XML 뷰 기반의 랩퍼 시스템은 지역 데이터베이스에 대한 XML 뷰 정의를 지원하고, 사용자는 XML 질의어를 이용하여 XML 뷰에 대한 질의를 할 수 있다. 이 때, XML 뷰와 질의간의 합성이 필수적인데, 본 논문에서는 XML 뷰와 사용자 질의를 높은 수준에서 추상화하여 모두 트리로 표현하고, 이것을 이용하여 질의에 나타난 뷰의 경로식에 대한 항해를 통해 합성을 수행하는 모델을 제시한다. 뷰 트리는 가상의 XML 문서의 구조를 그대로 반영하기 때문에 경로식의 항해를 쉽게 하며, XML 뷰의 스키마를 생성하고, 질의 결과 문서를 구성하는 템플릿으로 활용된다. 또한, XML 뷰와 질의의 추상화된 개념적 통일은 다단계 XML 뷰 정의와 합성을 지원하고, 구현을 용이하게 한다.
최근 부각되고 있는 텔레매틱스와 위치기반서비스의 효율적인 구축을 위해서는 실시간으로 수집되는 방대한 분량의 위치 데이터의 저장, 질의, 프리젠테이션 동을 포함하는 이동체 기술이 필요하다. 특히 물류분야에서 이동중인 차량의 데이터에 대한 효과적인 검색과 분석을 위해서는 응용별 특화된 형태의 데이터를 획득할 수 있는 질의구문이 요구되며, 전통적인 데이터베이스 질의어와 비교할 때 그 구조는 복잡한 양상을 보인다. 이에 대한 효과적인 대안으로는 SQL과 같은 표준화 데이터베이스 언어를 통한 접근을 고려할 수 있다. 따라서 이 논문에서는 e-로지스틱스 기반의 차량관제에서 요구하는 질의에 대하여 SQL를 확장한 이동체 질의어 (MOOU)를 제안하고, 이를 효과적으로 처리하기 위한 질의처리기를 설계 및 구현한다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.311-322
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2001
대부분의 일반 정보 검색 시스템은 색인어를 통해 이루어지는데 이런 경우 사용자는 원하는 정보를 얻기 위해 데이터베이스에 저장된 색인어를 정확하게 입력해야 한다. 그러나 일반 사용자가 필요한 색인어를 정확하게 입력하기는 어렵고 특히 원하는 정보가 전문분야의 것일 때는 더욱 그러하다. 따라서 특정 분야의 용어들을 중심으로 전문용어를 관리할 수 있는 시스템의 개발이 요구되고 있다. 정보기술 분야도 빠르게 성장하고 있는 전문분야의 하나로 사용되는 대부분의 단어가 영어이고 한글 표기 또한 다양하여 많은 사용자들이 원하는 정보를 정확하게 찾지 못하고 있다. 이렇듯 단어간의 형태적인 불일치로 인해 생기는 정보 검색의 문제를 해결하고 검색어의 범위를 확장하기 위해 만든 것이 전문용어 검색 시스템이다. 정보 검색시 사용자가 입력한 검색어뿐만 아니라 동의어나 상위어, 하위어까지 검색하여 질의를 확장함으로써 검색 효율을 높일 수 있다. 또한 객체-관계형 데이터베이스로 설계하여 검색이 용이하고, 새로운 단어의 확장이 용이하도록 그 구조를 설계하였다. 제안한 시스템은 메인 메모리 DBMS 를 이용하여 전자상거래와 같이 많은 사용자들이 동시에 접근하는 환경에서도 빠른 검색 성능을 유지할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 학술논문을 대상으로 하여 표제와 초록에 대한 2단계 색인어 유사관계행렬을 구축하였다. 동시출현빈도 기반으로 구축된 색인어 유사관계행렬은 호환관계에 따른 질의 확장으로 재현률을 유지하면서 2단계 내용기반 검색으로 정확률을 향상시키기 위한 색인구조이다. 따라서, 주제 분석을 통해 영역지식을 추출하고 이용자의 정보 요구와 영역지식을 퍼지논리 기반으로 추론하였다. 본 연구는 질의에 본질적으로 가지고 있는 용어 불일치 및 정보표현을 향상시키기 위한 연구이다.
인터넷의 활용이 웹 1.0, 웹 2.0으로 점점 더 활성화 되어감에 따라 XML의 사용도 점점 더 가속화되고 있다. XML의 사용에 있어 효과적인 검색 기능은 필수적인 요소이며 XML 질의어의 사실상 표준인 W3C XQuery의 활용도 점점 늘어가는 추세이다. XQuery는 비정형적 문서와 데이터를 다루는 XML의 특성으로 인하여 질의어로서는 매우 복잡한 구조와 다양한 기능을 가지고 있다. XQuery의 가장 대표적인 구문은 for, let, where, order by, return의 기능을 나타내는 FLWOR 구문으로 XQuery 처리 시스템에서 가장 중요한 역할을 한다. 본 논문은 XQuery FLWOR 연산을 관계형 환경에서 처리하는 방법과 FLWOR 연산의 형식에 따라 그 방법들의 기능과 정확성을 증명 확인한다.
이기종 간의 문서 교환 표준으로 제안되 SGML은 문서의 구조정보를 표현할 수 있는 장점으로 인해 CALS(Commerce At Light Speed), EC(Electronic Commerce), EDI(Electronic Data Interchange), 전자 도서관(Digital Library) 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 이렇게 SGML이 여러 분야에서 사용됨에 따라 많은 SGML 문서 중에서 원하는 문서를 효율적으로 찾아줄 수 있는 검색 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구실에서는 기본적인 구조 검색을 지원하는 SGML 문서 관리시스템을 기개발하였다. 그러나 이 시스템은 구조 검색을 효과적으로 지원하기 못하기 때문에 본 연구에서는 구조 검색의 기능을 정의하고, 이를 지원하는 새로운 구조 질의어를 정의하였다. 또한 이러한 구조 검색을 효과적으로 지원하기 위한 구조 색인을 정의하였다. 그리고 구조 검색 방식으로 세가지 방식을 각각 구현 및 실험하여 그 중에서 성능이 뛰어난 절충식을 이용하여 검색 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 객체관계형 지리정보 시스템의 설계 및 구현에 대하여 논한다. 본 지리정보 시스템은 상용의 객체관계형 데이터베이스 시스템을 하부 구조로 사용하며, 객체지향 데이터 모델에 근거한 공간 객체모델, 공간 질의어 및 시각적 사용자 인터페이스를 제공하고 있다. 특히 본 시스템에서는 데이터베이스 상의 주색인(primary index)기법으로 적용 가능한 DOT 공간 색인 기법을 이용하여 효율적인 공간 질의 처리를 수행한다. 또한 본 시스템에서는 SDTS데이터 모델을 개념적 모델로 사용하며, SDTS의 공간 객체에 관한 개념적 모델은 지리정보 시스템 내에서 내부 데이터 모델인 객체지향 데이터 모델로 전환된다.
자연언어 인터페이스는 초보자나 비숙련가의 입장에서는 새로운 시스템의 적응에 있어서 어떤 학습도 필요하지 않다는 장점이 있다. 이 연구에서는 불리언 질의를 처리하는 정보검색 시스템의 자연언어 인터페이스를 구혐하였다. 즉, 한국어 자연언어 질의를 불리언 질의로 변환해주는 시스템이다. 접근 방법은 먼저 자연언어 질의를 구문 해석한 후에, 그 결과인 문자의 의존 구조와 불용어 정보를 사용하여 기본적인 불리언 질의를 만든다음, 시소러스를 이용하여 불리언 질의를 확장한다. 여기에서 사용한 구문 해석 방법은 기존 문법에 기반한 방법이다. 변환 시스템은 SPARC-II 호환기종에서 구현되었으며, 약 5만 단어의 사전을 사용한다. 가공된 120 개의 질의를 대상으로 실험한 결과, 전체 소요시간은 13.5초가 걸렸다. 그리고, 변환된 불리언 연산식중에 110개가 적절하게 변환된 것으로 조사되었다.
웹 기반 자료들이 폭발적으로 증가함에 따라 적합한 자료들에 보다 효과적으로 접근할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 이러한 새로운 방법들 중의 하나로 제한 검색이 점보 검색 분야에서 제시되었다. 제한 검색은 현재 입력한 검색어의 검색결과를 줄이고자 할 때 이용하는 검색방식으로 전체 문장을 포함하는 자료나 출판 년도, 특정 저널로 제한하여 검색할 수 있으며 일반적인 검색어로 검색할 경우 제한을 주어 결과물을 최대한 줄일 수 있도록 지원하고 있다. 하지만 이러한 검색 방법은 검색의 범위를 URL에 의해 명시되는 사이트 또는 도메인들로만 제한할 수 있을 뿐이며 의미적으로 관련된 사이트들로 제한할 수 없다. 본 논문에서는 정보의 공유를 목적으로 하는 커뮤니티를 시맨틱 웹 서비스(Semantic Web Services) 기술을 이용하여 플랫폼에 상관없이 사용자 검색 질의와 가장 유사한 커뮤니티를 의미적으로 식별해 내고 커뮤니티 내의 정보 중 질의와 관련된 정보를 검색결과로 도출할 수 있는 구조를 제안한다.
본 논문은 검색 질의어 단어 입력 시에 드러나지 않은 쿼리 단어들을 가시화함으로써, 검색 주체의 의도 구조를 선택할 수있게 하며, 탐색 효율을 제고하도록 제안한다. 검색 질의어를 입력할 때 검색 의도를 파악한다면 효과적인 검색 서비스가 가능할 것이다. 이렇게 하기 위하여, 의도 구조와 요소를 설정함과 아울러 쿼리 단어의 생략된 관계에 해당하는 단어를 복원하여 가시화하는 과정이 필요하다. 관련된 연구들을 검토하며, 검색 의도 구조를 정의하고, 쿼리 단어의 가시화를 위한 방법과 의도 구조에 적합한 쿼리 단어를 확장 생성하는 과정을 보인다. 이 과정에서 의도 구조의 여러 계층 중 하나를 쿼리 단어 범위로 할당하는 예제와 실험을 수행하였다. 탐색 효율 상승의 검색결과와 탐색효율 하락의 검색결과를 분석하였다. 향후 연구로는 의도 결절을 확장하여 구성 요소를 학습할 수 있도록 자동화하는 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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