Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.321-324
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2009
XML 또는 RDBMS 에서의 키워드 검색은 기존의 정보 검색처럼 데이터의 구조 또는 질의 언어에 대한 사전 지식 없이 질의 처리를 수행하는 연구 분야 중의 하나이다. 오늘날 키워드 검색을 효율적으로 처리하기 위해 제안된 연구들은 그래프 기반의 질의 처리에 기반한 기법들에 초점을 두고 있다. 이러한 접근들은 XML 또는 RDBMS 안에 존재하는 데이터를 그래프 구조에 기반한 데이터로 변환한 다음에 그래프 탐색을 통해서 모든 질의 키워드를 포함하는 결과들을 찾는다. 그러나 기존의 기법들을 RDF/S 또는 OWL 문서와 같은 복잡한 그래프 구조에 적용하기에는 질의 성능 측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 또한, 온톨로지 언어의 의미적 단위로서의 RDF 트리플을 고려하지 않기 때문에 질의 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 관점에서 본 논문은 RDF/S 또는 OWL 저장소에서 효율적이고 의미적인 키워드 검색을 위한 인덱싱 기법 및 알고리즘을 설계한다.
Graph is applied to GIS, Network, AI and so on. We use graph concept in our daily life unconsciously. So this paper describe how graph concept is used when robot searches shortest path between two distinct vertices. It is performed in real world. For this, it consists of three step; maze traverse, graph generation, and shortest path search. Maze traverse steps is that robot navigates maze. It is most difficult step. Graph generation step is to represent structural information into graph. Shortest path search step is to that robot move between two vertices. It is not implemented yet. So we introduce process in design level.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.785-786
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2017
본 연구는 regular path query를 효율적으로 처리하는 디스크 기반 시스템을 만들기 위해서는 그래프 데이터를 효율적으로 저장하여야하며, regular path query 수행 시 발생하는 cost가 작도로 하는 evaluation algorithm이 필요하다. 이에 본 연구에서는 그래프데이터 저장 방법을 제안하고, regular path query 수행시 발생하는 cost 및 오버헤드를 분석한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.127-128
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2011
본 논문에서는 Flow 모니터링 및 제어, Graph 출력, Test, History 등의 기능을 제공하는 연소기 제어 시스템을 설계하고 구현한다. Flow 모니터링 및 제어 기능은 각 채널의 현재 유량을 표시하고, 제어할 수 있다. Graph 출력 기능은 현재 채널의 상태를 그래프로 나타낸다. Test는 현재 구성된 환경이 정상적으로 동작하는지 시험하는 기능을 제공하며, Setting은 각 채널의 채널명, Point set, Range, 허용오차를 설정한다. 그리고 History는 저장된 데이터를 읽어와 Error기록, 사용자에 의해 저장된 데이터, 24시간마다 자동 저장되는 데이터를 그래프로 표시해 준다. 본 논문에서 제안한 연소기 제어 시스템을 이용해서 실제 유량을 측정한 결과, 정확한 유량의 측정을 할 수 있었다.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.7
no.1
s.13
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pp.39-52
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2005
GML (Geography Markup Language) has become the widely adopted standard for transport and storage of geographic information. So, various researches such as modeling, storage, query, and etc have been studied to provide the interoperability of geographic information in web environments. Especially, there are increased needs to store semi-structured data such as GML documents efficiently. Therefore, in this paper, we design and implement a GML repository to store GML documents on the basis of GML schema using spatial database system. GML Schema is converted into directed GML schema graph and the schema mapping technique from directed schema graph to spatial schema is presented. Also, we define the conversion rules on spatial schema to preserve the constraints of GML schema. GML repository using spatial database system is useful to provide the interoperability of geographic information and to store and manage enormous GML documents.
인터넷상에서 데이터 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 더불어 RDF/XML 문서 크기 또한 상당히 크게 양산되고 있다. 이러한 상황은 효율적인 저장 모델을 요구하고 있으며, 저장된 데이터에 대해 효율적으로 질의를 처리할 수 있어야 한다. 이와 같은 많은 데이터를 저장하고 처리하기 위한 도구들이 존재하지만 이들 대부분은 과도한 조인연산, 데이터 및 스키마 관리에 있어서 문제점들을 안고 있다. 이에 본 연구에서는 문제점을 최소화하기 위해 Trie와 벡터(vector)를 사용하여 데이터를 저장할 수 있는 모델을 제안하며, 다음과 같은 내용을 중심으로 살펴본다. 먼저, 과도한 조인 연산을 피하며, 데이터를 지역화(localized) 및 캐쉬(cached)되게 저장한다. RDF 그래프를 상하로 이동하는 복잡도를 동일하게 하며, 스키마 정보와 데이터의 의미를 함께 저장하고 메모리 내(in-memory) 실행 문제 등을 해결한다. 이렇게 함으로서 의미 추출과 결과를 확대 시키는데 소요되는 시간을 최적화시킬 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.545-547
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2003
본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스(RDB)로 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장되는 XML 인스턴스들은 Edge-Libeled Graph에 기반 한 Data Graph로 표현되고 이를 이용하여 데이터 경로(Data Path), 요소(Element), 속성(Attribute), 테이블 인덱스(Table Index) 테이블에 정의된 값들이 추출된 후 Napper를 이용하여 데이터베이스 스키마를 정의하고 추출된 값들을 저장한다. 그리고, RDB 저장 모델은 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어로 사용되는 XQL을 SQL로 변환하는 변환기를 제공하며, 또한 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 처리기를 갖도록 하였다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 RDB 구조로의 저장 관계가 그래프(Graph) 기반의 경로(Path)를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 요소 (Element) 또는 속성(Attribute)들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.3
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pp.159-168
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2012
Relation in the new IT environment, such as the SNS, Cloud, Web3.0, has become an important factor. And these relations generate a transaction. However, existing relational database and graph database does not processe graph structure representing the relationships and transactions. This paper, we propose the technique that can be processed concurrently graph structures and transactions in a scalable complex network system. The proposed technique simultaneously save and navigate graph structures and transactions using the Topic Maps data model. Topic Maps is one of ontology language to implement the semantic web(Web 3.0). It has been used as the navigator of the information through the association of the information resources. In this paper, the architecture of the proposed technique was implemented and design using Cassandra - one of column type NoSQL. It is to ensure that can handle up to Big Data-level data using distributed processing. Finally, the experiments showed about the process of storage and query about typical RDBMS Oracle and the proposed technique to the same data source and the same questions. It can show that is expressed by the relationship without the 'join' enough alternative to the role of the RDBMS.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.82-84
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2005
시맨틱 웹의 등장에 따라 RDF와 RDF Schema(RDF/RDFS)로 표현되는 웹 데이타의 양이 증가하고 있다. 이에 웹 데이타를 효율적으로 저장, 검색할 수 있는 인덱스 구조의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 기존의 트리 모델을 위한 소수 레이블 기법(prime number labeling scheme)을 발전시켜, RDF/RDFS 인덱스 구조를 표현할 수 있는 그래프 모델을 위한 소수 레이블 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 소수 레이블 기법을 그래프에 적용하여 구조 질의(Structural Query)를 효율적으로 처리할 수 있고, 데이타 갱신 시에 인덱스를 재구성하지 않아도 되는 장점을 가지고 있다. 그리고 이전의 RDF/RDFS 인덱스 구조에서 효율적으로 처리하기 힘들었던 순환 방향성 그래프에 대한 질의도 쉴게 처리할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.429-432
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2010
그래프 분할 문제는 각각의 가중치가 주어진 에지와 노드를 정해진 목적에 맞게 몇 개의 그룹으로 분할하는 문제이다. 이 문제는 휴리스틱 방법으로 해결되어져 왔으나, NP-hard 문제로 인한 지역 최적해에 빠지기 쉬운 단점을 갖는다. 유전자 알고리즘이 해결 방법으로 제시되고 있는 가운데 단순 유전자 알고리즘에서 초기의 모집단 메모리(population memory)를 이용하여 적은 크기의 모집단을 생성하고 외부메모리에 최적해들을 저장하고 있어 GA의 효율성을 높이며, 다수의 지역 최적해에 빠지지 않게 하며 수렴 속도를 향상시키는 마이크로 유전자 알고리즘을 적용한다. ${\mu}$-GA를 통해 본 논문에서는 클러스터들의 가중치를 비교적 동일하게 하는 GPP를 해결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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