• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권6호
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• pp.813-822
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• 2001

본 논문에서는 시간지원 데이터를 과거 세그먼트, 현재 세그먼트, 그리고 미래 세그먼트로 분리한 저장 구조를 기반으로 하는 네 가지 데이터 이동 방법을 제안하였다. 제안한 데이터 이동 방법은 시간단위에 의한 이동 방법, LST-GET(Least valid Start Time-Greatest valid End Time)에 의한 이동 방법, AST-AET(Average valid Start Time-Average valid End Time)에 의한 이동 방법, 그리고 Min-Overlap에 의한 이동 방법이 있다. 각각의 이동 방법에서는 세그먼트의 경계값, 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전 등을 정의하였다. 제안한 이동 방법에 대해서 사용자 질의에 대한 평균 응답 시간을 측정하였다. 실험결과, LLT(Long Lived Tuples)가 없는 경우에는 LST-GET에 의한 이동 방법, 그리고 AST-AET에 의한 이동 방법이 시간단위에 의한 이동 방법보다 성능이 우수하였다. LLT가 있는 경우에는 LST-GET에 의한 이동 방법의 성능이 저하되었다. AST-AET에 의한 이동 방법은 시간단위에 의한 이동 방법과 LST-GET에 의한 이동 방법보다 질의에 대한 성능이 우수하였다. Min-Overlap에 의한 이동 방법은 질의에 대한 평균 응답 시간에서 AST-AET에 의한 이동 방법과 비슷한 결과를 보였고, 공간 이용율 측면에서는 AST-AET에 의한 이동 방법보다 효율적이었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권1호
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• pp.30-43
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• 2009

무선 환경에서의 방송은 클라이언트의 수에 상관없이 다수의 클라이언트들에게 데이타를 보낼 수 있기 때문에 많은 관심을 이끌어왔다. 다수의 이전 연구들에서는 한 개의 독립적인 데이타를 최단시간에 획득하는 것을 목표로 했고, 한 질의어 내에 포함된 상호 관련된 데이타들을 동시에 획득하는 것에 대해서는 연구되지 않았다. 또한, 이러한 논문들에서는 질의어 내의 데이타들이 동일시간에 다른 채널 상에서 나타나지 않도록 할당하는 문제에 대해서만 연구되었고 질의어 요청 확률을 기반으로 한 각 데이터의 접근확률은 반영되지 않았다. 본 논문에서는 데이타를 할당하고 동시에 한 질의어 속에 포함된 모든 독립된 데이타들을 획득하는데 요구되는 평균응답시간을 최소화하는 새로운 기법을 제시한다. 성능 분석에서는 우리가 제시한 기법이 현존하는 다른 기법들 보다 좋은 평균응답시간을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.55-61
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• 2019

외국어 교육을 실현하기 위하여 기존의 다양한 교육 매체들이 제공되고 있지만, 교구 및 매체프로그램에 대한 비용이 많이 들고 실시간 대응력이 떨어지는 단점이 존재한다. 이 논문에서는 VR과 음성인식을 기반으로 한 인공지능 유형의 영어회화 시스템을 제안한다. 시스템 구축을 위해 Google CardBoard VR과 Google Speech API를 이용하며 가상현실 환경 제공 및 대화를 위한 인공지능 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 음성인식 서버시스템에서는 사용자가 발화한 문장을 단어 단위로 분리해 데이터베이스에 저장된 데이터 단어들과 비교하여 확률적으로 가장 높은 것을 답으로 제공할 수 있으며 사용자들이 가상현실의 인물과 적절한 대화 및 응답이 가능하다. 대화가 제공되는 기능은 상황별 대화와 주제에 독립적이며, AI 비서와 나눈 대화 내용을 사용자 시스템에서 실시간 확인이 가능하도록 구현하였고 실험을 통하여 음성인식에 대한 응답비율을 확인하였다. 이 논문에서 제안하는 가상현실과 음성인식 기능을 접목한 시스템을 통하여 4차 산업혁명에 관련한 가상교육 콘텐츠 서비스 확장에 이바지할 것을 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.87-96
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• 2006

데이터베이스 시스템에서 협력적 질의응답이란 질의 내용과 정확히 일치하는 자료뿐만 아니라 좀 더 넓은 인근 범위의 자료 또는 근사적인 자료를 검색해 주는 것을 말한다. 협력적 질의응답은 질의 분석, 질의 유연화, 유연화된 질의에 따른 근사적 자료 제공의 세 단계로 이루어져 있다. 질의 유연화를 수행하기 위해 의미적 관계를 표현하는 지식추상화 방법과 자료 사이의 정량적인 유사도를 거리로 표현하는 방법들이 지식표현 방법으로 사용된다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 질의 유연화 단계를 지원하기 위해, 다단계 데이터 추상화 계층과 거리 척도를 지원하는 계량화된 지식추상화 계층(MKAH: Metricized Knowledge Abstraction Hierarchy)을 제안한다. MKAH는 카테고리화 될 수 있는 자료에 대해 질의 유연화를 효과적으로 지원하며 두 값 사이의 정량적인 의미상의 유사도를 제공하여, 질의 결과에 순위가 매겨질 수 있도록 한다. MKAH의 실용성과 효율성을 검증하기 위하여 경력직 검색 분야에 대한 원형 시스템을 구현해보았다. 다양한 실험을 통하여 MKAH가 풍부한 의미 표현이 가능하면서 질적으로도 높은 거리 척도를 제공해 준다는 것을 보였다. 그 결과 MKAH를 채택하는 도메인은 다른 정량적인 숫자 도메인과 호환될 수 있다는 점과, 큰 규모의 시스템을 만드는 데에도 장점이 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제1권2호
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• pp.137-149
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• 1999

클라이언트-서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템은 방대한 양의 공간 데이터 전송에 따르는 네트워크 부하가 크다. 이러한 환경에서 사용자는 빠른 초기 응답 시간을 위해 일부 영역의 공간 데이터를 요구하는 창(window) 질의를 사용한다. 화면 이동, 확대 및 축소 등으로 인한 일련의 창 질의는 유사한 영역의 데이터를 요구하며, 이는 이미 전송된 영역과 교차되는 영역의 데이터를 재전송하여 네트워크 부하를 가중시킨다. 이러한 문제는 생성된 질의 결과 중 클라이언트에 이미 전송된 데이터들을 제거함으로써 해결이 가능하다. 본 논문에서는 일련의 창 질의에 의해 발생하는 교차 영역을 제거하기 위한 공간 객체 관리자를 설계하고 구현한다. 공간 객체 관리자는 클라이언트로 전송된 객체의 식별자들을 관리하며 객체 식별자의 비교를 통해 전송여부를 판단하는 교차 영역 제거 기법을 사용하여 질의 결과로 생성된 공간 객체들 중 전송된 객체들을 제거한다. 본 논문의 공간 객체 관리자는 개방형 클라이언트-서버 공간 데이터베이스 시스템인 GEOMania Millennium server를 위해 구현하였다. 성능 평가를 통해 교차 영역의 제거가 동일 데이터의 중복 전승을 제거하여 네트워크 부하를 감소시키고 시스템의 전체적인 성능을 향상시킴을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.407-416
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• 2003

데이터베이스의 사용이 증가하고 다루어야 하는 데이터의 양이 방대해지면서 데이터베이스 시스템을 효율적으로 사용하기 위한 성능 관리 기술이 중요해지고 있다. 특히 데이터 웨어하우스는 대용량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석을 수행하거나 전략적 의사 결정을 위해 사용하기 때문에 신속한 질의 응답을 위한 성능 관리가 무엇보다 중요하다. 데이터 웨어하우스는 일반 운영계 시스템과는 다른 목적과 특성을 가지기 때문에 그에 적합한 성능 모니터링 방법 및 튜닝 기술이 필요하다. 본 연구에서는 OLTP(On-Line Transaction Processing)용 오라클 데이터베이스를 위한 국산 성능 관리 도구인 DBMax를 데이터 웨어하우스 환경에 적합하도록 기능을 확장한다. 우선 데이터 웨어하우스 응용 분야를 지원하기 위한 오라클 9i의 요약 관리(summary management) 기능과 ETL(Data Extraction, Transformation and Loading) 기능을 중심으로 데이터 웨어하우스 시스템의 성능 관리시 고려해야 할 요구 사항을 분석하고 이를 지원하는 DBMax의 확장 아키텍처를 설계 및 구현한다. 구체적으로 요약 관리와 ETL 작업을 지원하기 위한 오라클 9i의 다양한 스키마 객체에 대한 정보와 성능 관련 지표를 제시하여 데이터 웨어하우스 환경에서 수행되는 질의에 대한 SQL 튜닝 기능을 강화한다. 또한 사후 분석을 위한 BBMax의 로그 파일에서 의미 있는 SQL 문을 추출하여 잠재적으로 유용한 실체화된 뷰를 추천하는 요약 권고 기능을 추가한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1399-1408
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• 2004

이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정 영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼 수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이테베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB(Minimum Bounding Box) 중 공간 좌표에 대한 근접성만을 고려하여 하나의 SD(SemiAllocation Disk)값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 한다. 또한 디스크 별 부하 균등하를 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 시공간 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다. 성능평가를 통해서 기존의 Round-Robin 방법보다는 $5\%,\;10\$ 영역 질의에서 평균 $15\%$ 정도의 성능향상을 보였으며 Spatial Proximity 방법보다는 평균 $5\%$의 성능향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.33-42
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• 2001

본 논문에서는 웹과 XML을 이용하여 학습자가 원하는 문항만을 검색하고 평가할 수 있는 문제은행 시스템을 구현하였다. 문항의 구성은 4지선다형, 5지선다형, 단답형으로 구성하였고 난이도 및 출제빈도를 고려하여 변별력을 가지도록 문제은행화 하였다. 문항검색은 데이터베이스에 저장된 정보를 단순히 검색하는 것이 아니라 저장된 정보를 XML문서로 변환한 후 XML 데이터에 대하여 Xpath를 이용하여 검색하였다 검색된 결과는 XSL을 이용하여 브라우저상에 나타나도록 하였다. 문항평가는 학습자가 원하는 과목. 단원에 대해서 난이도 및 출제빈도 그리고 문항유형별로 문항수를 입력하여 평가 문항을 생성하였다. 또한 실시간으로 학습자에게 학습결과를 제공하였고 학습자가 오답으로 응답한 문항에 대해서는 반복학습을 할 수 있도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.87-93
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• 2003

자료 복제는 분산 시스템과 데이터베이스 시스템에서 가용성과 성능을 향상시켜 주지만, 자료를 갱신할 때 일관성을 엄격하게 유지하는 것은 쉽지 않다. 기존 알고리즘들은 엄격하게 일관성을 유지하지만, 비용이 많이 들며 시간이 지연된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 원본 자료에 대해서 즉시 갱신을 허락하고 다른 복사본들에 대해서는 지연 갱신을 전파하는 혼합 갱신 전파 알고리즘을 소개한다. 혼합 갱신 전파 알고리즘은 또한 소유권에 있어서 그룹 갱신을 허락한다. 이 알고리즘은 그룹 갱신 일관성을 제어하기 위해 복제 버전을 관리한다. 그룹의 소유권을 가지고 즉시 갱신과 지연 갱신을 결합함으로써 일관성과 성능이 향상된다. 응용과 실행 환경에 따른 트랜잭션 처리량과 응답시간의 향상을 모의실험을 통해 보여준다.