본 논문은 미래의 유비쿼터스 컴퓨팅에서 지식 데이터 베이스로 활용될 수 있는 서비스 지향 무선센서 네트워크 온톨로지 모델을 설계한다. 기존의 접근방식과 달리 본 논문은 사용자 중심의 서비스가 가능하도록 서비스 항목에 초점을 두고, 새로운 서비스 클래스(ServiceProperty, LocationProperty, PhysicalProperty)들과 이들에 대한 속성, 그리고 제한사항들을 정의하였다. 또한 기존 온톨로지(GML, SWE, SensorML, SUMO, OntoSensor)들과의 병합은 서비스항목들만을 고려하여 OWL의 오브젝트 프로퍼티인 "equivalentClass"을 사용하여 처리하였다. 제안된 모델의 설계와 타당성 검증은 각각 Protege 3.3.1과 추론 도구인 Racer 1.9.0을 이용하였으며, SPARQL 질의어를 사용하여 기존 온톨로지 내의 속성과 관계없이 새롭게 정의된 속성을 사용한 서비스 검색 결과를 제시하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권5호
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pp.139-150
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2021
Object orientation has become the predominant paradigm for conceptual modeling (e.g., UML), where the notions of class and object form the primitive building blocks of thought. Classes act as templates for objects that have attributes and methods (actions). The modeled systems are not even necessarily software systems: They can be human and artificial systems of many different kinds (e.g., teaching and learning systems). The UML class diagram is described as a central component of model-driven software development. It is the most common diagram in object-oriented models and used to model the static design view of a system. Objects both carry data and execute actions. According to some authorities in modeling, a certain degree of difficulty exists in understanding the semantics of these notions in UML class diagrams. Some researchers claim class diagrams have limited use for conceptual analysis and that they are best used for logical design. Performing conceptual analysis should not concern the ways facts are grouped into structures. Whether a fact will end up in the design as an attribute is not a conceptual issue. UML leads to drilling down into physical design details (e.g., private/public attributes, encapsulated operations, and navigating direction of an association). This paper is a venture to further the understanding of object-orientated concepts as exemplified in UML with the aim of developing a broad comprehension of conceptual modeling fundamentals. Thinging machine (TM) modeling is a new modeling language employed in such an undertaking. TM modeling interlaces structure (components) and actionality where actions infiltrate the attributes as much as the classes. Although space limitations affect some aspects of the class diagram, the concluding assessment of this study reveals the class description is a kind of shorthand for a richer sematic TM construct.
이 연구의 목적은 한국어 음소의 최소대립쌍 출현 양상에 대해 계량언어학적으로 알아보는 것이다. 최소대립쌍은 한 언어에서 음소의 체계를 세우는 데 중요한 역할을 하고, 기능부담량의 측정에도 중요한 척도가 됨에도 불구하고 아직까지 한국어 음소의 최소대립쌍에 대한 전면적인 연구가 이루어지지 않았다. 이를 위해 "우리말샘"의 표제어 325,715개의 발음을 대상으로 초성 위치에서의 자음 최소대립쌍의 개수를 절대수치와 상대수치로 산출하고, 최소대립쌍을 이루는 두 단어의 품사 관계에 대해서 분석했다. "우리말샘"을 연구의 대상으로 삼은 이유는 최소대립쌍 분석은 기본적으로 사전을 통해서 이루어져야 한다고 판단했고, 한국어 사전 중 규모가 가장 크기 때문이다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 최소대립쌍은 총 153가지, 337,135개였다. 개수가 많은 음소 쌍(/ㅅ-ㅈ/, /ㄱ-ㅅ/, /ㄱ-ㅈ/, /ㄱ-ㅂ/, /ㄱ-ㅎ/)은 평음의 비중이 높고, 개수가 적은 음소 쌍(/ㅃ-ㅋ/, /ㄹ-ㅃ/, /ㅉ-ㅋ/, /ㄸ-ㅋ/, /ㅆ-ㅋ/)은 경음의 비중이 높았다. 최소대립쌍 형성에 많은 역할을 담당하는 음소를 개별 음소 단위에서 살펴보면 /ㄱ, ㅅ, ㅈ, ㅂ, ㅊ/ 순으로 높게 나타났는데, 경구개음의 비율이 높게 나타난 것이 특징적이었다. 삼지적 상관속을 이루는 장애음의 최소 대립쌍 관계에도 조음 위치와 조음 방법에 따라 차이가 나타났다. 최소대립쌍의 절대수치와 상대수치의 상관계수는 0.937로 높은 상관관계를 보였다. 둘째, 최소대립쌍을 이루는 두 단어의 품사는 '명사-명사'의 최소대립쌍이 70.25%로 가장 많았고, 그다음으로 '동사-동사' 쌍이 14.77%로 나타나 이 두 유형이 전체 85% 이상을 차지했다. 초성 최소대립쌍의 품사 일치율은 87.91%로 나타나 최소대립쌍은 의미 형태적으로도 비슷한 범주로 묶일 수 있음을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 한국어 음소와 관련된 기초 자료로서 국어학, 언어 병리학, 언어 교육, 언어 습득, 음성 공학 등의 다양한 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
20세기 초반에 등장한 수학기초론의 주류 세 학파 (직관주의 논리주의 형식주의)는 상호 대립관계를 보인다. 큰 틀에서 볼 때, 논리주의는 프레게를 계승하는 입장이다. 이와 대립관계의 기초론 중 하나인 직관주의는 구성주의 수학철학의 주축으로 평가된다. 그리고 직관주의가 터를 닦은 구성주의 수학철학을 후속 개진시킨 주역은 의미론적 반실 재론을 주창한 마이클 더밋이다. 따라서 외형상으로는 더밋이 직관주의를 계승하는 후계세대처럼 여겨질 수 있지만 그의 철학적 기반은 분명 프레게이다. 더밋이 논리주의가 아닌 직관주의 계열에 합류한 사실의 속내는 구성주의 내부의 두 입장 (즉, 직관주의와 반실재론) 이 보이는 배중률을 둘러싼 태도의 드러난 일치뿐만 아니라 가려진 차이까지 헤아려질 때 해명될 수 있다고 본다. 본고는 이런 해명을 통해 구성주의 수학철학에 대한 이해도 한층 더할 수 있다는 판단에 따른 제안적 노력이다.
최근 공간정보와 다양한 멀티미디어 등이 융합되어감에 따라 고부가가치의 공간정보 콘텐츠에 대한 수요와 공간정보 보안을 위한 각종 기술의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재의 보안 정책은 각각의 시스템에서 독립적으로 관리되고 있기 때문에 보안 정책의 수정에 많은 비용이 소요되거나 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있으며, 국내외 공공기관 및 기업에서 사용되는 공간정보 관리 시스템에서도 시스템의 연계 및 통합 과정 중 이와 같은 문제점들이 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 국제 표준화 기구인 OGC에서 제시한 GeoXACML을 기반으로 문법 및 의미의 확장이 용이하고 많은 공간 플랫폼 및 시스템에 대해 통합된 보안 정책을 제공할 수 있는 접근 제어 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 GeoXACML 기반 접근 제어 시스템은 국제 표준 스펙을 따르기 때문에 높은 이식성과 함께 상호운용성을 제공한다. 마지막으로 본 논문에서는 본 시스템을 접근 권한이 요구되는 군사 지역에 대한 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 그 효용성을 입증하였다.
최근의 경쟁적 비즈니스 환경은 각 기업으로 하여금 민첩성과 유연성을 요구하게 되었고, 이를 위하여 기업에서 제공하는 서비스에 대한 실시간 모니터링과 이를 통한 조기 의사 결정이 기업의 핵심 경쟁력이 되었다. 또한, 엔터프라이즈 시스템에서 발생하는 수 없이 많은 다양한 이벤트들을 효과적으로 처리하기 위하여 의미 있는 데이터를 필터링 할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 하지만, 이와 관련된 기존의 연구는 BPEL엔진이나 미들웨어의 API에 의존한 모니터링으로 서비스 결함 발견에 그치고 있거나 낮은 단계의 이벤트(low-level event)에 기반한 단순 이벤트 처리에 그치고 있어, 기업에 유용한 비즈니스 정보를 제공하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 다중 상황 검출(situation detection)을 통해 보다 가치 있고 유용한 비즈니스 정보의 제공을 가능하게 하는 확장된 복합 이벤트 모델(complex event model)을 제시한다. 구체적으로, 먼저 엔터프라이즈 시스템에서의 이벤트 처리 아키텍처를 제안하고, 제안된 아키텍처에 적합한 이벤트 메타모델을 정의한다. 정의된 메타모델을 기초로 다양하고 진보된 이벤트 연산자와 복합 이벤트 패턴, 그리고 키(key) 등 이벤트 처리 언어를 구성하는 요소의 문법과 의미를 제안한다. 또한, 보다 정교한 이벤트 분석을 위한 이벤트 컨텍스트 매커니즘을 제안한다. 마지막으로 응용사례를 통하여 본 연구의 적용 가능성을 보여주고, 다른 이벤트 모델과의 비교를 통해 본 이벤트 모델의 장점을 제시한다.
인문학이 질문하고 모색하고 해결해야 할 과제들이 많은 가운데, 인문학이 그것을 감당할 만한 역량을 갖추는 것이 그 무엇보다 시급한 것 같다. 이 시점에서 인문학이 갖추어야 할 덕목은 아무래도 '소통'이 아닌가 하는 생각도 든다. 인문학이 인간을 다루는 학문인만큼, 인간이 인지하고 경험하는 모든 세계가 인문학의 대상이라면 그것은 또한 기호학의 대상이기도 하기에, 우리의 삶이 변하는 것처럼 기호학도 함께 변하면서, 우리로 하여금 삶을 통찰할 수 있는 도구를 그때그때 제공해 주기에 기호학은 인간이 만들어낸 가장 가까운 친구하고 할 수 있다. 이 시대 인문학이 기호학을 말해야 하는 이유도 거기에 있다고 믿는다. 지금까지 자연과학과 인문학에서 추구하는 진리의 방법이나 성격이 전혀 다른 것으로 생각했던 우리에게 이처럼 새로운 기호학은 신선한 충격을 주기도 하는데 이것 역시 매우 실험적인 분야여서 앞으로 전개될 미래의 기호학의 영역이 될 수 있으리라 믿는다. 이처럼 기호학은 경계를 넘는 사유를 보여주는 학문인만큼, 그것이 다룰 수 있는 영역도 무한정이다. 이 논고의 제 2장에서 먼저 메타 학문으로서의 기호학이 무엇인지 다룰 것이고, 제 3장에서는 기호와 커뮤니케이션, 제 4장에서는 구조적 코드에 있어서 1) 유표성과 무표성, 2) 선택과 결합, 3) 은유와 환유 대해서 언급할 것이다.
감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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