위한 방법을 제시한다. 그리고 부산의 센텀시티를 도메인으로 하여 사례 연구를 진행하며 산출된 0.8730의 평균 절대값 오차를 이용하여 제시한 시스템의 콘텐츠 추천 성능의 우수성을 검증하였다.
본 과제를 통하여 기술적으로는 로봇 개발에 있어 기존 기술을 최대한 활용하고 새로운 기능을 추가하는 형태로 발전해 갈 수 있도록, 각 요소별 기능을 표준화 모듈화 하여 새로운 제품의 개발이 손쉽게 이루어 질 수 있는 기본 platform으로의 역할이 가능해졌다. 구동부 제작 및 설계, 금형 비용 등을 절감하기 위한 다목적 완구로봇 플랫폼을 확보할 수 있었다. 로봇이 복잡한 환경을 인식하고, 자율적으로 작업을 수행하며, 예측하지 못한 문제에 적절한 대처를 할 수 있도록 하기 위한 핵심 기술을 제공하게 될 것으로 생각된다. 로봇 개발에 있어 전문지식이 없는 초보자들이 직접 제작 구동해 볼 수 있는 비주얼한 개발환경을 지원할 뿐만 아니라 GUI 개발환경 및 TEXT Programming 으로 상호 전환이 가능한 코딩 방법을 지원(MSRS와의 차별화를 시도하였다. 기존 하드웨어 지식과 소프트웨어지식이 없는 상태에서도 제작자의 창의력에 따라 다양한 형태의 로봇을 제작 적용이 용의 하며 초보자들에 대한 로봇개발에 흥미를 유발할 수 있도록 하였다. 고급사용자를 위한 별도의 다운로딩 포트를 제공하였다. 로봇공학의 기본지식을 습득(아날로그/디지털 회로를 이해하고, 각종 센서의 이해하며, 스템/서보/DC모터의 제어기술, 펌웨어개발능력, 기본수준의 소프트웨어개발 능력) 활용할 수 있다. 또한, 경제 및 산업적 측면으로는 다음과 같은 장점이 있다. 기존 기술들의 장점을 취합하여 추가적인 기술을 적용할 수 있는 Base형태의 로봇을 개발할 경우 이를 활용한 제품 개발 및 Base자체로도 충분한 시장을 형성 할 수 있을 것으로 기대된다. 인터넷기반 로봇 제어 기술의 확보로 로봇시스템의 생산비용을 낮추고 TTM (Time-to-Market) 제약을 해결시켜 준다. 다른 응용 시스템에 쉽게 적용이 가능하고 지식기반 로봇 서비스의 요소기술 개발은 멀티미디어 콘텐츠분야(교육/게임/오락 등)의 활성화가 가능하기 때문에 타 IT산업에의 파급효과가 예상된다. B2B를 통한 실질적인 판매를 통한 동종기업의 연구 개발비 및 개발 기간의 단축이 예상된다.
소프트웨어 재사용이란 새로운 소프트웨어를 개발할 때 처음부터 모든 것을 새로 개발하는 것이 아니라 기존에 개발 된 재사용 가능한 자산을 활용하여 개발하는 개념이다. 기존 자산들은 다른 개발자에 의해 다른 목적으로 개발되었으므로 개발자들은 이러한 자산을 올바르게 재사용함에 있어서 어려움에 직면할 수 있다. 이러한 어려움에 직면했을 때 개발자들은 도움을 얻기 위하여 그 자산들과 관련된 적절한 지식이나 과거 유사한 어려움을 겪었던 개발자로부터의 정보를 얻고자 하는 경향이 있다. 따라서 개발 도메인 전문가나 다른 개발자의 지난 경험은 소프트웨어 자산 재사용 시의 참고자료로서 중요한 역할을 할 수 있다. 재사용 관련 지식은 같거나 유사한 문제나 어려움을 해결함에 있어서 시간과 노력을 줄일 수 있게 도와주고, 이미 여러 번의 재사용으로 검증된 자산을 이용할 수 있게 해 줌으로써 재사용의 위험요소 또한 줄일 수 있다. 본 논문에서는 재사용 관련 지식의 표현 모델을 제시하고, 지식의 협력적인 공유 및 증식을 용이하게 하기 위한 소프트웨어 재사용 위키의 아키텍처 및 프로토타입을 설명한다. 또한 재사용 관련 지식 모델과 그에 따른 관리 방법의 효과를 검증하기 위해 재사용 문제해결에 관한 검증 계획을 설명한다. 본 연구를 통해 개발자들의 참여를 유도하여 재사용 관련 지식의 효과적인 공유 및 증식이 가능하고, 정형화되고 체계적인 저장 및 관리를 통해 재사용 문제 해결에 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.
4차 산업혁명의 변화 속에서 새로운 성장 동력을 확보하기 위해 융합기술의 중요성이 강조되면서 다양한 형태로의 산업 융합이 이루어지고 있다. 산업 융합은 다수 동인에 의해 여러 형태로 발현되기 때문에 이러한 융합의 특성을 파악하고 흐름을 이해한다면 효과적인 융합 정책을 수립하고 추진할 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 특허정보를 활용하여 이종 분야 간 지식의 흐름을 분석하여 기술의 융합 형태를 유형화하고 유형별 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째, 특허문서의 토픽모델링을 통해 핵심 융합 기술분야를 도출한다. 둘째, 해당 기술분야를 구성하는 이종기술별 특허 건수와 이들 간 특허 인용 분석을 통해 융합과정에서의 지식의 규모와 흐름을 파악한다. 마지막으로, 지식의 규모와 흐름에 따라 융합의 유형을 상생융합, 부분융합, 흡수융합으로 구분하고, 해당 기술분야가 어떠한 유형에 속하는지 판단하고자 한다. 제안된 접근법은 이종 기술간 융합이 활발한 의료기기 산업을 대상으로 사례연구를 수행하여 활용 가능성을 검토하였다. 연구 결과는 향후 기업에서 융합 기반의 신사업 기회 창출이나 정부 등 여러 기관에서 융합을 토대로 한 정책 마련 시 기초자료로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
저 수준의 특징정보를 사용하는 내용기반 검색만으로 지능형 정보검색을 위한 사용자의 개념적인 요구에 부합하는 검색결과를 제공하기 어렵다. 일반적으로 비디오 데이터에는 동영상 정보와 함께 음성, 음향 등의 오디오 정보와 폐쇄자막 등의 정보가 포함되어 있다. 지식기반 비디오 검색은 그러한 다양한 정보를 사용하여 자동색인을 수행하고 색인 데이터베이스를 구축한다. 이로써 사용자는 보다 개념적인 검색 요구에 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 비디오 내의 한국어 폐쇄자막을 이용한 지식기반 비디오 검색 시스템을 제안한다. 한국어 폐쇄자막은 형태소 분석 수준에서 자동색인되며, 색인 데이터베이스를 이용하여 키워드 질의를 통해 비디오를 검색할 수 있다. 실험에서 한국어 속기시스템으로 제작된 폐쇄자막이 포함된 뉴스비디오에 적용하여, 제안하는 방법이 사용자의 보다 의미 있는 개념적인 요구에 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
우리의 생활과 밀접한 관계를 맺고 있는 모바일 환경은 다양한 사용자 요구사항과 맞물려 새로운 비즈니스 모델을 만들어 내고 있다. 이와 같은 시장 변화에 따라 구글의 Google NOW와 애플의 Siri와 같은 개인 비서와 같은 서비스가 탄생하였고, 우리나라에서도 사용자 모델을 기반으로 한 다양한 서비스를 통합하여 제공하기 위한 기술적 연구가 이루어지고 있다. 기술적 요구사항으로서 첫째, 여러 서비스 간의 데이터 공유가 가능해야 하고, 둘째, 서비스의 실행이 데이터 변화에 따른 비동기성을 지녀야 하며, 셋째, 서비스의 확장이 용이해야 한다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족하기 위한 방안으로 블랙보드 아키텍처를 모바일 환경에 적용하여 지식기반 서비스제공을 위한 모바일 서비스 아키텍처로서 제시한다. 이를 통해 모바일 환경에서 다양한 서비스를 통합하고, 서비스 간의 데이터를 공유 관리하며, 비동기적으로 기능을 수행할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 대규모 언어모델의 검색 기반 답변 생성능력을 평가하는 새로운 한국어 벤치마크, KFREB(Korean Fictional Retrieval Evaluation Benchmark)를 제안한다. KFREB는 모델이 사전학습 되지 않은 허구의 정보를 바탕으로 검색 기반 답변 생성 능력을 평가함으로써, 기존의 대규모 언어모델이 사전학습에서 보았던 사실을 반영하여 생성하는 답변이 실제 검색 기반 답변 시스템에서의 능력을 제대로 평가할 수 없다는 문제를 해결하고자 한다. 제안된 KFREB는 검색기반 대규모 언어모델의 실제 서비스 케이스를 고려하여 장문 문서, 두 개의 정답을 포함한 골드 문서, 한 개의 골드 문서와 유사 방해 문서 키워드 유무, 그리고 문서 간 상호 참조를 요구하는 상호참조 멀티홉 리즈닝 경우 등에 대한 평가 케이스를 제공하며, 이를 통해 대규모 언어모델의 적절한 선택과 실제 서비스 활용에 대한 인사이트를 제공할 수 있을 것이다.
음악치료는 장애아동 및 정신치료에 많은 효과를 보이고 있다. 오늘날의 음악치료 시스템은 구체적인 치료 시스템이 구축되어 있지 않은 상황으로, 음악 치료사들이 정확한 치료를 하기 위해 다양한 음악치료 사례들과 치료 이력 데이터들을 분석하고, 해당 환자 또는 내담자에게 가장 적합한 치료를 시행해야 하지만, 현실은 여러 가지 요인들로 인해 많은 어려움이 따르고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 기존 치료 데이터와 텍스트 마이닝 기술을 융합한 음악치료 지식관리 모델을 제안한다. 제안 모델을 활용하면 유사한 사례검색 및 환자에 관련된 구체적이고 확실한 데이터들을 기반으로 환자 또는 내담자로 하여금 정확하고 효과적인 치료가 가능하다. 이를 통해서 음악치료의 본래 목적과 그 효과를 최대로 이끌어 내는 효과를 기대할 수 있고 나아가 많은 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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