본 고에서는 다차원 개체 clustering문제에 있어서 개체간 관계가 확률적이고 가중치가 부여된 경우를 위한 기대차이등급 clustering기법을 제시하였다. 기대차이등급 clustering기법은 해법의 필요성에 비해 상대적으로 해법개발이 미진한 분산정보시스팀을 대상으로 한 전산화 master plan의 수립이나 기계-부품 그룹형성, FMS에서의 주문선정(Part Type Selection)등에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 반면 해법의 타당성 검토를 위한 이론적 연구가 제시되지 않아 추후 이의 보완을 위한 연구가 요망된다.
농식품 가격을 안정적으로 제공하기 위해 농식품 가격 변동에 대한 요인 분석이 필요하다. 본 연구는 농식품 가격 변동의 요인 분석을 위해 인과관계 템플릿을 정의하고, 요약을 위한 개체명 인식 방법을 적용한다. 농식품 일일동향 데이터에 대한 평가에서 딥러닝 기반 BiLSTM-CRF 실험 결과 F1-점수 0.93으로 베이스라인 Bi-LSTM 실험 결과 0.75에 비해 높은 성능을 보였다.
시몽동의 개체화론과 변환의 방법론은 물질과 생성에 관한 현대 자연 철학의 가능성 및 철학과 과학의 관계에 대한 새로운 전망을 제시한다. 시몽동의 반실체론적 관점에 따르면, 존재는 퍼텐셜 에너지로 충전된 준안정적 시스템으로서, 잇따르는 평형상태들을 가로지르는 양자적 도약을 통해서 점진적으로 자기 복잡화한다. 개체화는 전(前)개체적 상태에서 개체화된 상태로 변이하며 존재의 상(相)들을 생성하는 작용이다. 개체화 일반의 패러다임 모델인 물리적 개체화는 형상 중심의 질료형상도식이 갖는 불충분성을 제시하고 물질의 자발적인 형상화 역량과 물질에 내재하는 역동적인 관계적 작용의 실재성을 입증한다. 개체(구조나 형태)의 발생은 자연에 내재하는 퍼텐셜들의 차이와 크기의 등급들 사이의 불일치를, 내적 공명, 정보 소통, 변환적 관계를 통해서 해결하는 일종의 해(解)로서 일어난다. 시몽동은 현대 물리학의 개념들을 변환적으로 차용하여 고대 자연철학의 '피지스'를 부활시키면서 새로운 비환원적 유물론의 가능성을 보여주었다. 특히 귀납도 연역도 변증법도 아닌 시몽동 고유의 '변환'은 근원적인 존재론적 과정이자 독특한 사유 방법으로서 철학을 비롯한 여러 학문들 간의 상호-관계와 지식의 연결망을 구축하는데 새로운 관점을 제공한다는 점에서 주목할 만하다.
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.
한국산 때죽나무과 식물 2속 2분류군(때죽나무, 쪽동백나무, 좀쪽동백나무, 나래쪽동백)에 대한 속간, 종간 및 종내 지역별 개체군간의 유연관계를 조사하기 위하여 RAPD 분석을 수행하였다. 반응을 보인 15개의 random primer에서 238개의 유전자 표지밴드가 나타났으며, 이를 근거로 UPGMA Phenogram을 작성하였다. 4종의 개체군들은 3개의 유집군으로 묶이는 결과를 보였다. 첫 번째 유집군은 때죽나무 개체군, 두 번째 유집군은 쪽동백나무 개체군-좀쪽나무 개체군이 묶였고, 세 번째 유집군은 나래쪽동백 개체군으로 유집되었다. 취급된 분류군들 중 두 번째 유집군에 속하는 쪽동백나무-좀쪽동백나무가 가장 밀접한 유연관계를 갖는 것으로 밝혀졌다. 따라서 RAPD 분석으로 속과 종을 분류할 수 있었다.
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.
이 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 선행연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이다. 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 정보를 구성하는 개체와 개체 사이의 관계는 다양한 요소를 지니고 있으며, 연결망의 관계 분석 지표를 통해 관계의 성격과 특징을 도출해 낼 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력을 연구범위로 설정하고, 연결망 내의 관계의 요인과 영향력의 지표를 분류하고 연결한다. 이를 통해 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소를 중심으로 관계의 시각화 과정에 있어 적합한 시각화 프로세스를 온톨로지 개념을 사용하는 시멘틱 그래프에 적용해 보았다. 영향력의 각 관계 요소는 공통적인 개념과 성격, 측정 요소를 통하여 노드와 링크의 네트워크 형태의 그래프로 형성되었다. 영향력 시멘틱 그래프는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 시멘틱 그래프의 적용 범위를 연결망 시각화 전반을 확장하여, 합리적이고 효율적인 시각화 프로세스의 설정이 가능함을 알 수 있다.
관계 추출은 주어진 문장이나 문서에 존재하는 개체들 간의 의미적 관계를 찾아내는 작업을 말한다. 최근 문서 수준 관계 추출 말뭉치인 DocRED가 공개되면서 문서 수준 관계 추출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 사전 학습된 Masked Language Model(MLM)이 자연어처리 분야 전체에 영향력을 보이면서 관계 추출에서도 MLM을 사용하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 문서 수준의 관계 추출은 문서의 단위가 길기 때문에 Self-attention을 기반으로 하는 MLM을 사용하면 모델의 계산량이 증가하는 문제가 있다. 본 논문은 이 점을 보완하기 위해 관계 추출에 필요한 문장을 선별하는 간단한 전처리 방법을 제안한다. 또한 문서의 길이에 상관없이 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 자동으로 습득 할 수 있는 Relation-Context Co-attention 방법을 제안한다. 제안 모델은 DocRED 말뭉치에서 Dev F1 62.01%, Test F1 59.90%로 높은 성능을 보였다.
자연 군락으로 자라고 있는 은방울꽃 개체군의 개체 내 각 기관들간의 상호관계, 생식기관의 변화, 종자의 생산량과 개체의 크기와의 관계를 알아보기 위하여 경기도 광주시 남종면 귀여 2리에서 2002년 4월부터 8월까지 조사하였다. 본 연구에서는 두 가지로 나누어 실시하였는데, 하나는 생식기관의 변화를 알아보기 위해 영구 방형구를 설치하였고, 다른 하나는 각 기관들의 상관관계와 종자생산의 에너지 분배를 파악하기 위해 채취한 시료를 실험실로 운반하여 분석하였다. 첫째, 은방울꽂 개체군의 특성에서 영구 방형구 내 개화하는 개체의 잎 장수는 평균 2장이었고, 나중에 나온 잎의 크기가 더 크다는 것을 알 수 있었다. 개체 당 평균 7.9개의 꽃을 피우며, 나중에는 평균 5.4개의 열매를 맺고, 평균 16.1개의 종자를 생산하는 것으로 나타났다. 둘째, 잎의 크기, 지하부의 크기 및 생식기관의 각 속성들간에는 1% 및 5%내의 상관관계를 보였다. 셋째, 은방울꽂의 개화 시기는 4월 26일부터 5월 11일까지였으며, 이로부터 추정한 개화지속기간은 대략 $8{\sim}9$일이었다. 5월초에 개화한 개체 중 80%가 5월말에 열매로 남았고, 8월말에는 68%가 열매로 남아있었다. 넷째, 생산된 종자의 건중량은 총엽면적보다 지하부의 건중량과 더 높은 상관관계를 보였다.
데이터 모델링 접근은 주로 순 공학을 사용하여 미래의 필요구조에 초점을 맞추고 있기 때문에 새로운 데이터베이스를 설계하기 위해서는 많은 시간과 노력, 개발비가 필요하다. 그러나 기존의 데이터베이스를 재사용 한다면 개발에 필요한 시간과 노력, 개발비를 줄일 수 있을 뿐 아니라 자료의 재활용면에서 효율적이다. 본 논문에서는 사용 가능한 데이터베이스 application을 재사용하기 위해 Form model을 이용하여 새로운 데이터베이스 설계의 바탕이 되는 개체-관계 스키마를 추출하는 방법에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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