• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.1
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• pp.19-30
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• 1997

시간지원 데이터 모델은 시간 의미를 데이터 모델에 추가하여 시간에 따라 변화된 정보를 처리할 수 있는 데이터 모델이다. 시간지원 데이터 모델은 실세계에서 사건이 발생한 시간인 유효시간을 지원하는 데이터 모델과 데이터가 수록된 시간을 지원하는 거래시간 데이터 모델 그리고 거래시간과 유효시간을 모두 지원하는 이원시간 데이터 모델이 있다. 대부분이 시간지원 데이터 모델은 관계형 모델을 확장하여 시간지원 데이터를 처리할 수 있도록 설계된다. 시간지원 데이터 모델의 두 부류는 시간을 결합하는 단위에 따라 튜플 타임스탬프와 속성 타임스탬프의 두 가지 형식이 있다. 본 논문은 데이터 모델에서 시간 추가를 위한 기본적인 시간 개념과 시간지원 데이터 모델을 위한 고려사항을 나타낸다. 그리고 시간지원 데이터 모델을 지원시간에 따라 비교하였으며, 유효시간이 지원되는 시간지원 집계에 적합한 데이터 모델을 제안하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.3-8
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• 2023

데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.207-209
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• 2024

딥러닝은 선형 연산과 비선형 연산을 조합하여 목표로 하는 시스템을 잘 표현할 수 있는 함수를 찾기 위해 사용하며, 이미지 분류 및 생성, 거대 언어 모델 및 객체 인식의 영역에서 활발하게 사용되고 있다. 그러나 딥러닝 연산을 위해서는 모델과, 연산을 수행하고자 하는 데이터가 하나의 공간에 저장되어야 한다. 모델과 데이터를 데이터 소유자가 관리할 경우, 데이터 소유자가 모델 데이터의 프라이버시를 침해할 수 있으며, 이는 모델을 적대적 예제 생성 공격에 취약하도록 만드는 원인이 된다. 한편 모델과 데이터를 모델 소유자가 관리할 경우, 모델 소유자는 데이터의 프라이버시를 침해하여 데이터 소유자의 정보를 악의적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델과 데이터의 프라이버시를 모두 보호하기 위해 주어진 딥러닝 모델의 암호화와 복호화를 수행하는 EncNet 을 구현하였으며, MNIST 와 Cifat-10 데이터셋에 대하여 실효성을 테스트하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.63-69
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• 2004

본 연구에서는 시설물분야 기본지리정보 데이터모델 표준 개발을 위해 시설물분야 기본지리정보와 관련된 국내ㆍ외 사례분석과 사용자요구사항 및 시설물분야 전문가의 의견수렴을 통해 시설물분야 기본지리정보의 항목 선정을 수행하였으며, 선정된 범위에 대해 개념설계와 정보구조설계를 통한 데이터모델 설계를 수행하고, 최종적으로 설계된 데이터모델의 표준안을 제시하였다. 시설물분야 기본지리정보의 데이터모델 설계는 주제 및 부 주제를 정의하고 항목리스트를 작성하는 개념설계와 지형지물 Class 및 Type정의, 속성 및 도메인리스트정의, 관계정의 및 Class 다이어그램을 작성하는 정보구조 데이터모델 설계를 수행하고 설계된 내용은 데이터모델 통합설계서로 작성하였다.

• Spatial Information Research
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• v.17 no.3
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• pp.277-285
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• 2009

Each system should have a suitable data model about their purpose for efficiently managing, analyzing, and manipulating data. And the usable range of application is determined by the data model, and suitable data models are being developed for each application. In GIS, diversity spatial data model is being developed too. The accuracy and update of the spatial data would be important for applying efficient application as well as the data modeling is important as constructing the spatial data structure. Therefore, the purposes of this research are to 1)compare domestic spatial data models with oversea spatial data models about their geometry model, topology model and visualizing method of 3D spatial data 2)to compare the features of the data model by analyzing each data structures. We 3)compare and analyze features of each spatial data models via the quantitative analysis of each spatial data models.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.12
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• pp.2947-2959
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• 1997

Temporal data model is able to handle the time varying information, which is to add temporal attributes to conventional data model. The temporal data model is classified into three models depending upon supporting time dimension, that are the valid time model to support valid time, the transaction time model to support transaction model, and the bitemporal data model to support valid time and transaction time. Most temporal data models are designed to process the temporal data by extending the relational model. There are two types or temporal data model, which are the tuple timestamping and the attribute timestamping depending on time dimension. In this research, a concepts of temporal data model, the time dimension, types of thc data model, and a consideration for the data model design are discussed Also, temporal data models in terms of the time dimension are compared. And the aggregate function model of valid time model is proposed, and then logical analysis for its computing consts has been done.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.23-26
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• 2022

OTT 서비스의 이용자가 폭발적으로 증가하고 있는 지금, 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하는 것은 해당 서비스에서 중요한 사안이다. 본 논문에서는 콘텐츠 기반 추천 시스템의 모델을 제안하고, 영화 데이터를 추가 해가며 예측력을 높일 최종적인 모델을 채택하고자 한다. 이를 위해 GroupLens와 Kaggle에서 영화 데이터를 수집하고 총 1111개의 영화, 943명의 사용자에게서 나온 71026개의 영화 평가 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 장르와 키워드만을 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.3076, 단계적으로 데이터를 추가해 최종적으로 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.1870으로 모든 데이터를 추가한 모델의 예측력이 더 높았다. 이에 따라 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용해 구현한 모델을 최종적인 모델로 채택, 무작위로 추출한 한 명의 사용자에 대한 영화 추천 리스트를 뽑아낸다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.95-97
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• 2000

가장 방대한 정보 도서관인 월드 와이드 웹(WWW)에서는 지난 몇 년 동안 멀티미디어 문서의 사용이 폭발적으로 증가했다. 따라서 인터넷의 사용자나 정보 제공자들이 멀티미디어 문서를 저장하거나 교환할 때 멀티미디어 데이터를 어떻게 효과적으로 표현하느냐가 가장 중대한 문제점으로 부각되고 있다. 현재 메타 데이터 모델을 표현하는 데는 다양한 방법들이 존재한다. 본 논문에서는 그 중 가장 일반적으로 사용하는 Dublin Core와 활발한 연 활동이 이루어 지고 있는 MPEG-7의 두 개 표준을 사용하여 새로운 메타 데이터 모델을 제시하고자 한다. Dublin Core는 기존의 문서들의 메타 데이터를 15개의 중요 요소들로 표현하는 것이고, MPEG-7은 멀티미디어 데이터의 내용을 체계적으로 표현하고자 하는 표준안이다. 본 논문에서 제시한 새로운 메타 데이터 모델은 Dublin Core를 MPEG-7의 의미적 요소를 표현하도록 하여 두 표준의 장점을 살려 멀티미디어 데이터를 효과적으로 표현 할 수 있는 메타 데이터 모델을 제안하였다. 또한 이 메타 데이터 모델을 XML DTD로 표현하고자 한다. 그러나, XML DTD는 일반 사용자들이 처음부터 작성하기는 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 제안한 메타 데이터 모델을 XML DTD 쉽게 작성할 수 있는 사용자 인터페이스를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.45-48
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• 2022

IoT 기술의 발전 및 확산으로 다양한 도메인에서 서로 다른 특성의 시계열 데이터가 수집되고 있다. 이에 따라 단일 목적으로 수집된 시계열 데이터만 아니라, 다른 목적으로 수집된 시계열 데이터들 또한 통합하여 분석활용하려는 수요 또한 높아지고 있다. 본 논문은 파편화된 시계열 데이터들을 선택하여 통합한 후 딥러닝 모델을 생성하고 활용할 수 있는 해시함수 기반 학습 모델 관리 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 특정되지 않은 데이터들을 기반하여 모델을 학습하고 활용할 경우 생성 모델이 개별적으로 어떤 데이터로 어떻게 생성되었는지 기술되어야 향후 활용에 용이하다. 특히 시계열 데이터의 경우 학습 데이터의 시간 정보에 의존적일 수밖에 없으므로 해당 정보의 관리도 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 해시 함수를 이용해서 생성된 모델을 계층적으로 저장하여 원하는 모델을 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.59-61
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• 2023

본 논문에서는 감정 분류 성능 향상을 위한 초거대 언어모델로부터의 추론 데이터셋 활용 방안을 제안한다. 이 방안은 Google Research의 'Chain of Thought'에서 영감을 받아 이를 적용하였으며, 추론 데이터는 ChatGPT와 같은 초거대 언어 모델로 생성하였다. 본 논문의 목표는 머신러닝 모델이 추론 데이터를 이해하고 적용하는 능력을 활용하여, 감정 분류 작업의 성능을 향상시키는 것이다. 초거대 언어 모델(ChatGPT)로부터 추출한 추론 데이터셋을 활용하여 감정 분류 모델을 훈련하였으며, 이 모델은 감정 분류 작업에서 향상된 성능을 보였다. 이를 통해 추론 데이터셋이 감정 분류에 있어서 큰 가치를 가질 수 있음을 증명하였다. 또한, 이 연구는 기존에 감정 분류 작업에 사용되던 데이터셋만을 활용한 모델과 비교하였을 때, 추론 데이터를 활용한 모델이 더 높은 성능을 보였음을 증명한다. 이 연구를 통해, 적은 비용으로 초거대 언어모델로부터 생성된 추론 데이터셋의 활용 가능성을 보여주고, 감정 분류 작업 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 제시한 방안은 감정 분류뿐만 아니라 다른 자연어처리 분야에서도 활용될 수 있으며, 더욱 정교한 자연어 이해와 처리가 가능함을 시사한다.