컴포넌트 확장성 및 재사용성을 향상시키기 위해서는 분석단계에서부터 가변적인 것들을 규칙기반으로 분석해서 컴포넌트로 식별할 필요가 있다. 본 논문에서는 시스템 외부 이벤트에 대해 트랜잭션 처리를 규칙기반으로 처리해야 하는 도메인 상에서 객체 기반의 중요 개념을 규칙기반으로 효과적으로 추출해 UML Components 개발 프로세스 상에서 가변적인 컴포넌트를 개발할 수 있는 규칙 기반 분석 패턴을 제시한다. 업무 지식이나 경험이 다른 많은 분석가들이 서브 시스템 많은 규칙 기반의 가변적인 복잡한 비즈니스 업무 분석 시 제안한 분석 패턴을 사용할 경우 분석 산출물의 일관성이나 가독성을 좋게 하며 또한 UML Components 방법론상에서 효과적으로 가변적인 비즈니스 컴포넌트들을 식별할 수 있다. 이러한 분석 패턴의 타당성을 증명하기 위해 본 논문에서는 가변적인 규칙기반으로 업무를 처리하는 은행 수신과 수출입 업무 도메인에 적용한 결과 패턴에서 제시한 중요 개념을 기반으로 거의 유사한 비즈니스 개념 모델을 도출할 수 있었으며 또한 이들 중요 개념을 기반으로 UML Components 개발 프로세스 상에서 가변적인 비즈니스 컴포넌트를 효과적으로 식별할 수 있었다.
프로세스 설계에는 Petri-net, EPC, UML Activity Diagram 등 다양한 모델 기법이 사용되고 있다. 업무 프로세스 내에 복잡한 업무 규칙이 다수 결합되어 있거나, 유비쿼터스 컴퓨팅과 같이 분산 환경에서 복합한 상호운용 규칙이 산재되어 있는 경우에는 정형적인 프로세스 모델링 기법이 비효율적이므로 규칙 기반의 분산 프로세스 설계를 사용할 수 있다. 본 연구는 유비쿼터스 환경에서의 규칙 기반 프로세스 설계 방법을 분석한다. 특히, 이벤트-조건-액션(ECA) 형태의 능동형 규칙을 이용한 프로세스 설계를 대상으로 분석하며, ECA 스키마는 웹 서비스 기술을 위해 개발된 WS-ECA 언어를 사용한다. ECA 규칙을 이용한 여러가지 프로세스 통제 흐름 표현 방법을 분석하기 위하여 워크플로우 패턴을 활용하였다. 워크플로우 패턴에 따라 ECA 규칙 기반 프로세스 표현법을 제공함으로써 규칙 기반 프로세스를 설계하기 위한 가이드라인을 제시하였다는 데 연구의 의의가 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.527-540
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2010
규칙기반 분류분석(rule-based classification analysis)은 직관적인 이해가 쉽고 알고리즘이 복잡하지 않아 최근 대용량 데이터마이닝에 많이 이용되는 기법이다. 하지만 현재의 규칙기반 분석은 여러 개의 규칙들을 찾은후 이 규칙들을 단순히 다수결이나 또는 중요도의 가중 합으로서 새로운 데이터를 분류한다. 본 연구에서는 다항분포를 이용한 이항데이터의 분류분석 기법을 규칙 조합방법에 응용하고자한다. 다향분포의 추정을 위해서는 변형된 반복 비율 적합(iterative proportional fitting; IPF) 알고리즘을 이용하여 최대 엔트로피 분포(entropy distribution)를 찾는다. 시뮬레이션 실험 결과 이 방법은 두 집단의 데이터가 서로 유사한 경우 어느 정도 의미 있는 분류 결과를 보여주였다.
본 논문에서는 한국어 형태소 분석기가 처리할 수 없는 어휘적 중의성 해결을 위한 방법으로 부분 문장 분석 기법을 연구한다. 부분 문장 분석 기법의 신뢰도를 높이기 위해서 말뭉치를 이용한 데이터를 통해 학습한 경험적 규칙을 이용한다. 학습한 경험적 규칙을 오류 유형에 따라 확장하고 전문화하여 축적된 연구결과를 지식 베이스로 삼아 한국어 맞춤법 및 문법 검사기에서 사용하는 부분 문장 분석기의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 사용한 확장하고 전문화한 지식 베이스는 말뭉치에서 얻은 경험적 규칙을 기반으로 한다. 이 경험적 규칙은 언어적 지식을 기반으로 한다.
중한기계번역시스템(MATES/CK)의 구문분석은 1120개의 구문분석규칙과 통계적 정보에 의한 확률기반에 따라 그 문장에 가장 적합한 구문트리를 찾아져 적용되는 방식으로 이루어지고 있다. 기존 구문분석 규칙은 자체에 오류가 많고, 새로운 규칙의 생성도 필요하다. 규칙에 대한 제약조건에도 좀 더 구체적이고 정확성을 높일 수 있는 상태로의 전환이 필요하다. 본 논문에서는 중한기계번역시스템(MATES/CK)의 구문분석의 정확도를 높이기 위하여 구문분석규칙을 수정하는 방법에 관하여 알아보고 그 연구과정을 살펴본다.
본 논문에서는 규칙 기반 추론 기법을 이용하여 LAN 상의 지연 장애 검출 알고리즘과 장애를 유발시킨 호스트에 대한 위치 확인 알고리즘 및 장애 원인 분석 알고리즘을 제시하고자 한다. 이를 위해 지연 장애 검출 모델과 RBR 기반 장애 검출 규칙 모델을 제시하고 있다. 또한 충돌율 검출 규칙과 이용률 검출 규칙을 적용하여 지연 장애 검출 알고리즘을 설계하였고, 최대 패킷 출력 호스트 파악 규칙을 적용하여 장애 위치 탐색 알고리즘을 설계하였다. 그리고 패킷 유형 분석 규칙과 장애 원인 파악 규칙을 적용하여 장애 원인 분석 알고리즘을 설계하였다. 이를 통하여 LAN 상의 지연 장애를 검출하고 진단하는 기법을 제시하고자 한다. 이와 같이 제시한 지연 장애 검출 및 진단 기법을 실제 네트워크 환경에 직접 적용시켜 봄으로써 본 논문에서 제시한 장애 검출 및 진단 기법의 정확성과 적용성을 확인하였다. 이러한 기법은 네트워크 관리자가 LAN 상의 장애를 진단하고 원인을 해결하는데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
변형 규칙 기반 품사 태거는 태깅 규칙을 코퍼스로부터 자동 학습할 수 있고, 견고하며 태깅 결과를 이해하고 분석하기가 쉽다는 장점을 갖는다. 이에 최근 한국어 특성을 고려한 변형 규칙 기반 한국어 품사 태거가 개발되었다. 하지만 이 시스템은 오류 어절의 어휘 정보를 사용하지 않으므로 수정 가능 오류에 대한 변형 규칙이 제대로 학습되지 못하며, 변형 규칙 적용 과정에 새로운 오류를 발생시킨다는 문제점이 있다. 이에 본 논문은 오류 어절의 어휘 정보를 참조할 수 있는 세부변형 규칙 추출을 이용한 변형 규칙 기반 한국어 품사 태거의 개선 방안을 제안한다. 어휘 정보를 참조할 수 있는 세부 변형 규칙의 형태는 특정 문맥 C에서 어절 W의 어절 태그 ${\alpha}$를 어절 태그 ${\beta}$로 변형한다와 같다. 제안된 방법은 약 10만 어절 크기의 학습 코퍼스에서 57개의 세부 규칙을 학습하였고, 2만 어절 크기의 실험코퍼스에 적용한 결과 95.6%의 정확도를 보임으로써 기존의 변형 규칙 기반 품사 태거의 정확도를 약 15.4% 향상시켰다.
비즈니스 규칙은 비즈니스의 어떤 모습을 정의하거나 제한사항을 나타내는 문장으로 비즈니스 정책과 로직을 기술한 것이다. 본 논문에서는 비즈니스 규칙과 비즈니스 규칙 시스템을 분석하고, 분석한 내용을 기반으로 비즈니스 규칙 표현과 시스템에서의 요구조건과 고려사항을 제시하며, 새로운 비즈니스 규칙 시스템을 설계한다. 또한 비즈니스 규칙 시스템을 위한 기본 모형인 비즈니스 규칙 객체 모델을 제안한다.
신뢰성 있는 부정맥 진단을 위해서는 리듬 구간 및 심박 단위의 종합적인 분석을 통하여 심전도 신호에 대한 분류 결과가 제시되어야 한다. 본 논문에서는 심전도 신호의 특징점에 기반하여 규칙기반 분류를 이용한 일정 구간의 리듬 분석을 수행하고 SVM기반 분류를 이용한 심박 단위의 리듬분석을 첨가하였다. 규칙기반 분류에서는 리듬 구간의 특징에 대하여 임상 자료로부터 도출된 규칙 베이스를 이용하여 리듬 유형을 분류하도록 하며, SVM기반 분류에서는 심박 단위의 특징에 대하여 미리 학습된 다중 SVM 분류기를 이용하여 단조 리듬 및 주요 비정상 심박을 분류하도록 한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 실험을 통하여 11가지 리듬 유형에 대하여 규칙기반 방법만을 적용하였을 경우 68.52%, 규칙기반과 SVM기반의 융합 방법을 적용하였을 경우 87.04%의 분류 성능을 각각 보였다. SVM기반 방법으로 단조 리듬과 배열 리듬에 대한 오분류 개선을 통하여 분류 성능에서 19% 정도가 향상됨을 확인하였다.
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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