지능형 음성 대화 인터페이스 구현에 있어 핵심어의 의미표지는 사용자 의도 파악을 위한 중요한 요소이다. 대화시스템은 사용자 발화의 의도를 파악하기 위해 핵심어와 그 의미표지를 이용하여 발화의 의도를 결정한다. 하나의 핵심어는 여러 개의 의미표지를 가질 수 있는 중의성을 지닌다. 이러한 중의성을 지닌 핵심어를 사용자의 의도와 일치하는 의미표지로 결정하는 것은 단어 의미 분별 문제와 유사하다. 우리는 전사된 대화 말뭉치의 약 23%를 수동으로 의미를 부착하여 핵심어에 대한 의미표지 사전, 유의어 사전, 문맥벡터 사전을 먼저 구축한 후, 나머지 77% 대화 말뭉치에 존재하는 핵심어의 의미를 자동으로 부착한다. 중의성을 가진 핵심어는 문맥벡터 사전으로부터 문맥 벡터 유사도를 계산하여 의미를 결정한다. 핵심어가 미등록어인 경우에는 유의어 사전을 이용하여 가장 유사한 핵심어를 찾아 그 핵심어의 의미를 부착한다. 중의성을 가진 고빈도 핵심어 3개와 저빈도 핵심어 3개를 말뭉치에서 선정하여 제안 시스템의 성능을 평가하였다. 실험결과, 수동으로 구축한 말뭉치를 사용하였을 때 약 54.4%의 정확도를 얻었고, 반자동으로 확장한 말뭉치를 사용하였을 때 약 50.0%의 정확도를 얻었다.
향후 우리가 지향하는 차세대 웹은 보다 정확하고 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있는 의미론 중심의 시맨틱 웹과 XML이라는 표준 인터페이스를 통해 컴퓨터간의 자동화된 정보 교환 방식으로 향상된 고품질의 서비스를 제공하는 웹서비스의 기술이 결합된 시맨틱 웹서비스일 것이다. 이러한 시맨틱 웹서비스에서는 개념적으로 자동화된 웹서비스의 발견, 실행 및 조합이 가능하다. 그러나 기존에 개발된 시맨틱 웹서비스 검색 시스템들에서는 매치메이킹과 브로커링을 통해서 자동화된 웹서비스를 지원하는 에이전트들을 개발하고 있는 데 QoS(Quality of Services)에 관한 고려가 안 되어 있어서 실제 상황에서 적용에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 기존 웹서비스 검색 모델을 보완하기 위해 QoS에 근거한 매치메이킹 알고리즘을 제안하고 이를 활용하여 일반 웹 문서 검색과 시맨틱 문서 검색이 모두 가능한 개선된 웹서비스 검색 시스템을 개발하였다. 여기서 제안된 시스템에서는 매치메이킹 알고리즘을 통해 서비스 요청자와 서비스 제공자 사이의 효율적인 매칭이 가능하고 사용자의 요구 사항 중 서비스 품질 정보를 고려하여 보다 정화한 매치메이킹을 가능케 한다. 구현된 시스템의 성능 평가를 수행하였고 그 결과도 여기에 보고하였다.
이 연구는 조지훈의 시와 시적 자아가 어떻게 시냅스 되는지 살펴보는 것이다. 문학적 기제와 자아의 기제가 만나는 접점인 치유의 시냅스 구조를 밝히는 것이다. 그래서 그 구조를 문학치료 프로그램에 대입하여 적극적인 치료의 부호화를 꾀하기 위한 것을 목적으로 삼고 있다. 조지훈의 시 "도라지꽃"은 시의 그물망으로 의미론적 논항의 그물망을 함수자인 '도라지꽃'을 향하여 설치한 것이다. 이때 의미론적 논항의 그물망에 우울을 끌고 오는 그리움이 걸려드는 것이다. 이것이 치유의 기능으로 존재한다. 이러한 치유의 시냅스 구조를 활용한 문학치료 프로그램을 구체화한다면 이전보다 향상된 문학치료의 기능을 경험할 수 있을 것으로 사료된다.
물류환경에 있어서, 데이터베이스의 연계와 데이터베이스 통합의 문제는 매우 중요한 과제로 인식되어 왔다. 그러나, 여기에 대한 빈번한 문제제기에 비해 합리적인 데이터베이스 통합방안에 관한 학술적 측면의 연구는 아직까지 매우 미흡한 실정이다. 본 연구는 효과적인 DB통합법과 관련하여 개체 및 속성 간의 유사도 측정에 기반을 둔 계량화된 충돌 식별법을 제안하는 것을 연구의 목적으로 한다. 구체적으로, DB 통합 시 빈번히 발생하는 의미적 충돌(Semantic Conflict)현상인 이른바 "Name Conflict"의 식별을 위한 하나의 해결법으로서 개체 및 속성 간 종합적인 유사도를 측정하는 계량화된 식별법을 제안하고자 한다. 그리고, 간단한 예제를 통해 제안한 방안의 유효성과 식별방안을 가늠해 보고자 한다.
오늘날 차세대 웹으로 부각되고 있는 시맨틱(semantic) 웹을 실현하기 위해서는 모든 정 문서들이 메타데이터(metadata) 형식에서 정의하고 있는 시맨틱, 구문, 구조를 모두 수용할 수 있는 통합된 구조가 필요하다. 본 논문에서는 이를 위한 방법으로써 W3C에서 메타데이터의 기술과 교환을 위한 프레임워크로 개발한 시맨틱 웹의 핵심 기술 중의 하나인 RDF(Resource Description Framework) 문서로 변환하여 상이한 메타데이터들을 효율적으로 관리하고 이용할 수 있는 시스템 설계 및 구현에 대하여 연구하였다. 본 시스템에서는 Dublin Core 메타데이터를 이용한 RDF 생성, XML(extensible Markup Language) 문서를 RDF로의 변환, RDF를 NTriple 형태로 표현, 웹 서비스 메타데이터인 WSDL(Web Service Description Language)과 RDF와 통합 이렇게 4개의 모듈에 관하여 설계하였고, 자바를 사용하여 시스템을 구현하였다. 본 시스템을 이용하여 사용자는 세부적인 내용을 몰라도 메타데이터를 쉽게 통합하고 관리할 수 있다.
의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.
소프트웨어 유지보수 단계에서는 고객니즈, 마케팅 정책, 법, 제도의 변화 등으로 인한 다양한 시스템 변경 요구를 수용하여야 한다. 그러나, 소프트웨어의 비가시성문제로 인해 새로운 변경 요구사항 발생 시 수정 대상 모듈을 발견하는데 지대한 시간이 요구될 뿐 아니라 모듈의 재 사용을 어렵게 만들어 중복 모듈이 양산 됨으로써 향후 장애의 근원이 되는 악순환이 전개된다. 이에 본 연구에서는 시맨틱 웹(Semantic Web) 기술을 활용하여 이동통신사의 과금/청구 도메인의 관리자와 개발자들이 공유하고 있는 개념과 개념간 관계를 명시적으로 표현하고 이를 이용하여 변경대상 모듈을 쉽게 발견 할 뿐 아니라, 발견된 모듈에 대해 구조적 호출 및 조립 관계를 분석하도록 지원하는 온톨로지 기반 변경 영향 분석 시스템(OntCIA; Ontology based Change Impact Analysis System)을 제시한다. OntCIA는 스트링 매칭과는 근본적으로 다른 의미적 모듈검색을 지원하며 잦은 변경이 요구되는 호출 및 조립 구조 정보는 데이터 베이스에서 관리하고 도메인 지식은 온톨로지로 관리함으로써 유지 보수가 용이한 구조를 가진다.
최근 차세대 웹으로 시멘틱 웹이 부각되고 있다. 시멘틱 웹상에서는 정보 리소스들이 서로 의 미적으로 연결되어, 이를 컴퓨터가 처리할 수 있다. Resource Description Framework (RDF)는 이런 의미적 연결성을 제공한다. RDF는 웹 리소스들의 메타 데이타를 표현하기 위한 데이타 모델이다. 시멘틱 웹이 발전하기 위해서는 RDF 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 방법이 가장 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 RDF 데이타를 XML 데이타베이스 시스템에 저장하고 이를 검색하는 기법을 제안한다. XML 데이타베이스 시스템을 사용함으로써 XML 데이타와 RDF 데이타를 통합적이고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 효율적인 검색 방법과 성능을 향상시킬 수 있는 방법들을 제안하고 있다. 논문에서 제안한 질의 처리 기법은 기존의 연구보다 나은 성능을 보여준다.
정보 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 지식 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용한 SW-IRS(Semantic Web based Information Retrieval System)를 제안한다. 제안한 시스템은 에이전트 기반의 자동 분류 기술과 시맨틱 점 기반의 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
웹서비스는 e-비즈니스에서 반드시 필요한 핵심 기술로 인터넷을 이용한 오픈 네트워크를 통하여 단일 또는 다수의 비즈니스 간 기존 어플리케이션 시스템을 표준화된 기술로 결함 시킴으로써 언제, 어디서나, 동일 환경에서 원하는 정보나 서비스를 제공해 주는 총체적 서비스이다. 그러나 현재의 웹서비스 검색 시스템들은 단순한 텍스트 위주의 검색 서비스 방식으로 단어의 유사성 및 상관관계 등을 파악한 신뢰성 있는 결과를 제공하지 못하며 현재 이러한 시맨틱 웹 기능이 포함된 웹서비스 검색 모델은 거의 존재하지 않고 있다. 본 논문은 이러한 기존 웹서비스 검색 모델을 보완하기 위해 일반 웹 문서 검색, UDDI 검색, 시맨틱 문서 검색이 모두 가능한 확장된 시맨틱 웹서비스 검색 모델을 설계 및 구현하였다. 마지막으로 제안 시스템의 실행 결과를 제시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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