• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권8호
• /
• pp.3021-3027
• /
• 2010

예제 기반 챗봇은 사용자 발화와 가장 유사한 예제 발화를 대화 예제 데이터베이스로부터 검색하여 응답을 생성한다. 가장 유사한 발화를 찾는 것은 응답의 적절성과 직결되는 것임에도 불구하고, 유사 발화 검색을 위해 어떠한 자질을 사용할 것인지, 어떠한 방식이 좋은 지에 대한 기존 연구는 부족하였다. 본 연구에서는 검색의 정확도와 예제의 활용도를 높이기 위해 다양한 어휘적, 의미적 자질을 이용한 기계 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 1) 대화 예제 데이터베이스의 활용도 2) 예제 발화의 매칭의 정확률 3) 답변의 질적인 측면에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.87-95
• /
• 2003

연구개발에 있어서 각 연구 분야와 관련된 신속하고 적절한 정보의 획득은 산업사회의 국가 기술 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 대두되고 있다. 따라서 연구개발활동을 지원하기 위한 도구로써 다양한 형태의 전문 데이터베이스의 구축 및 효율적인 운영을 통한 적합 정보의 제공은 연구생산성 제고에 있어 필연적인 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 산$.$학$.$연 과학자들의 연구 활동을 지원하고 촉진시키기 위한 세라믹 재료 물성 데이터베이스를 개발하였다. 데이터베이스는 과학자 및 연구개발자들에 대한 수요조사를 통해 가장 중요하다고 응답한 재료분야의 세라믹 물성 데이터베이스를 선정하였으며, 데이터베이스 개발을 위해서는 세라믹 재료물성 정보의 항목과 구조를 분석하여 국내 이용자들에게 적합하도록 데이터베이스 설계를 수행하였다. 본 연구 결과를 활용함으로써 연구 개발자들이 물성정보 획득을 위해 투여되는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있으며, 연구생산성이 크게 향상될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권10호
• /
• pp.397-404
• /
• 2018

현재 스마트폰에서는 사용자의 요구에 맞는 다양한 앱(App)들이 활용되고 있는데, 특히 많은 기업들에서 비즈니스 마케팅, 상업적인 홍보 등을 위해 모바일 메신저 형태의 대화형 시스템을 연구 개발하여 고객들에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 이러한 대화형 시스템을 우리는 '챗봇(Chatbot)'이라고 부른다. 이러한 챗봇의 경우 사용자와 대화시 중복 응답이 자주 발생할 수 있는데, 이러한 중복응답의 경우 특정 서비스에 대한 사용자의 흥미와 관심도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 이러한 챗봇 개발시 사용자로부터 입력된 발화(utterance)에 따른 챗봇의 중복 응답을 정의하고 이를 감소시킬 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 데이터베이스 내 다중 테이블을 구축하고 테이블별로 사용자 입력에 따른 챗봇의 응답 조합을 구성하여 새로운 중복 회피 알고리즘을 통해 챗봇의 중복 응답을 감소시킬 수 있도록 한다. 이렇게 제안한 기법의 검증을 위해 자동화된 챗봇을 구현하였고, 본 연구에서 제시한 기법과 기존 응답 방식 연구를 분석해본 결과, 본 연구에서 제안한 기법을 통해 평균 70% 정도의 중복 감소 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1195-1198
• /
• 2011

인터넷 및 스마트폰 등 모바일 시장의 급성장으로 다양한 채널이 발달하여 금융거래가 급속하게 증가함으로써 시스템 자원이 부족하고 또한, 급변하는 금융시장에서 경쟁력을 잃지 않기 위하여 국내의 금융권 시스템들은 차세대를 진행하면서 경쟁적으로 프레임웍을 도입하여 프로젝트를 진행하였거나 또는 진행하고 있다. 프레임웍은 요청한 거래를 검증하고, 처리하여 결과를 반환할 수 있도록 여러 가지 편의성을 제공하지만, 동일 테이블 데이터를 매 거래마다 데이터베이스를 조회함으로써 데이터베이스 서버의 부하가 증가하고 거래 처리가 지연되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 프레임웍 기반의 매 거래마다 동일 데이터를 데이터베이스로부터 질의함으로써 발생하는 거래처리 지연을 극복하고 보다 빠른 응답 처리를 위하여 1) 대부분 조회를 처리하는 테이블에 대해서 테이블 단위로 Primary key을 이용하여 공유메모리에 저장하고, 많은 응용프로그램 간에 공유하는 방식으로 거래를 처리함으로써 디스크 I/O나 네트워크 I/O, DBMS 자체 프로세싱을 크게 감소하여 전제적으로 시스템의 성능을 향상시키며 2) 공유메모리에 저장하고 있는 데이터와 데이터베이스 테이블에 저장된 데이터간의 동기화를 지원하는 Primary key 기반 T-Cache(Table Cache) 알고리즘을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.89-97
• /
• 2009

어플리케이션의 데이터베이스 시스템 사용이 날로 증가하면서, 사용자 급증에 따른 데이터베이스 시스템에 동시접속 하는 커넥션 처리 방법에 있어 중요성이 부각되고 있다. 이러한 데이터베이스의 커넥션을 효과적으로 처리하기 위해 데이터베이스 커넥션 풀이 도입되었으나, 동시접속 사용자가 증가하는 형태에 따른 커넥션 처리는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 기존의 커넥션 풀 아키텍처를 개선하기 위하여 주 커넥션 풀 이외에 보조 커넥션 풀을 추가하였다. 또한 두 커넥션 풀의 연결을 관리하기 위하여 커넥션 풀 브로커를 정의하였다. 커넥션 풀 브로커는 주 커넥션 풀이 한계에 도달하였을 때 보조커넥션 풀로 연결을 제어한다. 실험을 통하여 동시접속 사용자가 급격히 증가하는 형태의 요청처리에 있어, 기존 데이터베이스 커넥션 풀 구조와 비교해서 응답시간의 향상된 결과를 확인하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제6권4호
• /
• pp.693-701
• /
• 2020

본 논문에서는 현재 운영되는 수강신청 시스템에서의 데이터베이스 성능을 향상시키기 위하여 SQL문 분석을 하였다. 수강신청 업무와 관련된 트랜잭션들에서 사용 중인 SQL문장들을 실행계획을 통하여 현행 데이터베이스 성능을 측정하였으며, SQL 분석을 통하여 보완한 SQL문장들이 성능이 향상된 결과를 확인하였다. 전반적으로 실행계획 분석을 통하여 수강신청 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시켰으며, 수강신청 SQL 의 일부 개선방법을 시험결과로 보였다. 개선된 방법은 데이터베이스 튜닝 작업을 통하여 수강신청과 관련된 테이블들과 인덱스 테이블들을 재조정하고, SQL의 기능을 활용함으로서 성능이 향상된 수강신청 데이터베이스 시스템으로 진화한 최적화된 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 제안된 방법으로 재조정된 수강신청 시스템은 이전에 운영하던 수강신청시스템에 비하여 성능적 측면에서 우수한 결과를 나타내었으며, 통합 성능 시험 결과 1.8배 ~ 18배의 응답시간 단축을 가져왔다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.167-174
• /
• 2009

데이터베이스의 의미는 '논리적으로 연관된 레코드나 파일의 모임'으로 방대한 자료를 효율적으로 관리하기 위해 많은 양의 자료를 처리하는 곳에서 널리 사용되고 있다. 이러한 데이터베이스를 생성하고, 관리하고, 사용자의 요구(Request)에 따라 응답(Response)을 보내는 프로그램들을 데이터베이스 관리시스템이라고 부른다. 본 연구에서는, 이와 같이 중요한 데이터베이스 소프트웨어 제품의 품질 수준을 파악할 수 있는 지표를 도출하여 지표산식을 정의하였다. 또한, 지표의 결과를 산출하기 위해 필요한 수집항목을 선정하며 수집과 분석을 통해 실질적으로 어떤 결함유형들이 주로 발생하고 있는지를 확인하였으며 데이터베이스 소프트웨어에 대한 시험 평가모델을 개발하여 시험 사례를 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권9호
• /
• pp.637-645
• /
• 2019

RFID 그룹증명은 다수의 태그가 동시에 스캔 되었음을 증명하는 요킹증명의 확장이다. 기존의 그룹증명 기법들은 태그응답의 손실을 검증단계에서 감지하는 지연된 태그손실 감지를 지원한다. 그러나 지연된 태그손실 감지는 태그의 손실을 즉각적으로 감지해야 하는 실시간 응용에는 적합하지 못하다. 이 연구에서 나는 태그의 손실을 빠르게 감지하는 새로운 태그응답손실 감지기법인 TRLD(Tag Response Loss Detection)를 제안한다. 제안기법에서 태그는 응답과 함께 시퀀스번호를 전송하며, 리더는 시퀀스번호를 통해 태그를 식별하는 과정 없이 태그응답의 손실을 감지한다. 안전성 분석에서는 메시지 비구별성 실험을 통해, 시퀀스번호가 특정태그와 태그그룹을 구분하려고 시도하는 메시지 분석 공격에 대해 안전하다는 것을 보인다. 효율성 측면에서 제안기법은 어떤 태그의 응답이 손실되었는지 확정하기 위해 기존의 기법보다 더 적은 수의 통신과 데이터베이스 연산을 요구한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.119-127
• /
• 2018

현업에서 사용하고 있는 정형 데이터는 데이터모델링에 대한 이해부족 및 적용의 미흡으로 정규화되지 않은 채로 테이블 형태로 관리되고 있는 현실이다. 데이터베이스 설계의 균형이 파괴되면 데이터 질의에 대한 응답속도에 영향을 미치며, 데이터 비만도가 높아지게 된다. 본 논문에서는 최적화된 데이터모델링을 통한 데이터베이스 설계를 통하여 데이터 비만도가 어떻게 개선되었는지를 연구하였다. 데이터 비만도가 과다하게 나타나는 방사형 및 업무 중심의 고립형 설계에서 객체(데이터)와 객체간의 관계 중심의 데이터모델링을 통한 정방형 설계를 함으로 데이터 질의 경로가 선명하게 가시화되었다. 데이터비만도 면에서도 기존의 연구지원 데이터베이스의 비만도는 57.2%였으나, 새로운 연구지원 데이터베이스에서는 16.2%로 나타나 데이터 비만도가 40.5%가 개선되었으며, 데이터의 중복을 최소화함으로써 데이터의 정확성과 무결성이 보장되는 데이터베이스로 개선되었다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제29권7호
• /
• pp.958-963
• /
• 2023

최근에 선박을 안전하게 설계 및 운항하기 위해 인공지능으로 운동성능을 예측하는 연구가 늘고 있다. 하지만 일반적인 선박에 비해 소형 어선에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 소형 어선의 운동성능 계산에 필수적인 운동응답을 심층신경망으로 추정하는 모델을 제안한다. 15척의 소형 어선에 대하여 유체동역학 해석을 수행하였으며 이를 통해 데이터베이스를 구축하였다. 환경 조건과 주요 제원을 입력 데이터로, 단위 파고에 대한 운동응답(Response Amplitude Operator)을 출력 데이터로 설정하였다. 훈련된 심층신경망 모델을 통해 예측된 운동응답은 유체동역학 해석 결과와 유사한 경향을 보이며 고주파 성분을 가진 운동응답 함수를 낮은 오차로 근사하는 결과를 보여준다. 본 연구의 결과를 바탕으로 어선의 선형 특성 고려한 심층신경망 모델로 확장하여 연구 결과의 활용도를 넓히고자 한다.