컴퓨터와 웹의 발달은 사람들이 이용할 수 있는 정보의 양을 급격히 늘렸으며, 이로 인해 추천시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 전자도서관에서도 다른 분야와 마찬가지로 개인화 및 추천시스템에 대한 연구가 중요한데, 연구논문 추천시스템에 대한 연구는 극히 제한적으로 이뤄지고 있고, 국내에서는 거의 찾아보기 어려울 정도이다. 본 논문에서는 국내외에서 수행된 추천시스템에 대한 연구를 조사분석하고, 이를 토대로 전자도서관 연구논문 추천시스템 구축방안을 KISTI NDSL을 중심으로 제안한다. 현재 NDSL에서 제공하는 알리미서비스를 암묵적 방식으로 바꾸어서 이용자의 프로파일을 구축할 것과 이용자 및 메모리 기반의 협업 필터링을 병행하여 내용기반의 필터링이 가지는 연구논문 추천에서 신규성이 부족한 단점을 보완할 것을 제안한다. 또한 두 기법을 함께 사용하는 방식과 온톨로지와 분할방식에 의한 필터링을 이용하여 추천 만족도를 높이는 방식에 대해서도 제안한다.
질환의 원인을 규명하기 위해 전장유전체 연관분석 (GWAS; Genome-Wide Association Study) 연구가 활발히 진행되고 유전체 레벨의 단일염기다형성 (SNP; Single-nucleotide polymorphism)이 많이 밝혀지고 있다. 그러나 단일염기다형성의 연관분석을 통해 질환이 발병하는 생물학적 메카니즘을 이해하기 어렵기 때문에 유전자, 생물학적 패스웨이 및 질환 등의 연관성 분석이 이전보다 더욱 중요하다. 본 논문에서는 단일염기다형성과 관련된 유전자와 패스웨이, 질환 정보를 검색하여 통합 분석하는 서비스를 제공하는 PRaDA 웹 시스템을 제안하였다. PRaDA는 사용자로부터 입력받은 유의한 몇몇의 단일염기다형성들과 관련된 유전자 및 패스웨이 뿐만 아니라, 유의하지 않은 다수의 단일염기다형성 집합의 간접적인 영향을 파악하기 위해 기능적으로 근접한 패스웨이를 검색하고 통계적 분석을 실행한다. 사용자들은 PRaDA가 제공하는 통합된 정보를 통해 질병의 전반적인 이해를 할 수 있다.
학습자들은 스마트 디바이스를 이용하여 언제 어디서나 인터넷 접속을 통한 각종 학습처리까지 가능하다. 일상생활에서 계속적으로 스마트 디바이스를 이용할 수 있는 인터넷의 자유를 얻는 만큼 학습자들의 다양한 학습(learning) 서비스 요구와 이용 또한 활발해 진 것이다. 이점에서 요구하는 학습의 관련된 자료들을 동시에 제공할 수 있는 조화로운 융합형 학습 서비스를 제공하는 새로운 이-러닝 연구의 필요성이 높아지고 있다. 융합형 학습 서비스는 하나의 혹은 여러 디바이스를 통해 복합 미디어를 구성하는 각각의 콘텐츠간의 조화로운 동기화는 중요 조건이다. 현재는 대표적으로 융합미디어간의 동기화를 제공하는 방법은 콘텐츠간 절대적인 시간 값을 맞추는 방법이다. 그러나 이 방법은 콘텐츠를 전송시 시간적인 딜레이 발생한다. 또한 콘텐츠의 지속시간에 대한 절대적인 시간값을 직접 입력해야하는 번거로움이 있으며, 콘텐츠 작성 시 여러 문제들이 발생한다. 본 논문에는 동기화 문제를 해결 할 수 있는 내용에 따른 하모나이징 동기화 기법 모델(Harmonizing Sync Model)을 제고하고자 한다. 내용에 따른 동기화 기법은 학습 콘텐츠를 집합관계를 효과적으로 모델링 하여 다양한 학습 융합미디어를 갖춘 스마트러닝 개념이다.
본 연구는 개화기 조선 체류 서양인 기록물의 디지털 아카이브를 구축하여 지역문화콘텐츠로 활용하기 위하여 수행되었다. 서양인 기록물 22권을 대상으로 선정하여 10개의 대주제, 40개의 중주제, 239개의 소주제로 된 분류체계를 구성하고 38개 메타데이터 항목을 추출하였다. 텍스트 내용의 분석과 입력자료 유형을 분류하여 엑셀로 된 데이터베이스를 구축하고, 다양한 접근점에 의한 검색과 정보 제공을 위하여 웹기반의 디지털 아카이브 시스템을 개발하였다. 추후연구를 위하여 서양인 기록물 자료의 지속적인 발굴을 통한 아카이브 내용의 양적 확대방안, 개별 아카이브 시스템을 연계한 디지털 한국학 아카이브의 통합정보시스템 구축, 문화유산분야 분류체계 표준화와 패싯구조를 고려한 다차원적인 분류체계 개발, 메타데이터 포맷의 표준화를 통한 콘텐츠의 일관성 유지, 의미검색 기능과 데이터마이닝 기능을 활용한 온톨로지 구축을 제안하였다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.
인터넷 이용의 확산과 함께 많은 사용자들이 자신의 일상을 글이나 사진, 만화와 같은 형태로 표현하여 과거의 기억을 반추하거나, 다른 사람과 공유하는 데 사용한다. 본 논문에서는 사용자의 일상 행동과 감정이 표현된 특이성 목록을 활용하여 다양한 만화를 생성함으로써 사용자의 기억이 쉽게 회상되고 공유될 수 있도록 하였다. 우선 각 특이성 별로 정의된 우선순위와 연관성을 바탕으로 중요 특이성을 선택하여 만화 시나리오를 구성하고, 생성된 시나리오를 스토리 온톨로지를 통해 보정한다. 다음 보정된 시나리오의 각 특이성과 만화 이미지 사이의 유사도를 계산하여, 각 특이성에 어울리는 만화 컷이 조합된다. 마지막으로 다양한 만화 생성을 위해 날씨, 야경, 과장, 애니메이션과 같은 효과들을 적용하였다. 생성된 만화의 다양성을 측정하기 위해 사용 시나리오와 사용성 평가를 통해 제안하는 방법을 평가하였다.
본 논문에서는 전자정부 시스템의 대 국민 사용성과 효율성을 증진시키기 위한 의미기반 문서 분류 방법(CoWDC)을 제시한다. 기존 의미기반 문서분류 방법에서 많은 양의 키워드들의 계층적 컨셉들을 이용하는 것을 지양하고 사용자들이 사용하는 키워드들 간의 관계를 중심으로 문서를 분류한다. 즉, 문서의 컨텍스트(context)에 근거하여 깊고 정확한 의미를 키워드 간 관계를 분석하여 적은 양의 정보로 효율적인 문서분류를 하게 된다. 이를 위해 제안한 CoWDC(Concept Wright Document Classification) 시스템은 기존의 시소러스/온톨로지의 의존도를 줄이고 키워드 관계, 관계의 경중 고려, 상하위 개념으로 변환 등을 통한 실험과 평가가 이루어졌다. 전자정부 시스템의 구조 및 특징 분석을 통해 CoWDC 실험 결과는 대국민 서비스 향상을 위해 매우 필요함을 인지하고 이를 접목하기 위한 기술적, 정책적 제언을 제시하였다. CoWDC를 통해 의미기반 검색기술의 우수함을 입증하였고 이는 전자정부 시스템의 지식베이스 구축, 운영체제의 운용, 시소러스의 구성 등의 과정에서 체계적으로 통합 운영되어야 한다.
미래 네트워크 모델로 주목받고 있는 유비쿼터스 환경의 보편화를 위해서 사용자 중심의 지능화된 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템 개발이 요구된다. 특히, 동적으로 변화하는 상황 정보를 인지하고 사용자의 다양한 요구에 적합한 서비스를 추론하여 제공하기 위해서는 사용자와 장치들간의 지식 공유와 명확한 의사 소통이 가능해야 한다. 본 논문은 의미적 연관성과 추론에 기반한 사용자와 장치들간의 상호작용을 제공하기 위해서 각 장치들이 제공하는 서비스나 데이터의 의미를 온톨로지와 메타데이터를 이용하여 기술하고 효율적으로 관리하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 데이터를 OWL로 기술하여 다양한 의미적 관계를 표현하고 이것을 활용하는 지능적 유비쿼터스 기반 시스템을 제안한다. 그리고 각 서브 시스템별로 시맨틱 데이터를 관리하기 위한 저장 및 인덱스 구조와 질의 처리 전략을 제안하고 이를 지원하기 위해 시맨틱 데이터의 주요 요소인 클래스와 리소스를 식별하는 레이블링 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 유비쿼터스 시스템의 시맨틱 데이터 관리 기법을 통해 보다 정확하고 사용자의 요구를 폭넓게 만족시키는 장치를 추론에 의해 검색할 수 있다.
빅데이터, 인공지능 등 신기술 환경에서 LOD는 기록정보자원을 내외부의 다양한 데이터들과 연결되도록 할 것이다. 이러한 연결의 중심에는 상호연결(Interlinking) 기술이 존재하며, 상호연결된 LOD는 기록정보 개방을 데이터 개방(Open Data)의 최상위 단계로 실현할 것이다. 지속적으로 증가하는 기록의 양을 감안하면, LOD 구축 시 상호연결 알고리즘을 통한 자동화는 필수적이다. 이에 본 연구는 기록정보가 외부 데이터와 상호연결되는 구조와 상호연결 시 고려해야 할 기록정보의 특성을 분석하였다. 또한 국가기록원 CAMS 데이터의 샘플을 수집하여 기록정보 LOD를 구축한 뒤, 기록물 메타데이터의 인물정보를 DBPedia와 자동으로 상호연결하는 테스트베드를 진행하였다. 이를 통해 상호연결 자동화 프로세스를 확인하고, 자동화 기술의 성능과 정확도를 확인하였다. 그리고 테스트베드를 통해 얻은 시사점을 통해 기록정보 LOD 상호연결 과정의 고려사항을 파악하였다.
ISO 15926 is an international standard for integration of lifecycle data for process plants including oil and gas facilities. From the viewpoint of information modeling, ISO 15926 Parts 2 provides the general data model that is designed to be used in conjunction with reference data. Reference data are standard instances that represent classes, objects, properties, and templates common to a number of users, process plants, or both. ISO 15926 Parts 4 and 7 provide the initial set of classes, objects, properties and the initial set of templates, respectively. User-defined reference data specific to companies or organizations are defined by inheriting from the initial reference data and the initial set of templates. In order to support the extension of reference data and templates, an editor that provides creation, deletion and modification functions of user-defined reference data is needed. In this study, an editor for reference data based on ISO 15926 was developed. Sample reference data were encoded in OWL (web ontology language) according to the specification of ISO 15926 Part 8. iRINGTools and dot15926Editor were benchmarked for the design of GUI (graphical user interface). Reference data search, creation, modification, and deletion functions were implemented with XML (extensible markup language) DOM (document object model), and SPARQL (SPARQL protocol and RDF query language).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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