시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.
시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.
문서에는 상대적인 시간표현이 포함되어있으며, 이를 다루기 위한 시간표현 체계를 구축하고 상대시간정보를 추출하는 모델을 개발하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 timex3 태그에서 상대적인 시간표현의 정규값을 담을 수 있도록 하기 위해 연, 월, 일, 주, 시, 분, 초 단위에 대하여 총 7가지의 새로운 속성을 새롭게 제시하였으며, 이전, 이후, 번째 등에 대한 정규값의 기술방법도 함께 제시하였다. 또한, 새롭게 추가된 속성들의 정규값을 추출하는 규칙 모음을 설계하였다. 추가된 속성들을 바탕으로 구축한 데이터셋은 일상대화, 뉴스, 역사와 관련된 총 1,041개의 문서를 포함하고 있으며, 본 연구에서 설계한 규칙 모음을 전체 데이터셋에 대하여 적용하여 전반적으로 70% 이상의 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 특히, 데이터셋에 자주 등장한 상대시간표현인 year, day, week 속성에 대한 성능이 비교적 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과물인 추가적인 timex3 속성과 규칙기반 모델은 질의응답시스템, 챗봇 등의 서비스 개발에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
G-Machine은 수행하는데 있어서 그래프를 표현하기 위해 많은 그래프 공간을 필요로 한다. 이를 줄이기 위한 노력으로 최근 태그 옮김을 이용한 ZGM이 설계되었다. 하지만, ZGM은 태그와 자료의 분리로 인하여 많은 상대 주소를 갖게 되어 실행 시간 부담이나 공간 활용 부담이 된다. 본 논문에서 우회 노드 장소에 자료를 중복 사용하는 방법을 이용하여 G-Machine에서 필요로 하는 그래프 공간을 절약한 poGM(Point Over lapped GM)을 제안한다. poGM은 ZGM과 같이 상대 주소를 사용하지만, 일반적인 노드 나타내는데 ZGM과 달리 자료의 분리가 일어나지 않고, 상대 주소를 줄일 수 있으며, 실험을 통하여 공간 효율과 시간 효율이 높은 것을 보인다.
블랙박스 시스템은 평시 및 사고 직전후의 각종 운행 기록 정보, 영상 정보 등 다양한 사고 정보를 저장할 수 있으며 이에 기반하여 교통 사고를 재현해내는 기술에 대한 활발한 연구가 진행 중이다. 본 논문은 USN 환경에서 차량 간 교통사고 발생시 상대 차량 정보를 블랙박스 내에 저장할 수 있는 시스템을 제안한다. 블랙박스에 저장되는 상대 차량에 대한 정보는 각종 사고 발생시 교통 사고 분쟁 해결에 결정적 요인이 될 수 있으므로 그 중요성이 크다. 제안하는 블랙박스 시스템에 저장되는 정보는 차량 고유 번호, 사고 발생 시간 및 위치 등의 정보이고 그 정보는 허가된 사용자에게만 접근 될 수 있다. 본 논문에서는 두 개의 센서 노드를 블랙박스로 가정하고 임의의 충돌 신호를 발생시켜 상대 차량의 정보를 저장하고, 이를 분석하는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 블랙박스 시스템이 사고 차량 정보와 위치, 시간 등을 저장함을 보인다. 수집된 정보는 교통 사고에 대한 과학적인 해석과 사건 재현을 위한 객관적인 정보로 사용 될 수 있다.
최근 들어 저장장치의 발전과 네트워크의 발달로 인하여 대용량의 데이터가 매우 빠르게 증가되고 있다. 또한, 대용량의 데이터에 내재되어 있는 정보를 빠른 시간 내에 처리하여 새로운 지식을 창출하려는 요구가 증가하고 있다. 연속적이고 빠르게 증가하는 데이터를 지칭하는 데이터 스트림에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간이 흐름에 따라 변하고, 무한적으로 증가하는 데이터 스트림에서의 빈발항목을 찾는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 시간의 흐름에 따른 빈발항목 탐색방법을 적절히 제시하지 못하고 있으며 단지 집계를 이용하여 빈발항목을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 시간적 측면을 고려하여 상대적인 빈발항목을 탐색하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능은 다양한 실험을 통해서 검증된다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 및 인터넷 서비스에 대한 관심이 증대되면서, 대용량의 데이터에 내재되어 있는 정보를 빠른 시간 내에 처리하여 새로운 지식을 창출하려는 요구가 증가하고 있다. 데이터 마이닝 기법을 이용하여 데이터 스트림에서 빈발항목을 탐색하는 기존의 연구는 시간을 고려하지 않고 단순히 집계를 통하여 빈발항목을 탐색하기 때문에 정확성을 보장하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 스트림에서 시간적 측면을 고려하여 상대적인 빈발항목을 탐색하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능은 다양한 실험을 통해서 검증된다.
인공위성을 제어하기 위한 원격명령에는 실시간 명령과 저장명령으로 구분할 수 있다. 실시간 명령은 위성에서 명령을 수신하고 바로 수행하는 명령을 말하고, 저장명령은 특정한 시간에 수행하는 절대시간 명령과 정해진 시간간격에 따라 일련의 명령들을 수행하는 상대시간 명령으로 구분할 수 있다. 상대시간 명령은 위성 운영 시 필요한 명령들을 위성에 업로드 하여 사용할 수도 있지만, 위성 발사 전에 정해진 명령 시퀀스는 위성 비행소프트웨어에 포함하여 비휘발성 메모리에 저장하여 사용한다. 명령시퀀스는 정해진 포맷에 따라 DB 파일로 정리되는데, 위성 비행소프트웨어에 포함하기 위한 헤더 생성프로그램이 필요하다. 본 논문은 위성 원격명령 처리방식에 대해서 소개하고, 저장명령 데이터 파일을 이용하여 위성에 저장하기 위한 헤더파일을 자동 생성하는 프로그램에 대해서 기술한 것이다.
최근 컴퓨터 응용이 우주 항공, 천체 기상, 환경 관리, 공장 자동화(FA) 등의 분야로 확산되면서 물리, 화학, 생물, 기계 등의 과학 응용에서 생성되는 자료를 처리하는 기법에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이들 과학 응용에서는 물리적 실험 장치나 측정 기계, 또는 시뮬레이션으로부터 데이터를 시간별로 측정(또는 수집)하므로 이들 과학 데이터는 시간에 종속된 데이터이다. 많은 과학 응용의 시간 지원 데이터는 과학 분야의 특성에 따라 매우 정밀한 시간 단위로 수집하기도 하고 실험 시작부터 경과된 상대적인 시간에 따라 데이터를 수집한다. 달력상의 시간을 사용하는 기존의 시간지원 데이터베이스는 과학 응용의 이러한 특징을 지원하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 과학 실험 응용에서 요구하는 시간에 대한 특징과 요구 사항을 분석하고, 이들 과학 응용의 요구 사항을 만족하도록 확장한 새로운 시간 지원 데이터 모델을 제안한다. 이 모델에서는 실험이 경과된 상대적인 시간에 대한 데이터의 이력을 확장형 집합 개념을 사용하여 표현한다. 기존의 관계 데이터 모델과 유사하게, 이 모델은 집합 개념에 바탕을 두고 있으므로 데이터 모델과 그 연산의 의미를 쉽게 이해하고 사용할 수 있다는 장점이 있다.
대용량 데이타에 대한 복잡한 질의 처리가 요구되는 응용에서 빠른 시간 안에 응답을 돌려주기 위해, 데이타를 작은 크기로 근사하여 질의를 처리하는 방법이 연구되고 있다. 빠른 응답을 위해 주어진 저장 공간의 제약 하에서 얼마나 원본 데이타와 유사하게 근사할 수 있는지가 데이타 근사의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 데이타 근사에서 유사도의 척도 중 하나인 최대 상대 오차를 줄이기 위하여 Haar 웨이블릿을 변형한 조화 웨이블릿 기법을 제안한다. 조화 웨이블릿은 데이타 변환 과정 중 조화평균을 이용하여 상대 오차 정보를 손쉽게 얻어낼 수 있어 근사 데이타의 상대 오차를 최소화하는 데 적합한 기법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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