본 논문에서는 품사태그가 부착된 의존구문 트리와 개체명 정보가 자동 태깅된 말뭉치에서 멘션(Mention)을 추출하고, SVM을 기반으로 한 멘션 페어 모델(Mention Pair Model) 이용하는 한국어 상호참조해결 시스템을 제안한다. 시스템의 학습과 평가를 위해서 신문기사를 기반으로 하는 14개의 문서와, 위키피디아(Wikipedia)를 기반으로 하는 200개의 질의응답 문서를 분석하여 상호참조해결 정보가 담긴 말뭉치를 구축했다. 실험결과 본 논문에서 제안한 시스템의 성능은 MUC-F1 55.68%, B-cube-F1 57.19%, CEAFE-F1 61.75% 로 나타났다.
백과사전 데이타베이스의 효과적인 검색을 위한 색인시스템을 설계하였다. 여기에서는 항목에 대한 각종 속성정보와 본문정보를 모두 포함한 색인표제어파일을 작성하고, 각 항목에 대한 참조항목을 별도로 두지 않고 시소러스파일의 BT, NT, RT, UF를 사용하여 그 항목과 연관된 항목을 참조하도록 한다. 시소러스파일은 각 색인표제어에 부여한 주제분류기호(DDC, 또는 KDC)의 계층구조를 이용하여 자동생성한 후 색인자의 수작업을 거쳐 작성된다. 이 색인시스템을 통해 백과사전에 포함되어 있는 모든 정보를 이용한 다양한 접근이 가능하며 시소러스를 사용하여 관련항목을 브라우징을 할 수 있어 포괄적인 검색이 가능하다.
현재 많은 사용자들이 정보 교육과 전달을 위하여 CD-ROM 이나 인터넷 환경과 그것의 응용을 이용 한다. 하지만, 현재 상황에서의 정보는 한 방향으로만 전달되며 사용자간 정보 공유와 공유된 정보에 대한 설명 수단은 극히 제한되어 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 공유된 미디어 객체에 대하여 Mouse Recording 및 Player를 통하여 공동작업에 참여한 사용자들이 동일 View를 통해 참조하고 고가의 어플리케이션을 직접 실습 및 참조할 수 있도록 설계, 구현되었다. 또 피교육자들의 컴퓨터를 제어함으로 분산 시스템 환경 하에서 원격교육 등에서 정보 교환 및 학습 수단으로 사용될 수 있다.
플래시 저장장치는 컴퓨팅 시스템에서 휴대용 저장매체로 각광 받고 있다. 플래시 저장장치의 착탈성을 고려해 보면, 데이터의 무결성이 중요한 이슈로 부각된다. 본 연구는 데이터 무결성을 보장하려는 파일시스템 동작이 플래시 변환 계층(FTL) 기법들의 성능에 미치는 영향에 주목한다. 본 연구에서는 파일시스템이 데이터 무결성을 보장하기 위해서 발생시킨 잦은 쓰기 참조가 플래시 저장장치에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 또한, 비휘발성 램을 이용한 잦은 쓰기 참조의 흡수가 플래시 저장장치 내의 FTL 성능에 미치는 영향을 살펴본다. 실제 시스템 환경에서 실시된 성능 평가 결과는 잦은 쓰기 참조가 포함된 워크로드들에서 FTL 성능이 기존 연구에서 제시된 결과와 상이할 수 있음을 보여준다. 이와 더불어, 비휘발성 램을 이용하여 잦은 쓰기 참조를 흡수함으로써 FTL 기법들이 플래시 저장장치의 성능에 미치는 영향이 완화됨을 실험 결과를 통해서 알 수 있다.
상호참조해결은 문서 내에서 선행하는 명사구와 현재 등장한 명사구 간에 같은 개체를 의미하는 지를 결정하는 문제로 정보 추출, 문서분류 및 요약, 질의응답 등에 적용된다. 본 논문은 상호참조해결의 규칙기반 방법 중 가장 성능이 좋은 Stanford의 다 단계 시브(Multi-pass Sieve) 시스템을 한국어에 적용한다. 본 논문에서는 모든 명사구를 멘션(mention)으로 다루고 있으며, Stanford의 다 단계 시브 시스템과는 달리 멘션 추출을 위해 의존 구문 트리를 이용하고, 동적으로 한국어 약어 리스트를 구축한다. 또한 한국어 대명사를 참조하는데 있어 중심화 이론 중 중심의 전이적인 특성을 적용하여 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과 F1 값은 MUC 59.0%, B3 59.5%, Ceafe 63.5%, CoNLL(평균) 60.7%의 성능을 보였다.
기존의 감시 시스템이나 차량 검출 시스템은 제한되고 불안정한 조명환경에서는 객체들을 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 불안정한 조명의 영향에 의한 문제점들을 해결하기 위해 참조 배경 영상의 적응적인 갱신 기법을 제안한다. 처음 입력영상을 참조 배경영상으로 설정하고 에지 성분에 따라 3가지 블록 크기로 나눈다. 그리고 각 블록의 밝기 변화량, 안정성, 색상 정보 그리고 에지 성분을 이용하는 블록상태 분석법이 적용된다. 참조 배경 영상에서 갱신된 블록과 같은 블록 상태를 갖는 인접하는 블록들을 하나의 블록으로 병합시킨다. 제안하는 기법은 움직이는 객체와 불안정한 조명을 구별할 수 있어 강인한 참조 배경 영상을 생성할 수 있다. 그리고 제안하는 블록 상태 분석법은 참조 배경 영상을 운영적인 측면과 시간적인 측면에서 매우 효율적으로 갱신시킨다. 본 논문은 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 조명이 빠르게 변화하는 도로 환경에서 제안하는 기법이 군집화를 통해 차량을 안정적으로 검출함을 보였다.
기업 비즈니스를 위한 업무절차와 문서/데이터에서의 일관성 확보를 통한 비즈니스 프로세스의 표준화는 기업 내부적으로 효율적으로 개선된 프로세스에 기반한 정보화시스템의 구축뿐만 아니라, e-비즈니스 환경에서 기업간 협업체계로의 적용을 통해 새로운 기업가치의 창출을 목적으로 한다. 본 연구에서는 중소 규모의 업체에서 자사 비즈니스 프로세스를 분석 및 모델링하고 공개된 표준적 모델을 참조하여 자사 프로세스를 표준화하기 위한 방법론을 제시하고 있다. 즉, 기업이 유사 업종의 선진적인 표준모델을 참조 및 비교함으로써 프로세스 개선기회를 손쉽게 파악하고 자사 업무환경을 고려하여 프로세스 표준화의 구체적인 실행계획을 수립하기 전 단계까지의 과정에 대한 방법론의 개발을 목표로 하고 있다. 본 연구의 결과물은 표준모델의 참조를 통한 비즈니스 프로세스 표준화의 방법론으로 중소업체에서 효과적으로 활용될 수 있으며, 업종 특성을 고려한 표준모델의 공개 및 보급과 함께 프로세스 표준화를 유도함으로써 기업내부 정보화뿐만 아니라 산업 전반에 걸친 정보화 및 e-비즈니스 환경의 구현을 촉진시킬 것으로 기대된다.
나노테크놀로지의 발전과 함께, 간섭계를 이용한 정밀 계측의 중요성이 더욱 더 높아지고 있다. 본 방법은, 간섭성을 가진 레이저의 파장을 계측의 척도로서 기준 평면으로 사용되는 참조면에 대한 상대 측정에 의해, 3차원 형상을 계측하는 것이다. 고로, 본 논문에서는 간섭계를 이용한 계측에서 고정밀도를 실현하기 위해서는 참조면의 교정이 중요하다는 기본적인 생각을 기초로, 참조면 오차(참조면의 이상적 평면으로부터의 차이)를 주로, 광학 부품에 의한 파면의 왜곡 등을 포함한 간섭계 시스템의 계통 오차를 결정하는 방법을 검토한다.(중략)
LRU는 비균등 참조 패턴을 보이는 데이타베이스의 캐쉬 교체 정책으로 적합하지 않음에도 불구하고, 적절한 대안 부재로 인해 대부분의 데이타베이스 시스템에서 캐쉬 교체 정책으로 이용되어 왔다. 본 논문은 실제 데이타베이스 트레이스 분석을 통해 데이타베이스의 블록 참조 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 새로운 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 데이타베이스의 트레이스 분석 결과, 전체 시간동안 거의 참조되지 않는 블록이 전체의 70% 가량을 차지하였다. 그리고 블록의 재참조 가능성에 미치는 최근도(recency)의 영향력이 시간적 지역성으로 인해 처음엔 강력하지만, LRU 스택거리가 증가함에 따라 급격히 감소하여, 결국엔 사라지는 현상을 관찰하였다. 이 관찰을 토대로, 본 논문은 전체 블록을 재참조 가능성과 재참조 가능성에 대한 최근도의 영향력을 기준으로 4개의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 참조 특징에 적합한 우선순위 평가 방법을 운용하는 RCB(Reference Characteristic Based) 캐쉬 교체 정책을 제안한다. RCB 정책은 재참조 가능성이 극히 낮은 블록은 다른 블록보다 캐쉬에서 빨리 교체하며, 오랜 시간 참조되지 않은 블록에 대해서는 참조빈도에 의거하여 블록의 우선순위를 결정한다. 실제 데이터베이스 워크로드를 통한 모의실험 수행 결과, RCB 정책은 기존의 다른 교체 정책들(LRU, 2Q, LRU-K, LRFU)보다 우수한 성능을 나타냈으며, 특히 LRU에 비해서는 약 5 ~ 12.7% 정도, 캐쉬적중실패 회수를 줄였다. RCB 정책의 시간복잡도는 O(l)로서 LRU, 2Q 등과 동일하며, 캐쉬 크기를 N이라 할 때 시간복잡도가 $O(log_2N)$인 LFU와 LRU-K, 그리고 O(1)부터 $O(log_2N)$ 사이의 값을 갖는 LRFU보다 우수하다.
현재의 정보검색 시스템에서 사용자는 관련 분야의 지식을 가지고 정확한 질의를 작성해야만 원하는 결과를 얻을 수 있다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 객체지향 시소러스에서의 참조 질의 조건 완화를 이용한 지능적인 질의 처리 기법을 제안한다. 참조 질의 조건 완화 기법은 객체지향 시소러스의 구조적인 특징을 이용하여 질의 조건을 일반화시킨다. 따라서 사용자는 정확한 질의를 제공하지 않아도 정확한 결과뿐만 아니라 유사하거나 관련 있는 정보를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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