구조적 문서에 대한 접근제어를 위해서 필수적으로 보안 계층에 대한 문제가 고려되어야 한다. 본 논문에서는 사용자가 가지는 보안계층, 즉 사용자 역할 계층에서의 접근제어 문제를 해결하기 위한 효율적인 키 관리 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 OWHF(One-way Hash Function)를 이용하여 효과적으로 키를 할당하고 유도한다. 제안된 방법을 역할 계층 트리에서 역할의 추가와 삭제, 역할 계층의 갱신과 같은 동적 접근제어 문제에 적용하고 이를 분석한다.
디지털 필터는 신호처리 시스템에서 매우 중요한 역할을 수행한다. 일반적으로 입력 신호는 디지털 필터의 전달함수에 의해 출력이 결정된다. 그러나 입력신호가 다양한 소리 환경에 노출되어 있어 확인이 어려운 경우가 발생할 수도 있다. 본 연구에서는 노이즈 환경에 노출된 입력신호로부터 원입력신호를 추출하기 위한 역문제를 고려하였다.
의미역 결정에서 하나의 의미 논항이 둘 이상의 의미역을 가지는 경우는 복수의 레이블을 할당하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 복수의 의미역을 가지는 항의 의미역 결정을 위한 새로운 자질을 제안한다. 복수의 의미역을 결정하기 위해서 체언보다 선행되어 나타나는 용언에 대한 자질을 추가하였다. 또한 문장의 용언에 따라 의미역을 결정하기 위해서 문장 내의 용언 수만큼 각각에 용언에 대한 의미역을 결정할 수 있도록 반복적으로 레이블링하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 실험 결과로 제안한 방법은 74.90%의 성능(F1)을 보였다.
폐사축을 처리하는 일은 번거롭기도 하고 민원의 원인이기도 하다. 지금은 이러한 문제로 폐사축처리장치가 선택이 아닌 필수 사항이며 최근 몇 년간은 AI, 구제역 등 가축전염병으로 대규모 가축 매몰이 이루어지면서 매립지 부족, 악취발생, 침출수 발생 등 환경문제와 동물복지문제, 매몰 작 업자 근로환경문제 등 다양한 문제점이 발생되고 지적되고 있는 상황이다. 이에, 전기를 에너지로 하는 열 프로세스 장비분야의 글로벌 리더를 지향하는 (주)에스티아이(대표이사 서태일, 이하 에스티아이)는 알칼리 가수분해 방식 동물 사체처리기와 가축 안락사용 질소 가스 거품 시스템으로 축산의 친환경, 자원순환, 환경개선에 이바지 하고 있다. 이번호에는 에스티아이를 소개코자 한다.
본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 순차열 분류 문제(Sequence Labeling Problem)가 아닌 순차열 변환 문제(Sequence-to-Sequence Learning)로 접근하였고, 구문 분석 단계와 자질 설계가 필요 없는 End-to-end 방식으로 연구를 진행하였다. 음절 단위의 RNN Search 모델을 사용하여 음절 단위로 입력된 문장을 의미역이 달린 어절들로 변환하였다. 또한 순차열 변환 문제의 성능을 높이기 위해 연구된 인풋-피딩(Input-feeding) 기술과 카피넷(CopyNet) 기술을 한국어 의미역 결정에 적용하였다. 실험 결과, Korean PropBank 데이터에서 79.42%의 레이블 단위 f1-score, 71.58%의 어절 단위 f1-score를 보였다.
부분역최적화는 역최적화의 흥미로운 변형으로, 주어진 최적화문제와 그 문제의 부분해가 주어지면 이 부분해가 최적해에 포함되도록 문제를 최소한으로 수정하는 문제이다. 이 논문은 라인위에서 정의되는 순환외판원문제(TSP)를 다루는데, 이는 배달시스템, 창고 선반에서 물건을 수집하는 것, 등의 많은 응용을 가진다. 라인 위에서 위치하는 n개의 일이 주어지고 이 중 연속적으로 처리해야하는 일 k개가 부분적으로 주어진다. 각각의 일은 라인 위의 특정 장소에 위치하고 라인을 움직이는 서버에 의해 처리되어야 한다. 우리의 임무는 k개의 일이 최적해에서 연속적으로 처리되도록 n개의 일의 위치를 라인 위에서 최소한으로 조정하는 것이다. 이 논문에서 이 문제와 이 문제의 다양한 변종을 다항시간 내에 푸는 알고리즘을 개발한다. 구체적으로, 서버가 특정한 Forward Trip이라는 특정한 내부 알고리즘을 사용하는 경우와 일반적인 최적 알고리즘을 사용하는 경우에 대한 부분역최적화를 다룬다.
의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 구구조 정보와 의존 구조 정보 등의 다양한 자질에 대한 실험이 있었다. 논항은 구문 구조에서 얻을 수 있는 서술어와 논항 관계에 많은 영향을 받지만 구문 구조가 변경되어도 변하지 않는 논항의 의미로 인해 의미역 결정에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank 말뭉치와 직접 구축한 의미역 말뭉치를 학습 말뭉치로 사용하였다. 본 논문에서는 이전에 연구된 구문 정보와 그 외의 자질들에 대한 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 자질들의 성능을 검증하기 위해 CRF를 사용하였고, 제시된 새로운 자질을 사용하여 논항의 인식 및 분류에서 76.25%(F1)의 성능을 보였다.
의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 UPropBank 격틀 사전과 UWordMap의 용언의 하위 범주 정보를 이용하여 의미역을 부착하였다. 실험 결과 80.125%의 정확률로 의미역을 부착하는 성능을 보였다.
양질의 컴포넌트 소프트웨어를 개발하기 위해서는 사용자의 요구사항을 정확하게 파악하고 체계적인 설계 방법이 필요하다. 그러나 컴포넌트 소프트웨어는 일반적으로 객체 모델링을 기반으로 설계되고 개발되기 때문에 복잡한 문제를 가진 대규모의 시스템에는 적합하지 않으며 상호작용과 협력의 표현, 상속에 의한 재사용 문제 등을 해결하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 객체 모델링을 보완하기 위하여 객체 중심이 아닌 역할 중심으로 하는 새로운 추상화 기법인 역할 모델을 이용한 컴포넌트 명세 방법을 연구하였다.
본 논문에서는 역색인 파일을 미용하여 학장 불리언 질의를 처리할 때 최소 비용의 질의 처리 방법을 구해 주는 질의 최적화 알고리즘을 제시한다. 확장 불리언 질의를 처리하는 방법은 질의를 구성하는 키위드의 처리 순서에 따라 여러 가지가 있을 수 있으므로 확장 불리언 질의 최적화 문제는 결국 최적 키워드 처리 순서를 구하는 문제로 귀결된다. 본 논문에서는 이 문제가 데이터베이스 질의 최적화에서 최적 조인 순서를 구하는 문제와 구조적으로 유사함을 보이고 이 분야의 연구 결과를 이용하여 문제를 해결한다. 즉, 확장 불리언 질의 처리에 대한 비용 모델을 수립하고 키워드 선택률과 역색인 파일 접근 비용을 이용하여 키워드 순위 개념을 도입한 후 이를 이용하여 최적 키워드 처리 순서를 구하는 알고리즘을 도출한다. 그리고 도출한 질의 최적화 알고리즘의 최적성을 증명하고. 실험을 통하여 실제로 최소비용의 질의 처리 방법을 구함을 보이고, 질의 최적화를 하지 않을 경우와 비교하였을 때 그 성능이 월등히 우수함을 보인다. 본 논문에서 제시한 질의 최적화 알고리즘은 정보검색시스템의 질의 처리 성능 향상에 큰 기여를 하리라 믿는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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