상황인지 워크플로우를 바탕으로 특정 사용자 또는 환경에 따라 맞춤화된 서비스를 제공하기 위해서는 상황인지 워크플로우 모델을 기반으로 다양한 서비스 시나리오를 개발해야 한다. 상황인지 워크플로우 모델은 서비스 도메인 내의 한정된 상황 정보와 서비스 정보를 활용하여 구성되기 때문에 다수의 서비스 시나리오에는 중복되는 요소들이 발생할 수 있다. 이러한 중복되는 요소들로 인해 발생하는 반복적인 작업 프로세스는 서비스 시나리오의 개발 프로세스를 지연시킨다. 따라서 서비스 시나리오 개발의 불필요한 작업 프로세스를 해소하기 위해 상황인지 워크플로우 모델의 요소들은 재사용되어야 한다. 본 논문에서는 서비스 시나리오 개발의 프로세스 개선을 위한 상황인지 워크플로우 모델에서 XML 객체의 재사용 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상황인지 워크플로우 모델에서 독립적으로 사용 가능한 XML 객체를 문서화하여 재사용 요소로 관리하고 서비스 시나리오 개발 과정에서 호출을 통해 재사용한다. 또한 재사용 요소의 속성 값을 변경하여 새로운 서비스 시나리오에 적용할 수 있다. 실험에서는 상황인지 워크플로우 모델의 요소들을 재사용하여 서비스 시나리오의 개발 프로세스가 간소화되는 과정을 시나리오 예제를 통해 보인다.
오늘날 정보 기술 및 지능형 시스템에서는 분산 데이터베이스로부터 패턴들을 찾고 규칙들을 추출하기 위해 데이터 마이닝 기술을 사용한다. 분산환경에서 데이터 마이닝 기술을 이용해 추출된 규칙들은 동적인 중복, 적응형 부하 균형 및 기타 기술들에서 활용될 수 있다. 그러나 대량의 데이터 전송은 에러를 야기하며 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다. 이 논문은 이동 에이전트를 사용하여 동적 그룹 바인딩을 기반으로 한 인텔리전트 분산 플랫폼을 제안한다. 그룹서비스를 통해 효율적인 객체 검색을 위한 분류 알고리즘을 구현한다. 지능형 모델은 동적 중복을 위해 추출된 규칙을 사용한다. 데이터 마이닝 에이전트와 데이터 압축 에이전트는 각각 서비스 노드 데이터베이스로부터 규칙을 추출하여 데이터를 압축한다. 제안한 알고리즘은 데이터를 전송하기 전에 neuro-fuzzy 분류기를 사용하여 빈도가 적은 데이터 ???V을 합하는 전처리 과정을 수행한다. 객체그룹 분류, 서비스 노드 데이터베이스 마이닝, 데이터 압축 및 규칙 추출에 대한 시뮬레이션을 수행했다. 효율적인 데이터 압축 및 신뢰성 있는 규칙 추출에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘이 다른 방법들과 비교해 이러한 관점에서 성능이 우수함을 나타내었다.
인공지능이 발전하면서 AI 챗봇 시스템의 활용이 활발히 이루어지고 있다. 그 예로 공공기관에서는 민원, 행정 분야에서 업무 보조, 전문지식 서비스 등으로 챗봇 활용 분야가 확대되고 있으며 민간기업은 대화형 고객 응대 서비스 등으로 챗봇을 활용하고 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반의 AI 음성 챗봇 시스템을 제안하여 박물관의 운영 비용을 절감하고 관람객에게 양방향성 안내 서비스를 제공하고자 한다. 구현한 음성 챗봇 시스템은 실시간으로 특정 디렉터리를 감시하여 사용자의 음성을 감지하는 감시자 객체와 음성 파일이 생성되면 순차적으로 모델별 추론을 수행하여 AI의 응대 음성을 출력하는 이벤트 핸들러 객체로 구성되며, 스레드와 데크를 활용한 중복 방지 기능을 포함하여 단일 GPU 환경에서 추론 중에 GPU의 연산이 중복되지 않도록 한다.
최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
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.
멀티미디어 데이타베이스에서 이미지를 검색하기 위해 공간관계를 이용하는 것은 비주얼한 인터페이스 시스템을 통해서 효율적으로 수행할 수 있다. 시스템에서 이미지의 객체들은 2D 스트링으로 표현되고, 이것은 이미지 내의 객체를 추상화 하는 방법으로 객체의 심볼릭 프로젝션을 통해서 생성된다. 그러나 2D 스트링 표현기법을 이용한 이미지 객체간의 공간관계는 정확하지 않기 때문에 3D 이미지를 검색할 때 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기위해 본 논문에서는 3D 이미지를 위한 공간 연산자를 이용한 공간관계를 제안하고, 이미지의 공간관계에서 중복되는 부분을 제거하기 위해 여러 가지 추론규칙을 이용한다. 이러한 규칙을 기반으로 하는 추론기법은 내용을 이용해 이미지를 검색할 때 질의 처리 시스템에서 사용되고, 기존의 방법보다 정확도와 융통성이 높다.
본 논문에서는 UML(Unified Modeling Language)을 토대로 유스케이스(use case) 중심의 객체지향 분석 설계 방법론을 기반으로 한, 관계형 데이터베이스 통합 설계방법론에 대하여 다룬다. 본 통합 설계방법론에서 사용하는 개념모델은 비즈니스 프로화일(business profile)에 기반을 두고 있으며, 6단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 비즈니스 유스케이스(business use case)가 식별되어 마크로액티비티 다이어그램(macroactivity diagram)으로 표현되고, 두 번째 단계에서 마크로액티비티 다이어그램은 비즈니스 객체(business object)와 비즈니스 객체흐름(business object flow) 그리고 비즈니스 사용자책임(business worker's responsibilities)을 이용하여 상세 비즈니스 활동다이어그램(detailed business activity diagram)으로 변환된다. 세 번째 단계에서는 상세 비즈니스 활동다이어그램을 기반으로 시스템 전체의 정적 구조를 설명하는 비즈니스 클래스다이어그램(business class diagram)으로 변환된다. 네 번째 단계에서 비즈니스 클래스다이어그램은 대응하는 관계형 데이터베이스 초기 개념모델을 대표하는 클래스다이어그램으로 변환된다. 다섯 번째 단계에서 클래스다이어그램에 일반화와 특수화, 역할과 활동, 클래스 추가 그리고 중복 연관에 따른 추가적인 변환이 이루어지고, 마지막으로 관계형 데이터베이스 스키마로 변환이 이루어지게 된다. 본 논문에서 제시하는 방법론을 적용함으로써, 객체지향 분석 설계 방법론과 관계형 데이터베이스 설계방법론 사이에 유기적 연결이 이루어지게 되어, 객체지향 분석 설계 방법론 관계형 데이터베이스설계 방법론을 통합적으로 다룰 수 있게 된다. 이에따라 관계형 데이터베이스 기반의소프트웨어 시스템에 대한 객체지향 방식의 일관된 그리고 통합된 구축방안이 제공된다. 사례 연구로 제안한 통합 설계 방법론을 비자발급시스템에 대하여 적용한다.
첨단 IT 기술의 발전으로 유무선 통신망을 통하여 다양한 환경에서 사용되는 대용량 디지털콘텐츠들이 급증하고 있다. 이와 함께 불시의 사고에 의한 디지털콘텐츠의 손실을 방지하기위해서 지속적인 데이터백업의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 디지털콘텐츠의 특성을 고려하여 동일한 데이터가 중복되어 저장되는 것을 방지하기 위해 콘텐츠를 입출력 I/O크기 단위로 객체화하고, 유일한 n를 부여하여 백업장치에 저장하는 백업 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 백업 시스템은 중복되어 발생하는 데이터에 대해 하나의 사본만 백업함으로써 백업되는 데이터의 양을 효과적으로 감소시켜 디지털 콘텐츠를 한정된 저장 공간에 효율적인 백업이 가능하도록 하였다.
최근 중앙행정기관은 업무관리시스템을 클라우드 기반의 온나라 문서2.0으로 변경하여 사용하고 있다. 이에 맞춰 국가기록원은 클라우드 기반의 기록관리시스템을 보급하고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 포함한 디지털 기술의 발전에 따라 기록의 보존과 활용 방안도 이에 조응하면서 효과적 효율적으로 이루어지도록 끊임없이 재설계해 나가야 한다. 전자기록 관리의 프로세스와 방법이 종이기록 관리의 단순 전자화에서 탈피하여 디지털 기술에 따른 변환(Transformation)의 관점에서 변화하길 바란다. 논리적 이관, 디지털객체의 생애주기별 저장과 중복성 제거, 공문서 서식의 기계가독형 설계, 빅데이터 분석이 용이한 포맷, 공문서 서식과 포맷의 문제, UUID와 해쉬값 기반의 진본성 인증체계 등의 도입을 제안한다.
Kim, Taelee;Cho, Hyung-Ju;Hong, Hee Ju;Nam, Hyogeun;Cho, Hyejun;Do, Gyung Yoon;Jeon, Pilkyu
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권10호
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pp.79-89
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2019
본 연구에서는 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 검색을 위한 효율적인 FANS(k-FArthest Neighbor Search) 알고리즘을 제안한다. 양의 정수 k, 질의 객체 q, 일련의 데이터 객체 집합 P가 주어지면, k-최원접 이웃 질의는 질의 객체 q에서 가장 멀리 있는 k개의 데이터 객체를 찾는다. 데이터베이스 분야에서 대부분의 연구는 k-최근접 이웃 질의에 중점을 두고 있어서, k-최원접 이웃 질의라는 중요한 근접 질의유형은 별다른 관심을 받지 못했다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 가장 멀리 있는 이웃을 찾는 문제를 다룬다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리하는 연구는 거의 없었다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리해야 하는 문제는 최단 경로 거리를 계산하는 횟수를 줄이는 것인데, 이는 도로 네트워크와 유클리드 공간의 질의 처리에서 가장 중요한 차이다. 질의 객체와 데이터 객체 사이의 최단 경로 거리에 대한 중복 계산을 줄이기 위하여 공유 계산 전략을 사용한다. 질의 객체에서 데이터 세그먼트까지 최대 거리를 기반으로 효과적으로 후보군을 제거하는 방법은 제시한다. 마지막으로 실제 도로 지도를 사용한 광범위한 실험을 통해 제시된 방법의 효율성과 확장성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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