본 논문에서는 WWW환경에서 능동 데이터베이스 기법을 활용한 교육 정보 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 크게 사용자 그룹 인터페이스, 능동기반 모니터, 전문가 그룹 인터페이스로 구성된다. 개발 시스템을 구성하는 각각의 모듈들의 역할을 간략히 정리하면 다음과 같다. 사용자 그룹 인터페이스는 개발 시스템에 등록된 사용자들이 시스템에 접근하는 용도로 사용한다. 능동 기반 모니터는 트리거링 모듈로서 키워드 파서, 예외 상황 처리기, DB접근 모듈 등으로 구성되며, 키워드 인덱스 Q&A DB, 사용자 그룹 메일링 리스트, 전문가 그룹 메일링 리스트를 관리한다. 즉, 능동 기반 모니터는 본 논문에서 개발한 시스템의 핵심 부분으로 사용자의 요구를 키워드 기반으로 분석하여 요구 내용을 능동적으로 처리한다. 전문가 그룹 인터페이스는 개발 시스템에 등록된 전문가들이 질문 내용에 대한 답변을 제공하는 용도로서 사용한다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(Moving Object's Trajectory)을 효과적으로 모델링할 수 있는 시공간 표현 기법(Spatio-Temporal Representation Scheme)과 궤적을 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위한 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시공간 표현 기법은 궤적을 기반으로 하는 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)과 궤적에서 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색(Concept-based Retrieval)을 지원한다. 아울러, 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들은 탐색하여 필터링을 수행한 후, 검색된 후보 시그니쳐들에 대해서만 디스크를 접근하기 때문에 순차 탐색에 비해 많은 수의 디스크 접근 횟수를 감소시킴으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 검색 효과(Retrieval Effectiveness) 및 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 기존의 방법인 Li나 Shan의 방법에 비해 우수함을 보인다.
정보 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 지식 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용한 SW-IRS(Semantic Web based Information Retrieval System)를 제안한다. 제안한 시스템은 에이전트 기반의 자동 분류 기술과 시맨틱 점 기반의 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
이동 통신 기술의 급속한 발전으로, 이동 컴퓨팅 환경에서 데이타 서비스에 대한 수요가 증가하고있다. 이동 틀라이언트 내에 캐쉬가 존재하면, 대역폭의 절약 및 질의에 대한 빠른 응답을 제공할 수 있지만, 캐쉬일관성을 유지해야하는 부담이 생긴다. 한 셀 내에 존재하는 이동 클라이언트들의 캐쉬 일관성 유지를 위해서 서버가 캐쉬 무효화 보고를 일정 시간마다 주기적으로 방송하는 방법은 효율적일 수 있다. 그런데 아동 클라이언트가 오랜 시간 동안의 접속 단절로 인해 무효화 보고만으로 자신의 캐쉬유효성 여부를 판단하지 못할 경우에는, 서버에게 캐쉬유효성 여부레 대한 확인을 요청함으로써 캐쉬일관성을 유지할 수 있다. 이때, 할당 가능한 채널의 수와 이동클라이언트 수의 관계에 따라서 서로 다른 기법이 각각의 경우에 더 효율적일 수 있다. 본 논문에서는 (1) 할당 가능한 채널의 수가 이동 클라이언트 수보다 많거나 비슷한 경우와 (2) 채널의 수가 이동 클라이언트의 수보다 훨씬 적을 경우 각각에 대하여 효율적인 새로운 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안하고 성능을 평가한다.
자기 조직적 우수 피어 링 검색 기법에서는 기존의 비구조적 피어-투-피어 시스템에서 성능이 우수한 피어들이 자기 조직적으로 우수 피어링을 형성하고, 모든 피어가 키의 광고 및 검색에 이 링을 이용하게 함으로써 검색 성능을 향상 시켰다. 그러나 이 기법에서는 우수 피어의 비율을 고정된 값으로 유지하므로, 본 논문에서는 입자 군집 최적화(PSO)를 이용하여, 동적인 환경의 변화에 적응적으로 우수 피어의 비율을 최적의 값으로 변화시킴으로써, 기존의 자기 조직적 우수 피어 링 검색 기법의 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통하여 고정 우수 피어 링과 자기 조직적 우수 피어 링, 그리고 적응적 우수 피어 비율 조절 기법을 비교하여, 제안하는 기법이 검색 성공률을 월등히 향상시킴을 확인하였다.
현대 국방부에서는 국방정보체제간의 상호운용성을 보장하기 위해 아키텍처 산출물을 쉽고 일관성 있게 개발할 수 있는 국방아키텍처프레임워크를 개발하고 있다. 따라서, 개발된 아키텍처 산출물을 저장하여 재사용하고 국방 전반의 아키텍처 정보의 교환, 비교, 통합을 용이하게 하는 핵심아키텍처데이터모델(CADM)의 개발이 필요하다. CADM은 국방아키택처프레임워크에서 도출된 데이터 요구사항을 통해 엔티터를 추출하여 관계를 정의하였으며 실사례를 통해 엔티티를 검증하였다. 설사례로는 군사정보통합처리체계의 아키텍처 산출물을 작성하여 그들의 아키텍처 데이터를 저장소에 저장한 후 다양한 쿼리를 통해 검증하였다. CADM을 통해 전군의 아키텍처에 대한 공통의 데이터 모델을 제공하여 국방정보체계에 대한 통합적인 정보자원관리와 상호운용 및 통합을 향상시킬 수 있다.
웹2.0 환경의 발달과 함께 XML 데이터의 사용도 증가하였는데, 특히 블로그나 뉴스 피드의 정보 전달을 위한 RSS나 ATOM 포맷의 기반 기술로 사용되면서 그 장점과 가치를 인정받고 있다. XML 데이터의 인덱싱을 위한 여러 기법들 중 빠른 검색성능을 보인 비트맵 클러스터링은 관계형 DBMS를 기반으로 메모리에 인덱스를 유지하는 기법이다. 기존의 비트맵 클러스터링 기법을 이용하여 XML 데이터를 인덱싱할 때 너무 많은 클러스터가 생성되어 오히려 검색 효율과 결과의 품질이 저하되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위해 사용자가 제시하는 k개의 클러스터를 생성하는 k-비트맵 클러스터링 기법과 대표비트를 생성할 때 배제된 단어를 검색하기 위한 역인덱스를 함께 유지하는 방법을 제안한다. 성능평가를 수행한 결과 제안하는 기법은 생성되는 클러스터의 수를 임의로 설정할 수 있을 뿐만 아니라 단일 단어 검색에서 높은 재현율을 보였고, 2개의 인덱스를 함께 유지할 때에는 질의에 대해 모든 관련된 문서의 반환을 보장하였다.
사용자들에게 좀 더 정확하고 편리한 검색결과를 제공하기 위하여 정보의 구조적인 특징 등을 사용하는 시맨틱 검색의 개념이 널리 연구되고 있다. 이를 위하여, 최근의 정보검색분야와 데이터구축 분야의 연구에서는 데이터의 구조적인 표현과 검색 메카니즘을 구현하기 위하여 온톨로지를 강조하고 있다. 본 연구에서는 웹 환경에서의 검색 정확도와 만족도를 향상시키기 위하여 온톨로지를 이용한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 온톨로지와 KB(KnowledgeBase)를 이용하여 검색 대상을 키워드간의 관계를 유추한 사실(fact)과 관계키워드들을 지니는 웹문서들로 크게 나누고 이들을 서로 유기적으로 검색을 진행하는 시맨틱 검색 질의 처리기법을 제안하였다. 또한 결과에 대한 사용자의 검색 만족도를 높이기 위하여 결과 문서와 사실에 대한 랭킹 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 주어진 식의 값을 달리하여 랭킹을 올바로 구현하는 요소로 키워드의 빈도와 온톨로지상의 클래스 레벨이 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었고, 이를 통하여 적합한 형태의 계수 값을 제시하였다.
최근 무선 인터넷 환경의 발달로 실시간 교통정보안내와 지도를 통해 목적지까지의 경로 안내를 해주는 차량 항법 서비스 등 공간 데이터를 활용한 위치기반서비스가 증가되고 있다. 하지만, 현재 시스템 환경에서는 대용량의 공간 데이터를 파일 시스템 기반으로 관리하기 때문에 실시간적인 데이터 저장과 관리측면에서 많은 제약을 가진다. 이를 보완하기 위해 임베디드 데이티베이스를 바탕으로 대용량의 공간 데이터를 구조적으로 관리할 수 있는 연구가 요구된다. 이에 본 연구는 임베디드 시스템에서 대용량의 공간 데이터의 효율적인 저장을 위해 데이터베이스에 적용 가능한 바이트패킹과 Lempel-Ziv 압축기법을 혼합 개선한 무손실 압축 기법을 제시하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 대도시권 데이터(서울 인천)에 적용하여 실험해 보고 농일 데이터에 대하여 실험을 통해 재구성이 되기까지의 질의 처리 시간을 분석을 통해 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 하였다. 연구결과로 본 연구에서 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 대해 더 나은 성능을 보이는 것을 획인 할 수 있었다.
오늘날 센서 기술의 발전 및 보급으로 인해 USN 기반의 실시간 모니터링 응용에서의 센서 데이터 처리 시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 센서 데이터는 시간에 따라 빠르게 변화하고 연속적인 저수준 상태의 방대한 양의 데이터를 생성하는 특성을 갖는다. 하지만 엔드유저는 상대적으로 고수준 상태의 데이터에 관심이 있기 때문에 빠르게 변화하고 연속적인 대량의 저수준 센서 데이터를 효과적으로 처리하는 시스템이 필수적이다. 본 논문에서는 USN 기반의 화재감시 응용에서 OLAP(On-Line Analytical Processing) 기술을 이용한 다차원 분석 질의 처리 기능과 학습기반 분류기를 통한 이상치 탐지 기능을 제공하는 센서 데이터 처리 시스템을 제안한다. 실험 시나리오를 통해 우리의 센서 데이터 처리 시스템에 대한 타당성을 검증하며 실험에 필요한 다양한 센서 데이터는 자체 개발한 센서 데이터 생성기를 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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