Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.110-116
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2008
A RFID is an automatic data collection system based on the radio frequency and is the key technology of ubiquitous computing environments. Since the locations of objects attached by RFID tags can be acquired by readers, it is possible to query the locations of tags. To query tags efficiently, the data of RFID tags should be modeled and indexed. However, since the location information of tags, the predicates of queries, are differ from coordinates of moving objects, it is difficult to model tags under the concept of moving objects, In this paper, we propose the location model of tags to represents the trajectories of tags. The location model is composed of the set and graph based approaches.
웹의 발전으로 인터넷상에 XML 문서의 양이 증가하면서 클라이언트에서 수신된 XML 데이터를 검증하고 데이터베이스에 효율적으로 저장하고 질의하는데 필요한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 작업들을 처리하기 위해서는 XML 문서의 DTD나 XML Schema가 필요하다. 그러나 스키마가 없는 XML 문서는 DTD나 XML Schema가 없기 때문에 이러한 작업들을 처리할 수가 없다. 이에 이 논문에서는 well-formed XML 문서이거나 XML Schema가 없는 XML 문서에서 XML 데이터를 검증하고 데이터베이스에 효율적으로 저장하고 질의할 수 있도록 XML Schema론 추출한다. 이 논문에서 제안하는 XML Schema 추출 방법은 반구조적 데이터의 스키마 추출 기법인 데이터가이드와 시뮬레이션을 적용하여 스키마가 없는 XML 문서에서 스키마 그래프를 추출한다. 그리고 스키마 그래프와 재사용성을 고려한 패턴 테이블을 이용하여 XML Schema를 추출하는 기법을 제안한다.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용해 정보 리소스의 개념을 정의하고 의미적 연관성을 표현함으로써 지능적인 정보 검색과 자동화된 웹 서비스의 제공이 가능하다. 이러한 시맨틱 웹의 핵심적인 기능을 구현하기 위해서는 온톨로지와 메타데이터와 같은 시맨틱 웹 데이터를 효율적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문에서는 시맨틱 웹 데이터의 의미와 구조적인 특성을 고려하여 보다 정확한 질의 결과의 검색과 효율적인 질의 처리를 지원할 수 있는 인덱스 구조를 제안한다. 특히 시맨틱 웹 데이터의 의미와 구조적인 특성을 그대로 표현하기 위해 그래프 데이터 모델을 이용하고 다양한 질의 형태를 그래프 모델 기반의 경로식으로 처리한다. 본 논문에서 제안한 인덱스는 1차적으로 추출 가능한 구조적 경로 정보는 물론 온톨로지를 이용한 추론을 통해 2차적으로 추출 가능한 구조적 경로 정보에 대한 질의를 처리 대상으로 하여 기존연구들과 차별화하며 시맨틱 웹의 개념을 온전히 반영하는 것을 목표로 한다. 또한 실험적 평가를 통해 본 논문에서 제안한 인덱스 구조가 정확성과 효율성 측면에서 우수하며 시맨틱 웹의 다양한 애플리케이션 개발에 적용 가능함을 보인다.
SNS, 클라우드, Web3.0과 같은 새로운 IT환경은 '관계(relation)'가 중요한 요소가 되고 있다. 그리고 이들 관계(relation)는 거래, 즉, 트랜잭션을 발생시킨다. 그러나 우리가 사용하고 있는 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 그래프 데이터베이스는 관계(relation)를 나타내는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리하지 못한다. 본 논문은 확장 가능한 복잡 네트워크 시스템에서 활용할 수 있는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 토픽맵의 데이터 모델을 응용하여 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 저장하고 탐색한다. 토픽맵은 시멘틱 웹(Web3.0)을 구현하는 온톨로지 언어 중 하나로써, 정보자원들 사이의 연관 '관계(relation)'를 통해 정보의 네비게이터로써 활용되고 있다. 또한 본 논문에서는 컬럼형 데이터베이스인 카산드라를 이용하여 제안 기법의 아키텍처를 설계, 구현하였다. 이는 분산처리를 이용하여 빅데이터 레벨의 데이터까지 처리할 수 있도록 하기 위함이다. 마지막으로 대표적인 RDBMS인 오라클과 제안 기법을 동일한 데이터 소스, 동일한 질문에 대해 저장 및 질의를 하는 과정을 실험으로 보였다. 이는 조인(join) 없이 관계(relation)를 표현함으로써 RDBMS의 역할까지 충분히 대체 가능함을 보이고자 한다.
질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.
데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.
스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.
최근 정보의 시각화를 연구하는 쪽에서는 그래프의 시각화에 많은 관심을 갖고 있는데, 그 중 사회망 (social network)의 시각화에 특히 집중하고 있다. 하지만 아직까지 사회망 내에서의 정보의 흐름을 시각화하는 방법에 대해서는 깊이 있는 연구가 진행되지 않고 있었다. 정보의 흐름은 사회망의 구조와 밀접하게 연관되어 있고, 또한 실제적인 상호관계의 동적인 구성을 보여주기 때문에 사회망의 구조적 특징보다 더 유용한 정보를 담고 있다. 따라서 정보의 흐름을 시각화하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 초대형 사회망을 마치 온라인 지도서비스를 이용하듯이 탐색하고, 사회망 내에서의 정보의 흐름을 관찰할 수 있는 방법에 관하여 제안한다. 이를 위하여 (i) 초대형 사회망을 2차원 그래프에 맵핑하는 방법과, (ii) 줌-인, 줌-아웃 기능 등을 활용하여 그래프를 탐색하는 방법, 그리고 (iii) 효율적인 질의 처리 프레임웍을 구축하는 방법을 고안하였다. 이 방법들을 이용하여 초대형 사회망을 제한적인 공간과 한정된 자원을 이용하여 효과적으로 표현할 수 있고, 이에 기반을 두어 사회망에서의 정보의 흐름을 시각화할 수 있게 된다.
차량 항법 시스템에서 가장 중요한 기능중의 하나는 현재 위치로부터 목적지까지의 가능한 경로들 최단경로를 계산하는 일이다. 차량 항법 시스템의 중요한 어려움 중 하나는 대용량 디지털 로드맵상에서 최단경로를 구할 때 많은 계산 시간이 소요된다는 점이다. 차량 항법 시스템은 실시간 시스템이므로, 제한 시간을 만족하여 최소 비용 경로를 계산하는 것은 매 우 중요하다. 본 논문에서는 대용량의 디지털 로드맵(Road Maps)에서 최단 경로 계산을 효 율적이고 빠르게 하기 위해서 디지털 로드맵을 효율적으로 계층 구조화하는 HiTi(Hierarchical MulTi) 그래프 모델을 개발하였다. 제안된 HiTi 그래프 모델에 기반을 둔 SPAH라는 새로운 최단 경로 알고리즘을 제안하고, SPAH가 계산한 최단경로의 최적성 (Optimality)을 증명하였다. SPAH의 성능분석을 통하여 SPAH가 기존의 다른 최단 경로 계 산 알고리즘들 보다 훨씬 빠르게 최단경로를 계산한다는 것을 보여주었다. HiTi 그래프 방 법은 여러 가지 측면에서 다른 유사한 방법들과 상세하게 성능실험을 통하여 장.단점이 비 교 분석되어 졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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