미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 방향 및 위상 관계를 효율적으로 추론할 수 있는 대용량 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 이 추론 알고리즘은 CSD-9 방향 관계들과 RCC-8 위상 관계들을 포함한 대용량 공간 지식베이스를 입력으로 가정하며, 이로부터 새로운 방향 관계와 위상 관계들을 추론해내기 위해 지식베이스에 대한 경로 일관성 검사와 교차 일관성 검사를 수행한다. 맵리듀스 프레임워크의 원리에 따라 추론 계산의 병렬성을 극대화하기 위해, 맵 단계에서는 대용량의 지식베이스를 다수의 노드들에 효과적으로 분할하여 분산시키고, 리듀스 단계에서는 분산된 지식베이스들로부터 새로운 공간 지식을 유도하도록 공간 추론 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서는 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플 공간 지식 베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 대용량 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
XML 데이터 량의 증가에 따라 DBMS를 이용한 XML 데이터의 저장 관리 기법들이 고안되었다. 하지만, 현재의 가지 패턴 질의 처리 알고리즘들은 XML 데이터를 태그 또는 임의 단위로 분할되고, 각 항목들이 특정 순서로 정렬된 역 리스트들을 입력으로 한다. 이러한 저장 기법의 불일치는 관계형 테이블에 나뉘어 저장되는 XML 데이터의 질의 처리에 이 알고리즘들의 적용을 어렵게 한다. 이 논문에서는 관계형 테이블에 저장된 XML 데이터에 대한 홀리스틱 가지 조인을 지원하기 위한 비트맵 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 비트맵 인덱스는 많은 데이터베이스 시스템에서 지원하므로, 제안하는 인덱스와 가지 질의 처리 기법은 관계형 질의 처리 프레임워크에서 보다 이식이 용이하다. 제안하는 인덱스 기법은 압축을 통해 인덱스 크기를 줄이면서도 질의 처리시 압축해제가 불필요해 시간과 공간 효율적이다. 또한, 이 논문에서는 비트맵 인덱스만을 이용해 XML 노드들 간의 관계성을 식별함으로써, 가지 패턴 질의 처리를 레코드에 저장된 XML 데이터의 접근 없이 수행할 수 있는 혼합 인덱스를 제시한다.
고해상도 위성영상의 관측시, 위성센서는 보통 지표면으로부터 어느정도의 기울기를 갖는 상태에서 촬영이 되기 때문에 영상 내에서 건물은 지표면에 누워있는 형태로 나타나게 된다. 때문에 건물의 옆벽면 및 지붕에 의해 지표의 일부가 가려지게 되는데 이를 건물에 의한 폐색영역이라 한다. 이러한 폐색영역은 건물의 기복오차가 제거된 정사영상에서는 검게 비어있는 상태로 남게 되며 시각적으로나 영상판독시 불편을 초래하여 위성영상을 베이스 맵으로 사용하기 어렵게 하는 요인이 된다. 이러한 폐색영역을 보정하기 위해서는 일반적으로 동일 영역에 대한 두 장 이상의 영상을 이용하여 폐색 지역을 채워넣는 작업을 수행하나, 이 방법은 위성영상 구입 및 처리 비용에 대한 부담이 커 실제로 자주 사용되지 못 한다. 본 연구에서는 고해상도 위성 단영상의 건물에 의한 폐색영역에, 주변 화소값들의 분광 및 기하학적 특성을 이용하여 복원하는 기술인 inpainting 기법을 적용하여 그 보정 결과를 평가하고 활용 가능성을 검증해보고자 한다.
본 논문에서는 Microsoft Bot Framework 기반의 미용실 예약 서비스 챗봇을 구현한다. 이 챗봇은 데이터 베이스 연동을 통하여 미용실 예약정보를 저장, 수정, 취소하는 기능을 제공하여 실시간으로 사용자에게 신속하고 편리한 예약 서비스를 제공하도록 설계하고 구현한다. 또한, Microsoft Bot Framework를 이용하여 채팅 인터페이스뿐만 아니라 챗봇 작업의 작동 방법과 이유를 이해하는 데 도움이 되는 독립 실행형 앱을 사용하여 미용실 예약과 예약변경 및 취소 이벤트를 발생시킬 수 있도록 구현한다. 그리고 개인 웹 서버와 카카오맵 API를 연동하여 미용실 위치 경로를 제공하여 사용자가 더욱 편리하게 서비스를 이용하도록 구현한다.
본 논문에서는 플루터와 파이어베이스를 기반으로 구글 맵에서 위치 정보를 받아 높은 정확도와 빠른 위치 정보 업데이트가 가능한 버스 등하교 시스템을 개발하고 위치 정보가 제대로 업데이트되는지 확인하기 위해 대중교통을 타고 직접 실험하였다. 최근 어린 자녀에 대한 학부모의 걱정이 커지고 있으며 부모와 교사 간의 갈등도 빈번하게 발생한다. 가장 대표적인 원인으로 학부모와 교사 간의 불필요한 연락 그리고 아이들의 안전을 꼽을 수 있다. 하지만 위 플랫폼을 통하면 학부모와 교사 간의 연락을 최소화하고 자녀들의 안전을 지키고 혹시 모를 돌발 상황이 생겼을 때 빠른 해결이 가능하다.
미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.
본 논문은 약한 레이블 기반 음향 이벤트 검출을 위한 시간-주파수 영역분할 맵 추출 모델에서 발생하는 희소성 및 수용영역 부족에 관한 문제를 완화 시키기 위해, 확장 게이트 선형 유닛(Dilated Convolution Gated Linear Unit, DCGLU)을 제안한다. 딥러닝 분야에서 음향 이벤트 검출을 위한 영역분할 맵 추출 기반 방법은 잡음 환경에서 좋은 성능을 보여준다. 하지만, 이 방법은 영역분할 맵을 추출하기 위해 특징 맵의 크기를 유지해야 하므로 풀링 연산 없이 모델을 구성하게 된다. 이로 인해 이 방법은 희소성과 수용영역의 부족으로 성능 저하를 보이게 된다. 이런 문제를 완화하기 위해, 본 논문에서는 정보의 흐름을 제어할 수 있는 게이트 선형 유닛과 추가의 파라미터 없이 수용영역을 넓혀 줄 수 있는 확장 합성곱 신경망을 적용하였다. 실험을 위해 사용된 데이터는 URBAN-SED와 자체 제작한 조류 울음소리 데이터이며, 제안하는 DCGLU 모델이 기존 베이스라인 논문들보다 더 좋을 성능을 보였다. 특히, DCGLU 모델이 자연 소리가 섞인 환경인 세 개의 Signal to Noise Ratio(SNR)(20 dB, 10 dB, 0 dB)에서 강인하다는 것을 확인하였다.
다차원 온라인 분석처리 (MOLAP, Multidimensional On-line Analytical Processing) 시스템은 데이타를 큐브라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 이용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브를 디스크에 저장할 때 각 변의 길이가 같은 작은 청크들로 조각내어 저장하게 되면 데이타 클러스터링 효과를 통해 모든 차원에 공평한 질의 처리 성능이 보장되며, 이러한 큐브 저장 방법을 ‘청크기반 MOLAP 큐브’ 저장 방법이라고 부른다. 공간 효율성을 높이기 위해 밀도가 낮은 청크들은 또한 압축되어 저장되는데 이 과정에서 데이타의 상대 위치 정보가 상실되며 원하는 청크들을 신속하게 엑세스하기 위해 인덱스가 필요하게 된다. 본 연구에서는 비트맵을 사용하여 청크기반 MOLAP 큐브를 인덱싱하는 방법을 제시한다. 인덱스는 큐브가 생성될 때 동시에 생성될 수 있으며, 인덱스 수준에서 청크들의 상대 위치 정보를 보존하여 청크들을 상수 시간에 검색할 수 있도록 하였고, 인덱스 블록마다 가능한 많은 청크들의 위치 정보가 포함되도록 하여 범위 질의를 비롯한 OLAP 주요 연산 처리 시에 인덱스 엑세스 회수를 크게 감소시켰다. 인덱스의 시간 공간적 효율성은 다차원 인덱싱 기법인 UB-트리, 그리드 파일과의 비교를 통해 검증하였다.
국제수로기구인 IHO는 수로국 간 수로데이터를 교환하거나 향해장비 생산자, 항해자, 기타 사용자에게 수로데이터를 공급하기 위해 수로데이터 교환표준인 S-57 표준을 개발하였다. IHO는 S-57 표준을 수로분야 범용 표준으로 만들었으나 ECDIS의 베이스맵으로 사용되는 전자해도 제작에만 한정되어 사용되어 왔다. 이를 개선하고자 IHO는 육상GIS의 ISO/TC 211 의 1900 시리즈 표준을 적극 수용 하여 S-100 표준을 개발 중에 있다. S-100 표준은 항해장비 및 해양정보시스템 등 크게 영향을 미칠 것으로 예상되는 바, 본 연구에서는 S-100 수로데이터 개발방법을 정리하고 이를 적용한 수로데이터 제작방안을 제시한다.
이 논문은 사용자가 2D/3D 공간 데이터를 안전하게 하면서 속성 정보를 공급하는 방식을 활용하여 효과적으로 작동할 수 있는 2D/3D 맵 네비게이션 체계를 구축하는데 목적을 두었다. 이 시스템은 사용자가 검색하는 위치를 2D 또는 3D 방식으로 다양하게 전의 할 수 있도록 지원해 준다. 또한 이 시스템은 고해상도의 조형물 전의가 가능하도록 해줄 뿐만 아니라 기존의 2D/3D에 비해 명칭, 전화 번호, 기타 관련된 정보를 효과적으로 지원해주는 2D/3D 공간 데이터 베이스 기술을 적용하였으며 통합된 2D/3D 공간데이터 베이스 구조를 활용함으로써 다양한 인터페이스의 개발 적용과 더불어 개발 생산성을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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