• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.223-227
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• 2006

시맨틱 웹 기술을 이용하는 추론 엔진들이 사용하는 지식은 기본적으로 주어(subject)와 술어(predicate), 목적어(object)로 구성된 트리플(triple)들의 집합이며, 이를 저장하기 위한 구조로 관계형 데이터베이스(R-DB)가 주로 이용된다. 본 논문은 DBMS 기반의 추론 서비스인 OntoThink-K$^{(R)}$트리플 저장 구조와 함께 SPARQL 질의 언어를 지원하기 위한 SPARQL-SQL 매핑에 대해 설명한다. OntoThink-K$^{(R)}$스키마 무관과 스키마 인지의 두 가지 방식의 트리플 저장 구조를 지원하며, 본 논문에서는 각 저장 구조에 따른 SPARQL-SQL 매핑 방법을 설명하고 실험을 통해 두 방식에서의 추론 속도의 차이를 비교한다. 이 실험 결과로부터 우리는 스키마 인지 방식을 사용함으로써 스키마 무관 방식에 비해 적어도 2배 이상의 속도 향상을 꾀할 수 있음을 알았다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.461-472
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• 2001

한글 XML 문서의 구조적인 특징을 고려한 XML 질의 처리에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 이들 연구들은 하나의 XML 문서 또는 XML 저장소를 대상으로 효과적인 검색을 수행하기 위한 XML 질의어의 개발이나 확장, 그리고 질의 최적화를 중심으로 수행되고 있다. XML 문서 검색의 성능 향상을 위해서 XML 저장소에는 XML 문서들 외에 그들로부터 도출된 XML 뷰를 실체뷰로 저장해 둘 수 이는데, 이들 실체뷰는 XML 질의 처리에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 XML 저장소에 저장된 하부 XML 문서들로부터 XQL을 통해 정의된 XML 실체뷰가 지원될 경우 이를 이용한 XQL 질의 처리에 대해 연구한다. 이를 위해 실체뷰를 지원하는 XML 저장소의 구조를 기술하고, XQL 질의가 제기되었을 때 관련 실체뷰를 이용한 처리가 가능한지를 판별한 후 그에 따라 원래으 XQL 질의를 해당 실체뷰에 대한 XQL 질의로 변환하는 알고리즘을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.19-27
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• 2006

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.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.285-292
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• 2013

최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.898-900
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• 2014

시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 그러나 일반 사용자는 지식 기반의 복잡하고 정형화된 질의어와 스키마를 잘 알지 못한다. 그래서 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미를 해석할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠의 시맨틱 검색을 위한 사용자 질의 의미 해석 시스템을 설명한다. 제안한 시스템은 도메인 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온롤로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.214-216
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• 2004

최근 다양한 응용 분야에서 점차 증가하고 있는 XML 문서에 대한 효과적 검색을 위해서 많은 검색 시스템들이 제안되고 있다. 그러나 이러한 검색 시스템은 XML 문서의 구조적 특성을 명확하게 알지 못하거나 질의어 작성에 익숙하지 못한 사용자에게 XML 문서를 검색하는데 많은 어려움을 주고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 복잡한 계층의 XML 문서를 의미 있는 엘리먼트를 중심으로 계층을 단순화시켜서 검색에 이용할 수 있도록 도와주는 XML 문서 변환기를 제안한다. XML 문서 변환기는 XML 문서의 부모-자식 관계, 형제 관계 등의 계층 정보를 유지하면서 문서를 단편화 시켜주는 도구이다. XML 문서 변환기와 더불어 이것을 이용하여 구현된 XML 문서 검색 시스템의 계층적 출력 인터페이스에 대하여 함께 설명하도록 한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.147-151
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• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-151
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• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체 중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.50-59
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• 2007

본 논문에서는 효율적인 정보검색을 위한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 제안한다. 기존의 정보검색 시스템들은 사용자 질의로 자연언어 질의를 허용하고 있지만 단순히 명사 단어의 색인어를 사용자 질의로부터 추출하여 정보검색에 활용하기 때문에 사용자의 질의 의도를 반영한 정보검색을 하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 의미 기반 질의 분석 및 확장은 사용자의 질의를 의미적으로 분석하여, 질의유형을 결정하고 의미 자질들을 추출한다. 추출된 의미 자질들과 정답을 표현하기 위해 사용되는 구문구조를 이용하여 사용자 질의를 확장한다. 또한 확장된 질의를 이용하여 정답을 포함하는 관련문서들을 정보검색 결과의 상위에 랭크시킬 수 있는 방법을 제시한다. 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 통해 정보검색의 정확률을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.252-264
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• 1999

비디오 데이터 자체가 시간적 구조와 공간적 구조로 이루어져 있기 때문에 비디오 데이터에 대한 내용 기반 검색은 두 관계를 중섬으로 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 비디오 데이터 구조가 시간의 흐름에 따라 논리적 계충 구조로 표현 가능하며, 각각의 계층은 각기 시간의 흐름에 따라 시간 관계성을 지닌다는 특성을 반영한 검색 기능을 설계하였다 그리고 비디오 데이터의 시간적 관계를 계승, 캡슐화, 함수 중복 등의 객체 지향 특성을 이용하여 객체 관계 DBMS로 구현하였다 기존의 제한적인 시간 함수가 아닌 본 논문에서 제시한 다양한 비디오 데이터의 시간 관계성에 따른 좀 더 확장되고 다양한 시간 함수를 제공함으로 써, 사용하기 편리한 인터페이스와, 여러 가지 시간 질의어를 제공한다.