OLAP(On-Line Analytical Processing) 툴은 조직 운영에서 발생하는 데이터의 양이 많아짐에 따라 분석 수요도 함께 급증하며 전문 분석가의 역량만으로는 처리할 수 없는 분석 요구 사항을 충족시키기 위한 툴이다. OLAP 에서는 다양한 사용자가 직접 데이터베이스에 접근하여 대화식으로 질의를 던지고 응답을 받아 분석 업무를 진행할 수 있다. 이렇게 많은 사용자들이 데이터베이스에 직접 접근을 하게 됨에 따라 조직의 민감한 데이터를 지키기 위한 보안 정책이 필수가 되었다. 하지만 기존 연구에서는 OLAP 의 기능적인 분석에 치중하여 MDX(Multidimensional Expressions)와 XMLA(XML for Analysis) 등의 기법으로 기능을 구현하는 것에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 OLAP 보안 관련 연구를 분석하고 보안 모듈을 설계하여 효율적인 정보 보호를 위한 데이터 접근 제어 방법을 제시한다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권1호
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pp.1-9
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1996
A key issue in spoken language processing has become the integration of speech understanding and natural language processing(NLP). This paper presents a parallel computational model for the integration of speech and NLP. The model adopts a hierarchically-structured knowledge base and memory-based parsing techniques. Processing is carried out by passing multiple markers in parallel through the knowledge base. Speech-specific problems such as insertion, deletion, and substitution have been analyzed and their parallel solutions are provided. The complete system has been implemented on the Semantic Network Array Processor(SNAP) and is operational. Results show an 80% sentence recognition rate for the Air Traffic Control domain. Moreover, a 15-fold speed-up can be obtained over an identical sequential implementation with an increasing speed advantage as the size of the knowledge base grows.
The purpose of the study is to develop an integrated knowledge structuring system for the domain of engineering, in which ontology-based literature mining, knowledge acquisition, knowledge integration, and knowledge retrieval are combined using XML-based tag information and ontology management. The system supports combining different types of databases (papers and patents, technologies and innovations) and retrieving different types of knowledge simultaneously. The main objective of the system is to facilitate knowledge acquisition and knowledge retrieval from documents through an ontology-based dynamic similarity calculation and a visualization of automatically structured knowledge. Through experimentations we conducted using 100,000 words economic documents reported in the "Go! Japan" project for analyzing Japanese industrial situation, and 100,000 words molecular biology Papers, we show the system is Practical enough for accelerating knowledge acquisition and knowledge discovery from the information sea.
인공지능이 활발하게 연구되면서 이미지, 영상, 자연어 처리와 같은 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 자연어 처리 분야는 사람이 말하고 쓰는 언어들을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하기 위한 연구들이 진행되고 있고 인공지능 기술에서 매우 중요한 영역 중 하나로 여겨진다. 자연어 처리에서 컴퓨터에게 사람의 상식을 이해할 수 있도록 학습시키고 사람의 상식을 기반으로 결과를 생성하도록 하는 것은 복잡하지만 중요한 기술이다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식 그래프는 컴퓨터에게 쉽게 상식을 학습시킬 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 고안된 지식 그래프들은 특정 언어나 분야에만 집중해 구성되어 있거나 신조어 등에는 대응하지 못하는 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 데이터를 수집 및 분석하여 자동으로 확장 가능한 지식 그래프를 구축하고, 이를 기반 데이터로 활용하는 챗봇 시스템을 제안하고자 한다. 특히 자동 확장 그래프에 BERT 기반의 관계 추출 모델을 적용시켜 성능을 향상시키고자 한다. 자동 확장 지식 그래프를 이용해 상식이 학습되어 있는 챗봇을 구축하여 지식 그래프의 활용 가능성과 성능을 검증한다.
최근 지식을 관리하는 방법으로서 경험이나 사례로부터 도출된 여러 가지 방법이 제안되고 있다. 그러나 이들 방법의 대부분은 성공 사례만 보고되고 있을 뿐 그 효과는 정량적으로 실증되지 않고 있다. 논문에서는 집단 내에서 지식 전수의 방법을 제안함으로써 지식 관리의 효과를 검토하고자 하며, 집단 내에서 지식이 전수되어 가고 있는 모습을 다수 대리인 시뮬레이션에 의하여 표현한다. 시뮬레이션 결과 지식 데이터베이스와 지식 관리를 도입함으로써 집단 전체의 실적이 향상되는 것이 확인되었다. 한, 본 방법을 이용하여 사회적 쟁점을 표현한 결과, 집단 전체의 경험 지식을 잃게 되는 것을 확인하였다. 대책으로서 지식 데이터베이스의 도입, 지식 관리자의 도입, 정년의 연장, 중도 채용을 증가시킨 결과, 그 중에서 지식 데이터베이스와 지식 관리자를 도입하는 것이 효과적이라는 것이 확인되었다.
ebXML의 핵심 컴포넌트(Core Component)는 범 산업 분야 및 다양한 환경에서 재사용 가능하고 컨텍스트(context)에 영향을 받지 않는 일반적인 빌딩블록(building block)으로, 비즈니스 문서를 구성하기 위한 가장 기본 요소이다. 이러한 핵심 컴포넌트는 비즈니스 컨텍스트에 의해 BIE(Business Information Entity)를 이루게 되며 Syntax binding을 통해 XML Schema, DTD 등의 형태로 표현된다. 따라서, ebXML환경에서 사용되는 비즈니스 문서를 포함하여 다양한 종류의 XML Schema, DTD, XML 관련 문서를 쉽게 저작(생성, 검증, 편집)할 수 있는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 요구사항에 적합한 ebXML CC 기반 BD(Business Document) 저작도구로 범용적으로 사용할 수 있는 Schema.DTD 기반 XML 문서 편집기, Schema 문서 편집기, DTD 문서 편집기로 구성된 XDocBuilder를 설계 및 구현하였다.
This paper presents an automatic text categorization model that improves the accuracy by combining statistical and knowledge-based categorization methods. In our model we apply knowledge-based method first, and then apply statistical method on the text which are not categorized by knowledge-based method. By using this combined method, we can improve the accuracy of categorization while categorize all the texts without failure. For statistical categorization, the vector model with Inverted Category Frequency (ICF) weighting is used. For knowledge-based categorization, Phrasal Patterns and Keyword Sets are introduced to represent sentence patterns, and then pattern matching is performed. Experimental results on new articles show that the accuracy of categorization can be improved by combining the tow different categorization methods.
본 논문은 정보검색을 위한 형태소분석기를 소개한다. 검색엔진의 속도향상을 지향한다면 형태소분석 알고리즘과 참조하는 사전의 구조를 어떻게 구성하는가에 따라 처리속도에 상당한 변화를 기대할 수 있으며, 본 논문에서는 알고리즘으로 최장일치법을 이용하고, 사전내부구조로 AVL+Trie 구조를 이용하여 사전참조의 속도향상을 기대하였다.
한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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pp.245-251
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1999
In this study, by using the natural language processing of the field artificial intelligence, automated index was performed . And then, the Natural Language Processor for Constructing Database (NALPDB) has been developed. Furthermore, the Design knowldege Information Relational DataBase (DIREDB) has been also developed, which is designed to interlock the knowledge base. DIREDB processes both the documented design-data , like a concrete standard specification, and the design knowledge frrom an expert. DIREDB is also simulates the design space of structures accordance with the production rule, and thus it is determined that DIREDB can be used as a engine to retrieve new knowledge and to implement knowldege base that is necessary to the development of automatic design system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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