향후 우리가 지향하는 차세대 웹은 보다 정확하고 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있는 의미론 중심의 시맨틱 웹과 XML이라는 표준 인터페이스를 통해 컴퓨터간의 자동화된 정보 교환 방식으로 향상된 고품질의 서비스를 제공하는 웹서비스의 기술이 결합된 시맨틱 웹서비스일 것이다. 이러한 시맨틱 웹서비스에서는 개념적으로 자동화된 웹서비스의 발견, 실행 및 조합이 가능하다. 그러나 기존에 개발된 시맨틱 웹서비스 검색 시스템들에서는 매치메이킹과 브로커링을 통해서 자동화된 웹서비스를 지원하는 에이전트들을 개발하고 있는 데 QoS(Quality of Services)에 관한 고려가 안 되어 있어서 실제 상황에서 적용에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 기존 웹서비스 검색 모델을 보완하기 위해 QoS에 근거한 매치메이킹 알고리즘을 제안하고 이를 활용하여 일반 웹 문서 검색과 시맨틱 문서 검색이 모두 가능한 개선된 웹서비스 검색 시스템을 개발하였다. 여기서 제안된 시스템에서는 매치메이킹 알고리즘을 통해 서비스 요청자와 서비스 제공자 사이의 효율적인 매칭이 가능하고 사용자의 요구 사항 중 서비스 품질 정보를 고려하여 보다 정화한 매치메이킹을 가능케 한다. 구현된 시스템의 성능 평가를 수행하였고 그 결과도 여기에 보고하였다.
최근 스마트폰 기반의 공간정보를 서비스하는 증강현실 응용들이 보편화되고 있다. 이러한 공간정보 증강현실 응용들은 현재 위치를 기반으로 공간정보를 검색하게 되며, 이 때 카메라 뷰 앵글에 보이는 공간정보가 일차적인 중요성을 갖는다. R-tree 등 현재까지 공간 데이터베이스 분야에서 제안된 공간색인들 대부분은 최소경계사각형을 이용한 검색 알고리즘을 수행한다. 이는 전통적인 지리정보시스템, 위치기반서비스들에서는 유용하지만 증강현실 응용에서 사용되는 뷰 앵글 기반의 공간질의 특성을 반영하진 못한다. 즉, 증강현실 응용에서의 공간질의는 비 단말 노드의 최소 경계 사각형과 질의 영역사이의 데드 스페이스 영역이 발생할 가능성이 높다. 제안된 알고리즘은 삼각형 노드 필터링 기법을 사용함으로서 이러한 데드 스페이스를 검색에서 배제한 공간 검색을 수행함으로써 검색의 효율성을 높였다. 이 논문에서는 제안된 알고리즘을 PostgreSQL/PostGIS 상에서 구현하였으며, 실제 POI 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 실험결과 제안된 알고리즘을 사용한 공간 감액이 최소 경계 사각형을 사용하는 검색 알고리즘보다 뚜렷한 성능 향상이 있었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 문서 기반의 대화 시스템을 통한 효율적인 정보 검색과 응답 생성에 중점을 둡니다. 대규모 데이터 집합에서 정확한 문서를 선택하는 데 필요한 검색의 중요성을 강조하며, 현재 검색 방법의 한계와 문제점을 지적합니다. 또한 더 자연스러운 답변을 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 사용하게 되면서 fine-tuning 시에 발생하는 제약과 낭비를 모델의 제로샷 생성 능력을 활용하여 개선하려는 방안을 제안하며, 모델의 크기와 자원의 효율성에 대한 고려사항을 논의합니다. 우리의 접근 방식은 대규모 언어 모델을 프롬프트와 함께 다중 문서로 학습 없이 정보를 검색하고 응답을 생성하는 방향으로 접근하여 대화 시스템의 효율성과 유용성을 향상시킬 수 있음을 제시합니다.
언어 모델의 파라미터 수의 지속적인 증가로 100B 단위의 거대 언어모델 LLM(Large Language Model)을 구성 할 정도로 언어 모델의 크기는 증가 해 왔다. 이런 모델의 크기와 함께 성장한 다양한 Task의 작업 성능의 향상과 함께, 발전에는 환각(Hallucination) 및 윤리적 문제도 함께 떠오르고 있다. 이러한 문제 중 특히 환각 문제는 모델이 존재하지도 않는 정보를 실제 정보마냥 생성한다. 이러한 잘못된 정보 생성은 훌륭한 성능의 LLM에 신뢰성 문제를 야기한다. 환각 문제는 정보 검색을 통하여 입력 혹은 내부 표상을 증강하면 증상이 완화 되고 추가적으로 성능이 향상된다. 본 논문에서는 한국어 질의 응답에서 검색 증강을 통하여 모델의 개선점을 확인한다.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
Alotaibi, Saud S.;Munshi, Amr A.;Farag, Abdullah Tarek;Rakha, Omar Essam;Al Sallab, Ahmad A.;Alotaibi, Majid
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.346-356
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2022
The jurisprudential legal rules govern the way Muslims react and interact to daily life. This creates a huge stream of questions, that require highly qualified and well-educated individuals, called Muftis. With Muslims representing almost 25% of the planet population, and the scarcity of qualified Muftis, this creates a demand supply problem calling for Automation solutions. This motivates the application of Artificial Intelligence (AI) to solve this problem, which requires a well-designed Question-Answering (QA) system to solve it. In this work, we propose a QA system, based on retrieval augmented generative transformer model for jurisprudential legal question. The main idea in the proposed architecture is the leverage of both state-of-the art transformer models, and the existing knowledge base of legal sources and question-answers. With the sensitivity of the domain in mind, due to its importance in Muslims daily lives, our design balances between exploitation of knowledge bases, and exploration provided by the generative transformer models. We collect a custom data set of 850,000 entries, that includes the question, answer, and category of the question. Our evaluation methodology is based on both quantitative and qualitative methods. We use metrics like BERTScore and METEOR to evaluate the precision and recall of the system. We also provide many qualitative results that show the quality of the generated answers, and how relevant they are to the asked questions.
XML의 사용이 증가함에 따라서 XML과 관련된 다양한 분야에 대한 연구의 필요성도 증대되고 있는데, 특히 XML로 표현된 문서를 효과적으로 저장, 관리, 검색하기 위한 XML 문서 관리 시스템에 대한 많은 연구들이 활발하게 진행되어 왔다. 이러한 시스템들 중 BitCube는 검색에서 빠른 속도를 통해 뛰어난 성능을 입증한 3차원 비트맵 인덱스 시스템이다. 그러나 문서, 경로, 단어의 세 축으로 이루어진 3차원 메모리 구조를 사용하기 때문에 클러스터 내의 문서가 증가함에 따라 인덱스의 크기가 급격하게 증가하고, 이로 인해 연산 수행속도가 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 BitCube시스템의 문제점을 개선하기 위해 XML 문서의 경로 통합 기법을 제안한다. 이 기법은 XML문서를 시스템의 하부구조에 사용되는 관계형 DBMS에 저장할 때, 유사한 경로들을 통합하여 저장하고, 기존의 3차원 비트맵 인덱스에서 단어로 구성했던 한 축을 value 단위로 구성하여 인덱스 크기를 줄인다 제안한 방법은 3차원 비트맵 인덱스를 구성할 때 인덱스의 크기를 줄이고, 이로 인하여 검객 속도 향상과 디스크 저장 공간의 효율을 가진다.
Computing Performance, sensor, storage, memory, and network costs have been steadily declining, and IoT services have recently become more active. The Internet of Things is linked with Big Data to create new business, and public institutions and corporations are hurry to import Internet of things. As the importance of the Internet of things has increased, the number of devices supporting the IoT has rapidly increased. With the development of the Internet of Things, various types of Internet services are being developed. For this reason, there is an increasing demand for IoT service designers and developers for IoT service case automatic search technology. IoT service designers can avoid duplication with existing services through service case retrieval and developers can save cost and time by combining existing reusable service equipment. This paper proposes IoT-Lite ontology for IoT and Semantic Web service to solve the above-mentioned problems. The existing ontologies for IoT, despite its many advantages, are not widely used by developers because it has not overcome the relatively slow drawbacks of increasing complexity and searching for development. To complement this, this study uses the IoT-Lite ontology introduced by W3C as a model and a semantic web service for automatic system retrieval. 3D camera, GPS, and 9-axis sensor, and IoT-Lite designed by IoT-Lite technique are integrated with the semantic technique and implemented directly.
자연어 처리 분야는 최근에 큰 발전을 보였으며, 특히 초대규모 언어 모델의 등장은 이 분야에 큰 영향을 미쳤다. GPT와 같은 모델은 다양한 NLP 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 특히 챗봇 분야에서 중요하게 다루어지고 있다. 하지만, 이러한 모델에도 여러 한계와 문제점이 있으며, 그 중 하나는 모델이 기대하지 않은 결과를 생성하는 것이다. 이를 해결하기 위한 다양한 방법 중, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 방법이 주목받았다. 이 논문에서는 지식베이스와의 통합을 통한 도메인 특화형 질의응답 시스템의 효율성 개선 방안과 벡터 데이터 베이스의 수정을 통한 챗봇 답변 수정 및 업데이트 방안을 제안한다. 본 논문의 주요 기여는 다음과 같다: 1) QA Pair Passage RAG을 활용한 새로운 RAG 시스템 제안 및 성능 향상 분석 2) 기존의 LLM 및 RAG 시스템의 성능 측정 및 한계점 제시 3) RDBMS 기반의 벡터 검색 및 업데이트를 활용한 챗봇 제어 방법론 제안
본 연구의 목적은 구어동반 제스처가 어휘인출과정의 개념화와 어휘화 가운데 어떠한 단계와 관계가 있는지를 알아보고자 하는 것이다. 제스처와 발화 분석을 위하여, 모 방송국의 TV 버라이어티 프로그램 중 제시된 목표단어의 의미를 설명하여 전화상대방이 그 단어의 이름을 맞추게 하는 게임의 동영상 자료를 이용하였다. 분석자료로 이와 같은 TV 자료를 선택한 이유는 프로그램의 게임과제가 어휘인출의 개념화 과정과 어휘화 과정을 동시에 유도할 수 있는 과제로 판단되었기 때문이다. 20회의 동영상 자료를 재생하여 목표단어와 목표단어 설명과정에서 출연자들이 산출한 발화를 전사하고, 출연자들이 사용한 제스처를 어휘 제스처(lexical gesture)와 운동 제스처(motor gesture)로 구분하여 기록하였다. 구어동반 제스처가 어휘인출과정의 개념화와 관계가 있는지 알아보기 위하여, 구체적 단어와 추상적 단어 설명 시 동반된 제스처의 사용양상이 다른지, 그리고 단어 개념의 난이도와 제스처 양 사이에 상관관계가 있는지 분석하였다. 제스처가 어휘인출과정의 어휘화와 관계가 있는지 알아보기 위하여, 출연자가 목표단어 설명 시 산출한 발화의 단어 양과 제스처 양, 그리고 저빈도어 비율과 제스처 양 사이의 상관관계를 각각 살펴보았다. 연구결과 단어 개념의 심상성(imageability)에 따라 유의하게 많이 동반되는 제스처가 다르다는 것을 알 수 있었다. 즉 구체적 단어 설명 시에는 추상적 단어 설명 시보다 어휘 제스처가 유의하게 많이 동반되었고, 추상적 단어 설명 시에는 구체적 단어 설명 시보다 운동 제스처가 유의하게 많이 동반되었다. 또한 구체적 단어의 경우 개념의 난이도와 제스처 양 사이에 유의한 상관관계가 있었다. 그러나 목표단어 설명 시 산출된 발화의 단어 양과 제스처 양, 저빈도어 비율과 제스처 양 사이에는 상관관계가 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 구어동반 제스처가 어휘인출과정의 개념화부를 반영한다는 것을 시사한다. 뿐만 아니라 이제까지 많은 연구들에서 간과되어 왔던 운동 제스처의 기능에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 본 연구는 의의가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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