인터넷과 대용량 데이터베이스가 정보검색환경을 주도하게 되면서 이용자가 원하는 정보를 효율적으로 찾을 수 있는 강력한 검색도구가 요구되었다. 정보시각화 기법은 이러한 요구에 부응하여 개발된 것으로 복잡하고도 대규모의 데이터를 의미적으로 그리고 조직적으로 보여주는 시각표상 기법이라 할 수 있다. 본 연구는 정보검색시스템에서 다각적으로 응용되고 있는 정보시각화 기법을 조사 분석하였다. 그 결과, 첫째 연구결과 데이터, 검색대상인 문헌, 검색결과로 나타난 검색정보를 시각화 대상으로 하여 연구가 진행되고 있었다. 둘째, 이용자의 상호작용과 항해를 수월하게 하는 정보시각화 기법으로는 줌과 팬기법, focus+ context기법, 점증탐사기법, 클러스터링 기법 둥을 들 수 있다. 셋째, 이용자에게 실제 시각메타포로 보여주는 방식으로 선형구조 표현방식, 계층구조 표현방식, 네트워크구조 표현방식, 벡터분산구조 표현방식을 찾아볼 수 있었다. 정보검색시스템에 계속적으로 정보시각화 기법이 응용되고 구현되기 위해서는 기존 기법의 평가와 이용자 요구분석이 수행되어야 하므로 본 연구의 결과 또한 새로운 시각화 인터페이스 개발에 도움이 될 것으로 본다.
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.
재사용을 지원하는 라이브러리 구축을 위해서는 다양한 응용영역에 적용할 수 있는 분류스킴과 검색방법이 필요하다. 본 논문에서는 재사용 단계의 접근성의 핵심을 이루는 분류스킴을 클러스터를 이용한 계층적인 구조를 통해 정의하였다. 또한 검색시스템의 기능과 정확도를 결정하는 라이브러리 구조에 클러스터링 정보를 첨가하여 부품의 표현방법과 클래스들간의 유사관계를 기술, 관리하는 방법을 제안하였다. 이에 따라 개발자에게 소프트웨어 부품의 인덱싱 및 스테밍 등을 통한 분류 및 검색 방법을 제공함으로써 재사용부품에 대한 탐색가능성을 높이고 재사용의 효과를 증진시키려한다. 그 결과로 재사용 라이브러리의 구축과정을 자동화하였고 기존의 문제점인 확장성과 관련된 모두를 고려한 분류스킴을 통하여 재사용라이브러리와 검색시스템을 구축하였으며 관련연구를 클러스터 계층도를 통해 시각화함으로써 탐색가능성에 대한 효과를 높였다. 또한 검색결과는 재사용시스템 CARS 2.1에 통합되었다.
무선 센서 네트워크는 특정지역에 센서 노드를 설치하여 주변 정보 또는 특정 목적의 데이터를 수집하고, 그 정보를 수집하는 싱크(Sink)로 구성되어 있다. 무선 센서 네트워크의 수명은 망을 구성하는 센서 노드의 베터리 소비에 따라 수명이 결정 되고 하나의 노드가 죽기 시작하면서부터 급격하게 센서 노드의 베터리 소비가 커져 빠르게 죽는다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서노드는 라우팅, 센싱을 수행하기 때문에 베터리 소비에 많은 부담을 가지고 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크의 대표적 클러스터링 기반 라우팅 기법인 LEACH(Low - Energy Adaptive Clustering Hierarchy)프로토콜에 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 센서노드의 균형적인 베터리 소비로 망을 효율적으로 관리하고 망의 수명을 개선 할 수 있는 방법을 제안 한다. 이러한 센서 노드의 균형적인 베터리 소비로 무선센서 네트워크의 수명을 개선 한다. 실험결과 기존의 LEACH 프로토콜보다 우수한 성능을 보인다.
최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이(Pathway)는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요되며, 현재까지도 다양한 패스웨이를 통합 분석할 수 있는 시스템은 전무하다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 결과를 통해 개발한 분석 시스템의 우수성을 입증한다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 사람이 직접 접근하기 불가능한 군사지역이나 자연 환경의 감시, 혹은 안전감시를 위한 목적으로 각 상황의 특성에 맞는 다양한 정보를 수집하는데 많이 이용되고 있다. 지금까지 제시된 프로토콜 중 LEACH 프로토콜은 에너지의 균등한 소모를 특징으로 많이 쓰이고 있다. 하지만 거리에 따른 에너지 소모의 증가로 원거리 노드의 에너지 소모 문제가 대두되었는데, 지금까지 여러 가지 해결방안들이 제시되었는데 대부분 중앙 시스템 방식이다. 본 논문에서는 LEACH 프로토콜을 사용한 무선 센서 네트워크를 모델로 하여, 네트워크 규모가 커질수록 1-hop 전송방식에서 발생할 수 있는 원거리 센서 노드의 에너지 불균형 문제를 해결하였다. 또한, 중앙 시스템 방식이 아닌 센서 노드 자체에서 클러스터링 문제를 해결할 수 있는 분산 시스템 방식의 라이프타임 향상 알고리즘을 제안하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 유비쿼터스 센서 네트워크는 부착된 태그와 센서로부터 사물 및 환경 정보를 감지, 저장, 가공, 전달하여 인간 생활에 폭넓게 활용되며, 환경오염에 대해서도 사람이 직접 측정 및 모니터링 하기 힘든 지역에 설치되어 활용되고 있다. 기존 네트워크에 비해 초소형, 저전력, 저비용으로 쉽게 구성 가능하기 때문에 꾸준히 연구되어지고 있으며 환경과 IT의 전략적 융합을 통한 그린 IT의 네트워크 접목 또한 중요한 연구분야로 조명되고 있다. 특수한 작업장이외의 주택실내나 일반 사무실 등에서의 공기오염 문제는 인간이 주거시설에 거주한 이례로 계속되어온 문제로서 그 대책이 시급하다. 쉽게 외부의 신선한 공기와 충분한 양의 환기로서 해결이 가능하나 사람이 계속해서 관리해 주기에는 불편한 상황이다. 본 논문에서는 센서네트워크 기반하에 실내 공기질을 관리를 할 수 있는 시스템을 설계하고, 효율적으로 운영 가능한 방안에 대해서 연구한다.
무선 센서 네트워크 환경에서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 라우팅 및 센싱 역할을 함께 수행해야 하기 때문에 각 센서 노드들은 항상 에너지 부담을 가지고 있다. 이러한 무선 센서 네트워크에 사용되는 센서는 무인으로 동작 되거나 사람이 접근하기 힘든 환경에서 동작하는 경우가 대부분이다. 또한 다량의 센서를 배치하여 무선 센서 네트워크를 형성 하는 경우가 많아 센서 노드의 크기가 작아야 하고, 가격이 저렴해야 하므로 노드에 공급할 수 있는 전원의 양과 데이터 처리 능력에 제한이 있게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 전력 소모를 줄이고, 망을 효율적으로 관리할 수 있는 알고리즘과 효율적인 라우팅 프로트콜을 제안하고, 제안한 알고리즘을 LEACH 프로토콜에 적용시켜 에너지 효율성을 검증하였다. Particle Sensor에서 이전 주기에 측정된 값과 현재 주기에 측정된 값을 비교하여 현재 측정된 값이 작거나 같으면 먼지가 감소하고 있다고 가정하고 다음 주기에 sleep모드를 설정해 주어 센서 노드의 에너지 소비를 줄여주는 알고리즘이다. 제안한 알고리즘의 시뮬레이션 결과를 보면 센서 노드의 에너지 소모를 향상시켜 주었고, LEACH 라우팅 프로토콜에 적용시킨 결과 네트워크의 수명을 향상 시켰다.
시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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