데이터 웨어하우스에서 사용자는 전형적으로 상호작용적으로 질의를 부여함으로서 추세와 패턴 또는 예외적인 데이터의 행위를 검색한다. OLAP 영역-합 질의는 데이터 웨어하우스에서 추세를 발견하거나 또는 애트리뷰트들간의 관계를 발견하는데 폭 넓게 사용되고 있다. 최근의 기업환경은 데이터 큐브의 데이터 요소들이 자주 바뀌게 된다. 문제는 프리픽스 섬 큐브를 업데이트하는 비용이 매우 크다는 것이다. 이 논문에서는Δ-트리로 불리는 인덱싱 구조를 사용하여 업데이트 비용을 상당히 줄이는 참신한 알고리즘을 제안한다. 또한, 근사 또는 정확한 해를 제공하므로 질의의 전체비용을 줄일 수 있는 하이브리드 방법을 제안한다. 이는 의사 결정 지원 시스템과 같이 시간을 많이 소비하는 정확한 해보다는 빠른 근사 해를 필요로 하는 다양한 응용들에 큰 장점이 있다. 폭 넓은 실험은 우리의 방법이 다른 방법들과 비교하여 다양한 차원에서 매우 효율적으로 수행됨을 보여준다.
대용량의 데이타를 다루는 OLAP 데이타베이스 환경에서는 기반 디스크 시스템의 구조와 효율적 접근방법이 전체적인 성능을 좌우하는 중요한 요소가 된다. 최근 들어 하드 디스크들은 여러 개의 물리적 존을 갖는 구조로 설계되고 있는데, 각 존들은 그 위치에 따라 다양한 탐색시간과 데이타 전송률을 갖는 특징을 갖고 있다. 그러나 기존 연구에서는 다중 존을 고려하지 않은 하나의 탐색시간과 데이타 전송률을 갖는 단순한 디스크 모델에 기반을 두고 진행되어 왔다. 본 논문에서는 대용량의 데이타를 다루는 OLAP 환경에서 주어진 실체뷰 집합을 다중 존에 효율적으로 저장하는 기법을 제안한다. 이를 위해 각 실체뷰를 접근확률에 따라 디스크 존에 배치하는 알고리즘을 제시하고, 데이타 지속적으로 갱신되는 동적 환경에서의 저장 방법에 대해서도 살펴본다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문에서 제시된 알고리즘을 효율성을 증명한다.
Lin, Fuqiang;Ma, Xingkong;Chen, Yaofeng;Zhou, Jiajun;Liu, Bo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3168-3186
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2020
Automatic topic essay generation (TEG) is a controllable text generation task that aims to generate informative, diverse, and topic-consistent essays based on multiple topics. To make the generated essays of high quality, a reasonable method should consider both diversity and topic-consistency. Another essential issue is the intrinsic link of the topics, which contributes to making the essays closely surround the semantics of provided topics. However, it remains challenging for TEG to fill the semantic gap between source topic words and target output, and a more powerful model is needed to capture the semantics of given topics. To this end, we propose a pretraining-based contextual self-attention (PC-SAN) model that is built upon the seq2seq framework. For the encoder of our model, we employ a dynamic weight sum of layers from BERT to fully utilize the semantics of topics, which is of great help to fill the gap and improve the quality of the generated essays. In the decoding phase, we also transform the target-side contextual history information into the query layers to alleviate the lack of context in typical self-attention networks (SANs). Experimental results on large-scale paragraph-level Chinese corpora verify that our model is capable of generating diverse, topic-consistent text and essentially makes improvements as compare to strong baselines. Furthermore, extensive analysis validates the effectiveness of contextual embeddings from BERT and contextual history information in SANs.
이전의 연구들에서 제안된 많은 색인 방법들은 저차원과 동적인 환경을 가정하고 제안되었다. 그러나 최근의 많은 데이타베이스 응용분야들은 대용량, 고차원 그리고 정적인 환경에 대한 처리를 요구하고 있다. 따라서 기존의 저차원이고 동적인 환경에서 제안되었던 색인 구축 전략들은 특히 데이타 및 공간 분할에 있어서 새로운 환경에 잘 적응하지 못한다. 본 연구에서 우리는 이러한 사실들을 지적하였고, 새로운 환경에 적응하는 색인 구축 시 적용되는 새로운 분할 전략을 성능 모델에 근거하여 제안하였다. 우리의 접근 방법은 기본적으로 정적인 환경에서 색인 구축에 사용되는 패킹이라는 기법을 적용하였다. 그리고 고차원 환경에서 질의 성능의 기대 값을 제시하는 민코프스키-합 비용모델에 대한 관찰 결과를 이용하였다. 이러한 것들에 바탕을 두어 우리는 데이타 및 공간을 균등하게 분할하는 것보다 불균등하게 분할하는 것이 좋을 것이라는 예측을 비용 모델에 대한 관찰 결과로써 도출하였다. 그리고 이러한 결과를 이용한 불균등 분할 방법과 성능 모델들을 제시하였다. 이 연구의 결론으로서 균등 분할 방법보다 불균등 분할 방법이 고차원 환경에서 더 효율적인 방법임을 성능 모델 및 실험을 통하여 보여주었다. 그리고, 어떻게 불균등하게 분할하는 것이 좋은지에 대한 명확한 계량적 기준들을 제시하였다.
인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나. 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분배함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 일부 PC의 결함 또는 유지보수 등의 원인에 의한 서비스 중지상황에도 적극적으로 대처하기 위하여 색인어 역파일을 중복되게 분산저장하는 기법을 제안한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산 및 중복저장기법이 충분한 효율성과 실용성이 있음을 확인하였다.
기존의 동적 추천 시스템에서 사용하는 개인화 기법은 주로 혈업 필터링 방식으로서 다른 사용자들에 대한 평가 정보를 이용하여 동적 링크를 제공하기 때문에 사용자가 고려하지 못한 아이템들을 추천한다는 장점을 갖고 있다. 그러나 협업필터링 과정은 현재 사용자와 가장 유사한 패턴을 보이는 사용자를 선택하기 위해 전체 사용자와의 유사도를 재 계산해야 한다는 계산의 복잡성과 사용자 프로화일의 정보가 현 사용자의 키워드 입력 시점에서 동적으로 갱신되지 않기 때문에 오류정보가 포함될 수 있다는 문제점이 있다. 보 논문에서는 유사한 선호도를 보이는 사용자를 대상으로 군집분석을 수행함으로서, 이웃 사용자를 선택하는 과정을 단순화할 수 있고 또한 베이지안 학습을 이용하여 사용자의 선호도를 동적으로 갱신할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 사용자의 키워드가 입력되는 순간 사전 데이터와 사후 데이터가 선호도 확률에 동적으로 반영됨으로써 오류정보를 최소화한다. 이렇게 설계된 시스템은 실험을 통해 웹 도서 추천시스템에 적용되어 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있음을 보인다.
차량 항법 시스템에서 가장 중요한 기능중의 하나는 현재 위치로부터 목적지까지의 가능한 경로들 최단경로를 계산하는 일이다. 차량 항법 시스템의 중요한 어려움 중 하나는 대용량 디지털 로드맵상에서 최단경로를 구할 때 많은 계산 시간이 소요된다는 점이다. 차량 항법 시스템은 실시간 시스템이므로, 제한 시간을 만족하여 최소 비용 경로를 계산하는 것은 매 우 중요하다. 본 논문에서는 대용량의 디지털 로드맵(Road Maps)에서 최단 경로 계산을 효 율적이고 빠르게 하기 위해서 디지털 로드맵을 효율적으로 계층 구조화하는 HiTi(Hierarchical MulTi) 그래프 모델을 개발하였다. 제안된 HiTi 그래프 모델에 기반을 둔 SPAH라는 새로운 최단 경로 알고리즘을 제안하고, SPAH가 계산한 최단경로의 최적성 (Optimality)을 증명하였다. SPAH의 성능분석을 통하여 SPAH가 기존의 다른 최단 경로 계 산 알고리즘들 보다 훨씬 빠르게 최단경로를 계산한다는 것을 보여주었다. HiTi 그래프 방 법은 여러 가지 측면에서 다른 유사한 방법들과 상세하게 성능실험을 통하여 장.단점이 비 교 분석되어 졌다.
RFID 검색 프로토콜에서 리더는 특정한 태그만이 인식할 수 있는 질의를 전송하고 그 응답을 수신하여 해당 태그의 존재 유무를 판단한다. 리더의 질의에는 검색하고자 하는 태그의 식별자가 포함되어야한다는 검색 프로토콜의 구조적인 특징은 검색 프로토콜을 재전송 공격에 더욱 취약하게 만들며 일반적인 RFID 인증 프로토콜에서 사용하는 상호 인증 기법들을 그대로 적용하기 어렵게 만든다. 본 논문에서는 카운터를 사용하여 이러한 문제를 해결한 정적 아이디 기반의 RFID 검색 프로토콜과 동적 아이디 기반의 RFID 검색 프로토콜을 제안한다. 또한 본 논문에서는 전방향/후방향 위치추적, 비동기, 위장 공격의 개념을 포함하는 새로운 보안 모델을 제시하며 이에 근거해 기 제안된 프로토콜들과 제안하는 프로토콜의 안전성을 분석한다.
인터넷 기술의 발달로 물류분야에서는 물류 회사간 인터넷 기반의 가상 비즈니스 활동 또는 서비스 아키텍쳐를 의미하는 e-Logistics라는 새로운 개념에 대한 활발한 연구가 진행되었다. 동적이고 광역화 범위를 대상으로 하는 e-Logistics 환경에서 기존의 차량관제기술은 위치 데이터 통합과 저장 및 공유와 같은 많은 문제점 야기하며, 이를 효과적으로 해결하기 위해서는 이동체 기술 개발이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 표준명세와 컴포넌트 기법을 기반으로 차량의 위치데이터에 대한 통합 수집에서 위치정보의 향상된 공유성을 제공하는 이동체 관리 시스템의 세부요소들을 제안하였으며, 차세대 물류차량 관제 시스템의 구축 및 운용에서 비용과 시간 절감의 기대효과를 기대할 수 있다.
서비스 기반의 전사적 데이터 통합은 기업 변화의 가속화에 따른 통합적인 데이터 관리가 필요하다. 기업 간 협업은 비즈니스 프로세스를 이용하여 분산된 데이터베이스들에 접근하여 이루어진다. 이러한 접근은 글로벌 쿼리 기반으로 수행되기 때문에 이기종간의 상호운용을 위해서 데이터 이질성, 스키마 이질성, 유효성 검증과 같은 문제가 선결되어야 한다. 따라서 협업은 동적이면서 신뢰성 있는 구조를 갖추어야 한다. 본 논문에서는 협업을 위한 XMDR-DSM(eXtended MetaData Registry-Data Service Mediator) 시스템을 제안한다. XMDR-DSM은 XMDR-DS와 XMDR-DQP, XMDR-DAI로 구성되어 글로벌 스키마와 로컬 스키마간의 매핑을 지원해주고, 데이터 접근 및 통합 서비스를 제공한다. 따라서 이기종 데이터베이스 상호간의 업무 지원이 가능하게 하고, 정보를 재활용 가능한 자산으로 확보할 수 있는 이점과 교환의 표준화를 제시할 수 있다. 그리고 워크플로우 기반의 비즈니스 프로세스 제공할 수 있으므로 일원화된 정보를 관리할 수 있게 된다. 따라서 정보 수명을 증대하고 비용절감을 할 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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