가끔 이론적으로 해박한 지식을 갖고 있는 정보보호 담당자의 입에서 어떻게 정보보호를 잘 할 수 있는지 질문이 나오는 아이러니한 상황이 발생할 때가 있다. 이론대로 했지만 그 해답을 쉽게 찾지 못하겠다는 것이다. 물론 그 해답은 어느 누구도 쉽게 찾을 수는 없다. 다만 해답으로 가는 정석은 분명히 있다. 그것은 정보보호 업무를 단순히 '이론'에 적용하는 것이 아니라, 시간을 두고 지속적으로 '보완' 해 나가야 한다는 것이다. 정보보호라는 것이 앞으로 발생할 미래의 일에 발빠르게 대응해야 하는 업무이기 때문이다. 그리고 그 정석을 오늘 소개할 인피언컨설팅 인프라팀이 제시해 줄 수도 있을 것 같다.
최근 인터넷을 통한 언어 교육 연구에 관심이 고조되면서 다양한 언어 학습 홈페이지가 등장하였다. 이 논문은 국어 작문 학습을 목표로 본 연구실에서 개발한 '바른 우리글 쓰기' 학습시스템에 대해 다룬다. 본 학습 시스템은 초보자에서 전문가에 이르는 학습자를 대상으로 우리말로 글을 쓸 때 필요한 우리말 지식을 체계적으로 학습하도록 하거나 학습자가 직접 쓴 문장에서 스스로 오류를 찾아 분석하고 그에 따른 설명 및 글쓰기 규칙을 더 상세하게 알 수 있도록 설계하였다. 학습시스템의 내부 구조를 효율적으로 구성하기 위해 우리말 글과 관련 있는 자료를 수집하여 각각 지식베이스화하고, 학습 내용을 서로 체계적으로 연결하기 위해 우리나라 사람이 자주 틀리는 오류를 중심으로 해당 글쓰기 규칙과 참고 자료와 용례를 하이퍼텍스트화하였다. 이 시스템은 특히 학습 모형에 따라 학습 자료를 재구성할 수 있도록 지식베이스와 모형을 독립하였다. 이와 같이 학습 자료를 풍부하게 준비하고 학습 내용을 구성하는 일 만큼이나 중요한 과제는 학습자의 수준에 맞춰 학습 줄거리를 구성하는 작업이다. 이 시스템에서도 학습자의 특성을 살릴 수 있도록 연역적 학습 모형과 귀납적 학습 모형을 시도하였지만 더 세분화된 학습 줄거리 구성에 대한 연구가 있어야 한다. 따라서 학습자의 학습 동기를 유발할 수 있는 학습 내용과 적절한 기술이 조화를 이룬 홈페이지를 만드는 일이 향후 우리가 지향할 연구 과제이다.
본 논문은 한국어를 대상으로 하는 자연언어 처리 시스템을 개발하는데 있어서 기초가 되는 지식베이스의 구축에 대하여 논한다. 한국어의 일반문에서 단문을 분리해 내기 위하여 형태소 해석의 결과로부터 도출한 구 단위를 한-일 기계번역 시스템의 구문, 의미 해석기(VCPN) 을 적용하여 절단위로 결합한다. 그리고 이들 단위절에 대하여 대명사의 조응관계, 생략에의 재생을 위한 추론, 부정어, 시제일치 등을 처리하여 논리적 지식베이스를 구성하는 방법을 제안한다. 본 논문은 입력문장에 제한을 두지 않고 단문으로부터 장문에 이르기까지 광범위한 일반문을 대상으로 하여 Horn Clause 이론을 확장한다.
기계번역(Machine Translaton, MT), 다국어 정보 검색, 의미 정보 검색 등에 대한 연구는 시소러스, 지식베이스, 사전 검색, 의미망, 코퍼스등과 같은 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 시맨틱 웹이 등장과 시맨틱 웹 기반 기술의 발전에 따라 위 연구들을 시맨틱 웹에 적용시킬 필요성도 제안되었다. 특히 한국어 시소러스, 워드넷(WordNet), 전자 세종 사전, 가도까와(Kadokawa) 시소러스와 같은 지식베이스가 개발되었으나 활용 분야에 따라 그 구축 방법론이 다르게 적용되어, 위 연구에 효과적으로 통용될 수 있는 지식베이스는 실질적으로 구축되지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 세종 사전과 가도까와 시소러스, 한/일 기계 번역 사전 그리고 전문 용어 사전을 기반으로 한국어와 일본어 지식베이스를 위한 사전 온톨로지 서버를 정의하여 의미 정보를 구성하고, Semantic Web Rule Markup Language (이하 SWRL)을 이용해 구문 정보 규칙을 정의한다. 그리고 SWRL 기반 정방향 추론 엔진을 이용하여 번역에 필요한 추론 엔진을 구성하고 문장 구문형성 규칙 추론 엔진을 통해 사용자에게 한국어와 일본어의 문장 구성 변환을 제공한다. 본 연구는 현재 기계 번역이 갖고 있는 다의성, 술부 어순의 차이, 경어체 등 아직 해결해야 할 많은 부분들에 대한 해결 방안으로서 시맨틱 웹 기반 기술과의 활용방안을 제시하고자 한다.
국민의 정부에서는 2000년 대통령 신년사에서 '세계에서 컴퓨터를 가장 잘 쓰는 국민'으로 육성하겠다는 의지를 표명함으로써 학교 현장에 본격적인 정보통신 기술 교육이 도입되게 되었다. 따라서 초등학교 1학년부터 고등학교까지 모든 학교급에서 정보통신기술 교육을 시행하는 시책을 2000년 2월 11일에 발표하였다. 이 시책은 21세기 지식 정보 사회의 생애 기술로 정착된 컴퓨터를 조기에 학교 교육을 통하여 체계적으로 교육하기 위하여 초등학교부터 고등학교까지 배워야 할 최소한의 정보 통신 기술 교육의 목표와 수준을 선정, 제시하기로 하는 한편, 현재 부분적, 선택적으로 실시되고 있는 컴퓨터교육을 2001학년도부터 단계적으로 모든 학년에서 시행하기로 한 것이다. (중략)
시맨틱 웹은 인터넷 환경에서 지식을 표현하고 공유하기 위한 표준 기술들의 집합체이며, 온톨로지는 특정 지식 도메인의 용어와 용어 사이의 관계를 정의한 지식 표현체계이다. 본 연구에서는 시소러스를 SKOS 기반 온톨로지로 모델링하여 LOD로 공개하는 실제적 방법을 제시한다. 시소러스의 어휘 용어 체계와 의미 관계를 분석하고, 이 분석 결과를 활용하여 변환 방식을 정의한 후, SKOS 온톨로지를 생성하며, 그 결과를 DataHub에 등록함으로써 LOD에 공개된다. 과학기술 분야의 한 중 일 대역어와 유사어, 관계어 등의 시소러스를 SKOS 온톨로지로 변환한 데이터는 http://thedatahub.org/dataset/steak에서 확인할 수 있다.
대용량 웹 데이터베이스로부터 필요한 관련 정보를 탐색하고, 다양한 형태의 정보로부터 지식을 창출하는 일은 매우 어려운 일이다. 본 논문은 복잡하고 다양한 형태의 패턴이 존재하고, 연속된 입력을 갖는 웹 데이터베이스에서 발생되는 빈발 패턴들을 효과적으로 저장할 수 있는 FP-Tree를 기반으로 하여 변화된 정보들을 능동적으로 유지하고 새로운 정보들에 U해 FP-Tree를 재구성하여 웹 페이지에 대한 유용한 패턴 정보와 사용자의 웹 사용 패턴 분석을 용이하게 한다. 그 결과 새로이 발견된 웹 사용 패턴들을 통해 웹 페이지의 구조적 정보와 구조적 연판 정보를 효과적으로 얻을 수 있다.
발견학습이란 학습자에게 가르쳐야 할 내용을 최종적인 형태로 제공하는 것이 아니라 그 최종 형태를 학습자 스스로 조직하도록 요구되는 상황에서 일어나는 학습이라 한다. 지식과 정보가 끊임없이 창출되고 있는 현실에서 그 많은 지식과 정보를 모두 학습한다는 것은 불가능하며 무모한 일에 지나지 않는다. 그러므로 발견학습이 그 무엇보다도 중요하다고 할 수 있겠다. 그러나 교육 현장에서는 단위 시간의 부족과 발견학습에 적용시킬 자료의 부족함으로 인해 학습자에게 가르쳐야 할 내용을 최종적인 형태(개념 및 원리)를 교사가 전통적인 방법으로 가르치고 있다. 본 연구는 위의 문제점을 해결하고자 플래시를 활용한 자료 제시와 웹을 통해 교사와 상호작용할 수 있는 발견학습모형을 적용한 웹코스웨어를 설계하고자 한다.
서울인쇄센터(이사장 조정석)는 인쇄업계 경영자를 대상으로 새로운 인쇄 환경의 변화와 신기술을 접할 수 있도록 '새로운 인쇄기술 환경과 경영전략'이란 주제로 7월 한 달간 교육을 실시했다. 인쇄산업과 연관성이 있는 다양한 분야의 전문가들을 초빙하여 이루어진 이번 교육을 통해 전문지식 함양은 물론 공동 관심사에 대한 정보 교류의 장이 되었다는 평가다. 이번 교육은 인쇄정보센터 2층 교육장에서 매주 월.수.금 오전 7시부터 8시 30분까지 1시간 30분씩 진행됐다. 교육 첫날인 7월 2일에는 한국 하이델베르그(주) 김범식 사장이 '세계 인쇄시장 및 기자재의 최신 동향'이란 내용으로 교육이 진행됐다. 다음은 김범식 사장의 강연 내용을 요약한 것이다.
본 논문에서는 한-일 대화체 기계번역 시스템을 위한 대화체 모델을 제시한다. 이 대화체 모델에서는 구문분석과 의미분석을 거치지 않고 형태소 분석만을 이용하여 대화체 모델을 구현하였다. 대화체모델은 담화문으로부터 목표를 추출하는 GOAL DETECTOR, 추출된 목표에 맞는 플랜을 제시하는 PROPOSER, 제시된 플랜의 적합성 여부를 결정하는 PROJECTOR, 플랜의 실행 후 결과를 시스템의 환경에 반영하는 EXECUTOR 및 영역에 대한 지식을 표현하는 영역지식(Domain Knowledge)으로 구성이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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