본 연구의 목적은 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하여 국내기업이 일본 온라인게임 시장에 진출할 때 고려해야 될 전략을 도출하는데 있다. 이를 위해 MCFA와 SOM을 이용하고자 한다. 먼저 MCFA를 통해 한일 온라인게임 시장의 고객 몰입에 영향을 주는 요인들이 무엇이며, 이러한 요인의 측정 동질성이 같은지를 먼저 검증하였다. 이러한 방법을 통해 검증된 요인으로는 도구, 보상, 디자인, 정보제공, 공동체를 들 수 있다. 다음으로 SOM을 이용해 위에서 구한 요인을 기준으로 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하고자 한다. 이후 이렇게 세분화된 고객의 특성을 도출하기 위해 Decision Tree를 이용하고자 한다.

Application of existing decision tree algorithms for Internet retail customer classification is apt to construct a bushy tree due to imprecise source data. Even excessive analysis may not guarantee the effectiveness of the business although the results are derived from fully detailed segments. Thus, it is necessary to determine the appropriate number of segments with a certain level of abstraction. In this study, we developed a stopping rule that considers the total amount of information gained while generating a rule tree. In addition to forwarding from root to intermediate nodes with a certain level of abstraction, the decision tree is investigated by the backtracking pruning method with misclassification loss information.

Now a day, the company must strengthen the contact-point of the customer who the company has and has to block the secession of the customer by providing services or goods on time. Under this market situation, the corporation extends the CRM for the customer management and strategic management, and set the CRM-strategies up for managing the customer relationship. For this, the present enterprise's level and the business-ability for the management of the customer relationship should be considered. Therefore, in this study, we will analyze the critical factors to set the CRM up as a strategy by studying the literature review. In the critical factors, the factors of enterprise level as well as the technical factor will be included. Secondly, as you know, the BSC is used to evaluate the corporation as a index. In this study the BSC model is changed and rearranged for the applied BSC model to measure the C3M level of companies. Thirdly, based on the model developed, the factors in the first step are classified by levels and weighted values are calculated by using AHP method. As a result, we will show the diagnostic model for check the operational performance of management, marketing and sales etc.

This study presents an intelligent CRM (Customer Relationship Management) application methodology for supplier companies in Business-to-Business environments. The intelligent methodology proposed in this study consists of three-stage-procedures such as static CRM application stage, adaptive CRM application stage and external CRM application stage.

인터넷의 급속한 성장과 함께 분산 네트워크 환경 하에서의 정보 검색 문제는 중요한 이슈가 되고 있다. 기하급수적으로 증가하는 정보의 홍수 속에서 사용자가 원하는 정보나 서비스를 효율적으로 찾아주는 방법은 꾸준히 연구되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 멀티에이전트(Multi-agent)환경 하에서 원하는 서비스를 제공하는 에이전트들을 효율적으로 탐색해 주는 에이전트간의 매치메이킹(Matchmaking) 시스템은 좋은 해결방안이 될 수 있다. 본 논문에서 제안한 확장 매치메이킹 알고리즘은 중개 에이전트가 특정 도메이 지식을 효과적으로 이용할 수 있도록 문제에 대한 표현과 추론 과정이 명확한 CSP로 모델링 함으로써 불필요한 탐색 공간을 효율적으로 제거하도록 하였으며, 서비스 요청 에이전트의 요구사항을 만족시키면서 가능한 한 중복되는 에이전트 쌍이 최소화 되도록 일반적인 유사도(Similarity)와 함께 새로운 경쟁도(Competition)를 고려하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 매치메이킹 알고리즘보다 더 효율적인 것을 보이기 위해 온라인 인력 채용박람회를 모델로 하여 중개 에이전트가 직업을 구하는 서비스 요청 에이전트와 인재를 모집하는 서비스 공급 에이전트간의 매치메이킹 문제에 대해 실험 평가하였다.

15년에 걸쳐 수행된 게놈프로젝트의 완성으로 인류는 본격적으로 프로테옴 시대로 접어들게 되었다. 90년대 중반 이후 전세계적으로 다량의 단백질 구조정보 및 예측을 위한 방법들이 소개되고 있지만 각 자원들마다 저장, 관리 형식이 다를 뿐만아니라 이용하는 방법도 어렵다. 또한 결과적으로 컴퓨터기술을 이용한 단백질의 구조예측작업을 제대로 지원하기 어렵다. 본 논문에서는 개방형다중 에이전트 시스템을 통해 이를 해결하고자 했으며 특히 단백질 자원 데이터베이스를 효과적으로 이용하기 위한 에이전트 설계방법에 대하여 기술하고자 한다. 단백질 구조 예측 지원을 위해 효과적인 에이전트 내부 구조를 설계함으로써 점차로 요구되는 온톨로지 기술이나, 자동 예측 기능과 같은 다양한 요구사항들을 충족시킬 수 있을 것이다.

행위범주를 이용한 구조에서 가장 중요한 특징 두가지는 첫째 행위의 계층을 주종이며 정적인 계층으로 구분하지 않고 행위 범주별 구분을 하여 복잡한 환경에 유연하게 대처할 수 있다. 둘째, 모든 행위를 객체화 하여 처리한다. 객체화 된 행위는 스스로의 문제점을 감시하고 처리하거나 보고하여 전체 구조의 간편화를 가져오게 된다. 본 논문에서는 행위를 범주 구분을 위하여 필요한 행위 설계 방식을 제시하고 행위 객체를 위한 구성요소를 소개한다.

A multi-agent system designed to represent newly deregulated electricity markets in the USA is aimed at testing the capability of the multi-agent model to replicate the observed price behavior in the wholesale market and developing a smart business intelligence which quickly searches the optimum offer strategy responding to the change in market environments. Simulation results show that the optimum offer strategy is to withhold expensive generating units and submit relatively low offers when demand is low, regardless of firm size; the optimum offer strategy during a period of high demand is either to withhold capacity or speculate for a large firm, while it is to be a price taker a small firm: all in all, the offer pattern observed in the market is close to the optimum strategy. From the firm's perspective, the demand-side participation as well as the intense competition dramatically reduces the chance of high excess profit.

인터넷의 발달로 전자 상거래는 오늘날 일상생활의 한 부분이 되었다. 그러나, 수많은 쇼핑몰들과 그 쇼핑몰들이 제공하는 다양한 제품들 속에서 소비자가 원하는 물건을 찾아내는 것은 점점 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 멀티에이전트 시스템을 이용해 공급망(Supply Chain)에서 구매자의 요구에 부합하는 제품을 제공할 수 있는 생산자를 보다 쉽게 연결시켜주는 방법을 제안한다. 기존의 멀티 에이전트 기반 공급망에서 주로 사용되는 협동 전략인 Joint Intention Theory와 SharedPlan Theory, 이 논문에서 제안하는 신경망을 이용한 방법을 비교해, 신경망을 이용한 방법이 갖는 효율성을 알아보고, 신경망을 이용한 멀티에이전트 기반의 협등 모델을 제시하였다. 이 모델은 구매자가 제품을 선택할 때 사용하는 소비평가 기준의 가중치를 소비자로부터 받아들여 그 기준에 가장 부합하는 판매자를 신경망을 이용한 분류(classification)방법을 통해 찾아내고, 이렇게 선택된 생산자를 소비자에게 연결시켜준다.

첨단기술 분야의 발전 및 기술개발 촉진을 위해서는 개발된 기술의 기업간 이전거래활동이 활발히 이루어져 기술의 상업화와 고도화가 촉진되어야 한다. 이를 위해서는 기술중개기관이나 거래소와 같은 제도적 기반을 갖추는 것뿐만 아니라 특정 기술이 가지는 가치를 중립적 관점에서 평가할 수 있는 방법론의 개발이 요구된다. 기술 구매자와 기술 판매자 사이의 가격협상을 위해서는 특정 기술이 보유한 중립적이고 객관적인 가치가 우선적으로 제시되어야 하기 때문이다. 본 논문은 기술이전거래 촉진을 위한 기술가치평가 모형의 개발과 평가모형에 따른 평가과정을 지원하는 기술가치평가시스템의 개발을 목적으로 차고 있다. 기술가치평가시스템은 웹 기반으로 개발되어, 관심 있는 사용자는 웹 브라우저를 통해 기술적 가치를 실시간으로 신속하고 효율적으로 평가할 수 있도록 구현되어 있다.

Recently, CMM have been recognized as a critical factor to validate the competitiveness of software organizations, even if the organizations have already achieved the ISO9001 certification. Furthermore, the new version of ISO9001:2000 is being required instead of ISO9001:1994. Both CMM and ISO9001 have a common point 1ha t they pursuit quality improvement fur the organizations processes and products. Therefore, it is important to understand the similarities of specific requirements between the two models in software organizations which attempt to employ both of the models. from this background, this paper compares CMM and ISO9001 by considering the versions in 1994 and 2000 of ISO9001. The results of this research are likely to help software organizations make a decision for a strategy to adopt CMM and ISO9001.

최근, 소프트웨어 업체들의 소프트웨어 프로세스 개선(SPI) 관련 인증 여부는 기업 경쟁력의 핵심적인 요인으로 그 중요성이 날로 강조되고 있다. 일반적으로, CMM 인증 획득을 위한 심사 과정에는 많은 시간과 경비가 .소요되므로, 보다 높은 수준의 인증을 효과적으로 획득하기 위해서는 사전에 인증 심사에 대비한 전략적 노력이 중요하다. 본 논문에서는 CMM인증 획득 준비를 효과적으로 수행하기 위한 목적으로, EAM(Enabler-Based Assessment Methodology)을 제시하고, 기업에 적용한 사례를 소개한다.

정보화의 도입 및 추진은 기업의 생산성의 향상과 경쟁우위의 확보에 있어서 중요한 요소임은 이미 주지의 사실이다. 본 연구에서는 중소 제조기업에 적합한 정보화 수준 진단 방법을 제시하고, 웹 상에서 사용자가 직접 수준 진단을 수행할 수 있은 시스템을 개발하였다. 기존에 제시된 설문 항목 중심의 수준 진단 방법론을 근간으로 하여 업종 특성, 고객 특성, 공급체인상의 위치 등의 해당 기업의 특성을 고려하여 획일적인 진단 방법에서 탈피하고자 하였다. 또한, 본 웹사이트를 통해서 진단되는 다수의 사례들로부터 향후 정보화 방향 설정에 유용한 정보를 도출할 수 있는 방법의 개발을 고려한 시스템을 설계하였다.

인터넷의 급격한 발전과 광범위한 보급에 따라 과거 전화, 서신 또는 직접방문을 통하여 해결하던 고객상담의 상당부분은 인터넷을 이용한 전자우편 및 전자게시판을 이용하는 방향으로 꾸준히 대치되고 있다. 인터넷을 통한 고객과의 접촉방식의 대부분을 차지하는 전자우편과 전자게시판은, 기존의 방식 특히 전화에 비하여 즉각적인 응답을 기대하기가 어렵다는 측면이 고객에게는 가장 큰 불만사항이 되고 있다. 본 논문에서는 문서로 이루어진 전자우편 또는 전자게시판의 고객 상담 내용을 기계학습의 분류기법을 활용하여 담당자를 자동으로 선정함으로써 보다 신속히 고객의 요구에 반응할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 실제 수집한 다년간의 데이터를 기반으로 다양한 분류기법의 성능을 비교 평가하였으며, 그 결과 k-NN을 이용한 기법이 성능 및 활용도 측면에서 유리함을 보였다 또한, 인터넷을 통한 질문의 경우 상당 수준의 오탈자 및 띄어쓰기 오류를 내포하고 있는데, 바이그램을 이용한 문서처리방법을 이용함으로써 이러한 상황에 효과적으로 대처할 수 있으며, 바이그램으로 문서 처리 시 발생할 수 있는 시스템의 부담을 큰 성능의 저하 없이 최소화하기 위하여 자주 등장한 단어만을 선정하는 방안이 실용성이 있음을 확인하였다.

With the proliferation of WWW, providing more intelligence to Web sites has become a major concern in e-business industry. In recent days, this trend is more accelerated by prosperity of CRM (Customer Relationship Management) in terms of various aspects such as product recommendation, self after service, etc. To accomplish this goal, many e-companies are eager to embed web enabled rule-based system, that is, expert systems into their Web sites and several well-known commercial tools are already available in the market. Most of those tools are developed based on CGI so far but CGI based systems inherently suffer over-burden problem when there are too many service demands at the same time due to the nature of CGI. To overcome this limitation of the existing CGI based expert systems, we propose a new form of Web-enabled expert system using hyperlink-based inference mechanism. In terms of burden to Web server, our approach is proven to outperform CGI based approach theoretically and also empirically. For practical purpose, our this approach is implemented in a software system, WeBIS and a graphic rule editing methodology, Expert Diagram is incorporated into the system to facilitates rule generation and maintenance. WeBIS is now successfully operated for financial consulting in the web site of a leading financial consulting company in Korea.

Stock market prediction is regarded as a challenging task of financial time-series prediction. There have been many studies using artificial neural networks in this area. Recently, support vector machines (SVMs) are regarded as promising methods for the prediction of financial time-series because they me a risk function consisting the empirical ewer and a regularized term which is derived from the structural risk minimization principle. In this study, I apply SVM to predicting the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI). In addition, this study examines the feasibility of applying SVM in financial forecasting by comparing it with back-propagation neural networks and case-based reasoning. The experimental results show that SVM provides a promising alternative to stock market prediction.

Information Technology (IT) and the internet have been major drivers the changes in all aspects of the business processes and activities. They have brought major changes to the financial statements audit environment as well, which in turn has required modifications in audit procedures. There exist, however, certain difficulties with current audit procedures especially for the assessment of the level of control risk. This assessment is primarily based on the auditors' professional judgment and experiences, not based on the objective hies or criteria. To overcome these difficulties, this paper proposes a prototype decision support model named CRAS-CBR using case based reasoning (CBR) to support auditors in making their professional judgment on the assessment of the level of control risk of the general accounting system in the manufacturing industry. To validate the performance, we compare our proposed model with benchmark performances in terms of classification accuracy for the level of control risk. Our experimental results showed CRAS-CBR outperforms a statistical model (MDA) and staff auditor performance in average hit ratio.

Finding the factors to affect the success of the business web sites is critical to enhance their competitiveness. This paper categorizes these factors into 4 quality measures: system information, service and entertainment. The success is measured via user's satisfaction and loyalty. It surveys 474 Internet users to find the effect of the quality measures on web site success empirically. We confirm the causal effect of quality factors on users' satisfaction and loyalty. Furthermore, a comparative study is performed fur Web site types, such as finance, e-commerce (shopping mall), and entertainment. We note that the effect differs in web site types.

많은 온라인 컨텐츠 회사들이 최근 온란인 광고수입의 한계를 느끼기 시작하면서 자신들의 서비스에 요금을 부과하는 경향이 있어왔다. 이 논문은 왜 온라인 컨텐츠회사들이 왜 자신의 서비스에 요금을 부과를 하게되었는지를 인터넷 시장의 성숙과 관련하여 살펴보고, 기존의 오프라인 컨텐츠회사들이 온라인시장에 진입시에 따른 전략을 고찰한다. 또한 온라인컨텐츠 시장에서의 가격전략과 관련된 시사점을 논의한다.

Recently, market size for IT outsourcing has grown. As internet technology has been developed for accessing information resources, information systems have become internet-based, which is called an ASP(Application Service Provider); evaluating the performance fur ASP becomes important. Therefore, this paper attempts to investigate the salient characteristics of ASP An ASP success model is proposed based on information systems success models found in the literature. Our model is tested through a survey from 291 small companies. LISREL is used to demonstrate the suitability of our model, and the success factors for ASP are also investigated. Our result is likely to help provide useful guidelines for successful ASP implementation.

B2B EC에서 지능형 에이전트에 대한 요구의 증가와 함께 기업구매자가 직접 전자시장으로부터 구매하는 데스크탑 구매의 요구도 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 B2B 상에서 전자시장으로부터의 효율적인 구매를 지원하는 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 설계 사례에 대해서 기술한다. b-Cart는 구매자가 소유하고 사용되는 구매자 사이트에 위치한 쇼핑카트로서, 본 논문에서는 B2B EC에서의 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 요구 기능을 사용자식별(Identification), 사용자 다이알로그(User Dialog), 상품정보수집(Collection), 물품정보제거(Trashing), 개별 구매의사결정지원(Individual Purchase Decision Support), 조직 구매의사결정지원(Organizational Purchase Decision Support), 협상(Negotiation), 주문처리(Ordering), 지불처리(Payment), 진행사항 추적(Tracking), 구매기록(Recording), 전자구매시스템에 구매기록 전송(Record Transmission), 지식베이스에 새로운 지식 유지(Knowledge Maintenance)으로 정의하고, b-Cart 기반 에이전트 시스템의 메시지 인터페이스를 설계하고 시스템의 구조를 설계하여 프로토타입 시스템인 AgentB의 설계 사례를 소개한다. b-Cart 기반 에이전트시스템은 기업구매자의 전자시장으로부터 구매자 증가함에 따라 분산된 정보를 관리 해주고 통합적으로 구매처리를 해줄수 있는 효과적인 시스템이다. 향 후 B2B EC의 에이전트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.

상이한 IT 환경 기반의 여러 기업이 협업하는 방법 중 하나가 각 기업이 가진 비즈니스를 웹서비스로 오픈하고 웹서비스 협업 프레임워크 위에서 상호 협업하여 다자간 비즈니스 프로세스를 구축하는 것이다. 본 논문의 시스템은 웹서비스 기반 비즈니스 프로세스 모델링 언어인 BPEL4WS 위에 협업 프레임워크 명세인 WS-Coordination / Transaction 프레임워크를 결합한 아키텍처를 구현한 서비스 통합 시tm템이다. 이 시스템 위에 다자간 비즈니스 프로세스를 운용할 수 있는 BPM 포탈인 금융포탈을 구축하여 본 논문의 시스템 활용성을 검증하였다. 또한 웹서비스. 협업 프레임워크를 실 업무에 적용할 때 예상되는 문제점을 미리 도출하고 그에 대응하기 위한 목적으로, 이 시스템의 협업 기능에 대해 테스트를 실시 하였다.

본 논문에서는 인문 사회과학 분야의 방대한 설문 데이터를 처리하기 위해 기존의 설문 항목들간의 평면적 관계에만 국한 되었던 연구에 대해 설문데이터 다차원 연관규칙 마이닝 시스템을 설계하고 데이터 간의 연관규칙을 탐사한다. 즉, 직관적으로 분류될 수 있는 기준에 따라 클러스터링을 실행하여 데이터를 분류한 후 각 클러스터로부터 다차원 연관 규칙을 탐사하는 시스템을 제안함으로써 보다 강력한 연관규칙을 탐사한다.

Collaborative filtering (CF) recommendation is a knowledge sharing technology for distribution of opinions and facilitating contacts in network society between people with similar interests. The main concerns of the CF algorithm are about prediction accuracy, speed of response time, problem of data sparsity, and scalability. In general, the efforts of improving prediction algorithms and lessening response time are decoupled. We propose a three-step CF recommendation model which is composed of profiling, inferring, and predicting steps while considering prediction accuracy and computing speed simultaneously. This model combines a CF algorithm with two machine learning processes, SOM (Self-Organizing Map) and CBR (Case Based Reasoning) by changing an unsupervised clustering problem into a supervised user preference reasoning problem, which is a novel approach for the CF recommendation field. This paper demonstrates the utility of the CF recommendation based on SOM cluster-indexing CBR with validation against control algorithms through an open dataset of user preference.

인터넷의 발전으로 전 세계적으로 다양한 인터넷 서비스들이 점차 확대되고 있으며, 특히 수익을 내는 방법으로서의 인터넷 전자상거래는 큰 비중을 차지하고 있다. 이에 수많은 사이트, 쇼핑몰은 상품과 고객들의 수많은 데이터를 데이터베이스 모듈로 관리하고 있다. 이렇게 고객에게 맞는 상품을 추천하기 위해 효율적으로 클러스터링 하는 방법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 여러 클러스터링 방법 중에서 퍼지 이론을 기반으로 개선된 클러스터링 알고리즘을 이용하여 상품을 추천하고자 한다 이 방법은 클러스터의 개수가 한정되어 있는 기존의 방법에 클러스터의 유사도에 따른 유사성을 부여함으로써 더 세밀하고 정확한 클러스터링을 가능케 하여 이에 따른 개인의 성향에 맞게 개인화된 상품을 추천하는 시스템을 설계하고자 한다.

Recommender systems are a personalized information filtering technology to help customers find the products they would like to purchase. Collaborative filtering (CF) has been known to be the most successful recommendation technology. However its widespread use in e-commerce has exposed two research issues, sparsity and scalability. In this paper, we propose several hybrid recommender procedures based on web usage mining, clustering techniques and collaborative filtering to address these issues. Experimental evaluation of suggested procedures on real e-commerce data shows interesting relation between characteristics of procedures and diverse situations.

본 논문은 작업일정계획에서 부하평준화 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 tabu 탐색을 적용함에 있어서 확률적 선별에 기반하여 이웃해를 생성하는 방법을 제시한다. 이웃해 생성은 부하평준화를 위해 일정을 조정할 대상 작업을 선택하는 단계와 선택된 작업에 대해 일정 조정의 방향을 결정하는 단계로 구분된다. 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성은 우선 무작위로 추출된 작업에 대해서 탐색의 질을 개선시킬 수 있는 가능성에 대한 추정치에 따라 확률을 부여하고, 이 확률에 기반하여 선택여부를 결정함으로써 이웃해를 선별하는 방법이다. 실제 현장의 부하평준화 문제를 대상으로 이웃해 생성 방법으로 무작위 방법, 그리디(greedy) 방법과의 비교 실험을 통해 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성 방법의 성능을 검증하였다.

정보 추출(Information Retrieval) 시스템은 거대한 양의 정보들 가운데 필요한 정보의 적절한 탐색을 도와주기 위한 도구이다. 이는 사용자가 요구하는 정보를 보다 정확하고 보다 효과적이면서 보다 효율적으로 전달해주어야만 한다. 그러기 위해서는 문서내의 무수히 많은 속성들 가운데 해당 문서의 특성을 잘 반영하는 속성만을 선별해서 적절히 활용하는 것이 절실히 요구된다. 이에 본 연구는 기존의 한글 문서 분류시스템(CB_TFIDF)[1]의 정확도와 신속성 두 가지 측면의 성능향상에 초점을 두고 있다. 기존의 영문 텍스트 문서 분류시스템에 적용되었던 다양한 속성선택 기법들 가운데 잘 알려진 세가지 즉, Information Gain, Odds Ratio, Document Frequency Thresholding을 통해 선별적인 사례베이스를 구성한 다음에 한글 텍스트 문서 분류시스템에 적용시켜서 성능을 비교 평가한 후, 한글 문서 분류시스템에 가장 적절한 속성선택 기법과 속성 선택에 대한 가이드라인을 제시하고자 한다.

양방향 모바일 시스템 구현을 통해 예약 확인 시스템을 구축하고 예약 손실 방지에 대한 이점을 선보인바 있다. 하지만 이런 시스템도 안정성 및 신뢰성이 떨어진다면 사용자에게 불편함을 가져오며 따라서 양방향 SMS 시스템의 근본 취지 마저도 무너지게 된다. 본 논문에서는 양방향 SMS 시스템의 안정성과 신뢰성을 높이고 일정 수준 이상의 성능을 유지하기 위해 대규모 transaction 처리 및 장애 방지 기술을 도입하여 사용자에게 신뢰성 있는 편안한 서비스를 제공하고, 또한 모바일 시스템 및 네트워크의 효율적인 transaction 처리 구현을 시도하였다.

기존 웹 서비스에서 구현하고 있는 n-Tier 분산 아키텍쳐에 대한 시맨틱 웹 서비스를 제공하기 위해 변화되는 내용을 살펴본다. 시맨틱 웹에서는 사람만이 알아보고 분석할 수 있는 형태의 데이터가 아닌 컴퓨터가 이해할 수 있도록 데이터를 표현하게 된다. 컴퓨터가 이해하기 위한 데이터는 단순히 RDBMS에 대한 질의로 이루어지는 것이 아니라 온톨로지에 의한 표현이 필요하게 된다. 기존의 웹은 대부분 데이터를 저장하기 위해 RDBMS를 이용하고 있으며 온톨로지 표현은 이러한 데이터를 기반으로 적성된다면 시맨틱 웹 구성에 많은 도움이 된다. 또 다른 기존의 웹과 시맨틱 웹의 차이점으로 들 수 있는 것은 에이전트가 활용된다는 점이며 이러한 에이전트의 등장으로 인해 각 에이전트의 통신, 지식의 공유와 같은 여러 가지 다른 요소가 고려되어야 한다. 이 논문에서는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 에이전트 간의 통신 방법과 지식 표현을 위한 방법에 중점을 두어 시맨틱 웹 분산 아키텍쳐를 제안한다.

인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서 지금까지는 고가의 중대형 컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나, 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 시스템에서는 전체 작업을 개별 노드 즉 PC에 가능한 균등하게 분배함으로써 성능을 극대화 하고자 하는데, 하나 또는 그 이상의 노드에 문제가 발생하는 경우 전체시스템의 성능이 매우 저하되거나 정상적인 서비스를 제공하기가 어려워진다. 이러한 상황에서 고장 포용성의 달성은 1년 365일 지속적으로 운영되어야 하는 많은 응용분야에서 반드시 해결해야 하는 문제이다. 본 논문에서는 PC 클러스터를 활용한 병렬정보검색시스템에서 고장 포용성을 극대화하기 위하여 각 노드의 색인어 역파일을 이웃 노드에 효율적으로 중복하여 저장하는 방안과 이를 활용한 효과적인 병렬정보검색 방법을 제안한다. 대규모 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 고장 포용성 향상을 위한 색인어 역파일 중복 저장방안이 충분한 효율성과 실용성이 있음을 확인하였다.

다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ARTI에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ARTI과 Max-Min 신경망을 결합한 퍼지 다층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ARTI을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

A number of studies for corporate bond rating classification problems have demonstrated that artificial intelligence approaches such as Case-based reasoning (CBR) can be alternative methodologies to statistical techniques. CBR is a problem solving technique in that the case specific knowledge of past experience is utilized to find a most similar solution to the new problems. To build a successful CBR system to deal with human information processing, the representation of knowledge of each attribute is an important key factor We propose a hybrid approach of using fuzzy sets that describe the approximate phenomena of the real world because it handles inexact knowledge represented by common linguistic terms in a similar way as human reasoning compared to the other existing techniques. Integration of fuzzy sets with CBR is important to develop effective methods for dealing with vague and incomplete knowledge to statistical represent using membership value of fuzzy sets in CBR.

본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 논리 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자패턴 문제에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, Canny 마스크가 적용된 영상에서 수직·수평 히스토그램을 적용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역을 삼각형 타입의 퍼지 이진화 방법을 적용하여 이진화하고 이진화된 컨테이너 식별자 영역을 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 식별자를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 컨테이너의 식별자 추출에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.