• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.1
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• pp.77-86
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• 1996

In managing a certain database, the integrity of data is very important. The important. The integrity constrains thus should be considered carefully when a database is designed and, after the database is created, it is required for a database manager to check continuously if some data contained in the database violate the integrity constraints considered. It is however not easy to check the violateion of integrity constraints when the size and the complexity of database are increased. This paper suggests a rule-based database verification system to relax the difficulty of checking the integrity violation, in which a database is coupled with a rule-based system including the knowledge about the integrity constraints. The rule-database verification system suggested accepts the model descriptions of an application domain, generates the knowledge base consisting of rules and facts by analyzing the model description and proceeds the verification process to check the integrity of the database.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.10
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• pp.307-312
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• 2012

For semantic search methods to provide more accurate results than keyword-based search in a logical representation that uses a knowledge base are being studied. Than most of the user to use formal query language and schema used to interpret the meaning of a user keyword. In this paper, we propose to expand the user query for semantic search. In the proposed system, user query expansion component and a component to adjust the results to interpret user queries to take advantage of the knowledge base associated with a search term. Finally, a user query semantic interpretation, the proposed scheme to verify the experimental results of the prototype system is described.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.22 no.2
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• pp.141-160
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• 2011

This study suggested knowledge base and search engine for the libraries that have the largescaled data. For this purpose, 3 components of knowledge bases(triple ontology, concept-based knowledge base, inverted file) were constructed and 3 search engines(search engine JENA for rule-based reasoning, Concept-based search engine, keyword-based Lucene retrieval engine) were implemented to measure their performance. As a result, concept-based retrieval engine showed the best performance, followed by ontology-based Jena retrieval engine, and then by a normal keyword search engine.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.92-96
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• 2009

인간이 가진 개념을 지식베이스화하려는 시도 중 하나로 의미망이 구축되고 있다. 한국어를 대상으로 한 어휘 의미망 중 프린스턴 대학의 WordNet을 대역한 KorLex는 1,2단계에서 한국어 어휘의미의 특성을 반영하여 개념 및 의미구조를 재구조화하고 있다. 그러나 현재 KorLex의 동의어 집합을 구성하는 어휘 의미에는 논항정보를 따로 구성할 수 없었다. 본 연구는 세종 전자 사전 격틀정보내의 선택제약조건(selectional restriction)으로 사용되고 있는 의미 부류와 KorLex의 명사 어휘 의미망을 자동 맵핑하는 방안을 제안함으로써 KorLex에서 세종 전자 사전 격틀정보를 활용할 수 있는 가능성을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.715-717
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• 2003

본 논문은 형태소 분석 기법과 전문가 시스템 제작 도구를 이용하여 표준 주소를 검색하기 위한 주소 보정 시스템의 구현에 대해 기술 한다. 즉, 주소가 가지는 특성을 고려하여 표준 주소에 대한 다양한 형태의 주소들을 각각 지역 단위의 의미를 가지는 형태소로 분리하고 전문가 시스템에서 정의된 규칙에 의해 주소 요소의 원형으로 변환하게 한다. 따라서, 각각 주소 요소의 원형으로 이루어진 보정된 주소는 데이터 베이스 상에 존재하는 표준 주소가 될 것이고 정확한 검색이 이루어진다. 이는 데이터 베이스에 축적된 해당 주소에 대한 새로운 정보를 참조하는데 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.322-327
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• 2010

센서 네트워크는 언제, 어디서든 네트워크에 접속하여 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경 구축에 가장 적합한 기술이다. 센서 네트워크는 센서를 이용하여 데이터를 수집하는 센서노드와 수집된 데이터를 가공하는 베이스노드로 구성이 되고, 무한에 가까운 에너지를 소유하고 있는 베이스노드와 달리 센서노드는 매우 적은 한정된 에너지를 가지고 있어서 에너지의 효율적 관리에 노력을 기울여야 한다. 본 논문에서는 무선 통신의 데이터양을 줄이는 데이터 합산 기법의 기술에서 모든 노드가 통신하는 것이 아닌, aggregation 값에 영향을 미칠만한 의미있는 값을 수집한 노드의 데이터만 수집하여 합산함으로써, 에너지 소모를 최적화하는 방법을 제안하였으며, 기존의 데이터 합산 방법과 시뮬레이터를 이용하여 그 성능을 비교하여 그 효율성을 실증한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.3 no.2
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• pp.57-70
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• 1997

주식 시장을 예측하는 문제는 금융 분야에서 중요한 관심이 되어왔다. 주식 시세는 시장 환경의 변화에 따라 급격한 변화를 갖는다. 따라서 주식 투자로부터 이윤을 창출하기 위해서 주식을 사고 파는 시점을 결정하는 문제는 중요하다. 본 연구에서는 주시 매매 타이밍을 예측하기 위해서 캔들스틱 차트(Candlesticks chart)분석을 이용한 전문가 시스템(Expert System)으로서 '차트 해석기 (Chart Interpreter)'를 설계, 개발하였다. 주식 가격의 변동을 예고하는 패턴들을 정의하고 그 패턴들의 의미에 따라 매미결정을 첨가한 규칙을 생성하였다. 정의된 패턴들은 의미에 따라 크게 하락형, 상승형, 중립형, 추세지속형, 추세 전환형으로 분류된다. 정의된 패턴과 지식베이스의 유용성을 검증하기 위해서 수행된 1992년부터 1997년에 걸친 과거 한국 주식 시장 실거래 투자 데이터에 대한 실험결과는 평균 투자 성공률이 약 72%로서 주식시장에서 투자자들의 투자를 돕는데 우수한 지표로서 사용될 수 있음을 보였다. 또한, 개발된 지식베이스는 특정 연도나 특정 분야에 따라 예측력이 크게 변하지 않은 시간 독립적이고 분야 독립적인 특성을 가짐으로 분야나 시간에 구애받지 않고 사용할 수 있다는 장점을 갖는다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.1
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• pp.102-116
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• 2006

Electronic catalogs (or e-catalogs) hold information about the goods and services offered or requested by the participants, and consequently, form the basis of an e-commerce transaction. Catalog management is complicated by a number of factors and product classification is at the core of these issues. Classification hierarchy is used for spend analysis, custom3 regulation, and product identification. Classification is the foundation on which product databases are designed, and plays a central role in almost all aspects of management and use of product information. However, product classification has received little formal treatment in terms of underlying model, operations, and semantics. We believe that the lack of a logical model for classification Introduces a number of problems not only for the classification itself but also for the product database in general. It needs to meet diverse user views to support efficient and convenient use of product information. It needs to be changed and evolved very often without breaking consistency in the cases of introduction of new products, extinction of existing products, class reorganization, and class specialization. It also needs to be merged and mapped with other classification schemes without information loss when B2B transactions occur. For these requirements, a classification scheme should be so dynamic that it takes in them within right time and cost. The existing classification schemes widely used today such as UNSPSC and eClass, however, have a lot of limitations to meet these requirements for dynamic features of classification. In this paper, we try to understand what it means to classify products and present how best to represent classification schemes so as to capture the semantics behind the classifications and facilitate mappings between them. Product information implies a plenty of semantics such as class attributes like material, time, place, etc., and integrity constraints. In this paper, we analyze the dynamic features of product databases and the limitation of existing code based classification schemes. And describe the semantic classification model, which satisfies the requirements for dynamic features oi product databases. It provides a means to explicitly and formally express more semantics for product classes and organizes class relationships into a graph. We believe the model proposed in this paper satisfies the requirements and challenges that have been raised by previous works.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.188-203
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• 2001

멀티데이터베이스 시스템(multidatabase system)에서 여러 요소 데이터베이스(component database)에 대한 통합된 접근을 제공하기 위해서는 의미 이질성(semantic heterogeneity)이 탐색되고 해결되어져야 한다. 즉, 멀티데이터베이스 시스템은 각 요소 데이터베이스가 가지고 있는 정보의 의미를 이해하고 의미적으로 동등한 또는 유사한 정보들을 식별할 수 있어야 한다. 또한, 멀티데이터베이스 시스템은 사용자로 하여금 실세계의 동일한 정보를 가지고 있는 여러 다른 데이터베이스로부터 원하는 정보를 용이하게 획득할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는, 요소 데이터베이스간의 의미 이질성을 탐색하고 해결하기 위하여 정보가 갖고 있는 개념간 의미관계에 기반한 의미망(semantic network)을 구축한다. 또한 의미질의어(semantic query language)를 제공하여 사용자가 스키마에 대한 사전 지식이 없이도 여로 자율적인 데이터베이스로부터 원하는 정보를 용이하게 획득 할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.644-646
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• 2003

물류 공급 관리 시스템과 같은 정보 통합 시스템은 분산되어 있는 데이터베이스들에 대해서 정보를 통합하여 사용자에게 보여준다. 이러한 정보 통합 시스템은 전역 질의를 생성하고 지역 질의로 변환하여 실행하기 전에 질의를 최적화할 필요성이 있다. 그런데, 단일데이터 베이스 시스템에서의 질의 최적화 기법은 멀티데이터베이스 시스템에서 사용하기에는 부적절하다. 이는 분산된 데이터베이스 환경에서 오는 높은 연결 오버헤드, 높은 계산 시간, 데이터의 중복성 뿐만 아니라 의미 이질성 문제 때문에 기존의 최적화 방법은 사용하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해서 의미상 질의 최적화 방법이 연구되어 왔다. 의미상 질의 최적화는 전역 질의보다 더 효과적으로 응답하고 의미상으로 동등한 질의로 변환하기 위해서 의미상 지식을 사용한다. 본 논문에서는 정보 통합 시스템에서 Description Logic(DL)을 이용하여 의미상 지식으로 사용할 지식 기반을 표현하고 이를 바탕으로 추론화된 지식을 이용하는 의미상 질의 최적화 방식을 제시한다.