복잡한 기능이나 개념을 제한된 공간에 효과적으로 표현하는데 아이콘이 널리 이용된다. 이러한 아이콘 개발이 디자이너의 미적인 기준이나, 시스템에서 일률적으로 사용에 의해 결정되는 경향이 있다. 본 연구는 동일한 정보를 포함하는 아이콘이나 레이블같이 서로 다른 표상들이 그 표상 방식의 유용성 측면에서 다른 결과를 보일 수 있으며, 기능의 표상 방식이 다르면, 아이콘이나 레이블에 대한 이해가 서로 다른 인지 처리 체계를 거친다는 기본 가정에 근거를 두고 진행되었다. 구체적으로는 아이콘을 기존에 형성된 표상 방식들 가운데서 인지적 특성을 고려한 표상들로 분류한 기준을 이용하여, 실제 컴퓨터 사용자 환경에서 통용되고 있는 아이콘들을 수집, 분류하고, 각각의 표상 방식에 따른 아이콘의 유용성을 알아보고자 각 아이콘에 대응되는 레이블과의 수행을 비교하였다. 결과에 따르면, 새로운 기능을 익혀야하는 초기에는 아이콘보다 레이블과 같은 텍스트가 더욱 효과적이지만, 익숙해진 후 그 수행이 비슷해짐을 확인했다. 그러나 임의적 표상방식으로 디자인된 아이콘은 레이블보다 더 부정확하고 느린 수행을 지속적으로 나타냈고, 기능의 세 가지 표상방식에 따라서 아이콘에 대한 수행이 서로 다른 패턴을 보였다. 이는 아이콘과 같은 컴퓨터 사용자 인터페이스의 설계와 사용 단계에서, 표현하고자 하는 기능과 사용자의 인지적 속성인 표상 방식을 충분히 고려해야 한다는 것을 보여준다.
최근 인터넷상에는 매일 방대한 양의 정보가 창출되어 유포되고 있으며, 수많은 정보 제공 사이트들이 늘고 있다. 이용자들은 필요한 정보를 찾고 활용하기 위해 야후(Yahoo), 알타비스타(AltaVista) 등 국외 검색엔진(search engine)들과 심마니, 미스 다찾니 등 국내 검색엔진 등 인터넷상에 운용되고 있는 이들 시스템들을 이용하고 있지만, 대부분의 시스템들은 자체 정보 제공보다는 로봇 에이전트를 이용하여 인터넷 사이트에 등록되어 있는 다양한 분야의 홈페이지 정보들을 수집/분석하여 관련 사이트를 연결해주는 방식의 메타 검색엔진들로서 불필요한 정보들까지 제공함에 따라 이용자들이 필요로 하는 정보를 찾기에는 너무 많은 노력과 시간을 소모하게 되는 문제점을 안고 있다. 이에 본 고에서는 형태소 분석 및 시소러스 사전을 이용하여 검색의 정확성 및 재현율 향상을 고려하고, 주제어 중심의 불리언 검색뿐만 아니라 하이퍼텍스트 기반의 주제어 카탈로그 검색, 각기 다른 사이트의 검색엔진들로부터 질의한 결과를 통합하여 제공하는 지능형 통합검색, 이용자 프로파일에 근거하여 최신 업데이트된 정보를 주기적으로 제공해주는 맞춤정보서비스(Selective Dissemination of Information Service: SDI) 등을 통합한 인터넷 기반의 한글 정보검색시스템의 구현에 대한 내용을 기술하고자 한다.
본 논문은 인간과 로봇간의 효과적인 상호작용을 위한 로봇제스쳐의 자동생성 기법을 다룬다. 이는 텍스트 정보 만의 입력으로 의미 있는 단어에 대응되는 특정 제스쳐패턴이 자동적으로 생성되도록 하는 기법으로서 이를 위한 사전조사로 제스쳐가 출현하는 발화시점에서의 단어수집이 우선적으로 요구되었다. 본 논문은 이러한 분석을 위해 두 개 이상의 연속된 제스쳐 패턴을 효과적으로 표현할 수 있는 제스쳐 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델이 적용되어 구축된 제스쳐DB와 스크립트 기법을 이용한 로봇제스쳐 자동생성 방법을 제안한다. 제스쳐 생성시스템은 규칙기반의 제스쳐 선택부와 스크립트 기반의 동작 계획부로 구성되고, 집사로봇의 안내기능에 대한 모의실험을 통해 그 효용성을 확인한다.
최근 빅데이터 분석을 위해 아파치 하둡(Apache Hadoop) 기반 에코시스템(Ecosystern)이 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 수집된 로그 데이터를 가공하여 데이터베이스에 로드하는 과정을 효율적으로 처리하기 위한 성능 평가를 수행한다. 이를 기반으로 텍스트 파일의 로그 데이터를 자바 코드로 개발된 프로그램에서 JDBC를 이용하여 오라클(Oracle) 데이터베이스에 삽입(Insert)하는 과정의 성능을 개선하기 위한 방안을 제안한다. 대용량 로그 파일의 효율적인 처리를 위해 하둡 에코시스템을 이용하여 처리 속도를 개선하고, 최근 인메모리(In-Mernory) 처리 방식으로 빠른 처리 속도로 인해 각광받고 있는 아파치 스파크(Apache Spark)를 이용한 처리와의 성능 평가를 수행한다. 이 연구를 통해 최적의 로그데이터 처리 시스템의 구축 방안을 제안한다.
인터넷이 폭 넓게 보급되어 온라인 상에서 얻을 수 있는 텍스트 정보의 양이 급증함에 따라 산재해 있는 문서들에 대한 효과적인 정보 관리 및 검색이 요구되고 있다. 자동 문서분류란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 특히 한국어 정보처리의 중요성에 비해 관련 분야의 자료들을 수집, 분류하는데 있어 많은 어려움이 있다. 따라서 논문에서는 한글 웹문서 자동 문서 범주화에 대한 수행단계중 각 분야에 대해 사전구축을 하고, 중복단어제거를 통한 보다 효과적인 분야별 문서분류를 제안하고자한다.
본 논문에서 구현하고자 하는 웹기반 사용자별 에이전트는 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자들에 대한 사용자 관심도를 사용자의 웹검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 사용자가 직접 기술하게 하고 이를 별도의 학습서버를 두어 사용자별 프로파일을 만들어 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 서버에서의 학습 과정은 웹 브라우저를 통하여 수집된 정보를 바탕으로 사용자가 관심을 가지는 웹 문서의 일반적인 내용에 대한 관심 정확도를 높이는 일련의 단어 정제 과정을 통하여 최적의 관심 키워드를 추출하는 작업으로 이루어지며 이는 표현 모델인 사용자 프로파일을 구축하여, 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템에서 적용되는 학습 방식은 사용자의 웹 문서 관심도에 의존하므로 웹 문서에 나타나는 텍스트들을 대상으로 C4.5 학습 시스템을 적용한다.
다양한 위상학적 관계(topological relation)를 분석하는 네트워크 분석은 복잡한 데이터에서 숨어있는 특성과 사실을 발견하는 기술로 최근 빅데이터 분야에서 데이터 분석 핵심 기술로 급부상하고 있다. 본 연구에서는 질병연구에 핵심적인 생물학적 네트워크의 생성 및 사용자 친화적인 네트워크 분석시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 PubMed에서 특정 질병과 관련있는 논문 요약 정보를 자동 수집후 텍스트마이닝을 통해 질병 관련 화합물, 유전자 그리고 상호작용 정보를 추출해 생물학적 네트워크를 생성하는 기능을 제공한다. 또한, 연구자가 손쉽게 생성된 네트워크에 대한 검색 및 다차원 분석을 수행할 수 있는 기능을 제공한다. 마지막으로 개발한 시스템의 우수성을 입증하기 위해 크론병(Crohn's Disease)에 대한 적용사례를 소개한다.
현재 우리나라에서는 이미 오래 전에 만들어진 도로교통사고 자료양식을 수정 없이 사용해오고 있으며, 이 교통사고 자료에 대한 정확한 분석과 세심한 통계 분석 체계가 구축되지 않고 있는 상황이다. 이를 위해 교통사고 발생과 관련된 교통사고처리 체계의 개선이 필요하다. 개성 방안으로 사고 현황 조사서인 104호 서식의 자료 항목을 공간적 관계나 자료간의 상관관계에 따라 연계하여 정보화하여 관리 및 분석 할 수 있는 방안을 제시하여 교통사고 자료를 지형공간정보체계 (GSIS, Geo-Spatial Information System)기반으로 구축하여 기존에 텍스트 형태의 자료 수집이 아닌 PDA를 이용하여 수신 받은 후 임시 저장된 자료를 사고 자료 양식에 맞게 입력 및 저장, 출력할 수 있는 시스템을 구축하였다. 또한, 교통안전정책 및 각종 사업에 필요한 자료로 이용되는 통계 자료를 교통사고 자료를 토대로 교통사고 발생원인 및 특징에 관하여 점, 선, 면의 공간 분석 기법을 적용한 분석 시스템 개발되어 그 활용성이 기대된다.
본 논문은 `시맨틱 검색`을 위해서 시맨틱 웹 기술을 사용하여 사용자가 원하는 콘텐츠 제공을 위한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 본 연구는 현재 웹의 단점인 사람 위주의 웹 구성, 단순 텍스트 매칭 기반의 검색, 사람의 필터링이 필요한 대량의 결과, 특정 지식 검색이 불가능한 구조의 웹을 시맨틱 검색이 가능하도록 하기 위해서 다음과 같은 단계로 연구한다. 첫째, 도메인에 따른 정확한 정보의 제공을 위해서 OWL 온톨로지를 이용하여 컨텍스트 모델링한다. 둘째, 도메인 관련 웹 문서를 수집하고 도메인 온톨로지를 기반으로 키워드의 의미를 분석하고 주석 처리(annotation)한다. 셋째, 사용자의 자연어 질의에 의미있는 컨텍스트를 추가하여 질의를 확장한다. 넷째, 확장된 질의를 규칙기반 추론엔진을 이용하여 결과를 추론한다. 마지막으로, 사용자 프로파일 분석을 이용하여 선호하는 문서를 우선으로 추천하는 방법을 연구한다. 따라서 본 연구는 질의어에 해당하는 결과문서가 존재하지 않더라도 사용자가 선호하는 문서의 추론이 가능하고, 특정 도메인의 전문가 지식을 추가한 메타 데이터 추론을 통해서 검색 패러다임을 변화시킨다.
본 연구에서는 그래픽 언어기반 소프트웨어인 LabVIEW와 Real-time Module 및 FPGA 모듈을 포함한 산업용 컴퓨터를 이용하여 BLDC 속도제어를 하려고 한다. 이 프로그램은 GUI기반으로 수집, 계측, 제어부분에 탁월한 성능을 가지고 있는 그래픽 언어이다. BLDC 속도제어를 하기 위해서 BD80-220N100의 BLDC를 사용하였으며, 드라이버를 연결하여 BLDC 속도제어 GUI 프로그램을 구현하였다. BLDC 속도제어를 하기 위해서는 먼저 속도 측정하여 모터의 속도에 대한 안정도를 판별하고 사용자가 원하는 응답에 안정하면서 빠르게 도달할 수 있도록 PI 속도제어를 하였다. 이를 바탕으로 그래픽 언어에 대한 이해 및 프로그램 코딩 습득을 하여 BLDC 모터 속도제어에 전반적인 가치를 두려고 한다. 본 연구를 통하여 하드웨어를 구성하거나 일반적으로 쓰는 텍스트 언어를 사용할 경우와 비교하여 수월하게 알고리즘을 변경시키며 유연성 있는 프로그램을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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