기존의 관계 추출 태스크에서의 많은 연구들은 사전학습 언어모델을 파인튜닝하여 뛰어난 성능을 달성해왔다. 하지만, 파인튜닝은 사전학습 시의 학습 기법과의 간극으로 인해 일반화 능력을 저해한다. 본 연구는 다운스트림 태스크를 사전학습의 Masked Language Modeling (MLM) 기법을 통해 해결하는 프롬프트 기반의 학습 기법을 활용하여, 특정 한국어 도메인에서의 관계 추출을 위한 프롬프트 기반 파인튜닝 방법론을 제안한다. 실험의 경우, 도메인의 특성이 뚜렷한 전통문화유산 말뭉치를 대상으로 실험을 진행하여 본 방법론의 도메인 적응력을 보이며, 메타 정보 즉, 개체 유형 및 관계 유형의 의미론적 정보를 일종의 지식 정보로 활용하여 프롬프트 기반 지식 주입의 효과성을 검증한다. 프롬프트에의 메타 정보의 주입과 함께 프롬프트 기반으로 파인튜닝된 모델은 오직 MLM 기법만을 이용하여 태스크를 수행하여 기존 파인튜닝 방법론 대비 파라미터 수가 적음에도, 성능 면에서 대부분 소폭 상승하는 경향을 보여줌으로써 그 효과성 및 효율성을 보인다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제19권1호
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pp.37-46
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2012
The scheduling problem of large products like ships, airplanes, space shuttles, assembled constructions, and automobiles is very complex in nature. To reduce inherent computational complexity, we often design scheduling systems that the original problem is decomposed into small sub-problems, which are scheduled independently and integrated into the original one. Moreover, the steep growth of communication technology and logistics makes it possible to produce a lot of multi-nation corporation by which products are produced across more than one plant. Therefore vertical and lateral coordination among decomposed scheduling systems is necessary. In this research, we suggest an agent-based coordinating mechanism for multi-level scheduling systems in supply chain. For design of a general coordination mechanism, at first, we propose a grammar to define individual scheduling agents which are responsible to their own plants, and a meta-level coordination agent which is engaged to supervise individual scheduling agents. Second, we suggest scheduling agent communication protocols for each scheduling agent topology which is classified according to the system architecture, existence of coordinator, and direction of coordination. We also suggest a scheduling agent communication language which consists of three layers : Agent Communication Layer, Scheduling Coordination Layer, Industry-specific Layer. Finally, in order to improve the efficiency of communication among scheduling agents we suggest a rough capacity coordination model which supports to monitor participating agents and analyze the status of them. With this coordination mechanism, we can easily model coordination processes of multiple scheduling systems. In the future, we will apply this mechanism to shipbuilding domain and develop a prototype system which consists of a dock-scheduling agent, four assembly-plant-scheduling agents, and a meta-level coordination agent. A series of experiment using the real-world data will be performed to examine this mechanism.
지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문들에 대한 깊은 이해뿐만 아니라, 대규모 지식 그래프 상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프 상의 각 개체 노드와 이웃 노드 간의 양방향 특징 전파를 허용할뿐만 아니라, 두 이웃 노드 쌍 간의 맥락 정보까지 활용할 수 있는, 표현력이 뛰어난 쌍 선형 그래프 신경망(BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스인 Freebase, 자연어 질문 응답을 위한 벤치마크 데이터 집합들인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.
컴퓨터를 활용한 지식과 정보 처리를 위해 온톨로지를 구축하고 활용하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 현재까지의 온톨로지 개발 방법 및 온톨로지 구축 도구는 온톨로지 개발 목적에 따라 제한적인 부분에서 연구되어 사용되고 있다. 그러므로 개발하려는 온톨로지 특성에 따른 적절한 온톨로지 구축 프로세스와 도구가 필요하다. 본 논문에서는 특정 분야의 비전문가가 언어 자원으로부터 지식을 개념화하고, 개념을 형식화하여 온톨로지를 구축할 수 있는 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcess)를 제안한다. 그리고 다수의 온톨로지 구축자가 동시에 온톨로지 구축 작업을 행할 경우 i)지식의 개념화 과정에서 동일한 개념을 중복 정의하거나 ii)개념의 형식화 과정에서 형식언어와 포구사용법의 이해 부족으로 인해 온톨로지 구축 능률이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 메타 온톨로지를 이용한 다중 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcess)를 제안한다. 제안한 프로세스에 기반한 온톨로지 구축 시스템 (OntoProcess)을 개발하고, 실제 온톨로지 구축 실험을 통하여 제안한 프로세스와 시스템의 효율성을 확인한다. 그리고 온톨로지 구축 과정에서 발견된 문제점 및 이에 대한 해결 방안을 제시한다.
오늘날 생체신호의 종류 및 크기가 방대해짐에 따라 생체신호를 빅데이터로 정의하고 이를 분석하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 생체신호를 빅데이터로 처리함에 있어 소셜 네트워크에서 발생하는 빅데이터 처리와 비슷한 방법을 이용하고 있다. 생체신호 빅데이터는 특징값을 추출하여 이를 별도로 저장하고 다양한 분석기기로 분석할 수 있어야 한다. 즉 데이터의 상호운용성과 호환성이 보장되어야 하며 분석도구에서의 지표 표현이 간결해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 생체신호를 표준화된 HL7의 표준 메타모델기반으로 표현하고 OMG의 표준 수학적 명세 언어인 OCL을 이용하여 생체신호를 분석하는 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 이용하여 심전도 데이터를 이용한 칼로리 소모량을 구해봄으로써 활용 가능성을 확인한다.
자바스크립트 기반의 Ajax는 ActiveX 기술의 대안으로 주목받고 있는데, 대부분의 웹 브라우저에서 기본으로 지원되고, 비동기 상호작용을 통한 빠른 속도와 뛰어난 트래픽 절감 효과, 그리고 화려한 인터페이스 등의 장점들로 인해, 현재 국내 대형 포털 사이트들에서도 이 기술을 접목시켜 기존의 서비스를 재오픈 하는 추세이기도 하다. 본 연구에서는 이러한 Ajax 기술과 국내외 주요 사이트에서 제공하는 오픈 API들을 이용하여 다국어 메타검색 시스템을 모델링하고 구현하였다. 사용자로부터 입력받은 한국어 질의어를 구글 번역 API를 이용하여 저 세계 54개국 언어 중 하나의 언어로 번역한 후, 대표적인 소셜 웹 사이트(Flickr, Youtube, Daum, Naver 등)의 정보를 통합 검색한다. 검색된 결과는 Ajax 기술을 통해 화면의 일부분만 동적 로딩하여 빠른 속도로 출력해주는 동시에, 불필요한 정보의 중복 전송을 방지하여 서버의 트래픽과 패킷당 통신 요금을 절감하는 효과를 가져왔다.
정보 시스템 개발에 있어 객체지향 프로그래밍 언어가 널리 사용된다. 이와 함께 객체지향 설계를 뒷받침하는 개념적 모델링 언어에 관한 관심도 높다. 이를 배경으로 통합 모델링 언어 혹은 UML로 알려진 개념적 모델링 언어는 여러 객체 지향 프로그래밍 언어와 함께 사용되면서 사후적 표준으로 자리 잡았다. UML은 클래스를 설계의 중심에 둔다. 또한 클래스들 간의 관계를 통해 체계적인 이해를 가능하게 한다. 특히 부분에 해당하는 클래스들과 전체에 해당하는 클래스의 관계인 부분-전체 관계를 설계할 수 있는 문법 또한 UML에 포함된다. 현실 세계에 부분-전체 관계로 파악될 수 있는 여러대상들이 존재하고 비즈니스 활동에 존재하는 각종 역할들의 구조에서도 부분-전체 관계로 표현될 수 있는 대상들이 보편적으로 보인다. 따라서 UML로 클래스들 간의 부분-전체 관계를 드러내는 일은 자연스럽다. 문제는 부분-전체 관계를 파악하는 활동은 UML 2.0의 표준에 포함되었으나 실제 설계 과정에서 적극 활용하기 위한 실천적 이론화가 부족하다는 점이다. 부분-전체 관계를 집합연관과 복합연관으로 세분화한 UML 문법은 표현 양식에서 부족함은 없을지라도 어떤 대상을 부분-전체로 파악하고, 이를 어떻게 집합연관이나 복합연관으로 분류해야 할 것인지에 대한 판단이 쉽게 결여된다. 지금까지 UML의 부분-전체 관계 규명은 언어적 표현법을 활용하는 것에 치우쳤다. 이와 같은 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 본 연구는 메타모델 형식화 이론을 기반으로 UML 사용자가 부분-전체 관계를 판단하고 이를 집합연관과 복합연관으로 분류할 수 있는 실천적 대안을 제시한다. 이를 활용한 실험의 결과 메타모델 형식화가 UML 사용자들에게 통용되어 온 언어적 구분법보다 더 나은 결과를 낳는다는 점이 밝혀졌다. 본 연구는 부분-전체의 판별과 구분에 도움을 주는 실용적인 방법을 제안하고 검증하였다는 점에서 의의가 있다.
XML은 그 자체가 갖는 장점으로 인해 많은 분야에서 정보를 기술할 수 있는 메타언어로서 널리 이용되며 웹 상에서 정보 표현의 표준언어로 널리 인정되고 있다. 본 논문에서는 Java로 작성된 원시 프로그램을 분석하고 재사용하고 유지보수하는 등의 일련의 소프트웨어공학 활동에서 발생할 수 있는 많은 어려운 사항들에 대하여 논하고, 기존의 문서화와 관련된 연구들이 이러한 사항들을 효과적으로 지원하는지 여부를 기술하며, 이러한 사항들을 효과적으로 지원하는 XML 기반의 JML(Java Markup Language)을 제안하고, 이를 이용하여 실제 프로그램을 분석하고 적용한 결과를 제시한다. JML은 Java로 작성된 소프트웨어의 정보를 기술할 수 있는 DTD이다. 또한 JML을 구성하는 각 요소들의 의미를 자세하게 기술하고, 각 요소들을 이용하여 Java로 작성된 소프트웨어의 정보들을 표현하는 방법들에 대해 설명한다.
본 연구는 소셜 미디어 참여 관련 연구 베타분석을 위해 네트워크 분석과 클러스터링 기법을 활용하였다. 주경로 분석 결과 37개의 주요 연구가 추출되었고 커뮤니티 관련 네트워크와 뉴 미디어 관련 네트워크 두 가지로 구분되었다. 연결망 분석과 클러스터링 결과 네가지 클러스터가 형성되었다. 본 연구는 학술 데이터를 활용해 연구 동향을 거시적으로 파악하며 그 방법론으로 네트워크 분석과 기계학습을 활용하였다는 학술적 의의를 가진다.
Objectives: HRA (Health Risk Assessment) is an important tool for measuring the health impacts of air pollution. HRA is already being used widely as an important reference for crafting air pollution policies. However, the absence of a domestic CRF (Concentration Response Function) standard, which is a main component for HRA, could cause confusion amongst policy-makers. The purpose of this study is to tabulate a domestic CRF standard for a PM (Particulate Matter)-related HRA. Methods: This study suggested a domestic CRF standard for HRA thorough a literature review. The literature review for meta-analysis was limited to the English language for epidemiological studies published from January 1980 to March 2016. This meta-analysis was conducted by assuming both fixed- and random-effects of CRF. In addition, studies that reported HRA of air pollution for WHO (World Health Organization), the EC (European Commission), and the EPA (Environmental Protection Agency) were reviewed to compare the CRFs of South Korea to the recommended CRFs of WHO, the EC, or the EPA. Additionally, a domestic CRF standard was supplemented by these. Results: Nineteen studies were selected for the CRF for South Korea. Fifty-three CRFs were derived for meta-analysis. CRFs with a standard for PM-related HRA were divided according to the following four criteria: air pollution, exposure characteristics, type of health impact, and age group. Finally, a domestic CRF standard was created comprised of 21 CRFs. Among these, six CRFs were derived from the results of foreign HRA studies. Conclusions: This study is important in that a domestic CRF standard is first suggested. In addition, this study suggests a further area of study for using HRA as a policy tool and a direction of epidemiological study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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