본 연구는 불질의 기반의 OPAC에서 정렬과 적합성 순위화알고리즘의 효과를 분석하고, 순위화의 성능을 평가하는 척도를 연구하였다. 연구결과 출판년도순 정렬이 저자명순, 서명순, 출판사순 정렬보다 우수하였으나 유의한 차이는 아니었다. 용어빈도수에 기반을 퍼지나 DNF 모델보다는 위치정보에 기반을 둔 알고리즘의 순위화 성능이 더 우수하였다. 6개의 순위화 성능평가척도간에 차이는 없었으며, 순위화시스템에서 정확률 P보다 분별력이 높은 단순 척도의 유용성이 확인되었다.
검색된 문헌들에 대한 항해 시간을 줄이기 위해서 검색된 문헌들의 문헌 순위화가 필수적이다. 문헌 순위화를 위해서는 문헌 순위화를 위한 순위화 정보가 필요하다. 본 논문에서는 검색된 문헌들에 대한 순위화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 정보를 제공하기 위하여 HTML 문서에 대한 색인 과정에서 다양한 가중치를 가지는 색이어 추출 방법에 관하여 연구하였다. 웹문서들은 태그로 이루어지며 중요한 색인어들은 특정 태그 속에 포함되어 있다는 것에 착안하여 색인어의 중요도에 영향을 줄 수 있는 태그를 선별하고, 선별된 태그들에 대해 휴리스틱 정보를 이용하여 중요도를 부여한 후 선별된 태그에 영향을 받는 문장들에서 추출된 색인어에 대하여 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 색인어 추출을 형태소 분석기를 이용하였다. 색인어들이 다양한 가중치를 가지므로 검색 과정에서 검색된 문헌들에 대하여 효율적인 순위화가 가능하여 관련 문헌을 보다 빠르게 찾을 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
본 연구는 텍스트 분류를 위한 효율적인 자질선정 방법으로 자질 순위화 기법의 성능을 구체적으로 검토하였다. 지금까지 자질 순위화 기법은 주로 문헌빈도에 기초한 경우가 대부분이며, 상대적으로 용어빈도를 사용한 경우는 많지 않았다. 따라서 텍스트 분류를 위한 자질선정 방법으로 용어빈도와 문헌빈도를 개별적으로 적용한 단일 순위화 기법들의 성능을 살펴본 다음, 양자를 함께 사용하는 조합 순위화 기법의 성능을 검토하였다. 구체적으로 두 개의 실험 문헌집단(Reuters-21578, 20NG)과 5개 분류기(SVM, NB, ROC, TRA, RNN)를 사용하는 환경에서 분류 실험을 진행하였고, 결과의 신뢰성 확보를 위해 5-fold cross validation과 t-test를 적용하였다. 결과적으로, 단일 순위화 기법으로는 문헌빈도 기반의 단일 순위화 기법(chi)이 전반적으로 좋은 성능을 보였다. 또한, 최고 성능의 단일 순위화 기법과 조합 순위화 기법 간에는 유의한 성능 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 충분한 학습문헌을 확보할 수 있는 환경에서는 텍스트 분류의 자질선정 방법으로 문헌빈도 기반의 단일 순위화 기법(chi)을 사용하는 것이 보다 효율적이라 할 수 있다.
본 논문에서 제안하는 구문분석기는 품사 태거를 사용하지 않고 문장에서 나오는 모든 형태소 분석 후보에 의존관계를 부여하는 광범위 의존구문분석기이다. 중의성이 발생할 수 있는 문장에 대해 나오는 모든 후보 구문분석 트리를 출력하며 규칙을 통해 순위화를 진행한다. 또한 문형 정보 말뭉치의 적절한 사용을 위해 이전 연구의 한계점을 극복한 규칙과 알고리즘을 구현하고 문형 정보를 통해 후보 구문분석 트리의 순위화를 강화하였다. 뿐만 아니라 순위화가 어려운 [명사-관형사구] 자질에 대해 문형 정보를 사용하여 순위화를 강화하였다. 그 결과, 1순위의 구문 분석 트리에 대한 UAS(Unlabeled Attachment Score)가 0.52% 향상되었고, 후보트리에 대한 평균 정답 순위는 12.2%의 성능향상을 보였다.
비용 효율적인 소프트웨어 유지보수 방안에 대한 기대가 높다. 본 논문에서는 유지보수 비용을 감소시키기 위해 회귀 테스트에 사용되는 테스트케이스를 효과적으로 우선순위화하는 방안을 제안한다. 테스트케이스를 우선순위화하는 방법으로는 코드의 커버리지를 이용해 테스트케이스의 우선순위를 높이는 방법과 모델 기반 테스트케이스 우선순위화 방법 등 여러 가지 방법이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 소스코드, 커밋 로그와 버그리포트의 정보를 이용해 정보검색 기반의 테스트케이스 우선순위화 기법을 제안한다. 변경된 소스코드 이력은 새로운 기능의 업데이트 유무를 확인 할 수 있으며, 결함으로 수정된 파일을 추측할 수 있다. 버그 리포트는 소스코드의 결함에 대한 정보를 담고 있다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 오픈소스 프로젝트(Joda-Time, Commons-Lang)를 이용해 실험을 진행하였다. 실험을 통해 소스코드, 커밋 로그와 버그리포트로 테스트케이스 우선순위화 방법의 유효성을 확인했으며, 버그리포트를 적용해 테스트케이스 우선순위화 기법을 이전 연구에 비해 최대 8% 향상된 결과를 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 실시간성을 기반으로 하는 VOD시스템을 위한 우선 순위 가중치 기반의 가상 메모리 교체 기법을 제안하였다. 전통적인 운영체제에서 사용하는 가상 메모리 기법인 LRU와 LFU등은 우선 순위를 전혀 고려하지 않기 때문에 실시간 기반의 운영체제에는 전혀 적합하지 않다. 본 논문에서는 실시간성을 유지하기 위하여 프로세스의 우선 순위에 기반 한 차등화 된 가상 메모리 기법을 제안하였다. 그리고 낮은 우선 순위를 고려하여 주기억장치의 프로세스 공간 점유율도 고려하였다. 실험 결과, 서로 차등화 된 페이지 교체횟수를 보였고 일정한 수준의 우선 순위에 따라서 차등화 된 공간 점유율을 유지하였다.
본 연구는 IR시스템 평가에 가장 많이 사용되는 R과 P가 순위화된 검색결과를 제공하는 시스템의 효과를 측정하는데 적절한가를 논의하고, R과 P 대신 순위화된 검색결과를 평가하는데 사용되고 있는 평가척도들을 고찰하고, 새로운 평가척도를 제안하였다. 또한 이들 평가척도가 어떤 환경에서 타당한지를 이론적으로 규명하고 사례를 들어 검증하였다. 11-포인트 평균정확률(평균)이 11-포인트 평균정확률(최고)보다 판별력이 있는 것으로 나타났고, 보다 간편한 여러 측정척도가 11-포인트 평균정확률을 대신할 수 있을 정도로 충분히 유사도가 높은 것으로 검증되었다.
테스트 케이스 우선 순위화는 회귀 테스팅이 시간 제약 하에서 주어진 모든 테스트 케이tm를 수행할 수 없을 때 테스트 케이스의 실행 순서를 스캐쥴링하는 것이다. 본 논문에서는 장기적인 회귀 테스팅 환경에서 과거의 테스트 실행 및 오류 검출 정보를 활용한 HED우선 순위화 방법을 제안하고, 이를 기존의 Random 및 LRU 방법과 비교하였다. 본 실험을 통해 몇 가지 중요한 통찰을 얻을 수 있었다. 첫째, 우선 순위화 방법들이 프로그램의 특성에 따라 성능 면에서 상호 보완적이라는 점이다. 오류를 찾는 테스트 케이스들을 많이 갖고 있는 프로그램의 경우에는 Random이 효과적이고, 상대적으로 오류를 찾는 테스트 케이스의 비율이 작은 경우에는 제안된 HED방법이 좋은 성능을 보였으며, 중간 정도인 경우에는 LRU 방법이 효과적이었다. 둘째, 전체적인 성능이 테스트 스위트의 크기에 영향을 많이 받는다는 점이다. 테스트 스위트의 크기를 달리하여 실험한 결과 오류의 수명 값과 그 성능 순위에 차이를 보였다. 마지막으로 전체 테스트 케이스의 $20\%$만을 실행하여도 전체 테스트 케이스 모두를 실행하는 것과 성능 면에서 유사한 결과를 얻을 수 있다는 점 등이다.
다중 지문 기계독해는 질문과 여러 개의 지문을 입력받고 입력된 지문들에서 추출된 정답 중에 하나의 정답을 출력하는 문제이다. 다중 지문 기계독해에서는 정답이 있을 단락을 선택하는 순위화 방법에 따라서 성능이 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 단락 안에 정답이 있을 확률을 예측하는 단락 재순위화 모델과 선택된 단락에서 서술형 정답을 위한 세부적인 정답의 경계를 예측하는 세부 단락 선별 기법을 제안한다. 단락 순위화 모델 학습의 경우 모델 학습을 위해 각 단락의 출력에 softmax와 cross-entroy를 이용한 손실 값과 sigmoid와 평균 제곱 오차의 손실 값을 함께 학습하고 키워드 매칭을 함께 적용했을 때 KorQuAD 2.0의 개발셋에서 상위 1개 단락, 3개 단락, 5개 단락에서 각각 82.3%, 94.5%, 97.0%의 재현율을 보였다. 세부 단락 선별 모델의 경우 입력된 두 단락을 비교하는 duoBERT를 이용했을 때 KorQuAD 2.0의 개발셋에서 F1 83.0%의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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