• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.235-238
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• 2000

대용량의 데이터베이스에서 효율적인 의사결정을 하기 위해서는 불필요한 지식을 제거한 지식베이스의 구축이 필요하다. 사용자의 언어적인 질의에 대해 대용량의 데이터베이스에서 불필요한 규칙을 제거한 최소지식베이스를 구축한다. 또한 불완전한 데이터베이스로부터 규칙들을 일반화한 근사함수에 기반하여 규칙 추출의 중요도를 나타낸다. 그리고 앞에서 생성된 최소지식베이스를 통해 언어적 변수에 대한 퍼지 연산을 수행하여 추론값을 도출할 수 있는 모델을 제안한다.

• 디지털콘텐츠
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• 1호통권140호
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• pp.78-80
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• 2005

한국데이터베이스진흥센터는‘지식정보자원관리사업’을 통해 구축된 지식정보 DB의 품질을 점검해 보기 위해, 매월 1종의 DB를 선정해 품질을 평가하고, 그 결과를 2005년도‘DB 서비스 평가’기획 시리즈로 연재한다. 특히 이번 기획 평가는 사용자 관점에서 DB품질을 조명해 보는 만큼, 지식정보 DB의 활용도 극대화를 위한 실천적 대안 마련에 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.61-64
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• 2004

데이터베이스 이용자의 지속적인 증가를 위한 선행과제로서 데이터베이스의 질적 향상 문제가 대두된다. 품질이 낮은 데이터베이스는 이용자의 호응을 얻지 못할 뿐 아니라 여러 측정하기 힘든 직 간접적인 손실들을 초래할 수도 있다. 따라서 질 높은 지식정보자원의 구축이야말로 국가경쟁력을 넘어 국민의 삶의 질을 향상시키는 기본 요소이다. 지식기반시대에 지식정보의 창출-가공-전달-활용보전을 위한 제반요소의 구축뿐 아니라 질적인 향상을 위한 노력은 지식정보시대를 앞서나갈 수 있는 일로 매우 중요한 일이라 할 수 있겠다. 이러한 노력의 일원으로 시행된 "KISTI DB 현황 조사"의 결과를 살펴보고 그 의미와 발전방향에 대해 알아보고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.325-328
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• 2012

본 연구는 사용자가 특정 전문지식에 대하여 검색하는데 있어 관계형 데이터베이스와 온톨로지를 결합해 보다 적합한 검색 결과를 반환하도록 하는 관계형 데이터베이스와 온톨로지 병행모델에 관한 것이다. 데이터나 정보 양의 급격한 증가는 검색 결과의 사용자 확신을 도리어 떨어트리는 big data 문제에 부딪히게 되었으며 모바일 기기의 사용 증가는 검색과 결과의 판단에 있어 인간의 관여를 줄이는 단순성을 높이는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구는 고수준의 의사결정이 요구되는 분야에 있어서의 검색 성능을 높이기 위해 관계형 데이터베이스로 구성된 데이터에 온톨로지를 결합시켜 사용자에게 적합한 데이터를 반환할 수 있는 모델에 대해 지원해보고자 한다. 본 연구의 검증을 위해 전문 지식이 요구되는 의약품 분야의 데이터베이스를 기준으로 서비스를 제공하는 사이트에서의 검색을 통해 문제점을 제시하고 연구의 필요성을 제시한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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• pp.421-430
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• 1998

지식경영을 위한 다양한 대상 업무중에서 텍스트 데이터의 마이닝은 특히 중요하다. 그 이유는 텍스트 데이터가 양적인 면에서 가장 풍부하고, 또 발견할 수 있는 지식을 가장 많이 포함하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 텍스트 데이터베이스에서 지식발견을 위한 한 과정으로 텍스트 데이터베이스 내의 텍스트들을 분류하는 기법을 기술한다. 특히 문서 분류 방법은 데이터베이스의 일부 데이터를 훈련, 예제로 간주하여 교사 학습 알고리즘을 통해 학습한 후 나머지 데이터를 이용해 분류 정확성을 검증 및 향상시킨다. 시험 데이터로는 인터넷의 뉴스그룹의 기사를 이용하였고, 시험 결과 분류의 정확성은 한글 및 영문 모두 최소 70% 이상으로 나타났다.

• 지식정보인프라
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• 통권12호
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• pp.108-117
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• 2003

대용량의 생명정보 데이터의 분석과 새로운 지식 추출을 지원하기 위해 생명정보 데이터의 저장과 관리를 책임지는 데이터베이스의 역할은 생명정보학 분야에서 더욱 중요해 지고 있다. 그러나 최근 새롭게 출현한 생명정보 데이터의 저장 관리는 생명 정보 데이터의 고유한 특성과 이러한 데이터의 특성을 이해하기 위한 생물학적 지식의 요구로 인해 많은 문제점과 어려움이 발생되고 있다. 따라서 이 원고에서는 생명정보 데이터를 관리하기 위해 데이터베이스 분야의 최근 연구 현황과 연구방향을 제시한다.

• 디지털콘텐츠
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• 2호통권141호
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• pp.70-71
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• 2005

한국데이터베이스진흥센터는‘지식정보자원관리사업’을 통해 구축된 지식정보 DB의 품질을 점검해 보기 위해, 2005년도 1월부 터 매월 1종의 DB를 선정해 품질을 평가하고, 그 결과를‘DB 서비스 평가’기획 시리즈로 연재하고 있다. 이번 달에는 그 두 번째로 문화재청에서 운영하고 있는「국가문화유산종합정보서비스(www.heritage.go.kr)」를 대상으로 평가를 실시했다.

• 디지털콘텐츠
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• 8호통권63호
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• pp.26-31
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• 1998

지식관리시스템은 최근 들어 기업의 경쟁력을 향상시키는 새로운 개념으로 급격하게 부상하고 있다. 재무나 생산, 영업 등과 같은 정형화된 수치의 취합에서 벗어나 개인들이 업무를 추진하면서 쌓은 비정형화된 정보를 기업에서 활용해 효율성을 꾀한다는 지식관리시스템의 배경과 관련업계 동향에 대해 살펴봤다.

• 전자통신동향분석
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• 제14권6호통권60호
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• pp.31-37
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• 1999

정보검색시스템에서는 방대한 양의 데이터에서 보다 효율적이고, 보다 정확한 데이터를 어떻게 추출할 것인가가 항상 가장 중요한 문제로 인식되어 왔다. 특히, 앞으로 데이터베이스는 지식정보를 담는 대규모 데이터베이스가 되므로 이러한 문제를 해결하기 위한 방법은 갈수록 복잡해 질 것이다. 현재 이의 해법으로 데이터마이닝에 대한 연구가 활발하게 진전되고 있으며, 특히 문서의 연관관계를 정의해 주는 클러스터링은 향후 지식발견의 가장 중요한 요소가 될 것으로 보인다. 따라서, 본 논문은 대규모 데이터베이스에서 지식정보 발견에 관한 기법에 대한 최근의 연구동향을 소개한다. 즉, 이용자 질의에 대한 검색 결과를 개선하기 위한 방편인 데이터마이닝 기법의 기본개념과 데이터마이닝 기법 중에서도 최근 가장 빠르게 실용화가 이루어지고 있는 클러스터링에 대한 최근의 동향을 살펴본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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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.