전자메일이 일상의 연락수단일 뿐만 아니라 여러 가지 목적의 업무처리에 있어서도 중요한 통신수단으로 이용되고 있다. 이에 따라 전자메일의 중요도를 자동적으로 판정하는 문서 필터링 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 수신된 메일문서에서 송신처, 제목, 문서유형, 시간제한 둥의 다중속성을 조합하여 구조적인 지식을 생성하여 전자메일을 자동으로 필터링하는 시스템을 구현한다.
기업의 대고객 접점으로써 콜센터의 중요성은 커지고 있다. 하지만, 콜센터는 상담사의 지식 부족과 업무 부적응에 따른 잦은 이직으로 인해 상담사 운영이 어렵고, 이로 인한 고객 서비스 품질 저하의 문제를 안고 있다. 이에 본 연구에서는 상담사에게 업무 지식에 대한 부하를 줄이고 서비스 품질을 향상 시키기 위해 음성 인식 기술과 자연어 처리 및 질의응답을 지원하는 AI 기술과 PBX, CTI 등의 콜센터 정보시스템을 결합하여 실시간으로 상담사에게 고객의 질의 내용에 대한 답변을 제공해주는 "실시간 상담 도우미" 시스템 개발 방안에 대해 N은행 콜센터 사례를 통해 연구하였다. 사례연구 결과, 실시간 통화 분석을 위한 음성인식 시스템의 구성방안과, 질의응답 시스템의 자연어처리 성능 향상을 위한 말뭉치 구축 방안을 확인 할 수 있었으며, 특히 개체명 인식기의 경우 도메인에 맞는 말뭉치 학습 후 정확도가 31% 향상됨을 확인하였다. 또한, 상담 도우미 시스템을 적용한 후 상담 도우미의 답변에 대한 상담사들의 긍정적 피드백 비율이 93.1%로써 충분히 상담사 업무에 도움을 주고 있음을 확인하였다.
환경부는 2006년에 국토환경성평가지도, 생태자연도, 토지피복지도 등 전국단위 국토환경지리정보 구축을 완료하였다. 이제는 국토환경지리정보의 복합적인 특성을 감안한 고도화 전략이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 국토환경지리정보 여건분석과 정보화 추세를 반영하여 국토환경지리정보의 고도화 전략을 수립하였다. 국토환경지리정보는 2차 자료 특성과 단위 업무별 또는 단위 부서별로 분산되어 관리되는 특성이 있다. 이에 따라 국토환경지리정보에 기반한 정책수립 지원과 복합적인 정보가 필요한 수요자들의 요구를 충족시켜 주기 위해서는 행정업무처리 위주의 정보체계에서 의사결정지원 중심으로 정보체계를 전환하여야 한다. 이에 본 연구에서는 국토환경지리정보 고도화의 비전을 "국토환경지리정보 고도화를 통한 지속가능한 국토관리체계 구현"으로 설정하였다. 비전을 달성하기 위한 목표로는 지식기반의 전략적 지리정보 구축, 고객중심의 투명한 정보공개 기반 마련, 확장 통합형 국토환경지리정보 구축, 국토환경지리정보에 기반한 환경행정 실현, 국토환경지리정보 활용도 극대화 효율적 국토환경관리 업무프로세스 지원으로 설정하였다. 비전과 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 정보의 신뢰성을 검증할 수 있는 품질관리프로그램의 개발, 환경정보 통합제공체계 구축, 정보수집, 시스템 구축, 시스템 활용, 시스템 관리측면에서 법제도 정비방안, 업무프로세스, 인력 및 조직, 법 제도, 정보기술 부문의 운영관리 방안을 제시하였다. 본 연구는 그동안 국토환경지리정보의 양적 팽창 위주에서 진일보하여 질적인 신뢰성을 확보할 수 있는 정책적 전환계기로 활용될 수 있다. 그러나 본 연구에서 도출한 고도화 전략이 모든 국토환경지리정보와 환경행정 현황을 반영하였다고는 할 수 없다. 따라서 향후에 본 연구에서 도출한 결과를 실제 환경행정에 적용하기 위해서는 국토환경지리정보에 대한 체계적인 범주화, 관련자 면담 등을 포함한 보다 본격적인 논의가 필요하다.
본 연구에서는 에이전트 기본 아키텍쳐를 설계하였고 다른 에이전트에게 관심있는 정보를 등록하는 메시지, 처리할 수 있는 업무를 표시하는 메시지, 정보를 알려주는 메시지, 정보에 대해 질문하는 메시지를 처리하는 KQML 처리기의 기본적인 알고리즘을 구현하였다. 에이전트 기본 아키텍쳐는 KQML 처리기가 KIF 번역기, 제어코드(Flow control code)로 구성되어 있다. 에이전트는 전달하고자 하는 지식을 KIF(Knowledge Interchange Format)로 표현하여 메시지 통신을 위한 외부 언어인 KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)을 통해 실어나르는데 KQML 처리기가 메시지 통신을 관리한다. KQML 처리기를 통해 전달된 메시지의 내용은 KIF 번역기에 의해 저장되고 해석된다. 제어 코드는 프로그램의 수행 순서 및 정보의 흐름을 제어하여 실제 목표하는 일을 수행하는 프로그램 코드이며 KIF 번역기의 지식 베이스(Knowledge Base)에서 필요한 정보를 얻어서 내부 실행 코드와 외부 프로그램을 관리한다.
국토기본법과 국토의 계획 및 이용에 관한 법률은 국토의 지속 가능한 발전을 위한 정책 및 계획을 규정하고 있다. 이를 효율적으로 달성하기 위한 수단으로GIS를 기반으로 공간의사결정 지원체계 구축에 대한 수요가 높아지고 있다. 이는 그 동안 행정업무를 위한 자료관리 중심의 정보화에서 공간자료분석을 기반으로 한 정보화에 대한 새로운 수요라고 할 수도 있다. 그러나 국토공간계획을 지원하기 위한 의사결정지원체계를 성공적으로 구축하기 위해 해결해야 할 많은 과제들이 있다. 본 연구는 국토공간계획을 위한 의사결정지원체계를 구축하는데 장애가 되는 과제를 파악하고, 해결방향을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 전문가를 대상으로 한 델파이 조사를 실시했다. 본 연구는 공간의사결정지원체계의 설계 및 개발에 영향을 미치는 주요 요인을 중심으로 research questions를 가지고 접근했다. 시스템 설계 관점에서 처리결과에 영향을 미치는 요인으로 입력되는 자료와 지식, 분석처리하는 방법, 인터페이스 등을 중심으로 research question을 설정했다. 시스템 개발과 관련하여 개발도구 확보, 이해관계자 참여 방안, 시스템의 지속성 확보 등을 중심으로 research questions를 설정했다. 마지막은 향후 공간의사결정 지원체계의 연구 및 개발을 효율적으로 수행하기 위한 파트너쉽에 대한 research question이다. 지금까지 국내에서 공간의사결정지원체계 구축과 관련해 기초적인 이론이나 방법론에 대한 연구가 미흡했다. 대부분 외국의 연구 및 개발사례를 소개하는 수준에 불과하다. 특히 공간의사결정지원체계를 구축하거나 운용하는 기반기술인 개발도구에 대한 기술수준이 상당히 미흡하다. 조사결과에서 공개소프트웨어 도입에 대한 필요성 강조가 이를 반증하고 있다. 또한 시민사회의 성숙, 다양한 사회단체 출현 등으로 국토공간계획 과정에 이해관계자 참여정도가 질적 양적으로 높아질 것으로 예상된다. 그러나 이에 대응하기 위한 기술, 기법 등에 대한 연구는 매우 미흡하고 단편적으로 관련 기술을 소개하는 정도이다. 국토공간계획 및 정책과 관련한 다양한 문제해결을 위한 공간의사결정지원체계를 구축하기 위해서 장기간에 걸긴 단계적 접근이 필요하다. 국토공간계획은 우리나라만의 자연 환경 및 인문환경의 특성이 반영되어야 할 것이다. 이를 위해 우리의 개발방법론, 우리의 기술이 개발되어야 하며, 이를 체계적으로 구현할 수 있는 협력체계 구축이 필요하다.
도시팽창 및 현대화에 따른 도시기반시설의 확충은 효율적인 도시정보관리를 위한 새로운 기법을 필요로 하게 되었으며, 최근 각종 도시기반시설 정보처리에 이용되는 토지정보체계는 좋은 예이다. 도시기반 시설정보체계 중 하수정보체계 또한 업무의 효율화, 고도화를 위해 토지정보체계의 이용이 필요하며, 비 전문가의 용이한 접근을 위해서는 전문가 기법의 이용이 또한 필요하다. 본 연구는 관계형 데이타베이스의 분석 및 조회 능력과 벡터를 기본으로 하는 토지정보체계의 Chain Topology Generator 기능, 하수시설 용량산출에 관한 전문가 지식을 통합하여 사용자 편의를 도모하고, 사전정보의 제공으로 예측계획을 가능하게 하며, 하수량 분석 및 예측을 자동화한 도시 하수용량 분석 시스템을 개발하여 서울시의 사례지역에 적용하였다.
정보 시스템의 골격이라고도 할 수 있는 데이터 모델은 프로세스 모델과 함께 정보 시스템에 있어서 중요한 두개의 축을 이룬다. 데이터 모델의 핵심요소로는 엔터티, 속성, 관계가 있으며, 이 중에서도 엔터티는 데이터 모델에서 가장 근본적인 요소로서, 엔터티를 명확하게 도출하지 못한다면 데이터 모델 전체가 모호해지게 된다. 본 연구에서는 엔터티 도출에 대해서만 다루었다. 기존의 엔터티를 도출하는 방법은 설계자의 경험과 업무지식에 많이 의존되고 명확한 절차가 제시되지 않아, 초보자나 미숙련자가 접근하기에는 많은 어려움이 있다. 이를 해결하는데 도움이 될 수 있도록 본 연구에서는 선행연구의 제안 절차를 통해 미리 도출된 대상업무에서 체계적인 절차로 엔터티를 도출할 수 있는 업무기반 엔터티 도출 절차를 제안한다. 그리고 데이터 모델링에 경험이 없는 학부생들을 대상으로 가상업무에 대하여 제안 절차를 적용하도록 하였고, 기존 방법과 제안 절차의 비교가 불가능하다는 점을 감안하여 학생들이 도출한 엔터티와 모범 답안 간의 유사도 검사로 제안 절차를 검증하였다. 그 결과, 모범 답안에 상당히 근접하게 엔터티를 도출한 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 절차가 데이터 모델링에 경험이 없는 초보자가 익숙하지 않은 업무에 적용하더라도 모범 답안에 근접하게 엔터티를 도출할 수 있음이 확인되었다. 엔터티를 제외한 데이터 모델의 핵심요소인 속성과 관계의 도출에 대한 연구는 차후로 미룬다.
플랜트를 대상으로 하는 엔지니어링의 업무영역은 플랜트의 기획, 설계, 시공, 운영 및 폐기에 이르는 생애주기에 걸친 생산성과 성능 및 품질에 직접적인 영향을 미치는 복합적인 기술분야이다. 이때 발생하는 다양한 유형의 데이터를 활용하여 의사결정을 활용하는 것은 후속 과정뿐만 아니라 생애주기 관점에서도 중요한 영향을 미치고 있다. 하지만 이러한 데이터를 통합적으로 관리하고 분석할 수 있는 시스템은 부족하다. 본 논문에서는 플랜트 생애주기에서 발생하는 데이터를 관리하고 활용할 수 있는 지식베이스 기반 플랜트 엔지니어링 분석 플랫폼을 개발하였다. 플랫폼에서는 기수집된 엔지니어링 데이터를 전처리한 지식베이스를 제공하고, 이를 레퍼런스 데이터로 AI 모델에 활용하도록 분석 기능과 시각화를 제공한다. 사용자는 플랫폼을 통한 선행기술과 축적된 지식의 활용을 통해 데이터 분석을 진행하고 시각화를 의사결정에 활용해 경험에만 의존하던 공사를 합리적이고 체계적으로 관리할 수 있다.
최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
본 논문은 의료영상 CT 기반의 지식데이터 검색 관리시스템 구축에 대한 내용을 기술한다. 개발된 시스템은 정밀한 지능형 검색기술을 활용하여 의료영상을 판독하고 환자의 병명을 진단함으로써 병원 업무 효율성을 높이데 목적이 있다. 본 연구에서는 PACS의 의료 영상 DICOM 파일을 읽어서 영상을 처리하고, 특징 값들을 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 진료에 필요한 새로운 의료영상을 읽어서 데이터베이스에 저장된 다른 CT의 특징 값과 비교하여 유사성을 검색하는 시스템을 구현하였다. 연구학술용으로 제공된 100장의 CT DICOM을 JPEG 파일 형태로 변환한 후, SIFT, CS-LBP, K-Mean Clustering 알고리즘을 이용하여 Code Book Library를 구축하였다. 데이터베이스 최적화를 통하여 새로운 CT 이미지에 대한 기존 데이터와의 유사성을 검색 하여 그 결과를 확인함으로써 환자의 진료 및 진단에 활용할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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