최근 스마트 디바이스가 많이 보급되면서 개인 영상 미디어가 다양한 방식으로 생성되어 영상 미디어를 이용한 서비스가 요구되고 있다. 이에 따라 영상 미디어 분석 및 인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어, 영상으로부터 의미 있는 객체를 인지할 수 있게 되었다. 기존의 미디어 온톨로지를 이용한 시스템은 영상의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용하기 때문에 영상에 등장하는 객체를 통해 미디어 분류를 수행할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 미디어 데이터에서 인지되는 객체들을 이용해 해당 영상이 속하는 범주로 자동 분류하기 위해 서술논리 기반(Description Logic) 추론 시스템과 순서에 따라 달라질 수 있는 이벤트 처리를 위한 규칙 기반 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 서술논리 기반 추론 시스템은 영상 미디어에서 인지되는 객체들의 관계를 서술논리로 정의된 행위(Activity) 온톨로지로 표현하고, 실체화 추론을 통해 인지된 객체가 행위로 추론되는 방법에 대해 설명한다. 규칙 기반 추론 시스템은 추론된 행위의 순서에 따른 이벤트를 정의하고 순서 기반 규칙 추론을 이용하여 범주에 알맞은 이벤트로 자동 분류하는 방법에 대하여 설명한다. 제안하는 방법의 타당성을 증명하기 위해 유투브의 영상에 대한 분석을 통해 올바른 범주로 분류된 미디어 데이터를 구성하여 제안하는 시스템의 타당성을 증명하였다.
With the modern society approaching, a lot of new paradigms have been created which can be explained by the existing space notions while suspicions on the true essence and existence of space have been raised. Ontology regards as the beginning the cause for a 'Field' which will be faced for the research of the essence of a space where 'being-in-the-world' exists. This study has analyzed the existing method of space construction in the spatial thinking and works of Peter Zumthor who mentioning ontological viewpoint as the physiological background of his works so that the ontological spatial concept may be clarified. The following is the study results. First, in order to construct the structures of his own designing into a 'Field' for experiencing the existential meaning, Zumthor chose a reductive pattern with the entire additional elements removed. The materials leading the subjects to call attention to memory and experience and the methods dealing with it enables the realization of various spatial essences. Second, the ontological event-system is required for the formation of relationship among beings. He tried to create a spatial meaning by introducing external environment into the inside and using the materials reflecting regional features and phenomenological empiricism through the multisensory experience. Third, he applied assimilation/insert/adjustment/formative change as the way of constructing the relationship between site and structure.
기록물 기술은 기록관리 전문가의 창작과 편집 과정이며, 그 결과로 생산된 기록 레코드는 이용자가 기록을 효과적으로 이용하기 위한 밑거름이 된다. 그리고 기록물 기술을 위해 보급되는 다양한 기술 표준은 기록 레코드의 내용과 구조를 규정하는 중요한 도구에 해당된다. 본 연구에서는 기록물 기술표준의 특징을 데이터 모형의 구조 측면에서 분석하고, 기록물 기술표준인 ISAD(G)와 문화자원 분야의 도메인 온톨로지인 CIDOC CRM을 시범적으로 연계하였다. 연계에 앞서 ISAD(G)를 데이터 구조 측면에서 분석했으며, 분석 결과를 CIDOC CRM에 맵핑하였고, 연계 플랫폼으로는 KARMA를 활용하였다. 그 결과 온톨로지 기반의 맵핑 방식에 대한 이해와 이벤트 기반 CIDOC CRM에 대한 인식 제고 및 CRM 연계온톨로지의 개발, ISAD(G)의 기존 기술요소 값에 대한 재구조화가 필요하다는 판단을 하였다.
상황인식 기술은 유비쿼터스(스마트) 환경에서 지난 수년간 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 현재도 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 물리적인 환경으로부터 다양한 정보를 획득/가공하여 사용자에게 능동적인 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low-level)의 Event-driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High-level) 상황정보로 변환하는 상황정보를 모델링하여 상황인식 시스템을 구현하였다. 또한 변환된 High-level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event, Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디서나 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 홈 환경에서 사용자에게 다양한 가사 도우미 로봇 서비스의 구현 사례를 소개 하였다.
기존의 음성 인식 알고리즘은 어휘들 간의 순서가 정해져 있지 않으며, 음성 인식 환경 변화에 따른 잡음으로 인한 음성 검출이 정확하지 못한 단점을 가지며, 검색 시스템은 키워드의 의미가 다양하여 정확한 정보를 인지하지 못한다. 본 연구에서는 사건 기반 시맨틱 온톨로지 추론 모델을 제안하였으며, 제안된 시스템에서 음성 인식 특징을 추출하기 위해 ERB 필터를 이용하여 특징 추출하는 모델을 구축하였다. 제안된 모델은 성능 평가를 위해 지하철역, 지하철 잡음을 사용하였고 잡음 환경의 SNR -10dB, -5dB 신호에서 잡음 제거를 수행하여 왜곡도를 측정한 결과 2.17dB, 1.31dB의 성능이 향상됨을 확인하였다.
시맨틱 웹 기술은 특정 개체를 중심으로 의미적 연관 관계를 생성하고 연관 관계를 이용해서 다양한 지능형 정보 서비스를 구축하는데 활용되며, 텍스트 마이닝 기술은 비정형 데이터를 대상으로 의미 분석을 통해서 의미적 연관 관계를 생성하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 역사인물을 중심으로 온톨로지 스키마, 인스턴스를 생성하는 가이드라인, 인스턴스 생성, 동명이인 해소를 위한 텍스트 마이닝, 추론을 활용한 지능화된 역사인물 검색서비스를 제안한다. 역사분야 전문가들이 생성한 역사적 사건, 기관, 인물 중심의 연관 관계와 국사편찬위원회에서 보유한 다양한 문헌들 간의 연계를 통해, 사용자들의 정보접근성을 향상시킴과 동시에 관계 정보에 기반한 새로운 역사인물 검색 서비스를 제안하였다. 새로운 역사인물 검색 서비스는 인물간의 소셜 네트워크를 사용하여 역사문헌에 나타난 동명이인을 해소함으로써 보다 정확한 검색서비스를 제공하는 것은 물론, 역사 인물 시소러스를 포함한 다양한 외부 정보와의 연계를 통해서 역사인물에 대한 고부가 정보를 제공하고 있다.
In software engineering, requirement analysis is an important task throughout the process and takes up a high proportion. However, factors that fail to analyze requirements include communication failure, different understanding of the meaning of requirements, and failure to perform requirements normally. To solve this problem, we derived actors and behaviors using morpheme analysis and BERT algorithms in the Korean requirement document and constructed them as ontologies. A chatbot system with ontology data is constructed to derive a final system event list through Q&A with users. The chatbot system generates the derived system event list as a requirement diagram and a requirement specification and provides it to the user. Through the above system, diagrams and specifications with a level of coverage complied with Korean requirement documents were created.
SOA를 도입하는 하향식 (top-down) 방법은 온톨로지를 기반으로 서비스를 분석하고 설계하는 서비스 모델링 단계를 핵심으로 봄으로써 SOA의 장점을 가장 잘 반영할 수 있는 방법으로 권장되고 있다. 그러나 대부분의 기업들은 하향식 방법이 최상이라는 것을 알면서도 기업 이윤 창출에 단기적인 효과가 드러나지 않고 도입 초기에 개발시간과 비용이 증대되므로 이를 꺼리게 된다. 특히 잘 정의된 컴포넌트 시스템을 이미 사용하고 있는 경우에 더욱 그러하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 잘 정의된 컴포넌트시스템을 최대한 이용할 수 있는 상향식 (bottom-up) 서비스식별 방법을 제안한다. GUI는 직접 사용자의 입력을 받아 들여 이벤트를 발생시킨다는 점에 착안하여 이벤트의 경로를 연결하면 비즈니스 프로세스에 근사시킬 수 있다. 따라서 컴포넌트와 상호작용하는 GUI의 이벤트 수를 기준으로 핵심 GUI를 선정하고 핵심 GUI로부터 연결되는 이벤트 경로를 대상으로 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘을 변형하여 사용자의 서비스 사용 패턴을 추출한다. 실험결과 추출된 이벤트 패턴에 응집도를 적용하여 다양한 크기의 비즈니스 서비스를 식별할 수 있음을 보였다.
현재 네트워크 사용자 특히 인터넷 사용자 증가 속도는 가히 기하급수적이라 할 수 있다. 더불어 질 높은 서비스에 대한 요구가 제기되고 있는데 이것은 필연적으로 트래픽의 폭증을 가져오고 있다. 따라서 네트워크 트래픽의 효율적 분석 관리는 과거에 비해 더욱 중요한 사항으로 대두되고 있다. SES를 이용한 네트워크 분석은 네트워크 관리자들에게 쉽고, 효율적으로 트래픽데이터를 접근이 가능하다. 따라서 본 연구의 목적은 대용량의 네트워크 트래픽 데이터 효과적으로 처리하기 위해 최적화된 네트워크 트래픽 시스템을 구현하기 위하여 데이터 엔지니어링 방법론인 SES를 이용하여 네트워크 패킷의 정보 구조를 설계한후 DEVS를 이용하여 분석하는 시스템을 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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