웹에서 XML 데이터의 양이 많아짐에 따라 XML 질의 처리를 신속하게 해주는 기술이 필요하게 되었다. 이를 가능하게 해주는 것이 XML 질의 캐슁이다. 자주 제기되는 질의에 대하여 질의 결과를 캐쉬한 후 동일 질의에 재사용 함으로써 빠른 응답속도를 보장할 수 있다. 본 논문은 XML질의 캐슁 기법 중 캐쉬되는 데이터의 공간 부담을 줄일 수 있는 XML 뷰 인덱싱 기법에 관한 것으로, 뷰 인덱스의 생성 및 실체화 기법을 제안하고 구현 및 실험을 통한 성능 평가 결과를 기술한다.
챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.
채팅 시스템은 기계와 사람이 서로 의사소통 하는 시스템이다. 의사소통 과정에서 질문을 하고 질문에 대한 답변을 하는 질의응답 형태의 의사소통이 상당히 많다. 그러나 기존 생성 기반 채팅 시스템에서 자주 사용되는 Sequence-to-sequence모델은 질문에 대한 답변보다는 좀 더 일반적인 문장을 생성하는 경우가 대부분이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 복사 방법과 검색 방법을 이용한 생성 기반 질의응답 채팅 시스템을 제안한다. 템플릿 기반으로 구축한 데이터를 통한 실험에서 제안 시스템은 복사 방법만 이용한 질의응답 시스템 보다 45.6% 높은 정확도를 보였다.
채팅 시스템은 기계와 사람이 서로 의사소통 하는 시스템이다. 의사소통 과정에서 질문을 하고 질문에 대한 답변을 하는 질의응답 형태의 의사소통이 상당히 많다. 그러나 기존 생성 기반 채팅 시스템에서 자주 사용되는 Sequence-to-sequence모델은 질문에 대한 답변보다는 좀 더 일반적인 문장을 생성하는 경우가 대부분이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 복사 방법과 검색 방법을 이용한 생성 기반 질의응답 채팅 시스템을 제안한다. 템플릿 기반으로 구축한 데이터를 통한 실험에서 제안 시스템은 복사 방법만 이용한 질의응답 시스템 보다 45.6% 높은 정확도를 보였다.
최근 무선 인터넷 사용자가 급증하고 있다. 이에 따라 무선 상거래, 무선 광고와 같은 응용의 신속한 지원을 위해 WAP 푸쉬 서비스를 제공하는 모바일 응용의 생산성 향상이 요구되고 있다. 본 논문에서 소개하는 MAG은 데이터베이스부터 구축해야 하는 WAP 응용과 기존 데이터베이스를 사용하는 WAP 응용의 신속한 작성을 위해 필요한 EJB 컴포넌트들과 질의 처리 및 푸쉬 서비스를 위한 관리자음 JSP 웹 컴포넌트를 생성하고 처리된 결과를 보여주는 HTML 폼을 생성한다. 또한, MAG온 질의 처리를 위한 고객용 JSP 웹 컴포넌트와 무선 응용의 사용자 인터페이스로 사용되는 WML 데크들과 함께 이 데크를 구성하는 카드들을 자동 생성한다. MAG온 EJB와 JSP 등의 컴포넌트 기술을 도입함으로써 3-계층 구조를 갖는 WAP 응용의 확장성, 재사용성, 이식성 등도 지원한다 WAP 푸쉬는 고객이 원하는 시점과 장소에서 정보를 제공받을 수 있다는 점에서 서비스를 향상시킬 수 있다. 또한 비슷한 기능을 지원하는 타 상응 도구들과 달리 MAG이 생성하는 응용은 질의의 대상인 개체와 연관된 모든 개체들의 집합을 한 단위로 검색 할 수 있어 연관된 정보들을 신속하게 제공할 수 있다.
인터넷 기술의 급속한 발전과 함께 전자 상거래가 활성화되고 있다. 이러한 전자 상거래의 핵심은 데이터베이스 응용이다. 현재는 데이터베이스 응용에 필요한 모든 폼과 질의 처리코드를 수동 또는 반자동으로 작성하므로 응용 개발에 많은 시간이 소요된다. 따라서 웹 기반 데이터베이스 옹용의 생산성 향상이 요구되고 있다. 본 논문에서는, 데이터베이스부터 생성해야 하는 응용과 기존 데이터베이스를 사용하는 응용을 위한 폼과 질의 처리코드를 자동으로 생성하는 도구인 WebSiteGen3를 소개한다. 생성된 응용 프로그램은 사용자 인터페이스로 사용되는 HTML 폼과 이 폼을 통해 이뤄질 질의를 처리하는 JSP 코드를 포함한다. 웹 기반 데이터베이스 응용의 생산성 향상을 지원하는 WebSiteGen3의 기능 및 구현 원리를 설명하고, 상용화된 타 웹사이트 생성기와의 기능을 비교한다.
데이터 웨어하우스 시스템은 의사 결정의 지원에 필요한 요약, 분석 작업을 수행하여 다양한 고품질의 정보 서비스를 사용자에게 제공한다[1]. 이러한 데이터 웨어하우스에 사용자가 질의를 요청할 경우 다차원 모델을 고려해 보면 여러 테이블을 조인해야 할 경우가 발생하고 이때 방대한 양의 사실 테이블을 가지고 있는 데이터 웨어하우스는 질의 처리시 성능 저하를 초래 할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 질의에서 자주 요구되는 집계사실을 미리 저장하여 데이터 웨어하우스에 대한 질의 처리 성능향상을 기대할 수 있도록 집계사실이 저장될 효율적인 집계 테이블 생성에 따른 설계와 구현을 한다. 이를 수행하기 위해 본 논문에는 집계 사실의 저장방법에 대해 살펴보고, 집계 계획에 근거한 집계테이블 생성 인터페이스의 프로토타입 설계 및 구현을 살펴본다. 이렇게 함으로서 사용자의 의사결정에 필요한 정보를 데이터 웨어하우스에서 더욱 신속하게 얻을 수 있다.
본 논문에서는 문서 영상에서 글자 분할 및 인식이 필요 없는 단어 검색 알고리즘을 제안한다. 글자 분할을 하지 않고 검색하기 위해 영상 검색에 사용되는 SIFT특징을 이용하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 입력한 질의어를 질의 영상으로 변환하고, 질의 영상에서 SIFT특징을 추출한다. 추출된 특징은 문서영상에서 추출한 특징과 매칭을 통해 매칭점 쌍을 생성한다. 생성된 매칭점 쌍들을 군집화 조건에 따라 군집화 한다. 군집화는 질의 영상과 지리적 분포가 유사하게 군집화 되도록 설계되었다. 생성된 군집은 군집에 포함된 특징점의 개수가 많을수록 질의 영상과 유사하다. 따라서 N개 이상의 원소를 가지는 군집을 결과로 출력한다. 실험한 결과 제안하는 알고리즘의 가능성을 확인할 수 있었다.
대다수의 개방영역 자연어 질의응답 시스템은 답을 선택할 수 있는 개념영역을 미리 정의하고 있기 때문에 시스템이 준비하지 못한 범주의 개념을 묻는 질의문에 대해서는 올바른 응답을 생성하지 못하거나 예외 처리 방식으로 응답을 생성해 낸다. 본 논문에서는 전형적인 범주에 속하지 않는 명사 개념에 관한 질의문에 대해 범용적으로 대응할 수 있는 개방영역 자연어 질의응답 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 상위 개념 명사구(Hypernym)에 포함되는 하위 개념의 명사구(Hyponym)들을 추출할 수 있는 일반적인 패턴들을 그 신뢰도와 함께 가지고 있다. 따라서 질의문이 임의의 명사구 개념을 요청할 때 정답의 후보들을 동적으로 생성되는 가상의 is-a 의미관계 사전으로부터 신뢰 순위로 정렬하여 추출해 낼 수가 있다. 제안하는 시스템은 "What 명사구 동사구" 형태의 질의문들 중에서 개체명 인식기나 시소러스를 이용하여 정답 후보를 손쉽게 생성할 수 있는 질의문을 배제한 실험용 질의문 집합을 이용한 실험에서 42%의 재현율을 보였다.
본 논문에서는 XML 뷰 트리 기반 랩퍼의 질의 처리 모델을 제시한다. 질의 처리과정은 뷰 합성, 지역 정보원에 대한 질의 변환, 그리고 결과 문서 생성으로 이루어지며, 이를 위해 XML 뷰와 XNL 질의어를 XML 뷰 트리로 표현하는 XML 뷰 트리 기반의 질의 처리 모델을 제시한다. XML 뷰 트리는 가상의 XML 문서의 구조를 그대로 반영하기 때문에 경로식의 탐색이 쉽고, XML 뷰에 대응되는 XML 스키마 생성과 질의 결과 문서 생성을 위한 템플릿으로 사용될 수 있다. 또한, XML 뷰와 XML 질의의 XML 뷰 트리를 통한 개념적 통일은 다단계 XML 뷰 정의와 합성을 쉽게 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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