최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.
웹 온톨로지 언어의 개발에 따라 웹 온톨롤지를 저장하기 위한 다양한 저장소들이 개발되었으며 이러한 웹 저장소는 관계형 데이터베이스 모델을 기반으로 하고 있다. 또한 웹 온톨로지 데이터를 검색하기 위한 질의 언어로서 W3C에서 SPARQL을 제안하였다. 웹 온톨로지 저장소로서 관계형 데이터베이스가 활발히 개발되고 SPARQL의 이용이 증가함에 따라 SPARQL을 SQL로 변환 하는 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 지금까지 제안된 변환 알고리즘들은 SPARQL-to-SQL 변환 알고리즘이 저장소 구조에 종속적이라는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 관계형 뷰를 기반으로 저장소에 독립적인 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 모델이 제안되었다. 그러나 제안된 모델에서 변환 알고리즘을 독립적으로 활용하기 위해서는 사전에 사용자가 SQL 문을 작성하여 수동적으로 뷰를 생성해 주어야 한다. 이 경우 수동적인 SQL 작성으로 인한 불편함과 사용자의 실수로 인한 SQL문의 오류가 생길 수 있다는 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 웹 온톨로지 저장소 모델 OWL 관련 시스템 개발에 가장 많이 사용되고 있는 Jena 저장소를 이용하여 독립적 저장소 활용을 위한 뷰 생성 독인 Jena-to-TRIPLES 변환 도구를 제안한다.
기존의 교환기 시스템은 주로 화일 시스템이나 관계형 데이터베이스를 이용하여 교환기 운용에 관련된 데이타를 관리해 오고 있다. 하지만, 통신망이 급속히 발전하 면서 교환기에 다양한 기능이 요구됨에 따라 관계형 데이타베이스 시스템으로는 효과 적인 데이타 관리가 어렵게 되었다. 본 연구는 교환기 시스템을 위한 관계형 데이타 베이스 시스템인 DREAM을 확장하여, 보다 강력한 데이타 모델링 기능을 지원하여 객 체지향 인터페이스를 제공하는 방안을 제시한다. 아울러, 제시하는 기법을 DREAM 시 스템 상에 적용하는 과정을 예시한다.
XML은 데이터 표현과 교환을 위한 표준으로 급격히 자리잡아가고 있으며, XML문서는 다양한 응용분야에 도입되고 있다. 1990년대 후반부터, XML 전용 DBMS(Database Management Systems)들이 개발되어왔고, 최근 들어서는 상용 관계형 DBMS 벤더들도 XML 기능을 자사 제품들(예들 들어 오라클, IBM DB2, 그리고 MS SQL Server)에서 지원하기 시작했다. 본 논문에서는 XML 저장과 인덱싱 기법의 하나인 XPath Accelerator을 특정 관계형 DBMS상에 구현하고 이를 최적으로 튜닝하는 방안을 설명한다. 본 논문의 기여사항은 1) XPath Accelerator의 자세한 구현 방안과 2) 상용 관계형 DBMS의 최신 질의 처리 기법들을 활용한 튜닝 방법이다.
본 논문은 XML 기반의 데이터베이스 통합 방법론 중에서 관계형 데이터베이스 모델에 대한 랩퍼 시스템의 질의어 처리에 대하여 논한다. 관계형 데이터베이스의 내용은 W3C에서 제안된 XML Schema로 표현되며, 사용자는 XML Schema에 대하여 XML 질의어인 XQuery로써 질의를 한다. 그리고, 개발된 랩퍼 시스템은 사용자가 정의한 XML 뷰를 지원한다. XML 뷰 정의 언어는 XQuery이다. 이러한 환경에서 본 논문은 새로운 XML 질의 처리 모델을 제시한다. XML 뷰와 사용자 질의어의 합성 알고리즘, XQuery를 SQL로 변환하는 알고리즘, 그리고 XML 문서 생성을 위한 템플릿 구성 알고리즘을 제시한다.
이 논문에서는 웹 온톨로지를 위한 오라클 보안 모델 기반의 구현 모델을 제안한다. 최근 웹 온톨로지에 대한 접근 제어를 위해 관계형 데이터베이스 보안 모델을 이용한 접근 제어 모델이 개발되고 있으며 대표적인 접근제어 모델이 RAC 보안 모델이다. 그러나 RAC 보안 모델은 관계형 데이터베이스의 표준 보안 모델에 기반을 두고 있으며 실제 관계형 데이터베이스 관리시스템의 구현 모델은 개발되어 있지 않다. 이 논문에서는 이러한 RAC 보안 모델의 문제점을 해결하기 위하여 현재 가장 널리 사용되며 다양한 보안 정책을 제공하는 RDBMS인 오라클 기반의 구현 모델을 제안한다. 또한, 제안하는 RAC 구현 모델의 구현 및 평가에 대하여 기술한다. 특히, 제안하는 구현 모델은 오라클에서 제공하는 VPD 보안 모델을 이용하며 높은 실용성과 활용성을 제공한다.
XML은 웹 상에서 문서 데이터 교환을 위한 표준이 되었다. 현재 대부분의 상업적인 데이터가 관계형 데이터베이스 시스템에 저장되어 있다. 관계형 데이터베이스에 저장되어 있는 문서를B2B간에 교환하기 위해서는 XML형태의 문서로 변환하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스에 저장되어 있는 문서데이터로부터 필요한 정보를 쉽고 편리하게 질의하고 결과를 얻을 수 있도록 XML질의처리시스템에 대한 연구를 하였다. 그리고 XML 문서를 사용하는 사용자들이 관계형 데이터 베이스에 저장되어 있는 문서를 XML문서로 간주하여 질의할 수 있도록 하기 위해서 R2X라 부르는 XML뷰를 설계하였다. 본 논문에서는 이 R2X뷰를 이용하여 XQL질의언어로 편리하게 질의할 수 있는 질의처리 시스템을 설계 및 구현하였다.
임상정보 문서는 환자 진료기록뿐만 아니라 처방전, 개인적 유전자정보를 가지고 있다. 이러한 임상 정보 문서는 병원 시스템들간에 교환 및 공유함으로써 양질의 의료서비스를 제공할 수 있다. 이와 관련하여 임상정보의 통합을 위한 기존의 연구들은 각각 HL7 메시지를 XML 문서로 변환하고 XML 기반의 CDA 를 관계형 데이터베이스에 저장하는 연구가 진행되었다. 그러나 관계형 데이터베이스는 문서의 데이터 별 테이블 단위로 생성, 저장된다. 그러나 HL7 과 CDA 는 문서 중심의 XML 문서이기 때문에 관계형 데이터베이스에 저장 시 문서 별 많은 변이가 존재하여 테이블 증가를 갖는다. 따라서 비정규적인 구조에 적합한 데이터베이스를 선택하기 위해 XML 전용 데이터베이스와 관계형 데이터베이스 비교하고 효율적 저장을 위해 압축기법을 제시한다. 압축기법을 적용한 임상 정보 데이터베이스는 대용량 임상정보 문서의 크기를 압축함으로써 문서의 크기를 줄임으로써 데이터베이스의 효율적 저장을 향상시킨다.
최근 전투체계는 동시에 다수의 장비들 사이에 실시간으로 데이터를 전달해야 하는데, 이러한 특성을 만족하는 통신 미들웨어로서 OMG (Object Management Group)에서 정의한 데이터 분배 서비스 (DDS ; Data Distribution Service)가 적합하다. 이를 구현한 DDS 시스템에는 RTI의 NDDS, PrismTech의 OpenSplice, 충남대학교의 ReTicom 등이 있다. 이 중 NDDS와 OpenSplice는 데이터의 영속성을 지원하지만 ReTicom에서는 영속성을 아직 지원하지 못한다. 이를 해결함과 동시에 실시간성을 보장하기 위해서 ReTicom은 메인 메모리 기반의 객체 관계형 데이터베이스를 사용하여 구현중이다. 이를 위해서는 DDS의 객체 모델 데이터를 정의하는 IDL과 객체 관계형 데이터베이스의 데이터 타입 및 구조 등이 동일하지 않기 때문에 IDL과 객체 관계형 데이터베이스간의 데이터 타입 및 구조를 변환하는 메타 모델 변환 방법이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 메타 모델 변환 방법을 해결하고자 IDL을 구조파악이 쉬운 XML 스키마로 변환 후 이를 객체 관계형 데이터베이스의 데이터 타입 및 구조 형태로 변환 해주는 방법을 제안한다.
분산 데이터베이스 시스템은 여러 곳에 이질적인 데이터 소스가 존재하는 정보환경에서 데이터가 처리되는 시스템이다. OMG에 의하여 제시된 CORBA는 이 기종의 분산 환경 하에서 플랫폼에 대해 독립성을 가지고 응용프로그램들을 통합하여 상호 연동할 수 있는 표준으로 제시되었다. 본 논문은 이러한 환경에서 CORBA 객체를 통해 인터페이스 방식에 의한 코드생성을 통하여 분산된 관계형 데이터베이스의 상호작동을 돕는 소프트웨어 도구를 개발한다. 본 논문에서 개발된 도구는 관계형 데이터베이스의 스키마를 관리하고, 스키마에 해당하는 테이블에 대한 CORBA IDL 인터페이스를 생성하며, $C^{++}$ stub에 따른 비교 등 인터페이스 방식에 관한 몇 가지 성능을 실험하고 평가하였다. 개발된 도구는 관계형 데이터베이스 상호 연동에 필요한 코드를 제공함으로써 분산 정보검색 시스템, 데이터 웨어하우징 등의 응용에 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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