Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.707-710
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2023
관계추출은 문장 내 두 개체 간의 의미적 관계를 추론하는 자연어분석 태스크이다. 딥러닝의 발전과 더불어 관계추출은 BERT 계열의 이해형 언어모델을 이용하였다. 그러나, ChatGPT의 혁신적인 등장과 함께, GPT계열의 생성형 언어모델에 대한 연구가 활발해졌다. 본 논문에서는 소규모의 생성형 언어모델(Kebyt5)을 이용하여 관계추출 성능개선을 위한 프롬프트 구성 및 생각의 사슬(CoT) 학습 방법을 제안한다. 실험결과 Kebyt5-large 모델에서 CoT 학습을 수행하였을 경우, Klue-RoBERTa-base 모델보다 3.05%의 성능개선이 있었다.
This paper proposes a new implementational model based on the security model of Oracle for Web ontology. Recently, several access control models using relational database security model for access control to Web ontology have been developing, and one of the most representative access control model is the RAC model. However, the RAC model is based on the standard security model, and thus it does not provide a implementational model for practical relational database management systems. In this paper, we propose an implementational model based on Oracle which is widely used and providing various security policies. This paper shows the implementation and experimental evaluation. Especially, the proposed model uses the VPD security model of Oracle and support high application and usability.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.265-270
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2001
XML은 강력한 데이터 표현능력들 인정받아 전자상거래와 같은 데이터 처리 분야에 적극적으로 도입되고 있다. 전자상거래는 인터넷의 확산과 더불어 급속도로 발전되었고. B2C의 성공은 기업간 전자상거래를 위한 비즈니스 모델들을 창출하였다. 이 비즈니스 모델들은 새로운 문서 기술 언어인 XML로 작성되고, 그 정보들은 각각의 기업의 데이터베이스에 저장된다. 저장에 필요한 데이터베이스로서 관계형 데이터베이스가 가장 일반적으로 사용되고 있으나, 관계형 데이터베이스의 단점을 보완한 객체지향형 데이터베이스가 개발되었고, 관계형 데이터베이스와 객체지향형 데이터베이스의 장점을 살린 혼합형이라 할 수 있는 객체 관계 데이터베이스가 개발되었다. 본 논문에서는 XML 문서의 저장에 관계형 데이터베이스와 객체 관계 데이터베이스를 사용하여 저장의 효율성을 비교한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.4-6
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2002
XML이 단순한 컨텐츠에서 데이터베이스로까지 그 적용 분야가 확장되면서 XML로 표현된 정보들을 어떻게 효율적으로 저장하고 관리하는 것이다. 가장 큰 이슈 중의 하나는 기존의 관계형 데이터베이스에도 XML을 효율적으로 관리할 수 있는가 이다. 이를 위해 XML 응용과 관계형 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 이루어지고 있으나, 객체를 기본 개념에 기반을 두었으며 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 데이터베이스에 저장하기 위해서는 많은 테이블이 필요하며, 이에 따른 죠인 연산으로 시스템 성능이 저하 될 수 있는 본질적인 한계가 있다. 따라서 XML 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위해서는 계층적 구조를 2차원 정보로 변환하는 변환 방법을 만들어 각 구조화된 정보를 데이터베이스에 저장하고 다시 XML로 연동할 수 있는 것이다. 본 논문은 객체 모델을 토대로 XML DTD에 정의한 요소와 특성들을 객체화하여 관계형 데이터베이스 스키마로 변환하기 위한 연계 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 XML DTD를 객체 모델로 변환시키기 위한 객체 변환 방안을 제시하고, 변환된 객체 모델을 관계형 데이터베이스 스키마로 변경시키기 위한 스키마 변환 방법을 제안했다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1999.04a
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pp.237-241
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1999
본 논문은 이산사건 시스템 모델링에 관계대수를 이용함으로써 이산사건 시스템 모델을 시뮬레이션 할 때 data consistency를 보장하는 방법을 다룬다. 복잡한 이산사건 시스템은 모델링 및 분석에 형식론적인 프레임웍이 필요하며 모델의 추상화와 재사용이 용이한 DEVS형식론이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 DEVS 형식론으로 기술된 모델을 정보의 손상 없이 관계대수형 모델로 변환하여 관계대수형 이산사건 모델로써 이용하는 방법론을 제시한다.
The most representative approach for efficient storing of XML data is to store XML data in relational databases. The merit of this approach is that it can easily accept the realistic status that most data are still stored in relational databases. This approach needs to convert XML data into relational data or relational data into XML data. The most important issue in the translation is to reflect structural and semantic relations of RDB to XML schema model exactly. Many studies have been done to resolve the issue, but those methods have several problems: Not cover structural semantics or just support explicit referential integrity relations. In this paper, we propose an algorithm for extracting implicit referential integrities automatically. We also design and implement the suggested algorithm, and execute comparative evaluations using translated XML documents. The proposed algorithm provides several good points such as improving semantic information extraction and conversion, securing sufficient referential integrity of the target databases, and so on. By using the suggested algorithm, we can guarantee not only explicit referential integrities but also implicit referential integrities of the initial relational schema model completely. That is, we can create more exact XML schema model through the suggested algorithm.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.07a
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pp.325-328
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2012
본 연구는 사용자가 특정 전문지식에 대하여 검색하는데 있어 관계형 데이터베이스와 온톨로지를 결합해 보다 적합한 검색 결과를 반환하도록 하는 관계형 데이터베이스와 온톨로지 병행모델에 관한 것이다. 데이터나 정보 양의 급격한 증가는 검색 결과의 사용자 확신을 도리어 떨어트리는 big data 문제에 부딪히게 되었으며 모바일 기기의 사용 증가는 검색과 결과의 판단에 있어 인간의 관여를 줄이는 단순성을 높이는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구는 고수준의 의사결정이 요구되는 분야에 있어서의 검색 성능을 높이기 위해 관계형 데이터베이스로 구성된 데이터에 온톨로지를 결합시켜 사용자에게 적합한 데이터를 반환할 수 있는 모델에 대해 지원해보고자 한다. 본 연구의 검증을 위해 전문 지식이 요구되는 의약품 분야의 데이터베이스를 기준으로 서비스를 제공하는 사이트에서의 검색을 통해 문제점을 제시하고 연구의 필요성을 제시한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.3A
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pp.235-239
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2008
In this paper, we study a simulation model for cooperative MIMO (multiple-input multiple-output) channels and present a cooperative one-ring channel model which is extended from the geometrical one-ring and two-ring scattering models. Assuming that the source, the destination and the relay are surrounded by an infinite number of scatters, we derive a reference model for the cooperative one-ring channel and propose a simulation model based on the reference model provided in the paper. Then we show how modeling parameters of the simulation model are determined to match the correlation functions for the respective models. With numerical investigation, we also show that the correlation functions for the reference and the simulation are well matched.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.1406-1409
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2012
시맨틱 웹 환경을 통해 수 많은 온톨로지가 생성되고 이를 효율적으로 관리하고 저장하기 위한 온톨로지 저장소에 대한 연구가 진행되고 있다. 더불어 저장된 온톨로지로부터 원하는 정보를 얻기 위해 SPARQL 에 대한 연구 또한 활발히 진행되었다. 현재까지 많은 데이터들이 관계형 데이터베이스에 저장되어 있기 때문에 SPARQL 을 사용하기 위해서는 해당 저장소의 모델에 맞게 SPARQL 을 변환 해야 한다. 하지만 지금까지 연구된 SPARQL-to-SQL 변환 모델은 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 트리플 형태로 변환하여 온톨로지 저장소에 저장해야 하는 추가 비용이 발생한다. 이 논문에서는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 트리플 형태로 변환하여 온톨로지 저장소에 저장하지 않고 SPARQL 질의문의 변환만으로 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터에 질의 할 수 있는 SPARQL-to-Original SQL 변환 모델을 제안한다.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.19
no.1
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pp.23-67
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2019
Records in Contexts (RiC) is an international archival description standard developed by integrating and normalizing four archival description standards of the International Council of Archives (ICA). RiC has the advantage of diversifying archival description, exposing the context of records, and ensuring data interoperability between disparate systems. In this study, RiC is set up as a key tool in the design of archive systems, and logical data modeling is performed to implement the database. Because of RiC's conceptual model, RiC-CM can be used as a data reference model, and which makes it possible to develop a data model that meets user requirements. Therefore, this study intends to implement these two data models: relational data model, which is widely used as the database on legacy systems, and graphical data model, which can flexibly extend objects around the relationship between information entities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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