최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.
한민족은 역사 기록 이전부터 인삼을 복용했다. 한편 중국으로부터 전해진 한시(漢詩)는 신라, 고려, 조선 지식인들의 생각을 간결하게 표현하는 문학 양식으로 발전, 전개되었다. 본 논문은 '인삼을 소재로 하거나 주제로 한 한국인의 한시는 어떤 것이 있고 어떤 내용을 담고 있을까?' 하는 의문에 답하기 위해 인삼(人蔘), 산삼(山蔘), 홍삼(紅蔘), 백삼(白蔘) 등을 키워드로 한국고전번역원의 '한국고전종합DB'를 검색해 인삼에 관한 시를 찾아내어 그 의미망을 살펴보았다. 인삼관련 한시를 편의상 '인삼시(人蔘詩)'로 명명(命名)했다. 2021년 11월 현재, 검색을 통해 찾아진 '인삼시'는 삼국시대 2편, 고려시대 2편, 조선시대 23편이었다. 역사적으로 볼 때 인삼시의 시초는 6세기경 고구려에서 백성이 노래로 불렀던 「고려인삼찬(高麗人蔘讚)」이란 시다. 고려시대 인삼시는 안축(安軸)의 시로 대표된다. 안축은 인삼 조공의 부작용을 사실적인 관점에서 노래했다. 조선시대의 인삼시는 전기 서거정과 후기 정약용으로 대표된다. 서거정의 인삼시는 인삼의 신비적인 약리작용을 찬양하는 낭만적 인삼시다. 용재 성현의 「인삼(人蔘)」이라는 시도 인삼의 신비한 약효를 찬양하는 낭만적 인삼시다. 다산 정약용의 인삼시는 실학자답게 대단히 실용적이다. 다산은 가장 많은 다섯 편의 인삼시를 남겼다. 다산은 직접 인삼 농사를 시도했고 그 과정을 시로 남겼다. 그 시에서는 인삼 농사 실패와 성공의 스토리를 지켜볼 수 있다. 다산의 인삼 농사는 정조 이후 자연삼의 고갈과 재배삼의 보편화에 따른 전국적 현상이기도 했다. 19세기 초반부터는 개성을 중심으로 하여 대규모로 인삼 농사가 성행했고, 여타 지역에서도 소규모로 이루어졌다. 특이한 것은 김진수의 시다. 청나라의 수도 북경 동인당에서 조선의 인삼이 '松嶽山蔘(송악산삼)'이란 상표로 절찬리에 판매되고 있는 것을 시로 표현했다. 매천 황현도 1900년 한시로 된 인삼시를 남겼다. 한국 한시의 전통에서 인삼시의 전개를 의미망으로 파악하여 도식화하면 이렇게 된다. 1) 위민(爲民) 정신의 인삼시 - 고려의 신흥사대부(안축) 2) 낭만적 인삼시 - 조선 초기의 관학파(서거정, 성현 등) 3) 실용적 인삼시 - 조선 후기의 실학파(정약용, 김진수, 황현 등) 한국 인삼시의 전개를 살피면서 그 의미망을 추출해 보았다.
학령인구의 급격한 감소, 학생의 교육과정 선택권 확대 등과 같은 미래 교육환경 변화에 따라 과학교사의 전문성인 PCK에도 변화가 요청된다. 즉, 기존 합의-PCK를 구성하는 범주 및 과학 PCK의 특성은 고정된 것이 아니어서 새로운 범주와 특성이 추가될 수 있다. 본 연구의 목적은 비트겐슈타인의 가족유사성 접근을 통해 미래 교육환경 변화에 대처하기 위해 요구되는 과학 PCK의 잠재성의 영역을 '가족유사성 과학 PCK'의 형태로 탐구하려는 것이다. 이를 위해 3개의 초점집단을 대상으로 심층면담을 진행하였다. 초점집단 심층면담에서는 미래사회와 교육환경 변화로 인해 2030년-2045년의 가까운 미래 학교의 과학교사에게 요구되는 과학 PCK가 어떻게 달라질 것인지를 논의하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 기존 합의-PCK와 차별화되는 가족유사성-PCK의 특성을 분석하기 위해 심층면담 텍스트에 대한 언어네트워크(semantic network) 분석을 시행하였다. 연구결과에서 미래사회 교사의 역할기대가 변함에 따라 새롭게 요청되는 과학교사의 가족유사성-PCK의 특징을 PCK 구성 영역별로 살펴보았다. 미래학교 과학교사에게 요구되는 가족유사성-PCK에 대한 언어 네트워크 분석결과를 살펴보면, 가족유사성-PCK는 출발점에 해당하는 기존 합의-PCK로부터 그 외연이 확장되면서 새로운 PCK요소가 추가되는 것으로 나타났다. 가족유사성-PCK의 양태를 살펴보면, [인공지능-융복합지식-콘텐츠-디지털], [지역사회-네트워크-인적자원-관계], [기술-탐구-가상현실-연구], [자기주도학습-협업-공동체] 등이 뚜렷한 네트워크 군집을 형성하면서 미래학교의 과학교사의 전문성을 형성, 강화되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 미래학교 과학교사 전문성의 변화 동향과 대처 방안을 결론으로 제안하였다.
본 연구에서는 XML과 HTML의 이론적인 특성을 포괄적으로 비교하고 이러한 특성들이 실험 시스템에서 어떻게 적용되고 있는지를 검색기능, 검색 환경 및 이용자 만족도 측면에서 비교 분석하며, XML이 정보 검색에서 기존의 HTML 보다 더 유용한 것인지를 살펴보았다. 비교결과, XML은 복합 내용 및 구조검색이 가능한 점, 관련 자료들을 다중 링크를 사용해 접속할 수 있다는 점 그리고 데이터베이스로 구축할 경우 XML 문서는 태그를 이용해 자동적으로 변환할 수 있다는 등이 HTML 보다 더 우수한 것으로 나타났다. XML이 보다 활성화되기 위해서는 XML 문법을 완벽하게 지원하는 XML 관련 소프트웨어가 많이 개발되어져야 한다. 또한, XML이 주는 무제한적인 태그 작성의 자유가 자칫 동일한 문헌 형태를 너무 다양한 양식들로 표현하다 보면 혼란을 빚을 가능성도 매우 높아지고 있다. 따라서, 특정 문헌 형태에 대한 표준적인 DTD 설계가 절실히 요구되어진다.
최근 인터넷과 스마트폰 등과 같은 무선기기의 발달로 각 전문 분야별로 많은 언어 자원들이 인터넷 등에 활발히 공개되고 있다. 또한 이러한 정보들이 유용한지를 판별하기 위해 다양한 시스템이 개발되고 있다. 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 데이터의 수집, 자연어 처리 등의 과정이 필요하다. 그렇지만 이러한 과정에 필요한 소프트웨어 및 데이터를 통합적으로 관리하는 시스템은 현재 미미한 상태이다. 이를 위해 본 논문에서는 이러한 과정에서 필요한 소프트웨어 및 데이터를 통합 관리하는 시스템인 uLAMP를 제안한다. 이 시스템은 경제적인 측면에서는 소프트웨어 및 데이터 자원의 중복 개발 또는 수집을 방지하여 비용을 절감할 수 있으며, 관리적인 측면에서는 소프트웨어 및 데이터 자원의 재활용성을 높일 수 있다. 아울러, 제안하는 uLAMP의 사용성 및 효용성 평가를 위해 사용자 설문을 진행하였으며, 이를 통해 데이터의 최신성과 사용자 편의성 측면에서 장점을 지니고 있음을 알 수 있었다.
웹은 브라우저를 통한 단순한 정보의 전달과 정보의 공유수단으로서가 아니라, 수많은 컴퓨터 자원이 연결되어 있는 병렬 컴퓨팅을 위한 기반구조로서 이용될 수 있는 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 웹을 기반으로 한 병렬컴퓨팅의 접근방법은 기존의 다른 방법들에 비하여 일반 사용자들의 접근에 대한 용이성, 확장성, 비용대비 효과적인 병렬시스템 구축의 용이성, 기존의 네트워크를 활용할 수 있다는 측면에서 많은 장점을 가진다. 자바언어에서의 이동코드(mobile code)의 개념을 가지고 있는 applet은 많은 계산을 필요로 하는 프로그램이 독립된 병렬작업으로 분할되어 웹 상의 여러 노드들로 이동되어 실행이 되어질 수 있는 가능성을 제시하여 주고 있다. 그러나 자바 applet은 보안에 대한 모델상의 제약으로 인하여 제한된 범위 내에서만 실행이 가능하며 클라이언트가 applet을 포함하고 있는 호스트들에 접속을 해야 한다는 점에서 유연성이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 applet의 개념에 자치적으로 작업을 처리할 수 있는 기능을 추가하여 이동형 에이전트라 할 수 있는 Aglet(Agile applet)을 이용하여 웹 기반 병렬 컴퓨팅 환경을 설계하였으며, 웹 기반 병렬컴퓨팅 환경을 구축할 때 필요한 기술과 구조가 분석되었다. 또한 applet 기반의 방식과 비교하여 간단한 시뮬레이션과 분석이 이루어졌다.
오늘날 기업의 정보 시스템은 복잡한 업무 환경을 지원하기 위한 변화에 신속하고 유연한 대처가 필요하다. 그러나 기업의 업무 환경 변화에 따른 정보 시스템 간의 협업 개발은 기존 업무 서비스의 중복 및 유지보수 비용의 증가라는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 보완 및 해결하기 위하여 온톨로지에 대한 연구가 진행되고 있다. 온톨로지는 특정 비즈니스 도메인의 자원과 그 관계를 기술하여 서비스의 의미론적 상호운용성을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 서비스 간의 상호 운용을 지원하는 온톨로지를 제안하고, 이 온톨로지는 서비스 영역, 메타 영역, 인스턴스 영역으로 설계하고, 업무 간의 상호 활동과 데이터 간의 연관관계를 제공함으로써 협업을 효율적으로 지원할 수 있도록 한다. 이와 같이 설계된 온톨로지의 등록 및 호출은 공통요소를 지원하는 메타 영역을 기반으로 서비스와 인스턴스 영역, 이 세 영역의 상호 작용으로 수행한다. 제안된 온톨로지는 기존의 웹 서비스 온톨로지와 비교 분석을 통해 효율성을 평가한다.
본 연구는 산림 시업에 따른 풍치 관리 정보를 파악하고자 수행하였다. 대상 임분은 현재 산림무육작업 요구도가 높은 낙엽송 인공림을 대상으로 하였다. 촬영된 임분 사진의 모의조작을 통하여 산림작업별로 구분된 35매의 임분 경관이 이용되었다. 각 경관은 신뢰성 검정을 통해 얻은 3개 집단, 전체 593명의 평가 자료를 이용하여 분석하였다. 시각 선호도 평가는 1 - 10 point 평점값을 이용하였다. 이들 평점값의 보정은 RMRATE의 SBE 분석 프로그램을 통해 실시되었다. 시각 선호도와 이미지 척도와의 관련 정도를 비교하기 위해 13매의 간벌 임분을 대상으로 어의 구별척을 이용하여 공간 이미지를 측정하였다. 일반적으로 무육 전의 자연 임분 보다는 작업 후의 쾌적하고 질서 정연한 임분을 높게 선호하고 있었다. 시각 선호도는 나지 면적과 폐잔재 면적이 증가할수록 감소하였으며 임목 밀도, 지하고, 지피식생과 높은 관련이 있었다. 소규모 개별지의 벌구 모양은 곡선보다는 직선 모양을 선호하고 있었다. 시각 선호도는 응답자의 사회경제적 변수에 따라 유의적 차이가 있었다. 연구 결과들은 산림풍치관리를 위한 시업 수행 방법을 제시하고 있다.
문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.
난독처리(obfuscation)는 프로그램의 의미를 그대로 유지하면서, 프로그램 코드를 이해/분석하기 어렵게 만드는 기술로, 악의적인 역공학(reverse engineering) 공격으로부터 소프트웨어를 방어하는 가장 효과적인 기술 중의 하나이다. 하지만, 난독처리로 인해 원본 프로그램에 비해 난독처리된 프로그램의 코드 크기 및 실행 시간이 증가될 수 있다. 모바일 기기에서 코드크기 및 수행시간 증가는 전력소모 증가 등 자원낭비로 이어진다. 본 논문에서는 ARM 프로세서가 장착된 임베디드 보드 상에서 몇 가지 고급수준 난독처리 알고리즘을 구현하고, 각 난독처리 알고리즘의 유효성 및 전력 소모량을 분석하여, 프로그램의 특성에 따라 실행시간이나 전력소모 면에서 효율적인 난독처리 기법이 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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