다중축척 데이터베이스는 동일한 공간을 다른 축척으로 표현하는 공간데이터베이스의 집합이다. 이 다중축척 데이터베이스는 소축척의 정밀한 공간데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 본 논문은 유도된 다중축척 데이터베이스의 갱신문제를 다루고자 한다. 다중축척 데이터베이스의 갱신은 수정된 원시데이터로부터 직접 유도된 데이터뿐만 아니라 갱신되지 않은 원시데이터로부터 유도된 데이터들까지 갱신해야 한다. 이것은 현재 데이터 갱신방법들을 다중축척 데이터베이스에 그대로 적용할 수 없는 이유가 되는데, 현재 방법들은 수정된 원시데이터로부터 직접 유도된 데이터만을 갱신하기 때문이다. 이 다중축척 데이터베이스의 갱신관리는 공간 데이터베이스 관리시스템(혹은 GIS)에서 제공되어야 할 중요한 기능이다. 이 논문에서는 다중축척 데이터 베이스 갱신을 위한 규칙 및 알고리즘을 제안하고, 이것을 ESRI의 ArcObject를 이용하여 개발한 프로토타입을 소개한다. 본 연구에서 제공하는 갱신방법은 다중축척 데이터베이스들간의 일관성을 유지시켜주고, 유도된 다중축척 데이터베이스의 무결성을 보장해 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다.
공간데이터를 변형/왜곡하여 자세한 정도를 감소시킴으로서 공간데이터를 단순화하는 기법을 일반화라고 하는데, 이미 존재하는 데이터베이스로부터 새로운 축적의 데이터베이스를 유도할 때 이 기법을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 다중축척 데이터베이스를 생성/관리하기 위한 일반화 시스템을 소개할 것이다. 이 시스템은 기존 연구들에 의해 제시된 일반화 연산자, 일관성 유지 방법들을 통합/개선하여 하나의 시스템으로 구현되었다 뿐만 아니라, 이 시스템에는 원시 데이터가 갱신되었을 때 이것을 유도된 다중축척 데이터베이스에 파급시킬 수 있는 방법과 사용자를 위한 모델 다이어그램 지원기능이 포함되어 있다. 본 연구에서 제시하는 다중축척 데이터베이스를 위한 도구는 다중축척 데이터를 유도(생성) 및 관리하기 위한 전체적인 틀을 제공하는 점에서 의의가 있다.
클라이언트/서버 환경에서 서버의 공간 데이터를 검색, 접근하기 위한 공간 질의는 대용량의 공간 객체에 대해 복잡한 공간 연산을 수행한다. 그러므로 클라이언트가 자주 이용하는 공간 질의를 매번 서버에서 처리하는 경우에 서버의 부하가 증가하며 질의 응답시간도 길어지게 된다. 따라서 이러한 공간 질의를 뷰로 정의하고 클라이언트에 실체화하면 질의를 효율적으로 처리할 수 있다. 이 경우에 공간뷰를 유도한 서버의 소스 객체의 변경에 따라 클라이언트의 실체화된 뷰 객체의 일관성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 클라이언트/서버 환경에서 공간뷰 개념을 확장한 클라이언트 공간뷰를 정의하고 일관성 유지를 위한 알고리즘을 제시한다. 그리고 상용 지리정보시스템인 고딕에서 클라이언트 공간뷰 시스템을 설계 및 구현한다. 마지막으로 질의 재수행과 본 논문에서 제시한 클라이언트 공간뷰의 성능을 실제 데이터를 이용하여 비교 평가한다.
본 논문에서는 클라이어언트/서버 환경에서 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리하기 위한 데이터 캐싱과 캐시된 데이터의 일관성 유지를 다룬다. 이를 위하여 먼저 클라이언트에서 데이터 캐싱을 위하여 실체화된 공간뷰를 이용한다. 그리고 서버의 데이터 변경에 따른 실체화된 클라이언트 뷰의 변경을 위하여 유도관련성을 이용한 점진적 변경 기법을 적용한다. 실체화된 뷰는 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리 할 수 있지만, 일관성 유지에 대한 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 공간질의 처리를 위하여 서버에서 공간연산자의 비용을 기반으로 질의 수행과 뷰 일관성 유지에 따른 비용식을 제시한다. 이를 기반으로 클라이언트에서 질의 요청시 비용을 평가하여 뷰의 실체화 여부를 서버에서 결정한다. 이 방법은 클라이언트/서버 환경에서 뷰의 실체화와 재수행 방법을 병행함으로써, 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리할 수 있는 장점을 제공한다.
오픈 도메인 대화 시스템은 산업에서 다양하게 활용될 수 있지만 유해한 응답을 출력할 수 있다는 위험성이 지적되어 왔다. 본 논문에서는 언급된 위험성을 완화하기 위해 데이터 측면에서 대화 시스템 모델을 개선하는 방법을 제안한다. 대화 모델의 유해한 응답을 유도하도록 설계된 데이터셋을 사용하여 모델이 올바르지 못한 응답을 생성하게 만들고, 이를 LLM을 활용하여 안전한 응답으로 수정한다. 또한 LLM이 정확하게 수정하지 못하는 경우를 고려하여 추가적인 필터링 작업으로 데이터셋을 보완한다. 생성된 데이터셋으로 추가 학습된 대화 모델은 기존 대화 모델에 비해 대화 일관성 및 유해성 면에서 성능이 향상되었음을 확인했다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 시스템을 이용하여 대용량 멀티미디어 데이터를 저장 및 검색하는 멀티미디어 데이터 관리 시스템(Multimedia Data Management System : MDMS)을 설계 구현한다. 따라서, 사용자, 응용 및 데이터베이스 각 계층에 객체지향 설계 방법을 적용시켜 일관된 인터페이스와 다양한 응용 분야의 확장을 유도하고 기존의 파일 단위의 관리 방법과 데이터베이스 저장 관리 방법을 선택 또는 동시 이용 할 수 있도록 하여 관리자 요구 수용의 폭을 넓힌다. 또한, 질의에 대한 효율적인 검색을 위하여 질의 분석기, 객체 질의기, 객체 추출기와 데이터베이스 연산전, 후의 데이터 일관성 유지를 위한 객체 관리기를 구현한다. 향후에는 제안된 시스템을 기반으로 내용 기반 질의 처리 및 웹 연동 통합 관리 시스템의 개발이 요구된다.
클라이언트/서버 환경에서 서버의 공간 데이터를 검색, 접근하기 위한 공간 질의는 대용량의 공간 객체에 대해 복잡한 공간 연산을 수행한다. 따라서 클라이언트가 자주 이용하는 공간 질의를 매번 서버에서 처리하는 경우에 서버의 부하가 증가하며 질의 응답시간도 길어지게 된다. 그러므로 이러한 공간 질의를 뷰로 정의하고 클라이언트에 실체화하면 질의를 효율적으로 처리할 수 있다. 이 경우에 뷰를 유도한 서버의 소스 객체의 변경에 따라 클라이언트의 실체화된 뷰 객체의 일관성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 클라이언트/서버환경에서 질의 수행 속도를 향상시키기 위해 실체화된 공간뷰 개념을 적용하여 클라이언트 뷰를 정의하고 유형을 분류한다. 그리고 실체화된 클라이언트 뷰의 리관성 제어를 위해 재수행 방법에 비해 변경 속도가 빠른 점진적 변경 방법을 이용한다. 이를 위해 일관성 제어시 필요한 추가정보를 기술하고, 추가정보를 이용한 일관성 제어 알고리즘을 제시한다. 그리고, 제시한 실체화 방법과 일관성 제어 알고리즘의 실현을 위하여 객체지향 GIS시스템임 고딕(GOTHIC)에서 설계 및 구현하고 성능을 평가한다.
공간데이터의 일반화는 기존에 구축된 공간 데이터베이스로부터 새로운 소축척 데이터베이스를 유도할 수 있는 중요한 GIS 기법이다. 공간데이터의 일반화는 공간데이터의 기하 및 속성데이터를 변형[3, 15] 시킬 뿐만 아니라, 데이터 모델의 관계를 따라서 연결되어 있는 다른 공간데이터도 변형[8-10, 14]시킨다. 이것을 공간데이터 일반화의 파급이라고 한다. 이 파급을 처리하지 않은 채 일반화를 계속 진행하면, 일관성 혹은 원시데이터베이스 정보 중의 일부가 손실된 채 새로운 데이터베이스가 생성될 수 있다. 그럼에도 불구하고 일반화에 관한 기존 연구들은 공간데이터의 상호관계를 무시한 채 독립된 하나의 공간데이터에 대한 유도를 위해서 방법들을 제시해 왔다. 그리고 그 결과 공간데이터의 기하 및 속성을 변형시키는 많은 일반화 연산자들이 제시되어졌다. 본 연구는 이 일반화 연산자들이 어떤 공간데이터에 적용되었을 때 그와 관련된 다른 공간데이터에도 파급 적용될 수 있도록, 일반화 연산자를 확장을 시킬 것이다. 이 일반화 파급을 처리하기 위해서, 본 연구는 일반화 과정에서 반드시 고려될 필요가 있는 규칙들을 제시한다. 그리고 일반화 연산자들이 반드시 준수해야 하는 규칙들을 기술한다. 이 규칙들은 관계대수로서 표현될 수 있으므로, SQL로 쉽게 전환할 수 있다. 이 확장된 일반화 연산자들의 적합성을 검토하기 위해서 간단한 프로토타입을 구현하였다.
이동 컴퓨팅(Mo띠le Computing) 환경에서 빈번한 접속 단절은 클라이언트의 캐시 일관성(Consistency) 문제로 직결된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 일한 무효화 보고(Invalidation Report. In)중 하나를 제시한다. 기존의 IR방식은 대량의 데이터와 빈번한 데이터의 갱신(Update)시 IR 길이의 증기폭이 상당히 크다. 이는 타임스탬프가 IR에서 차지하는 비중이 큼으로써 오는 현상이다. 또한 기존방식은 캐시 레벨의 선택적 청취(Selective tuning)를 지원하지 못하는 문제점을 가지오 있다. 이러한 점을 극복하고자 B+Tree를 기반으로 시간 값을 구성하고 이에 따른 데이터 아이디를 재구성하는 IR방식을 제안한다. 이를 활용하면 각 클라이언트가 자신의 단절(Disconnect)된 시간에 맞는 갱신 정보를 확인할 수 있게 된다. 이러한 방법은 기존 IR의 단점을 보완하며 선택적 청취론 유도할 수 있는 효과적인 방법이다.
산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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