XML이 웹 상에서 문서 교환의 표준으로 자리잡고 있으며 피 수요가 나날이 증가하고 있다. 그에 따라 in 데이터나 문서 구조를 모델링하는 XML Schema(W3C XML Schema Spec) 또한 수요가 증가하고 있다. 그러나 XML Schema는 다양한 자료형과 풍부한 표현력을 제공하지만 그 복잡성으로 인해 모델링하기가 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 설계의 기본적인 도구인 개체-관계 모델을 이용하여 XML Schema를 간단하게 생성하는 방법을 제시한다. 개체-관계 모델과 변환될 XML Schema의 구조는 서로 일대일로 매핑되지 않아 직접 변환할 수는 없다. 그래서 몇 가지 알고리즘을 이용하여 개체-관계 모델을 계층적 구조모델로 변환을 한다. 이렇게 변환된 계층적 구조 모델을 이용하여 최종적으로 XML Schema를 생성한다. 기존의 XML Schema 생성 방법은 개체 간의 속성이 상위 혹은 하위로 이동하면서 최초 설계시의 개체가 사라지므로 XML Schema의 중요한 특성인 재사용성을 이용할 수 없다는 단점을 가진다. 석기서 제시한 알고리즘은 XML Schema의 중요한 특성들인 재사용성, 전역 및 지역 기능 등을 가진 문서를 생성한다는 것이다.
대화형 관계 추출의 목표는 주어진 대화에서 두 개체 간의 관계를 식별하는 것이다. 대화 중에 화자는 개체 및 관계와 관련이 있는 단서인 트리거를 통해 특정 개체 간 관계를 식별하는 것에 힌트를 얻을 수 있다. 그러나 데이터에 대해 항상 트리거 정보가 존재하는 것이 아니므로 트리거를 활용해 성능을 향상시키는 것은 어렵다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 대화, 개체, 관계 중심으로 트리거 생성 모델을 학습하고, 이를 통해 생성된 트리거를 대화형 관계 추출에 학습하여 관계 식별에 효과적인 성능 향상을 보이는 접근법을 제안한다. 제안하는 접근법은 대화형 관계 추출 태스크에서 기존 성능과 비교한 결과 Dev, Test에서 각각 F1 19.74%p, F1 15.53%p 의 성능 향상을 보였다.
XML은 인터넷 상의 데이터의 표현 및 교환의 사실상 표준으로 자리 잡고 있으며, XML 자체가 데이터를 저장하기 위한 논리적 구조를 표현하고 있지만, 다양하고 복잡한 표현으로 인해 문서 구조를 한 눈에 파악하기에는 어려운 점이 있어 개념적 모델의 도구로 사용하기 적절하지 못한 점이 있다. 본 논문은 XML 스키마 문서 구조를 확장된 개체관계 모델을 이용하여 그래픽 형태로 개념적 모델링할 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 XML 스키마 구조를 표현하기 위해 확장된 개체관계 모델을 제시하고, XML 스키마 요소들을 확장된 개체관계 모델로 표현하기 위한 표현규칙들을 제시하고, 제안한 기법으로 모델링한 개념적 모델을 논리적 모델인 XML 스키마 문서로 매핑하는 사례를 통해 본 기법의 완전성을 보여준다.
구문 트리의 구조적 정보는 문장 수준 관계 추출을 수행하는데 있어 매우 중요한 자질 중 하나다. 기존 관계 추출 연구는 구문 트리에서 최단 의존 경로를 적용하는 방식으로 관계 추출에 필요한 정보를 추출해서 활용했다. 그러나 이런 트리 가지치기 기반의 정보 추출은 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 소실할 수도 있다는 문제점이 존재한다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 개체 중심으로 구문 트리를 재구축하고 모든 노드의 정보를 관계 추출에 활용하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 TACRED에서 F1 점수 74.9 %, KLUE-RE 데이터셋에서 72.0%로 가장 높은 성능을 보였다.
정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.
XML은 문서의 표현 및 교환을 위한 사실상의 표준으로 자리 잡아 왔으며, 논리적 데이터 모델로 널리 사용되어 왔다. XML을 논리적 모델로 사용하기 위해서는 XML이 갖는 의미론에 대한 개념적 모델이 필요하다. 하지만, XML의 고유한 특성을 표현하기 위해 기존의 개념적 모델인 개체관계 모델이나 UML 등을 이용하여 모델을 확장하여 사용해 왔지만 현재까지 표준화된 모델은 없다. 본 논문은 데이터베이스 분야 관점에서 개체 관계 모델을 확장하여 XML의 개념적 모델로 사용하는 대표적인 모델들의 특징을 비교한다. 이를 위해 XML의 개념적 모델이 충족해야 할 요구사항들을 제시하고, 이를 근거로 각 모델들의 접근방식을 비교한다.
최근 그 중요성이 인식되면서 수학에서 뿐만 아니라, 생물학, 의학, 면역학 등의 여러 분야에서 세계적으로 광범위하게 연구되어지고 있는 수리 생물학(Mathematical biology) 분야의 학문적 시초이며 그 기초를 제공하는 개체 수 생태학 (population ecology) 은 생물 종 (種) 의 개체 수가 서식지 안의 특정 위치에서 시간에 따라 어떻게 변하는 지를 연구하는 분야이다. 이 논문에서는 두 종류의 생물 종이 한 서식지 안에서 상호작용하는 형태로서 포식자-먹이 관계, 경쟁관계, 협력관계를 나타내는 모델들을 살펴본다.
비디오 데이터에서 의미적 인식을 위해 활용되는 요소 중 하나가 객체에 대한 움직임 정보로 이는 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적인 객체기반 비디오 검색과 비디오의 움직임 해석을 위한 시공간 관계 표현 방법을 제시한다. 비디오의 객체표현 방법은 Polygon-based Bounding Volume의 3차원 Mesh 모델을 생성한 후 이를 이용하여 비디오 내 개체의 구조적 내용을 저차원적 속성과 움직임에 대한 기본 구조로 활용하였다. 또한, 움직임 객체에 대해 시공간적 특성과 시각적 특성을 동시에 고려하여 표현되도록 하였다. 각 Vertex는 시각적 특징 중 일부분이고, 비디오 내 개체의 공간적 특성과 개체의 움직임은 Volume Trajectory로 모델링되고, 개체와 개체간의 시공간적 관계를 표현하기 위한 Operation을 정의한다.
공간 정보 추출은 대량의 텍스트 문서에서 자연어로 표현된 공간 관련 개체 및 관계를 추출하는 것으로 질의응답 시스템, 챗봇 시스템, 네비게이션 시스템 등에서 활용될 수 있다. 본 연구는 한국어에 나타나 있는 공간 개체들을 효과적으로 추출하기 위한 앙상블 기법이 적용된 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 소개한다. 한국어 공간 정보 말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 기존 모델보다 매크로 평균이 향상되어 전반적인 공간 관계 추출에 유용할 것으로 기대한다.
공간 정보 추출은 대량의 텍스트 문서에서 자연어로 표현된 공간 관련 개체 및 관계를 추출하는 것으로 질의응답 시스템, 챗봇 시스템, 네비게이션 시스템 등에서 활용될 수 있다. 본 연구는 한국어에 나타나 있는 공간 개체들을 효과적으로 추출하기 위한 앙상블 기법이 적용된 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 소개한다. 한국어 공간 정보 말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 기존 모델보다 매크로 평균이 향상되어 전반적인 공간 관계 추출에 유용할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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