• 제목/요약/키워드: 메타데이터 필드 확장

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데이터 웨어하우스의 성장에 따른 문제 해결을 위한 개선된 메타데이타 모델 (Enhanced Metadata Model for Growing Data)

  • 박석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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    • pp.386-388
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    • 1998
  • 본 논문에서는 필드의 추가, 삭제에 의해 데이터 큐브의 확장과 서로 다른 시간구간의 뷰가 존재함을 밝히고 이에 따른 두 가지 문제점을 제안한다. 첫째 새로 추가된 필드에 따라 이전 데이터를 변화할 것인가\ulcorner 둘째 필드의 추가로 불필요해진 실체화된 뷰를 계속 유지할 것인가\ulcorner 이를 해결하기 위해 메타데이타를 통하여 데이터 큐브의 재구성이나 불필요한 뷰의 실체와 없이 다른 시간구간의 실체화된 뷰를 효과적으로 사용하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 시간 축을 고려함으로써 데이터 큐브의 격자구조를 따라 의존관계의 뷰들을 부분적으로 사용하고 결과를 결합하는 방식이다. 성능평가를 통하여 데이터 웨어하우스의 변화 시 기존의 기법보다 좋은 질의처리 성능을 가짐을 보인다. 보다 빠른 질의처리를 위하여 데이터 큐브를 사용하고, 큐브를 구성하는 뷰들을 실체화 한다. 하지만 새로운 필드의 추가나 삭제와 같은 데이터 웨어하우스의 변화, 성장에 의해 구조변화 등의 문제가 발생하고, 이에 대하여 적절해 대응할 필요가 있다.

메타데이타와 텍스트 정보의 통합검색 모델 (A Hybrid Information Retrieval Model Using Metadata and Text)

  • 유정목;맹성현;김성수;이만호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제34권3호
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    • pp.232-243
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    • 2007
  • 메타데이타를 위한 검색모델은 질의에 사용자의 정보요구를 정확하게 반영하기 때문에 정확율(precision)은 높지만 질의 조건에 만족하지 않는 정보를 배제하므로 재현율(recall)은 낮다. 반면 전문(full-text) 텍스트 검색 모델은 사용자 질의에 대하여 모든 문서를 검색대상으로 하므로 정확율은 낮고 재현율은 높다. 메타데이타 검색모델의 높은 정확율은 사용자가 메타데이타의 구조적 특성에 맞게 질의를 구성할 경우 가능하지만 일반적으로 사용자가 메타데이타의 구조 정보를 반영한 사용자 질의를 구성할 수 있다고 기대하기는 어렵다. 또한 메타데이타에 포함된 정보의 양은 전문 텍스트가 가진 정보의 양보다 적기 때문에 텍스트를 검색한 결과보다 재현율이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 특성을 반영하여 메타데이타 검색 시, 사용자의 다양한 질의를 메타데이타의 특성에 맞게 재구성하고 메타데이타뿐 아니라 텍스트에 대해서도 검색을 수행하여 두 모델의 장점을 함께 고려한 통합 검색 모델을 제안한다.