증가학습은 점진적으로 학습 데이타를 늘려가며 신경망을 학습시킴으로써 일반적으로 학습시간을 단축시킬 뿐만 아니라 신경망의 일반화 성능을 향상시킨다. 그러나, 기존의 증가학습은 학습 데이타를 선정하는 과정에서 데이타의 중요도를 반복적으로 평가한다. 본 논문에서는 분류 문제의 경우 학습이 시작되기 전에 데이타의 중요도를 한 번만 평가한다. 제안된 방법에서는 분류 문제의 경우 클래스 경계에 가까운 데이타일수록 그 데이타의 중요도가 높다고 보고 이러한 데이타를 선택하는 방법을 제시한다. 두가지 합성 데이타와 실세계 데이타의 실험을 통해 제안된 방법이 기존의 방법보다 학습 시간을 단축시키며 일반화 성능을 향상시킴을 보인다.
XML이 웹상에서 정보 교환의 표준으로 채택되면서 XML을 데이타베이스의 데이타로 보고 정보를 추출하는 분야가 주목받고 있다. XML은 그래프 기반의 비정형 데이타(semistructured data) 모델 과 매우 비슷하기 때문에 XML 데이타를 그래프 기반의 비정형 데이타 모델로 매핑한 후, 이에 대하여 질의를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 XML 데이타에 대하여 스키마 정보를 가지는 DTB(Document Type Definition)를 이용한 질의 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 인덱싱 효과를 내면서도 기존 방법에 비하여 부가의 메모리를 적게 필요로하고, 입력 데이타의 구조를 그대로 유지하기 때문에 다양한 형태의 질의를 효율적으로 처리할 수 있다. 간단한 예제 데이타베이스에 대하여 제안하는 기법의 실험 결 과를 보였다.
한글 데이타베이스 시스템은 한글 사용자들이 한글을 비롯한 각종의 데이타들을 효율적으로 처리하고 관리할 수 있도록 지원하는 컴퓨터 기반의 정보 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 한글 데이타베이스 시스템의 합리적인 개발환경을 도모하기 위하여, 먼저 한글 데이타베이스 시스템의 기본구조와 현행의 한글 데이타베이스 시스템의 개발 및 그 이용수준을 살펴보고, 이를 토대로 한글 데이타베이스 시스템의 추후 개발에 필요한 표준화 문제들을 고찰하였다.
문서를 표현하는 여러 가지 기법 중에서 XML(eXtensible Markup Language)은 확장성과 범용성 때문에 데이타의 교환과 표현에 대한 표준으로 자리잡고 있다. 이에 XML로 데이타를 저장하기 위한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 관계형 데이타베이스에 XML 데이타를 저장하기 위해 XML 데이터의 타입을 관계형 데이타베이스의 타입으로 매칭해 주는 서브시스템인 타입 처리기를 구현한다. 타입 처리기에서는 eXDM이 내장형 시스템이라는 제한사항을 고려하고, XQuery 형태의 질의문을 지원하기 위해 XML-스키마를 변형한 형태의 XML 타입 정의 문서를 이용한다.
관계형 데이타베이스에 저장되어 있는 데이타를 XML 문서로 추출하기 위해서는 데이블에 저장된 데이타를 XML 문서 형식에 맞는 계층적인 관계를 가지도록 구조화하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 관계형 데이타베이스를 사용하는 XML 저장 및 검색 시스템인 eXDM(embedded XML Database Management System)의 내부에서 구현한 XML 문서 추출 서브시스템에 대하여 기술한다. 이 시스템은 XML 문서에 대한 질의(XQuery)의 RETURN 절과 SORTBY 절을 분석하여, 관계형 데이타베이스에 저장되어 있는 데이타를 구조화하여 계층적인 구조를 가지는 XML 문서 형태로 추출한다.
시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는데 있다. 그러나 인터넷 등 정보통신 기술의 발전으로 인해 정보량이 급증함으로써 이들 정보 자원을 효과적으로 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주석 에디터를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 볼 수 있으며, HTML 뷰를 통해 메타데이타를 수동으로 수정이 가능하다. 이 메타데이타는 RDF Repository로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 RDF 메타데이타 생성을 확인할 수 있다. 이렇게 생성된 RDF 메타데이타는 웹 로봇이 내용의 의미 파악 및 카테고리 정보를 쉽게 알 수 있도록 해준다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.
통계 데이타베이스의 효율적 이용을 위해 통계 분석을 위한 요약 정보를 미리 계산하여 저장함으로써 사용자에게 빠른 응답시간내에 통계 정보를 제공하려는 요약 데이타베이스와 이의 효율적인 관리와 사용의 편리를 위한 메타 데이타베이스가 생성되고 관리되어야만 한다. 요약 데이타베이스를 효율적으로 이용한 통계 분석 작업의 환경과 사용자의 편이성을 지원하기 위하여 계층 구조 형태인 데이타 사전/디렉토리의 형태로 독립적으로 운영되는 메타 데이타베이스와 관리기의 설계 및 구현 작업과 이를 이용한 운영 방법 등이 제시되었다.
실용적인 퍼지 데이타베이스 시스템을 구축하는데 장애 요인중의 하나는 근접관계와 같은 의미 데이타를 습득하는 것이다. 근접관계란 어떤 도메인에서 데이타들간의 근사 혹은 유사한 정도를 정량적으로 표현한 것이다.퍼지 데이타베이스 시스템은 부정확한 질의를 처리할때 이런 근접관계를 이용한다. 지금까지 근접도를 측정하는 체계적인 방법은 별로 알려진 것이 없고 대부분은 근접관계는 미리 주어진다는 가정하에 퍼지 데이타베이스를 연구하여 왔다. 본 논문에서는 퍼지 질의 처리에 필요한 근접관계 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 잡합의 퍼지척도 측정 이론에 기반을 두었기 때문에 간단하고 체계적이며, 각 데이타에 특정값만 부여함으로써 해당 도메인내의 데이타들과의 근접도를 자동적으로 구할 수 있다. 특히 조정 변수를 이용하여 도메인내의 근접도 간격을 조절할 수 있어 실제 응용분야에 맞게 조절할 수가 있다.퍼지 질의 처리를 위한 근접도 생성방법이 별로 발표되어 있지 않은 현 상황에서 본 논문에서 제시한 방법은 실용적인 퍼지 데이타베이스를 구현할때에 필요한 근접관계 관리 모듈에 사용될 수 있다.
이동 통신 기술의 발전으로, 이동컴퓨팅 환경에서의 데이타 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이동 호스트 내에 캐쉬가 존재할 경우, 대역폭의 절약 및 빠른 응답시간을 제공할 수 있지만, 캐쉬 일관성을 유지해야하는 부담이 생긴다. 한 셀 내에 존재하는 수 많은 이동 호스트들의 캐쉬 일관성 유지를 위해서 서버(MSS)가 캐쉬 무효화 보고를 일정시간마다 주기적으로 방송하는 방법은 효과적일 수 있다. 기존에 제시된 무효화 보고에서는 갱신된 데이타의 식별자가 사용되지만, 좀 더 적은 양의 대역폭을 소모하는 효율적인 무효화 보고가 되기 위해서는 데이타들을 그룹핑할 수 있는 방안이 연구되어야 한다. 본 논문에서는 서버의 데이타베이스를 데이타의 식별자 값을 기준으로 여러 구역으로 나누었을 때, 데이타의 갱신이 데이타베이스 내 인근 구역에서 많이 발생할 경우, 이진 트리를 기반으로 하여 효율적인 무효화 보고를 생성하는 방법을 제안하고 그 성능을 평가한다.
최근 들어 공간 데이타베이스 시스템에 저장되어 있는 공간 데이타로부터 새로운 지식을 자동으로 추출해야 할 필요성이 증가함에 따라 공간 데이타베이스 시스템에 명시적으로 저장되어 있지 않은 암시적인 지식이나 공간 데이타간의 연관 관계, 그리고 다른 새로운 지식을 추출해 내는 학문인 공간 데이타 마이닝에 대한 연구가 증가하고 있다. 이러한 유용한 지식을 공간 데이타로부터 추출하기 위해서는 공간 데이타를 효율적으로 저장하고, 빠른 인덱스와 검색 기능을 제공하고, 또한 분산환경을 지원할 수 있는 객체 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이타 마이닝 시스템에서 사용되는 공간, 비공간, 지식 데이타를 효율적으로 관리할 수 있는 개방형 객체 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 개방형 객체 관리 시스템을 개발하기 위하여 본 논문에서는 현재 많은 분야에서 사용되고 있는 Open OODB에 공간 데이타 타입의 지원, 동적인 클래스의 생성 객체-지향 개념의 상속성 지원, 공간 인덱스의 지윈, 공간 연산 함수 제공 등의 기능을 추가하여 확장하였다. 또한, 본 논문에서는 다른 공간 데이타베이스 시스템이나 공간 데이타 마이닝 시스템과의 상호운영성을 증가시키기 위하여 데이타 모델링을 위해 ODMG 2.0, 데이타 모델링과 공간 데이타의 교환을 위해 SDTS(Spatial Data Transfer Standard), 그리고 클라이언트와 서버간의 효율적 연동을 위해 OpenGIS Simple Features Specification for CORBA를 수용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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