최근 다양한 분야에서 빅데이터 분석의 수요가 증가하고 있다. 효과적인 빅데이터 분석을 위해 분산처리시스템을 이용하지만 시스템 구축에는 상당한 금전적, 시간적 비용이 소모된다. 따라서 시스템 구축비용절감을 위한 방안이 필요하며 빅데이터 분석 플랫폼 서비스를 제공하여 사용자의 시스템 구축비용을 절약할 수 있다. 멀티테넌시는 다수의 사용자가 하나의 서비스를 공유하는 환경을 말하며 싱글테넌트 환경에 비해 시스템 자원 이용률을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 대용량 분산처리 플랫폼 모델 두 가지를 제시하며 멀티테넌시를 지원하기 위한 방안에 대해 설명한다. 첫 번째 모델은 다수의 사용자가 단일 하둡 플랫폼을 공유하는 모델로 하둡의 멀티테넌시 지원을 활용하며, 다른 모델은 가상화 클라우드 컴퓨팅 환경을 활용하여 개별 가상 하둡 클러스터를 제공하는 모델이다. 제시한 두 모델의 프로토타입을 구축하였으며 두 모델의 성능 비교와 하둡 플랫폼의 멀티테넌시 검증을 하였다.
각 산업분야의 엔지니어들은 각종 정보기술을 이용하여 통합환경을 구축해 오고 있다. 통합환경 구축을 위한 핵심기술은 표준화된 정보를 기반으로 한 데이터베이스이다. 본 연구에서는 이와 같은 요구사항에 대처하고 각종업무에서 발생하는 전자정보를 통합하기 위한 일환으로 강교량의 설계정보를 포함하는 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 구축과정에서 데이터 구조로 사용된 데이터모델은 국제 표준 즉, ISO/STEP(STandard for the Exchange of Product model data)을 기반으로 강교량의 설계정보를 표현할 수 있도록 기하부분과 비기하부분으로 분류되었다. 기하부분의 정보는 기존정보의 재사용이 가능하도록 3차원 솔리드모델로 표현하고, 비기하부분의 정보는 표준 데이터모델 개발 방법론에 의거해 분석된 정보요구사항을 표현하였다. 개발된 데이터모델의 검증을 위해서, 본 연구에서는 EXPRESS Engine을 이용하여 모델의 구문을 검토하였으며, 한남대교의 설계 데이터를 데이터베이스에 저장하여 개발된 모델의 타당성을 입증하였다
인과관계 추출이란 어떠한 문장에서 인과관계가 존재하는지, 인과관계가 존재한다면 원인과 결과의 위치까지 분석하는 것을 말한다. 하지만 인과관계 관련 연구는 그 수가 적기 때문에 말뭉치의 수 또한 적으며, 기존의 말뭉치가 존재하더라도 인과관계의 특성상 새로운 도메인에 적용할 때마다 데이터를 다시 구축해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도메인 특화에 따른 데이터 구축비용 문제를 최소화하면서 새로운 도메인에서 인과관계 모델을 잘 구축할 수 있는 통계 기반 모델을 이용한 인과관계 데이터 확장 방법과 도메인에 특화되지 않은 일반적인 언어자질과 인과관계에 특화된 자질을 심층 학습 기반 모델에 적용함으로써 성능 향상을 보인다.
최근의 소프트웨어 위기를 해결할 수 있는 최적의 대안으로서 컴포넌트 기술을 개발, 산업계에 확산하기 위하여 다양한 영역의 비즈니스 컴포넌트를 개발 보급하여야 한다. 비즈니스 컴포넌트를 개발하기 위하여는 컴포넌트의 조립 모델을 정의한 개념적 아키텍쳐를 우선적으로 설정하여야하며 이 모델에 기반한 체계화된 명세 방법을 정의하여 각 컴포넌트가 일관적 체계에 따라 명세화되어 개발할 수 있는 체계를 구축하여야 한다. 본 연구에서는 정통부 사업의 일환으로 수행된 공용 컴포넌트 뱅크 구축을 위한 영역 아키텍쳐 모델을 제시하고, 컴포넌트 뱅크에 구축할 컴포넌트 개발을 위한 명세 방법의 개념 모델과 명세 단계를 제시하고 이를 비즈니스 응용 영역에 적용하여 개발한 명세화 접근 방법 및 개발 결과에 대하여 논한다.
오늘날 대학환경은 과거에 비해 급변해 가고 있다. 특히, 대학경영의 어려움을 극복하기 위해서 대학경쟁력 강화 방안과 대학 이미지 제고와 같은 중장기 발전계획을 수립하고 있다. 특히, 학생 및 대학에서는 취업률 목표에 사활을 걸고 이는 실정이다. 기존의 취업안내 및 공지하던 형태에서 학생에게 맞는 맞춤형 취업 서비스 모델이 요구되는 실정이다. 이에 많은 대학에서는 유비쿼터스 캠퍼스 (u-Campus) 구축을 통해 대외적인 대학이미지 제고와 학생에게 보다 편리한 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 그러나, 현재 구축되고 있는 유비쿼터스 캠퍼스의 서비스 환경은 학생들을 위한 효율적인 서비스가 제공되지 못하고 있으며 신기술의 도입이나 연구개발을 통한 기술적 성격이 짙은 형태로 구축되고 있는 현실이다. 이에 본 논문에서는 유비쿼터스 캠퍼스를 구성하는 가장 중요한 요소인 모바일을 이용한 학생 중심의 맞춤형 취업 서비스 모델을 제안한다. 제시한 모델을 기반으로 유비쿼터스 캠퍼스의 여러 서비스 등에서도 활용할 수 있다.
Isite를 이용한 전자도서관 시스템의 구축은 다양한 무서형식(HTML, SGML, FGDC 등)의 이용과 분류 및 분산관리가 용이할 뿐만 아니라 자료의 인덱싱을 미리 해놓기 때문에 자료처리 속도도 빠르게 된다. Isite를 분산데이터베이스 환경하에서 이용할 경우에는 분산된 자료의 효율적인 처리와 기존의 데이터베이스 시스템과의 연결을 위한 운용모델이 필요하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 Isite를 이용한 분산데이터베이스 운용모델을 제안한다. 이 운용모델을 이용하면 방대한 자료로 구성된 데이터베이스의 경우 자료를 분할하여 여러 개의 데이터 서버들을 구축 가능함으로써 하나의 컴퓨터에서 데이터베이스를 구축한 경우에 갖는 데이터 처리 한계성을 극복할 수 있다. 또한 Isite가 갖는 다양한 서비스들을 충분히 이용하게 된다.
대화 시스템에 관한 기존 연구는 대화 현상에 대한 원리를 이해하는데 초점을 맞춘 연구와 매우 제한적인 상황에서 동작하는 실용적인 시스템 구축에 관한 연구로 이루어져 왔다. 전자의 연구를 위해서 계획기반모델(plan-based model)이 제안되었는데, 이는 복잡한 대화 구조를 모델링(modeling)할 수 있으며, 다양한 현상에서의 사용자 목적 추론이 가능하다. 하지만 계획기반모델은 초기 설계가 어려우며 실용적인 대화 시스템 구축에 있어서 시스템 응답을 생성하기 위한 상호작용 모델로의 확장이 매우 어렵다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 계획 기반 모델의 단점을 보완하고 실용적인 대화시스템을 구축하기 위하여 시스템 응답을 위한 확인 대화 전략과 담화스택(discourse stack)을 계획기반 대화 모델링에 적용하여 효율적인 응답을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.
최근 아동음성을 이용한 응용분야가 활기를 띄고 있다. 따라서 아동음성DB의 구축이 시급히 필요하게 되었다. 이러한 요구에 따라 아동음성을 여러 응용분야에 적용하기 위한 한 방법으로 아동음성DB를 구축하였고, 이를 이용한 음향모델을 작성하였다. 아동음성의 효율적인 인식을 위한 음향모델을 고찰하기 위하여 연령대별로 음향모델을 만들고, 이를 이용하여 훈련 및 평가용 데이터로 인식 실험한 결과를 비교 검토한다.
최근 유가의 상승은 공간이동의 비용을 매우 크게하여 경제성장을 약화시키고 있다. 이러한 시기에 본 논문은 시간적/공간적 제약을 극복하고 효율적으로 작업할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 인터넷 및 IT인프라의 발전은 사람들이 시간과 공간의 제약없이 언제, 어디에서나 누구와도 작업할 수 있도록 가능하게 할 것이다. 정해진 시간이 아니라 자기가 일하고 싶은 시간에 가상의 일터에서 가상의 조직을 이용하여 전 세계 어디에 있는 누구와도 같이 일을 할 수 있는 공간이 만들어지는 것이다. 이렇게 일하는 방식을 u-Work이라하며 u-Work서비스가 가능하게 해 준다. 본 논문은 u-Work의 유형을 재택근무, 이동원격근무, u-Work센터근무로 분류하고, 공공기관 u-Work서비스 모델을 제안하고자 한다. 또한, 제안한 공공기관 u-Work서비스 모델의 구축방안을 시설인프라 측면, IT인프라 측면, 운용인프라 측면으로 나누어 기술한다. 구축된 u-Work서비스는 전 세계의 전문인력을 활용할 수도 있으며, 사회적 약자의 생산활동 참여 기회를 높이는 등 유연한 노동시장을 만들어 줄 것이다.
기존의 제한적 단어 인식과는 달리 무제한 단어 음성인식에 있어서는 방대한 용량의 단어 모델을 참조로 인식이 이루어지게 되어, 참조모델과 입력패턴과의 비교를 위한 탐색시간이 너무 길어지게 된다. 본 논문에서 제한하는 방법은 무제한 단어 음성인식 시스템을 구축하기 위해 선행되어야 하는 모음열 사전을 구축하는 것이다. 음성인식시 입력패턴과 참조모델에 속한 모든 단어와의 비교를 수행하지 않고, 입력패턴의 모음열을 인식한 후, 인식된 모음열 단어들만을 참조모델에서 인식 후보로 두어 인식을 수행하게 하여 시간적인 측면에서의 효율성을 기하는 것이다. 결과적으로 본 연구 방법은 무제한 단어 음성인식에서의 실시간 처리라는 점에 주 목적을 두었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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