복합명사는 둘 이상의 명사가 결합된 명사로, 한국어는 무한한 복합명사 생성이 가능하며 기계번역, 정보검색 등 다양한 분야에서 시스템의 정확도를 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 본 논문은 리소스 확장을 이용한 사전 기반 복합명사 분해기[1]의 후속연구로 한국어 복합명사 분해기를 총 2단계에 걸쳐 분해하는 시스템을 제안한다. 먼저 대용량 복합명사 입출력쌍 사전을 구축한 후 1단계 분해를 진행하며, 1단계에서 분해가 실패한 경우 2단계에서 자체 구축한 Unigram사전을 기반으로 복합명사 분해를 진행한다. 실험결과 97.4%의 정확률이 나왔으며 기존의 리소스확장을 이용한 방법론보다 5.6%의 성능향상을 보였다.
고성능 재구성형 어레이 아키텍처는 애플리케이션에 내재된 병렬성을 충분히 활용하도록 풍부한 하드웨어 리소스로 구성되어 있다. 이러한 하드웨어 리소스는 소프트웨어 파이프라이닝 기반 코드할당 기법을 통하여 사용된다. 이러한 코드할당 기법은 기존의 소프트웨어 파이프라이닝 기법에 FPGA 에서의 라우팅 & 위치선정기법이 연결된 형식으로 구성된다. 이러한 기존의 연구들은 데이터 흐름 (data flow)을 단순한 형태로 가정하여 개발되었다. 따라서 루프 코드 펼침 (loop unrolling)에 따라서 발생되는 데이터 복사에 의한 흐름 (copy flow)은 코드 매핑할 때 고려하지 않기 때문에 소프트웨어 파이프라이닝 적용시 네트웍 리소스의 중복사용으로 인한 데이터 충돌문제(data congestion)로 Minimum Initiation Interval (MII)증가에 따르는 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 데이터 복사 흐름까지 고려하도록 데이터 의존도 그래프 (Data Dependence Graph, DDG)를 확장하여 스케쥴링 단계에서 데이터 충돌 지연에 의한 MII 증가를 방지하여 최적의 시스템 성능을 얻도록 코드 할당 기법을 개발하였다.
웹 2.0시대의 대표적인 특징인 폭소노미(folksonomy)는 웹에 존재하는 리소스에 대해 구성원이 자유롭게 선택한 태그(tag)를 붙여서 정보를 체계화하는 새로운 분류 체계이다. 폭소노미를 기반으로하는 웹 애플리케이션 시스템에는 WWW를 이용하는 전 세계의 수많은 사용자들의 다양한 데이터가 축적되어 있으며, 이러한 웹 데이터는 계속적으로 증가 확장 변화하고 있다. 본 논문에서는, 방대한 양의 폭소노미 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위해 형식개념분석기법을 기반으로, 사용자, 태그, 리소스들 사이의 3항관계를 고려한 폭소노미 데이터 마이닝 기법을 제안하고, 본 연구에서 제안한 기법을 BibSonomy의 데이터에 적용하여 분석한 실험 결과를 보고한다.
실시간 시뮬레이션이란 시뮬레이션 모델의 시간 진행을 실시간에 기반하여 수행하는 시뮬레이션을 말한다. 이러한 시뮬레이션은 가상 운전 교육 프로그램 또는 컴퓨터를 이용한 컨트롤 시스템의 검증 등에 사용된다. 본 논문에서는 DEVS 형식론[Zei84]을 확장한 RT-DEVS 모델의 실시간 시뮬레이션에서 주어진 모델의 스케줄링 가능성에 대한 분석 기법을 다룬다. 제한된 시스템 리소스 상에서 여러 개의 모델을 실시간에 기반하여 시뮬레이션하려면 스케줄링이 필요하다. 실시간 스케줄링 가능성을 분석하기 위하여 시뮬레이션 모델에 제한점이 주어진다. 본 논문에서는 이러한 제한점을 알아보고 이를 만족하는 시뮬레이션 모델의 상태 궤적 그래프의 합성을 통하여 전체 시뮬레이션 시스템의 스케줄링 가능성을 알아보는 기법을 제안한다.
오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 이러한 관리를 좀 더 효율적으로 하기 위하여 환경에 스스로 적응하는 자가 치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 자가 치유를 하기 위해서는 추가적으로 리소스를 더 사용하게 된다. 우리의 이전 연구에서는 이러한 자가 적응 모듈이 사용하는 리소스를 줄여 성능을 향상시키고자 스위치를 이용하여 자가 적응 컴포넌트의 동작을 조절하는 방법을 제안하였다. 그러나 이러한 방법론은 자가 적응 모듈의 동작을 제어하기 위한 추상화(abstraction) 기법을 제공하지는 않는다. 또한 자가 적응모듈을 설계할 때 개발자가 이 방법론을 적용하기 위한 코드를 직접 작성해야 한다. 본 연구에서는 이전 연구를 확장하여 1) 목표 그래프를 통해 자가 적응 모듈의 동작 단계를 분석하고 2) 기술된 단계를 이용하여 단계별 동작 스위치를 자동 생성한다. 이러한 방법론을 통하여 자가 적응을 위해 추가로 사용해야 하는 리소스의 사용을 줄일 수 있으며, 개발자가 자가 적응 모듈의 성능 개선을 위한 코드를 작성하는 수고를 덜 수 있다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈의 목표 그래프를 작성하였다. 이 목표 그래프를 기반으로 자가 적응 모듈의 성능을 개선할 수 있는 동작 스위치의 템플릿 코드를 생성한다. 이러한 과정을 통해 생성된 코드를 자가 적응 모듈에 적용하여 스위치가 제대로 동작함을 확인한다. 또한 동작 스위치를 적용하기 전과 적용한 후의 동시 동작 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 목표 그래프를 기반으로 생성된 코드가 자가 적응 모듈의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 시맨틱 웹에서 온톨로지와 메타데이터를 기술하는 OWL 문서를 대상으로 하는 키워드 검색 기법과 랭킹 기법을 제안한다. 제안한 키워드 검색 기법은 OWL 문서에 대한 키워드 검색 결과의 단위를 정보 리소스로 정의하고 질의 키워드의 범위를 클래스와 프로퍼티의 이름은 물론 리터럴 데이터까지 확장하였다. 그리고 클래스나 프로퍼티의 계층 관계, 동등 관계 등 OWL 문서에 정의되어 있는 기본적인 추론 요소들을 고려하여 직접 기술되어 있지 않지만 새롭게 유도되는 정보도 키워드 검색에 반영하였다. 또한 키워드를 통해 간접적으로 의미적 관계를 맺고 있는 정보 리소스에 대한 검색이 가능하기 때문에 질의 키워드와 관련이 있는 많은 수의 정보 리소스들을 검색할 수 있다. 제안한 랭킹 기법은 OWL 문서의 특성을 고려하여 다양한 요소를 순위 결정에 참여시킴으로써 사용자의 검색 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서 제안한 키워드 검색 기법과 랭킹 기법은 방송 프로그램과 같은 디지털 콘텐츠의 검색 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
소프트웨어 개발은 복잡도가 높고 가시성 확보가 어려워 전략적으로 접근해야 한다. 일반 개발 프로젝트에서 개발 전략은 특정 개발 모델과 프로젝트 관리 기법을 사용하겠다는 것이 주류를 이루고 있다. 이러한 방법은 각 개발 단계에서 업무를 진행하는 프로젝트 참여자가 프로젝트 전체를 보지 못하고 각자의 전문 분야만을 국지적으로 개발하여 초기에 의도된 대로 개발되지 않는 결과를 초래하는 경우가 다반사여서 개발 전략으로서의 역할을 적절히 수행하지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 리스크 기반의 개발 전략을 제시한다. 개발 프로젝트 전체는 물론 개발의 각 단계 별로 전략이 존재할 수 있으며, 전사 차원과 프로젝트 차원의 전략이 존재한다. 분석한 리스크 레벨에 차등적으로 개발 리소스를 할당하고, 개발 기법을 사용하고, 리뷰 및 검증 활동을 진행하여 제한된 개발 리소스를 합리적이고 적절하게 사용하여 개발하고, 개발 과정을 모니터링 및 제어하는 접근법이다. 이미 개발의 일부인 테스팅 분야에서는 리스크 기반 테스팅 전략이라는 이름으로 활용하여 직간접적인 효과를 보고 있으며, 같은 개념을 개발 전체로 확장하여 개발 전략으로 체계화하여 제시한다.
침입탐지 시스템은 정밀성자 적응성, 그리고 확장성을 필요로 한다. 이와 같은 조건을 포함하면서 복잡한 Network 환경에서 중요하고 기밀성이 유지되어야 할 리소스를 보호하기 위해, 우리는 더욱 구조적이며 지능적인 IDS(Intrusion Detection Systems) 개발의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 데이터 마이닝(Data mining)을 통해 입 패턴, 즉 침입 규칙(Rules)을 생성한다. 데이터 마이닝 기법 중 분류(Classification)에 초점을 맞추어 분석과 실험을 하였으며, 사용된 데이터는 KDD데이터이다. 이 데이터를 중심으로 침입 규칙을 생성하였다. 규칙생성에는 유전자알고리즘(Genetic Algorithm : GAs)을 적용하였다. 즉, 오용탐지(Misuse Detection) 기법을 실험하였으며, 생성된 규칙은 침입데이터를 대표하는 규칙으로 비정상 사용자와 정상 사용자를 분류하게 된다. 규칙은 "Time Based Traffic Model", "Host Based Traffic Model", "Content Model" 이 세 가지 모듈에서 각각 상이한 침입 규칙을 생성하게 된다. 본 시스템에서 도출된 침입 규칙은 430M Test data set에서 테스트한 결과 평균 약94.3%의 성능 평가 결과를 얻어 만족할 만한 성과를 보였다.의 성능 평가 결과를 얻어 만족할 만한 성과를 보였다.
현대의 머신러닝 환경에서는 특히 모바일 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)의 애플리케이션 영역에서 개인 정보를 보호하고 효율적이며 확장 가능한 모델에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 연합 학습(FL)과 자기지도 학습(self-supervised learning)을 결합하여 이질적(heterogeneous)인 분산 자원에서 레이블이 없는 데이터를 활용하면서 사용자의 개인 정보를 보호하는 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크의 핵심은 SimCLR 과 같은 자기지도 학습 기법으로 학습된 공유 인코더로, 입력 데이터에서 고수준 특성을 추출하도록 설계되었다. 또한 이 구조를 통해 주석(annotation)이 없는 방대한 데이터셋을 활용하여 모델 성능을 향상시키고, 여러 개의 격리된 모델이 필요하지 않아 리소스를 크게 최적화할 수 있는 가능성을 확인했다. 본 연구를 통해 생성된 모델은 중앙 집중 방식(CL)이면서 자기지도학습으로 학습되지 않은 기존 모델과 비교하여 전체 평균 정확도가 14.488% 향상됐다.
시맨틱 웹은 현재 웹의 확장된 개념으로 사람뿐만 아니라 컴퓨터 스스로가 데이터를 이해하고 처리할 수 있도록 정보에 의미를 부여하는 것이다. 시맨틱 웹 데이터를 기술하는 RDF를 통해 메타데이터를 표현하고 의미론적 추론이 가능하게 되었다. 따라서 기존에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 키워드 검색 방법을 시맨틱 웹 데이터인 RDF/RDF 스키마에 적용함으로써 차세대 웹으로 인식되고 있는 시맨틱 웹을 일반 사용자도 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 RDF 문서의 효율적인 검색을 위해 RDF 인스턴스와 RDF 스키마 정보를 저장하고, 키워드, 속성, 클래스 타입의 복합 조건 검색을 만족시키는 키워드 인덱스와 스키마 테이블 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안한 구조는 다양한 조건들을 만족하는 리소스 정보의 빠르고 정확한 검색이 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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