본 논문에서는 RFID시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 알고리즘을 개선한 QT_ecfi 알고리즘을 제안한다. QT_efci 알고리즘에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면, 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다. 한편 태그가 응답하는 동안 리더가 충돌을 감지 하면 리더는 중지 신호를 방송한다. 성능분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_efci 알고리즘은 QT 알고리즘에 비하여 리더의 질의 횟수와 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
초 고성능 바이오 서열 분석 장비 기술의 발달로 대량의 바이오 정보가 쏟아져 나오고 있으며, 바이오산업의 발달로 개인별 유전체 정보에 의한 맞춤의학의 시대가 도래되고 있다. 수많은 서열에 대한 분석에는 많은 저장장치 및 주기억장치가 필요하므로 슈퍼컴퓨터 급의 서버와 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 프로그램이 필요하다. 이러한 분석에는 염기서열 일치 검색과 이를 기반으로 하는 Alignment와 Assembly 분석이 있으며, 이를 수행하는 기존의 알고리즘 및 대부분의 프로그램들은 염기서열을 문자열로 취급하고, 해쉬 인덱스 테이블, Brujin 그래프의 사용, 버러우즈 휠러 변환(BWT) 등의 기법을 활용하여 효율적인 분석을 도모하였다. 본 논문에서는 염기서열을 문자열이 아닌 k-mer 묶음의 정수형 하나로 변환하여 검색함으로써 저장 공간의 크기를 약 28% 이상으로 줄이고 형 변환 상태에서의 검색을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. Assembly 분석 프로그램인 CalcGen 프로그램을 개발하여 본 알고리즘의 효용성 및 효율성을 실험을 통해 검증하였다. 이 연구의 결과는 향후 대량의 유전체 염기서열의 효율적 분석과 저장 및 처리에 또 하나의 새로운 접근 방법을 제안하는데에 그 의미를 둘 수 있다.
한국어는 단어들 사이에 공백이 없는 미분절어이기 때문에, 한국어를 분석하기 위해서는 단어의 경계를 식별하는 분절이 선행되어야 한다. 분절은 쉽지 않은 과정이고 잘못된 분절은 구문분석, 의미 분석 단계에서 심각한 오류를 유발하기 때문에 형태소 분석의 중요한 작업중의 하나가 되어왔다. 기존의 한국어 분석 시스템들은 분절의 어려움으로 인하여 입력 문자열의 끝까지 읽은 후, 우에서 좌로 분석하는 two-pass 전략이나 단어들 사이에 공백을 삽입하여 처리하는 방법을 사용하였다. 또한 이 시스템들은 형태소 분석이 완결된 후, 파서에게 결과를 전달하는 순차적인 전략을 사용하였다. 본 논문은 영어의 분석과 같이 형태소 분석 동안에 파싱을 할 수 있는 one-pass 전략을 사용하여 한국어를 효율적으로 처리하는 모델을 제안한다. 이를 위해 형태소 분석 방법으로써 확장된 최장일치법을 제시하며, 위 방법에서 생성되는 문제점인 다중-범주 구를 처리하기 위하여 다중-경로 LR 파싱을 제시한다.
텍스트 데이터는 표현 방식의 차이, 타이핑 오류 등을 포함하고 있어 정확히 일치하는 검색으로는 유용한 정보를 얻기 어렵다. 따라서 유사도 기반 검색 방법이 많이 연구되고 있으며 효율적인 유사도 기반 검색을 위해 텍스트 데이터에 대한 역 리스트를 구성한다. 그리고 이를 병합하여 질의와 일정 기준 이상 유사한 데이터를 찾는다. 본 논문에서는 역 리스트 병합 과정에서 역 리스트의 탐색 비용을 줄이기 위해 비트맵 필터를 사용하는 기법을 제안한다. 비트맵 필터를 사용하여 역 리스트의 탐색 여부를 결정하여 불필요한 역 리스트 탐색을 회피함으로써 역 리스트 병합 비용을 줄인다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 연구에서 제안된 역 리스트 병합 알고리즘의 성능을 30~40% 정도 개선함을 보인다.
오픈 API에서는 사용자로부터 조회할 데이터를 요청을 통해 조건에 해당하는 데이터들을 선별하여 리턴하게 되는데, 현재 통용되는 방식은 다양한 조건을 설정하는 것에 있어 상당한 불편함이 따른다. 이에 따라 오픈 API에서 다양한 조건을 검색할 수 있는 방식을 제안한다. POST 메소드를 통해 숫자의 경우 원하는 검색 범위에 대한 설정을, 문자열의 경우 조건에 따라서 포함 혹은 일치하는 데이터를 검색한다. 이렇게 파라마터의 종류가 다양해짐에 따라 SQL 인젝션과 같은 보안에 대한 위험성도 커지며, 그것을 원천적으로 차단하기 위해 쿼리에 사용자로부터 받은 변수를 넣는 것이 아닌, 데이터베이스에서 얻은 데이터로부터 특정 알고리즘을 통해 사용자의 원하는 조건에 해당하는 데이터를 추출해내는 방법 또한 제안한다. 이를 통해 생산성 극대화를 기대한다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 프로토콜을 개선한 QT_ss 프로토콜을 제안한다. QT_ss 프로토콜에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 자신의 식별코드로 응답한다. 태그가 응답하는 동안 리더가 충돌을 감지하면 리더는 중지 신호를 방송한다. 한편 태그들이 응답을 전송하는 도중에 중지 신호를 수신하면 전송을 중단한다. 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_ss 프로토콜이 QT 프로토콜에 비하여 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
텍스트 데이터는 표현 방식의 차이, 타이핑 오류 등을 포함하고 있어 정확히 일치하는 검색으로는 유용한 정보를 얻기 어렵다. 따라서 유사도 기반 검색 방법이 많이 연구되고 있으며 효율적인 유사도 기반 검색을 위해 텍스트 데이터에 대한 역 리스트를 구성한다. 그리고 이를 병합하여 질의와 일정 기준 이상 유사한 데이터를 찾는다. 본 논문에서는 Suffix 필터링 과정에서 역 리스트의 탐색 비용을 줄이기 위해 역 리스트의 통계 정보인 비트맵 필터를 사용하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 비트맵 필터를 사용하여 Suffix 필터링 과정에서 역 리스트의 탐색 여부를 결정하여 불필요한 역 리스트 탐색을 회피함으로써 역 리스트 병합 비용을 줄인다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 연구에서 제안된 Suffix 필터링 알고리즘보다 더 효율적임을 보인다.
시맨틱 웹(Semantic Web)은 정보자원의 효율적 검색, 통합, 재사용을 가능하게 한다. 현재의 웹 환경에서 사용되고 있는 키워드 검색방법은 단순한 문자열 일치 방법으로 인하여 정확한 검색결과에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 전통적인 키워드 검색에서의 나타난 문제점들을 해결할 방안으로 의미적인 연관성을 통한 온톨로지(Ontology) 검색방법을 제안하여 더욱 정확한 검색결과를 유도해 본다. 국내 문화재를 중심으로 하여 OWL기반의 온톨로지를 구축하였고 질의, 검색 방법으로는 RDQL 질의어와 Jena API를 사용하였다. 이와 더불어 온톨로지 속성(property)데이터를 데이터베이스에 저장하여 처리하는 방안을 제시한다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 프로토콜을 개선한 QT_ss 프로토콜을 제안한다. QT_ss 프로토콜에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 자신의 식별코드로 응답한다. 태그가 응답하는 동안 리더가 충돌을 감지하면 리더는 중지 신호를 방송한다. 한편 태그들이 응답을 전송하는 도중에 중지 신호를 수신하면 전송을 중단한다. 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_ss 프로토콜이 QT 프로토콜에 비하여 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
웹 서비스는 사용자가 다양한 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식을 가지는 서비스를 개발하는데 있어 보다 효과적이고 단일화된 방법을 제공한다. 웹 서비스에서 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식은 WSDL 통해 정의되며, 이 WSDL 문서를 통해 이용할 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식을 파악하여 빠르게 해당 서비스를 이용할 수 있도록 한다. 이러한 웹 서비스의 등록과 검색을 위해서는 레지스트리 방식을 이용한다. 개발된 서비스에 관한 설명 정보는 서비스 제공자에 의해 작성되어 레지스트리에 등록되며, 서비스 요청자는 레지스트리로부터 필요한 서비스를 검색하여 이용한다. UDDI는 웹 서비스를 위한 분산 레지스트리 표준으로 웹 서비스를 위한 등록과 검색 메커니즘을 제공한다. UDDI에서 지원하는 검색 메커니즘은 크게 키워드 검색과 비즈니스와 서비스에 대한 카테고리별 검색으로 구분된다. 키워드 기반 검색은 SQL LIKE 연산을 통해 비즈니스와 서비스의 이름에 대하여 부분 문자열이 일치하는지 검사하는 방식으로 이루어진다. 이러한 UDDI 의 키워드 기반 검색은 등록된 서비스의 이름 이외의 내용 정보에 대한 검색을 지원하지 못하므로 효과적인 검색을 지원하지 못하는 단점을 가진다. 또한 UDDI는 WSDL 문서의 내용에 대한 검색은 지원하지 못하는 단점을 가진다. 이에 따라 현대의 서비스 검색은 서비스의 이름에 대한 검색만을 지원한다. 이러한 현재의 웹 서비스 검색에서의 문제점을 해결하기 위해서는 UDDI 에 등록된 설명 정보와 WSDL 문서 모두에 대한 내용 기반의 검색을 지원하고 검색 결과를 순위화 (ranking)하여 제시할 수 있는 검색 엔진이 요구된다. 이 논문은 이러한 문제점들을 해결할 수 있도록 내용 기반 검색을 지원할 수 있는 웹 서비스를 위 한 검색 엔진을 제안한다. 제안한 검색 엔진은 UDDI 등록 정보에 대하여 내용 기반 검색을 수행할 수 있도록 벡터 공간 모델을 활용한 유사도 비교 방법을 이용한다. 또한 UDDI 등록 정보 외에 실질 적인 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식에 대한 비교의 수행을 위하여 WSDL 문서에 대한 유사도 비교를 수행한다. 유사도 측정시 UDDI 등록 정보와 WSDL 문서와 같은 계층적인 문서 구조를 검색 결과에 반영할 수 있는 방법을 지원한다. 지원하는 검색 방법은 두 가지로 키워드 검색과 함께 텀플릿 검색을 지원한다. 템플릿 검색은 서비스의 등록 정보 외에 인터페이스 정의가 얼마나 일치하는지를 비교하기 위해 WSDL 문서에 대한 유사도를 비교할 수 있도록 한다. 이러한 검색의 지원을 통해 제안한 웹 서비스를 위한 검색 엔진은 기존의 레지스트리를 이용한 검 색 방법보다 정확한 검색 결과를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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