본 논문에서는 지능형 교통망 시스템 서비스에 사용하는 5.8GHz 대역에서 OFDM을 이용한 단거리 전용 통신 시스템의 성능을 분석하였다. 현재의 DSRC 시스템은 1Mbps 이상의 데이터 서비스가 어려울 것으로 예상되므로 개선도니 변복조방식이 요구된다. OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 방식은 보호구간의 삽입을 통하여 ISI를 방지할 수 있으므로 고속 데이터 전송에 적합하다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 변조 방식으로는 IEEE 802.11a에 근거한 부 반송파의 수가 64개인 QPSK변조 방식을 사용하는 OFDM 시스템을 모델링 하고, 도플러 천이 효과를 고려한 Clark & Gans 페이딩 환경에서 성능을 분석하였다. 또한 페이딩 환경에서는 성능의 열화 정도가 크기 때문에 이를 극복하기 위해 채널 예측기를 사용하여 채널 응답을 근사적으로 예측${\cdot}$보상하였다.
데이터웨어하우스는 대용량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석을 수행하거나 전략적 의사 결정을 위해 사용되기 때문에 신속한 질의 응답을 위한 성능 관리가 무엇보다 중요하다. 데이터웨어하우스는 일반 운영계 시스템과는 다른 목적과 특성을 가지기 때문에 그에 적합한 성능 모니터링 방법이 필요하다. 본 연구에서는 오라클 데이터베이스를 위한 OLTP(On-Line Transaction Processing)용 국산 성능 모니터링 도구인 DBMax를 데이터웨어하우스 환경에 적용할 수 있도록 기능을 확장한다. 우선 기존의 운영계 시스템과는 구분되는 데이터웨어하우스의 특성을 토대로 오라클9i에서 제공하고 있는 성능 항상 기법인 실체화된 뷰(MV: Materialized View)와 EH(Data Extraction, Transformation and Loading) 화장 기능을 모니터링하기 위한 요구사항을 분석하고 이를 지원하기 위한 DBMax 확장 방안을 설계 및 구현한다. 실체화된 뷰와 ETL 확장 기능을 위해 제공되는 오라클9i의 다양한 스키마 객체에 대한 정보 및 성능 관련 지표를 제시하여 SQL 튜닝 기능을 지원하며 사후 분석을 위한 DBMax의 로그 파일에서 의미 있는 SQL문을 추출하여 잠재적으로 유용한 실체화된 뷰를 권고할 수 있도록 기능을 확장한다.
정보통신 기술의 발달로 일반기업체 뿐만 아니라 공공기관 등 행정업무가 필요한 곳에서는 대부분 웹사이트를 통해 사용자에게 원하는 정보를 제공해 주고 있다. 그러므로 대부분의 상업용 사이트들은 사용자에게 보다 편리하게 정보를 제공해 주기 위하여 다양한 정보검색의 접근 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 교육행정의 업무처리 분야에서 정보제공은 웹사이트의 단순 키워드검색을 통하여 사용자가 직접 정보를 찾는 방식으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자연어처리를 사용한 교육행정의 질의응답시스템을 제안한다. 사용자 질의의 의도를 분석하여 기본사전과 매칭한 후에 추출된 사용자 질의정보를 통해 자동으로 정답 데이터뷰를 생성하여 사용자 의도에 알맞는 정확한 정답을 제공하도록 하였다. 또한 동적인 FAQ 관리기능인 히스토리를 통해서 한번 질의한 정답을 신속히 제공하도록 하였다. 제안한 시스템의 효용성을 검증하기 위해 교육행정정보를 제공하는 간단한 질의응답시스템을 구현하여 적용해본 결과 일반 키워드 검색에서보다 정확하게 정답을 제공해 주는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비동기 통신에 의해 웹페이지를 다시 읽지 않고 서버로부터 데이터를 가져올 수 있는 Ajax 기술과 경량의 크로스 브라우저 라이브러리인 jQuery를 이용하여 사용자 요구사항을 토대로 약용식물정보시스템을 구현했다. 또한 시스템 구현을 통해 체험한 응답 데이터 이용 방법을 코드로 제시하고 특징을 비교 분석하였다. 구현시스템은 서버에서 간단한 데이터를 응답 받아 클라이언트 측에서 처리하고 DOM 트리 조작에 의한 웹페이지 변경으로 사용자 상호작용 및 반응속도 향상과 사용자에게 자료 접근 편리성을 제공한다.
본 연구는 오픈도메인 자연어 질의문 유형을 '질문 초점(Question Focus)'에 따라 분류하고, 기계학습 기반 질의문 유형 분류기의 성능 향상을 위한 주석 말뭉치 구축을 목표로 한다. 오픈도메인 질의문 분석을 통해 의문사 등의 키워드 기반 질의문 유형 분류의 한계를 설명하고, 질의문 내의 비명시적인 의미자질을 고려한 질문 초점 기반 질의문 유형 분류 기준을 정의하였다. 이 기준에 따라 구축된 112,856 문장의 주석 말뭉치를 기계학습(CNN) 기반 문장 분류 시스템의 학습 데이터로 사용하여 실험한 결과 F1-Score 97.72%성능을 보였다. 또한 이를 카카오 오픈도메인 질의응답시스템에 적용하여 질의문 확장을 위한 의미 자질로 사용하였고 그 결과 전체 시스템 성능을 1.6%p 향상시켰다.
웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.
본 논문은 센서네트워크 기반으로 설계, 구현된 자동 분무기 시스템의 관리를 위한 제어 시스템의 설계에 관한 것이다. 실시간, 대량의 센싱 데이터의 수집 그리고 분석을 통하여 실시간의 맞춤형 응답처리를 수행할 수 있도록 이벤트 기반 서비스 처리 기술을 적용하였다. 센서 제어 시스템-온/습도 센서 입력 데이터, 수위 센서 입력 데이터, 수온 센서 입력 데이터-을 설계하였으며 입력된 센서 데이터의 분석을 통하여 실시간으로 출수 및 압축공기 토출을 제어하는 자동 분무기 제어 시스템을 설계하였다. 실험을 통하여 제안 시스템을 적용하는 경우, 온도는 33% 그리고 습도에 대해서는 37.3%의 개선 효과를 나타냄으로서 안정적인 온/습도 관리가 가능하게 되었다.
기사와 댓글, 질의응답과 같은 비정형 데이터에 기반한 텍스트 분석에 대한 관심이 증가하고 있다. 이는 사람들의 견해인 비정형 텍스트 데이터로부터 특징을 파악하고, 평가, 예측 및 추천에 활용할 수 있기 때문이다. TEL 분야에서도 MOOC 서비스의 확대로 교수학습지원시스템 기반 토론, 질의응답 서비스를 자동화하기 위한 관심이 증가하고 있다. 시스템에 축적된 질의응답 데이터를 기반으로 질의 토픽을 생성하고, 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류하기 위해서이다. 따라서 본 연구에서는 새로운 질의 토픽을 자동분류 할 수 있도록 LDA기법을 활용한 토픽 모델링을 제안하고자 한다. 이를 바탕으로 질의 토픽 사전을 생성하고 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류 할 수 있다. 일부 질의에서는 0.7 이상의 높은 자동 분류를 보였으며, 새로운 질의가 여러 토픽에 포함될수록 좀 더 좋은 자동분류 결과를 보였다.
매일 게시되는 다양한 프로야구 관련 기사에는 경기 결과, 각종 기록, 선수의 부상 등 다양한 정보가 뒤섞여있어, 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 과정이 매우 번거롭다. 본 논문에서는 문서 검색과 기계 독해를 이용하여 야구 분야에 대한 Q&A 시스템을 제안한다. 기사를 형태소 분석하고 BM25 알고리즘으로 얻은 문서 가중치로 사용자 질의에 적합한 기사들을 선정하고 KorQuAD 1.0과 직접 구축한 프로야구 질의응답 데이터셋을 이용해 학습시킨 BERT 모델 기반 기계 독해로 답변 추출을 진행한다. 야구 특화 데이터 셋을 추가하여 학습시켰을 때 F1 score, EM 모두 15% 내외의 정확도 향상을 보였다.
인간 게놈 프로젝트의 완성 이후 유전체 분석 비용은 매우 빠르게 감소하고 있다. 이에 따라 인간 유전체 분석 요구가 급증할 것으로 예상된다. 인간 유전체 분석과 같은 대규모 바이오 데이터 분석을 고속으로 수행하기 위해서는 비IT 전문가들이 다양한 특성의 바이오 응용들을 고성능컴퓨팅 시스템을 통해 효과적으로 실행할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 여러 응용들이 조합되어 순서를 갖고 실행되어야 하는 바이오 응용들을 워크플로우 형태로 쉽게 정의할 수 있어야 하며, 이 워크플로우를 HPC 클러스터 시스템에서 최적 자원을 할당 받아 분산 병렬 수행시켜야 한다. 이를 통해 바이오 데이터 분석 성능과 응답시간의 개선을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 HPC 환경에 익숙하지 않은 비IT 바이오 연구자들이 쉽게 바이오 데이터 분석을 할 수 있도록 바이오 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 바이오 특화된 워크플로우 기반 대규모 데이터 분석 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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