• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.4
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• pp.865-870
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• 2005

The latest Global Positioning System, wireless communications technology and Location-Based Service bring about the rapid developments of telematics application areas. In the moving object database for telematics, it is very important to deal with database queries related to the real time current positions of a moving objects and the valid tine of the query results as well. In this paper, we propose how to get not only the current result of query but also the valid time and the result after the valid time when a query point and objects are moving simultaneously. We would like to predict the valid time by formula because the current results will be incorrect due to the characteristic of the continuous movements of the moving objects and the future results can not be calculated by iterative computations.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.129-136
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• 2002

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 유형의 난이도에 관계없이 의도를 파악할 수 있는 질의유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 문서 범주화 기법을 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 이 과정에서 질의의 구문 특성을 반영하기 위해서 슬라이딩 윈도 기법을 이용한다. 또한, 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에지지 벡터 기계를 이용한 자동문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.395-397
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• 1998

현재 데이터마이닝과 관련하여 많은 주제들이 다루어지고 있다. 하지만, 전체적인 마이닝 시스템과 관련하여 마이닝 질의 언어 및 효율적인 질의 처리 방식에 대한 체계적인 연구는 충분하지 못한 것 같다. 따라서 본 논문에서는 과거 구현된 바 있는 마이닝 질의 처리기를 기반으로 하여 질의처리의 융통성을 제공하며, 효율적인 질의 처리를 취한 방법론에 대해 다루고자 한다. 과거 구현되었던 마이닝 질의 처리기는 데이터웨어하우스에 있는 primitive 데이터들을 마이닝 시스템에서 사용할 수 있도록 추출하여 보여주는 역할을 했는데, 단순히 primitive 단위의 데이터들에 대한 접근 뿐 아니라, 현재 데이터마이닝 분야에서 연구 중에 있는 개념 계층이라는 구조를 이용하여 일반화된 데이터 및 에트리뷰트들에 대한 계층적인 정보를 이용하여 체계적이며, 효율적인 마이닝 질의 처리를 가능하게 하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.397-404
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• 2001

본 논문에서는 질의/응답 시스템의 평가를 위해 구축된 평가집합 (Korean Question Answering Test Collection 2.0: KorQATeC2.0)에 대하여 기술한다. KorQATeC2.0은 총 120개의 질의와 207,067개의 문서로 구성되어 있으며, 120개의 질의는 질의에 대한 정답을 제시하는 방식에 따라 기본 과제 질의, 나열 과제 질의, 문맥 과제 질의, 요약 과제 질의로 나누어진다. 또한 KorQATeCl.0과는 달리 여러 문서를 참조하여 정답을 구성하는 질의와 문서집합에 정답이 존재하지 않는 질의를 포함시킴으로써 질의/응답 시스템의 평가를 다양하게 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 기술하는 평가집합은 질의/응답 시스템의 객관적 평가를 가능하게 한다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.169-174
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• 2003

이동 객체에 대한 기존 최근접(nearest neighbor, NN) 질의 처리 기법들은 질의 궤적에 대해 연속적으로 정확하게, 질의와 가장 가까운 위치를 유지하면서 움직이는 최근접 객체를 선택할 수 있는 충분한 기준을 가지고 있지 못하다. 이 논문은 질의 객체와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하게 사용되는 객체 궤적에 대한 연속적인 질의 처리를 통해 정확한 결과를 얻을 수 있는 새로운 최근접 질의 처리 기법, 연속 궤적 최근접 질의(CTNN, continuous trajectory nearest neighbor query)를 제안한다. 우리는 두 가지 Approximate, Exact CTNN 기법을 제안하며 이들은 모두 항해 시스템, 교통 통제 시스템, 물류정보 시스템 등 각종 위치 기반 서비스(L8S: location based services) 상에서 다양하게 사용될 수 있다. 이들은 이동 객체 궤적이 미리 알려져 있는 경우 그리고 질의와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.383-385
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• 1998

MPLS망은 레이블 스위칭을 통해 고속의 라우팅은 제공하지만 서비스 질은 보장하지 않는다. 따라서 MPLS망을 통해 종단간 서비스 질을 보장하기 위한 방법으로 RSVP 흐름 군집을 이용한다. 즉, 입구 라우터와 출구 라우터 간의 흐름들이 요구하는 자원들의 군집하여 예약함으로써 각 흐름들을 요구하는 서비스 질을 보장하게 된다. 이와같이 각 흐름들이 요구하는 자원들을 군집하여 예약하는 이유는 각 흐름별로 예약하고 그 예약에 따라 처리를 하게 되었을 때 흐름 별 상태 정보 저장 및 처리하는 데 많은 비용이 들기 때문이다. 특히 이러한 흐름의 수가 매우 많은 코어 망에서 문제가 크다. 이처럼, 입구 라우터와 출구 라우터간의 흐름들이 요구하는 자원들을 군집하여 예약했을 때, 군집된 흐름들이 입구 라우터와 출구 라우터까지 레이블 스위칭을 통해 전달되면서 이렇게 예약된 자원을 이용하여 서비스 질을 보장 받을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 군집된 RSVP 메시지를 통해 자원 예약이 이루어질 때 레이블을 할당하고 바인딩 시킴으로써(레이블이 자원 예약 상태 정보에 대한 구분자 역할을 함) 레이블 스위칭을 통해 패킷이 전달되면서 예약된 자원의 서비스를 받을 수 있게 된다. 자원예약 상태 정보를 레이블 운송 테이블에 저장함으로써 레이블 교환 시 자연적으로 자원 예약에 대한 구분이 됨으로 빠른 구분이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.103-105
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• 2002

이 논문에서는, PC 클러스터 환경에서 질의 확장을 사용하는 정보 검색 시스템 (IR)을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 이 정도 검색 시스템은 문서 집합을 저장하고, 문서 집합은 역색인 파인 (IIF)로 색인되고, 랭킹 방법으로 벡터 모델을 사실하며, 질의 확장 방법으로 코사인 유사도를 사용한다. 질의 확장이란 사용자가 준 원래의 질의에 연관된 단어를 추가하여 검색 효율을 향상시키는 것이다. 여기서 제안하는 병렬 정보 검색 시스템에서는 역색인 과일은 여러 개로 분활되는데 lexical 분할 방법과 greedy 분할 방법을 사용한다. 사용자의 질의가 들어오면 질의확장을 하여 여러 개의 단어로 이루어진 확장된 질의가 만들어 지는데 이 확장된 질의를 구성하는 단어들은 각 단어와 연관된 IIF를 가지고 있는 노드에 보내어져서 병렬로 처리된다. 실험을 통하여 병렬 IR 시스템의 성능이 질의 확장과 IIF의 두 가지 분한 방법에 의해 어떻게 영향을 받는지 보인다. 실험에는 표준 한국어 테스트 말뭉치인 EKSET과 KTSET을 사용하였다. 실험에 따르면 greedy 분활 방법이 lexical 분할 방법에 비해 20%정도의 성능 향상을 보였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.5 no.6
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• pp.539-545
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• 2004

For question answering system that extracts an answer and output to user‘s natural language question, a process of question type classification from user’s natural language query is very important. This paper proposes a question and answer type classifier using the interrogatives and word semantic categories instead of complicated classifying rules and huge dictionaries. Synonyms and postfix information are also used for question type classification. Experiments show that the semantic categories are helpful for question type classifying without interrogatives.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.28-30
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• 2005

EPCglobal은 RFID와 관련된 다양한 분야의 표준화를 주도하고 있으며, 응용 표준으로써 Tag 정보의 운용을 위한 RFID 미들웨어(Savant)를 제시하였다. 특히, Savant의 RIED는 Tag 정보를 저장하고 다양한 질의 저리를 제공하는 MMDBMS이다. 그러나 RIED는 User-Driven 방식만 지원하므로 연속${\cdot}$질의를 저리하기 위해 주기적으로 질의를 수행하게 된다. 따라서 주기적인 질의 수행으로 인한 심각한 성능 저하가 발생하며, 실시간 처리를 요구하는 질의를 수행하지 못한다. 이 논문에서는 RFID 미들웨어의 질의 처리 문제를 해결하기 위하여 연속 질의에 적합한 질의 색인 구조를 제시한다. 이 색인은 질의를 색인의 데이터로, 데이터를 색인의 질의로 Swap하여 데이터에 독립적인 검색 성능을 보장한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.7-9
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• 2005

온톨로지 언어를 기반으로 하는 시맨틱 웹 상에서 온톨로지 데이터에 대한 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 질의 처리에 효과적인 저장 스키마의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 데이터의 검색을 위한 효과적인 저장 스키마 구축 기법을 제안하고자 한다. 아울러 본 논문에서 제안하는 저장 스키마를 위한 질의 기법을 제안하고자 한다. 온톨로지 데이터를 추출할 때에는 계층 구조를 기반으로 질의 수행을 해야 한다. 따라서 본 논문에서는 계층 정보를 유지하기 위해 별도의 XML 문서를 기존의 넘버링 기법을 기반으로 생성하여 하위 정보의 추출을 효과적으로 지원하고자 한다. 실험을 통한 질의 처리 성능을 통해서 본 논문에서 제안하는 저장 스키마 기법과 질의 처리 기법이 효과적임을 보인다.