메인 메모리 DBMS는 구동과 동시에 디스크에 존재하는 테이블의 내용이 메모리로 모두 올라가는 구조로 운영된다. 그러나, 메인메모리 DMBS도 디스크 파일시스템을 사용하여 데이터를 저장하고 트랜잭션 로그파일을 파일 시스템에 유지하여야 하기 때문에 CPU가 메모리에 접근하여 처리하는 속도에는 한계가 있게 마련이다. 본 논문에서는 메인메모리 DBMS인 Altibase 시스템에서 구현된 기술들이 디스크기반 DBMS인 Sybase와 얼마나 차이가 있는지를 어플리케이션 측면에서 성능분석을 통하여 평가하였다. 메인메모리 DBMS의 어플리케이션 성능이 디스크기반 DBMS에서의 어플리케이션 성능과 비교하면, 메인 메모리 DBMS의 성능이 축구승무패 단일게임에서는 1.24배 ~ 3.36배, 축구승무패와 축구 스페셜 두 게임에 동시 발매시 1.29배 ~ 7.9배의 성능향상이 있었으며, 발매 트랜잭션의 응답시간 시험결과 1.78배 ~ 6.09배의 빠른 응답시간을 보였다.
최근 자연어 처리(NLP) 기술, 특히 ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM)의 발전으로 특정 전문지식에 대한 질의응답(QA) 시스템의 연구개발이 활발하다. 본 논문에서는 거대언어모델과 문서검색 알고리즘을 활용하여 한국원자력연구원(KAERI)의 규정 등 다양한 문서를 이해하고 사용자의 질문에 답변하는 시스템의 동작 원리에 대해서 설명한다. 먼저, 다수의 문서를 검색과 분석이 용이하도록 전처리하고, 문서의 내용을 언어모델에서 처리할 수 있는 길이의 단락으로 나눈다. 각 단락의 내용을 임베딩 모델을 활용하여 벡터로 변환하여 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 질문에서 추출한 벡터와 비교하여 질문의 내용과 가장 관련이 있는 내용들을 추출한다. 추출된 단락과 질문을 언어 생성 모델의 입력으로 사용하여 답변을 생성한다. 본 시스템을 내부 규정과 관련된 다양한 질문으로 테스트해본 결과 복잡한 규정에 대하여 질문의 의도를 이해하고, 사용자에게 빠르고 정확하게 답변을 제공할 수 있음을 확인하였다.
중앙집중형 데이터베이스는 데이터 관리가 용이하나 통신장애나 사이트 고장시 전체시스템 중지로 인해 신뢰성과 가용성문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 중복데이터베이스가 출현되었다. 그러나 갱신거래가 많이 발생되는 경우에는 중복 데이터에 대해서 갱신이 동일하게 이루어져야 하므로 동기화로 인한 메시지부담과 거래가 지연됨에 따라 동시성이 감소되는 문제가 발생하게 된다 이 논문은 가용성과 신뢰성을 향상시키기 위한 완전 중복 데이터베이스에서 거래들의 병행성의 정도를 높이기 위한 동시성제어 알고리즘을 제안한다. 중복 데이터 베이스에서 시스템 성능을 향상시키기 위해서는 거래가 제출된 사이트에서 마지막 연산까지 수행시키고, 기록 연산들로 구성된 갱신 전용거래를 모든 사이트에서 독립적으로 수행하도록 한다. 각 사이트에서 수행되는 갱신전용거래의 일관성은 모든 사이트에서 갱신그래프를 유지하여 보장한다. 제안하는 동시성 제어 기법은 각 사이트에서 거래들이 동시에 수행할 수 있게 함으로써 거래들의 병행수행정도를 향상시킬 수 있다. 제안하는 동시성 제어 기법의 실제 구현 및 실험을 통한 결과를 분석하여 기존의 방법보다 보다 더 빠른 응답률과 더 적은 철회율을 가져옴을 성능 평가를 통해 우수성을 보여준다.
전통적인 고객지원방법에서는 콜 센터와 서비스 센터가 고객의 질문과 요구 사항을 접수하고 응대하는 기능을 담당해왔다. 최근 인터넷의 급속한 확산에 따라 전화, 우편, 방문 등의 전통적인 고객과의 의사소통수단이 전자우편과 인터넷 게시판과 같은 웹기반의 고객지원시스템으로 전환되고 있다. 인터넷 게시판은 기본적으로 고객의 질문에 관리자가 응답하는 시스템이므로 고객이 응답을 받는데 시간이 걸리는 제약이 있다. 이러한 시간적 제약을 해결하기 위하여 고객이 인터넷을 통하여 고객지원시스템에 접속하여 미리 구축된 지식 데이터베이스로부터 원격에서 질문에 대한 응답을 받을 수 있도록 공통적인 질문과 응답을 FAQ와 같은 형태를 제공한다. 그리고, 인터넷 게시판에 다양한 내용과 형태의 질문이 혼재되어 사용됨으로써 응답과 관리상의 어려움이 많다. 따라서 질문들을 체계적으로 분류하여 FAQ를 만들고, 인터넷 게시판의 관리작업을 지원하기 위한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 키워드와 키워드들간의 친밀도를 이용하여 벡터형태로 표현한 질문들간의 유사 도를 계산하여 질문들을 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기본적으로 자동으로 질문들을 분류하지만, 내용이 애매모호한 질문의 경우 사용자가 상호작용을 통하여 사용자의 판단을 받아들일 수 있도록 개발되었다. 그리고, 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 프로토타입 시스템을 개발하고 제한된 상황하에서 실험을 수행하였다.
RFID는 IC칩에 내장된 정보를 무선주파수를 이용하여 비접촉방식으로 읽는 기술로서 유비쿼터스 시대를 맞이하여 주목받는 기술이다. 그러나 사용자도 알지 못하는 사이에 리더가 요구하는 질의에 자동으로 응답하는 RFID 태그의 특성은 사용자의 개인 정보 노출의 위험이 있다. 본 논문에서는 이러한 RFID 시스템의 문제점을 해결하기 위한 기존의 방법을 알아보고, 문제점을 분석한다. 또한 해쉬 함수를 이용하여 암호화하고, 리더 ID를 사용하여 데이터베이스와 리더간의 인증을 보완한 안전한 RFID 인증 프로토콜을 제안하고 설명한다.
기업에서 사용하고 있는 업무 및 개발용 컴퓨터상에 비인가 불법 소프트웨어를 무단히 설치하여 불법적으로 사용하는 것은 컴퓨터에서 발생하는 각종 오류의 원인이 되고 있으며 또한 해당 소프트웨어에 대한 저작권 침해를 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 네트워크를 통해 사내 여러 PC에서 설치 및 운영되는 소프트웨어들을 관리해주는 사내 소프트웨어 자산관리 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 사내 중앙 서버에 데이터베이스를 두어 보유하고 있는 각종 소프트웨어에 대한 라이센스를 관리한다. 사내 각 PC에서는 소프트웨어들에 대한 사용시 서버에게 사용허가 요청을 하게 되며 서버는 라이센스 수 초과여부, 컴퓨터 동시 사용 대수 제한, 사용 기간 제한 등의 설정확인을 통해 사용허가 요청에 응답하게 된다. 이러한 사용허가는 각 소프트웨어의 설치시뿐만 아니라 사용시에도 이루어져서 라이센스 유효기간의 경과 및 정책변경에 따라 신속하게 반영, 관리되어질 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 문자열 위주의 획일적 형태에서 음성, 이미지 등 다양한 형태의 데이터들을 처리하게 되었으며, 또한 빠르고 정확하게 처리되기를 요구하고 있다. 현재 데이터 처리 중심부에 있는 Database는 대부분이 Relation DB 위주로 되어 있어 Datafile 에 데이터를 저장하고 있어 대용량의 이미지 데이터 처리에 적합하지가 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보강하기 위해 Relation DB 하에서 대용량의 이미지 데이터 처리를 가능하게 하는 기법을 제시한다. 이렇게 함으로써 이미지 데이터를 Upload, Download 시 따른 응답 속도를 보장 할 수 있도록 LRU 알고리즘 기반으로 제안을 하였다. 본 논문에서 제안된 기법은 시뮬레이션을 통해 (1)기존 RDB(Relational Database)의 BLOB(Binary Large Object)필드를 이용한 이미지 데이터 처리 방식, (2)별도의 저장 공간에 이미지 데이터를 입/출하는 방식, (3)별도의 저장 공간에 이미지 데이터를 입/출력할 때 LRU(least Recently Used)알고리즘을 이용하는 방식에 대하여 성능 평가를 하였다. 그 결과 (3)별도의 저장 공간에 LRU(least Recently Used)알고리즘을 이용하여 입/출력하는 방식이 (1)기존의 RDB(Relational Database)형태에 BLOB(binary large object)필드를 이용한 것 보다 성능이 높음을 확인하였다.
자연언어 대화는 사람들이 사용하는 가장 자연스러운 의사소통 수단이다. 따라서, 자연언어 대화 인터페이스를 통해서 사용자와 시스템이 편리하고 자연스러운 방법으로 의사를 교환할 수 있다. 본 논문에서는 대화 인터페이스의 필요성과 폼에 기반한 대화 인터페이스 기법에 대해서 설명한다, 폼 기반 인터페이스란 데이터베이스 검색을 위해서 질의어를 생성할 때 검색에 대한 제한 조건을 폼(form)의 형태로 나타내어, 사용자와의 대화를 통해서 폼 정보를 추출하고, 이렇게 완성된 폼을 이용하여 질의어를 생성하는 것을 말한다. 본 논문에서는 이러한 폼 기반 대화 인터페이스에서 시스템이 대화를 적절히 유도하고 사용자의 응답이나 질문에 대해 적절히 대응하기 위한 폼과 재귀적 대화 전이망(recursive dialogue transition networks)을 이용한 대화 모델에 대해 제안한다.
웹브라우저에서 Cookie는 요청할 때마다 저장된 정보를 서버로 보내야 하므로 결국 응답 시간에 나쁜 영향을 미치게 되고, 저장된 모든 정보에 대해 보안에 문제가 있을 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 HTML5에서 제공하는 클라이언트-사이드 데이터베이스 형태의 Web Storage를 Cookie를 대체하여 사용할 수 있다. Web Storage를 활용하여 웹사이트에서 검색된 결과를 브라우저의 Local Storage에 저장하고, 저장된 내용을 이용하여 빠르게 검색하며, 네트워크 연결이 끊긴 상태에서도 이미 검색했던 데이터를 조회 하는 기능을 구현해 살펴보았다.
도면 중에 내재한 지리정보를 이해해서 공간 자료에 대한 사용자의 질의에 응답할 수 있는 지능형 시스템의 설계는 화상처리 연구의 중요한 응용분야이다. 특히, 지도도면에는 도로, 강, 지역경계, 문자, 심벌 등의 지리정보가 존재하며, 이 개체와 개체 사이의 관계를 포함하는 데이터베이스의 구축은 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 지도도면으로부터 문자정보의 추출과 인식을 위해서 시신경계의 특징추출 이론을 적용한 공간 필터링 신경회로망을 제안한다. 본 시스템을 국립지리원 발행의 1/5,000지도에 적용하여 그 유효성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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