• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.88-90
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• 2001

정보여과 에이전트는 자체의 적응성(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연된 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.45-47
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• 1998

객체지향 데이터베이스 시스템에서 많이 연구되고 있는 묵시적 권한부여(implicit authorization) 방법은 모든 객체에 대하여 일일이 권한을 부여하는 오버헤드를 줄이기 위한 방법이다. 묵시적 권한부여 방법에서는 기존의 권한과 새로이 추가될 권한간의 충돌(conflict) 여부의 효율적인 검사가 중요하다. 기존의 데이터베이스 단위 계층 구조( database granularity hierarchy)에서의 의도형 권한부여(intention type authorization) 기법은 자신의 자손 노드에 대한 권한을 쉽게 판정할 수는 있지만, 클래스 복합 계층 구조(class composition hierarchy)상에서의 임의의 한 노드 ni에 추가로 권한을 부여할 때 ni의 자손 노드와 복합 참조(composite reference)의 관계를 가지는 노드 nj들에 대한 권한과의 충돌 여부를 탐지하기 위하여 추가로 nj들에 대한 권한을 일일이 탐색해야 하는 어려움이 있었다. 본 논문에서는 클래스 복합 계층 구조에서의 묵시적 권한부여 하에서 발생할 수 있는 권한간의 충돌을 효율적으로 탐지하는 새로운 기법을 확장하여 제안한다. 제안된 복합 계층 의도형 권한부여(intention type authorization for composition hierarchy)기법은 계층 구조에서 복합 참조의 관계를 따라 nj를 일일이 탐색할 필요 없이 노드 ni에서 바로 충돌 여부를 판정할 수 있는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.553-556
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• 2004

복합 스케줄링 작업은 탐색 공간이 방대하므로 단순 스케줄링을 통한 방법으로는 최적해를 찾는 것은 쉽지 않다. 복합 스케줄링 문제를 해결하는 기법들 중에서 사용자의 선호도를 고려한 기법은 제약만족문제와 객체지향개념을 스케줄링에 적용하여 복합 스케줄링 문제를 해결하고자 하였다. 본 논문은 사용자의 선호도를 고려한 기법을 예약 문제에 적용하여 예약 시에 일어날 수 있는 문제점들을 해결하고자 하였다. 특히 고객들의 만족도를 높이기 위해서 고객들의 선호도를 고려하여 스케줄링을 한다. 고객의 선호도를 고려한 예약 스케줄링 기법은 객체 지향 개념을 기반으로 하여 각 객체들이 사건들을 가지고서, 이 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 보드에 배정하는 기법이다. 각 객체들은 전체적인 만족도를 고려하면서 그 객체들의 우선순위에 따라서 자원을 배정하고, 자원에 대한 객체의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 예약 스케줄링을 할 때 제약은 전역제약과 지역제약으로 구성된다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역제약으로 사용하고, 각 객체가 가지는 보드의 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용한다. 사건의 배정을 실패하지 않고 백크래킹을 최소화하도록 앞을 보는(look-ahead) 백트래킹 기법을 사용하여 전체 객체들의 만족도를 높였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.1
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• pp.104-114
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• 2001

XML은 웹에서 데이터를 주고받는 표준으로 새로이 등장하고 있다. 이러한 데이터를 잘 처리하기 위하여 데이터베이스의 도움은 필연적이다. XML을 처리하는 데이터베이스에서 데이터는 트리 형태로 저장되며 질의어는 정규 경로식(regular path expression)의 특징을 가지고 있다. 이때 질의 처리는 트리의 각 노드 탐색을 통하여 수행된다. 본 논문에서는 시그니처를 이용한 저장 방법 및 질의 처리를 통하여 질의 수행 시 각 노드의 탐색 횟수를 줄여 질의 수행을 빠르게 할 수 있게 한다. 뿐만 아니라 반 구조적 데이터에 대한 인덱스도 데이터베이스 내에서 반구조적 데이터로 표현된다. 그러므로 본 논문에서 제안한 방법을 인덱스 노드에도 적용할 수 있다. 이와 같이 본 논문에서 제안한 방법은 데이터 객체와 인덱스 객체의 탐색을 줄임으로서 XML 질의를 빠르게 처리할 수 있게 한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.603-607
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• 2007

GPS 수신기의 지속적인 가격 하락과 GPS 기반의 다양한 위치기반서비스 개발로 인하여 개인 휴대용 GPS 수신기의 보급이 확대되고 있다. 이동객체의 위치 및 시간 정보를 포함하고 있는 GPS 데이터를 분석하면 이전에는 불가능했던 이동패턴을 파악하고 이해하는 것이 가능해진다. 이동객체 데이터의 저장과 분석에 관한 연구들이 진행되고 있지만, 이동객체의 속성에 따른 다차원적 이동패턴 분석에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 개인 휴대용 GPS 수신기를 통해 수집된 이동 데이터와 이동객체의 속성 데이터를 통합하여 이동객체의 시공간적 특성을 다차원적으로 분석할 수 있는 데이터마트를 구현하고 시각적으로 표현하였다. 이러한 과정을 통해 GPS 데이터를 이용한 이동패턴 분석의 유용성과 문제점을 탐색적으로 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.190-192
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• 2001

시간에 따라 공간적 위치가 연속적으로 변하는 객체를 이동객체라 한다. 이동객체에 대한 최근접 질의는 시간에 따라 거리도 달라지게 됨으로써 기존의 방법을 그대로 이용하기 어렵다. 본 논문에서는 이동객체에 대한 최근접 질의를 3D R-tree를 이용한 최근접 탐색방법에 시간적 요소를 추가하여 처리하였다. 또, 3D R-tree를 구성하는 노드의 크기에 따른 사장공간(Dead Space)이 최근접 질의에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과에 따르면 이동객체를 하나의 노드에 저장하면 사장공간이 증가하여 불필요한 노드를 접근함으로써 성능이 떨어지고 여러 개로 분할하여 저장하게 되면 색인의 크기가 커짐으로써 질의 처리 성능이 떨어지게 된다. 따라서, 이동객체에 대한 적절한 분할 및 병합 정책이 필요하다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.5-8
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• 1998

비구조화된 전문DB는 이용자가 필요로 하는 부분을 지정하여 다양하게 탐색한 수 없고, 또한 부적합 정보가 다량 탐색된다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 문헌의 구조화가 시도되고 있으나, 지금까지는 대부분 형태적 논리구조에 기반한 탐색기법이 연구되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 문헌의 구조화에 형태적인 논리구조 뿐만 아니라 의미적인 논리구조도 반영될 수 있도록 단락을 객체단위로 한 의미구조 관계를 규명하고 이를 전문DB 구조에 적용하기 위한 타당성을 고찰하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.1 no.2
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• pp.67-79
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• 1998

Most GIS applications are read-intensive on a large number of spatial objects and when the spatial objects are composite objects, the contained objects within the composite objects are also accessed. In GIS applications, creation, deletion, and update operations on spatial objects occur very rarely, but once they occur they deal with a large number of spatial objects. This paper proposes the concept of the multi-level pre-fetch query to retrieve a large number of spatial objects efficiently, and the functionality of the deferred-flush on the newly created persistent objects into the database with the optimal performance, and presents the design and implementation details of those ideas into an object-oriented DBMS BADA-III while considering these characteristics of GIS applications. The multi-level pre-fetch query retrieves the objects that satisfy the query and the objects that are contained within the objects up to the level specified by users, and registers the retrieved objects on the client cache. The deferred-flush flushes a large number of composite objects that are created by the application with a minimal overhead of the server and a minimal number of communications between the client and the server. These two functionality are suitable for the applications that search or create a large number of composite objects like GIS applications.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.445-449
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• 1997

구조 지향적인 개발방법론(Structured Methods)에서 객체 지향적인 개발방법론 (Object Orientation)으로 개발 방법의 변경은 시스템 개발 과정의 패러다임 쉬프트 (Paradigm Shift)라고 불린다. 본 연구는 이러한 시스템 개발 도구의 변경에서 나타나는 개 발자들의 혼동을 구조 지향적 개발방법론의 객체 지향적 개발방법론에 대한 지식간섭 (Knowledge Interference)의 현상으로 간주한다. 개인의 특성에, 예를 들면 지식간섭에 영 향을 미치는 구조 지향적 개발방법론의 사용 경험과 신기술에 대한 개방성, 맞는 훈련방법 이나 정보원이 존재하는지를 규명하는 연구모형을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.46-49
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• 2007

데이터 스트림이란, 빠른 속도로 지속적으로 생성되는 무한한 크기의 방대한 양의 데이터 집합으로 정의된다. 본 연구에서는 데이터 스트림 분석을 위한 데이터 스트림 격자 기반 클러스터링 기법을 제시한다. 주어진 초기 격자셀에 대해, 데이터 객체의 빈도가 높은 범위를 반복적으로 보다 작은 크기의 격자셀로 분할하여 최소 크기의 격자셀, 단위 격자셀을 생성한다. 격자셀에서는 데이터 객체들의 분포에 대한 통계값만을 저장하여, 기존의 클러스터링 기법에 비해 데이터 객체에 대한 탐색없이 효율적으로 클러스터를 찾을 수 있다.