관계추출은 문서 혹은 문장에서 자동으로 엔티티들간의 관계를 추출하는 기술로, 비정형 데이터를 정형데이터로 변환하기에 자연어 처리 중에서도 중요한 분야중 하나이다. 그 중에서도 대화 관계추출은 기존의 문장 단위의 관계추출과는 다르게 긴 길이에 비해 적은 정보의 양, 빈번하게 등장하는 지시대명사 등의 특징을 가지고 있어 주어와 목적어 사이의 관계를 예측하기에 어려움이 있었다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 대화의 특성을 고려한 대화 그래프를 구축하고 이를 이용한 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 상호참조 정보와 문맥정보를 더 반영한 그래프를 통해 산발적으로 퍼져있는 정보를 효율적으로 수집하고, 지시대명사로 인해 어려워진 중요 발화 파악 능력을 증진시켰다. 또한 이를 실험적으로 보이기 위하여 대화 관계추출 데이터셋에 실험해본 결과, 기존 베이스라인 보다 약 10 % 이상의 높은 F1점수를 달성하였다.
웹 서버 혹은 웹 애플리케이션 서버는 급증하는 웹 사용자들의 요구에 효율적으로 대처하기 위하여 일반적으로 다중 쓰레드 모델을 적용하고 있다. 그러나 이러한 다중 쓰레드 모델이 새로운 웹 환경의 특정한 상황에서 다중 프로세스 모델에 비해 오히려 더 나쁜 성능을 보이는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 두 가지 접근 방법을 통해 다중 쓰레드 모델의 성능 저하에 대한 원인을 분석한다. 그 중 첫 번째로, 다양한 응용 환경에서의 다중 쓰레드 모델과 프로세스 모델을 비교한다. 두 번째로는 효율성을 위하여 일반적으로 제공되는 프로세스/쓰레드 풀 모델에서 동적인 지시자들의 설정값에 의한 영향을 분석한다. 본 논문에서는 자체 제작한 웹 클라이언트 시뮬레이터와 아파치 엘 서버 2.0을 연동하여 이러한 실험들을 진행하고 결과 및 분석 내용을 제시한다.
유선과 무선 등 다양한 융복합 기술을 이용하고 있는 컨테이너 항만에서는 작업을 위해 항만운영정보시스템(TOS)과 하역장비(CC, TC, YT) 간의 무선통신을 통해 작업정보를 교환한다. 그러나 컨테이너항만의 야드에 컨테이너화물이 높게 장치되어 있는 경우, 무선통신이 단절되어 음영지역(작업자가 정보를 받을 수 없는 지역)이 발생하여 작업 지연 및 작업 지시 오류가 발생한다. 이 때 작업자인 야드 트랙터(YT)의 운전자가 통신 상태를 인식할 수 있어야 한다. 그래야만 통신 음영지역에서의 작업 지연 및 작업지시 오류를 방지할 수 있고, 통신 단절로 작업이 지연될 때에도 작업자가 스스로 처리할 수 있다. 즉, 야드 트랙터에 장착된 웹-패드의 기능 개발, 그리고 통신 단절 시 빠르게 통신을 회복하는 기능 등을 개발하여 업무 처리속도를 향상시키는 등의 하역작업의 효율성을 높일 방안이 필요하다. 본 연구에서는 통신 모듈의 흐름을 변경하고, 야드 트랙터의 웹-패드에 단락(끊김) 또는 통신지연에 대한 네트워크 상태를 알려주는 UI 개발 등을 통해 작업자가 작업지연 및 작업지시 오류에 능동적으로 대처하여 하역작업의 효율성을 높이는 무선통신 환경을 구축하였다.
아파치 웹 서버는 사용자들에게 좀더 빠른 서비스를 제공하기 위해 멀티 프로세스 모델을 사용해 왔다. 그러나 최근 들어 웹 서비스를 사용하는 사람들이 급격히 증가함에 따라 멀티 프로세스 구조보다 더 빠르고 더 많은 요청을 처리할 수 있는 구조가 요구되어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 생성 및 문맥전환 등에 있어서 오버헤드가 프로세스 보다 더 적다고 알려진 멀티 쓰레드 모델을 도입하게 된다. 하지만 멀티 쓰레드를 사용하는 것이 항상 멀티 프로세스를 사용한 것보다 더 좋은 성능을 보여주진 않는다. 본 논문에서는 멀티 프로세스와 멀티 쓰레드를 주어진 상황에 따라 어떻게 활용하는 것이 응답시간과 처리율 면에서 더 효율적인지를 알아보기 위하여 시뮬레이터를 제작하여 아파치 웹 서버의 성능을 측정한다. 실험을 통해 아파치 웹 서버의 다양한 지시자에 대한 설정 값에 따라 멀티 프로세스와 멀티 쓰레드 구조의 성능이 달라 질 수 있음을 확인하고 이의 결과를 제시한다.
ECDIS의 이용과 함께 AIS, LRIT와 같은 선박식별 추적장치의 도입은 항해환경의 많은 변화를 유도하고 있다. 영국, 미국, 노르웨이, 일본 등 해운선진국들을 중심으로 전자항해의 전략개발에 관한 의제가 IMO MSC81차 회의에서 제안된 이후 2008년 MSC 제85차 회의까지 완료를 목표로 장기과제로 채택된 바가 있다. MSC 제81차 회의에서는 MAV.가 Coordinator로 하여 신규의제로 검토하도록 COMSAR 11 및 NAV 53차에 지시한 바가 있다. 본 연구에서는 국내 및 국외 전자항해 및 해양정보시스템의 동향분석을 통하여 효율적인 정보교환을 위한 해양정보통신시스템의 발전방안을 제시하였다.
콘텐츠 큐레이션 서비스를 위해서 대용량 데이터를 학습하는 과정에서 발생하는 메모리부족 문제, 학습소요시간 문제 등을 해결하기 위한 "대용량 문서학습을 위한 동적학습 파이프라인 생성기술 중 빅데이터 마이닝을 위한 점진적 학습 모델" 기술이 필요하며, 본 논문에서 제안한 콘텐츠 큐레이션 서비스는 온라인상의 수많은 콘텐츠들 중 개인의 주관이나 관점에 따라 관련 콘텐츠들을 수집, 정리하고 편집하여 이용자와 관련이 있거나 좋아할 만한 콘텐츠를 제공하는 서비스이다. 큐레이션 서비스에서는 개인비서, 금융 분야의 투자, 자율주행, 저널리즘, 효율적인 업무 지시/감독, 제조업의 자동화 공정, 교육, 콘텐츠 유통, 학술정보 등에서 컴퓨터가 방대한 양의 데이터로 부터 학습하여 사람의 일을 대신 처리하거나 의사결정에 도움을 줌으로써 업무의 효율을 높여주는 서비스 산업에 활용이 가능하다.
최근 자동차에 사용되는 조명은 LED가 주를 이루고 있다. 자동차 실내조명, 계기판 등에 사용되는 내부 조명의 경우 대부분 LED를 적용한 제품이며, 헤드램프, 후방 램프 및 방향 지시등과 같은 외부 조명의 경우도 LED로 교체되고 있다. 특히 LED 기반 헤드램프의 경우 과거 3500cc 이상 승용차 등에 한정되었으나 현재는 그 이하 레벨의 승용차 및 SUV 차량으로 범위가 빠르게 확산되고 있다. 고효율, 긴 수명 및 빠른 응답 속도가 장점인 LED를 차량용 조명 광원으로 사용함으로써 기존 할로겐램프나 HID 광원의 대체재로서의 전환이 활발히 이루어지고 있다. 할로겐램프의 경우 청색보다 적색 파장의 광량이 많은 관계로 황색에 가까운 백색을 보이며, HID 램프의 경우 할로겐램프보다는 백색 계열에 더 가깝다. 하지만 LED 램프는 파장의 순도가 높아 보다 완벽한 백색 구현이 가능하다. 또한 단순한 기능을 지닌 헤드램프에서 지능형 헤드램프로의 발전이 빠르게 이루어지고 있다. 이에 따른 LED의 수요 또한 증가할 것으로 예상된다. 향후 고효율 LED 소자의 개발과 함께 자동차용 LED 조명에 대한 적용은 급속도로 진행될 것으로 예상되며, 앞으로 자동차 조명 분야에서는 'LED 헤드램프/후미등 기술+IT 기술(센서+통신)'이 융합된 형태로 발전할 것이다. 본고에서는 LED 자동차 융합 기술 동향 및 전망에 대해 자세히 기술하였다.
RFID(Radio Frequency Identification)를 이용하면 제품에 대한 실시간 파악이 가능하다. RFID는 IT 산업의 대안으로 평가되고 있고, 생산물류 뿐만 아니라 SCM의 재고를 관리하는 데에 있어서도 재고통재 및 관리를 효율적으로 할 수 있다. 또한 품질보증의 기능을 하고 제품에 대한 로트 추적이나 생산과정을 파악할 수 있어 문제점에 대한 재발방지 및 개선에 대한 역할이 가능해 진다. 실시간으로 재고를 통제 및 관리함으로써 보다 효율적인 생산지시 시스템을 구축할 수 있다. 이외에도 IE분야인 공정관리, 작업관리, 설비관리, 유통관리, 유통관리 등에도 적용이 가능하며, 재해의 위험요소를 원천적으로 방지하는 RFID 안전시스템에도 적용할 수 있다. 본 연구는 RFID의 적용 및 활동방안 대해 연구를 통해 새로운 기술환경에서 IE 및 산업안전 분야 등에 활용하고 역할과 책임을 다하고자 하기 위함이다.
본 논문은 논리언어 프로그램의 효율적인 클로즈(Clause) 인덱싱을 위한 컴파일 기법에 대한 체계적인 접근방법을 제시한다. 본 접근방법의 핵심으로서 노드당 평균 병렬도와 클로즈 수행시도(clause trial) 횟수를 정확하게 나타낼 수 있는 기법으로서 인덱싱트리(Indexign Tree)를 제안한다. 인덱싱트리는 인덱싱 수행 시에 인덱싱을 위한 지시어(Instruction)의 수행 결과로 프로그램으 컨트롤이 실패처리코드로 이동하는 경우도 정량적으로 나타내 준다. 인덱싱트리를 사용하여 논리 프로그램을 위한 대표적인 가상머신인 WAM(Warren Abstract Machine)을 분석한 결과, WAM에서 사용하는 인덱싱 기법이 논리 프로그램의 병렬 처리에 있어 탐색트리의 병렬도를 감소시키며, 또한 스케쥴링의 효율성을 저하시키는 결점을 내포하고 있음을 발견할 수 있었다. 이러한 결점을 해결하기 위하여 본 논문은 플랫 인덱싱이라는 새로운 인덱싱 기법을 제안하고 이것을 실제 논리언어 컴파일러에 구현하여 측정한 향상 및 분석 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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