• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.603-606
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• 2002

자동색인이나 정보검색 엔진에서는 효율적인 색인어 추출이 주요한 요인으로 작용한다. 특히 색인 집합의 많은 부분을 차지하는 복합명사의 경우에는 색인과 검색 두 분야 모두에 큰 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 복합명사를 이루는 단일 단어 중에 단어 가중치가 높은 것을 중심으로 복합명사를 확장하는 방식을 이용하여, 색인어를 추출하여, 복합명사가 제한적으로 확장되는 효과를 보여 주며, 검색에서는 질의문에 나타나는 명사들에 이러한 가중치 값을 적용하여 검색에 효과를 높여 주는 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.31-33
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• 2003

문서를 표현하는 여러 가지 기법 중에서 XML(eXtensible Markup Language)은 확장성과 범용성 때문에 데이타의 교환과 표현에 대한 표준으로 자리잡고 있다. 이에 XML로 데이타를 저장하기 위한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 관계형 데이타베이스에 XML 데이타를 저장하기 위해 XML 데이터의 타입을 관계형 데이타베이스의 타입으로 매칭해 주는 서브시스템인 타입 처리기를 구현한다. 타입 처리기에서는 eXDM이 내장형 시스템이라는 제한사항을 고려하고, XQuery 형태의 질의문을 지원하기 위해 XML-스키마를 변형한 형태의 XML 타입 정의 문서를 이용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.178-180
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• 2005

XML 문서의 검색을 위한 질의 언어인 XQuery는 다양한 데이터 소스로부터 가져온 고유한 구조를 가진 질의 결과로 구성할 수 있도록 설계되어 XML질의 언어의 표준이 되었다. 현재 XQuery는 반복문 등을 포함하는 과다한 검색기능을 지원하도록 함으로써 질의 표현이 상대적으로 복잡한 형태를 취한다. 따라서 일반적인 SQL처럼 XQuery에 명시적인 group by절을 도입한 질의 표현기법을 모색하여 XML데이터의 재구성과 집계함수 처리론 위한 그룹화를 보다 쉽게 구성할 수 있도록 하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.262-264
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• 2002

데이터웨어하우스는 대용량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석을 수행하거나 전략적 의사 결정을 위해 사용되기 때문에 신속한 질의 응답을 위한 성능 관리가 무엇보다 중요하다. 데이터웨어하우스는 일반 운영계 시스템과는 다른 목적과 특성을 가지기 때문에 그에 적합한 성능 모니터링 방법이 필요하다. 본 연구에서는 오라클 데이터베이스를 위한 OLTP(On-Line Transaction Processing)용 국산 성능 모니터링 도구인 DBMax를 데이터웨어하우스 환경에 적용할 수 있도록 기능을 확장한다. 우선 기존의 운영계 시스템과는 구분되는 데이터웨어하우스의 특성을 토대로 오라클9i에서 제공하고 있는 성능 항상 기법인 실체화된 뷰(MV: Materialized View)와 EH(Data Extraction, Transformation and Loading) 화장 기능을 모니터링하기 위한 요구사항을 분석하고 이를 지원하기 위한 DBMax 확장 방안을 설계 및 구현한다. 실체화된 뷰와 ETL 확장 기능을 위해 제공되는 오라클9i의 다양한 스키마 객체에 대한 정보 및 성능 관련 지표를 제시하여 SQL 튜닝 기능을 지원하며 사후 분석을 위한 DBMax의 로그 파일에서 의미 있는 SQL문을 추출하여 잠재적으로 유용한 실체화된 뷰를 권고할 수 있도록 기능을 확장한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.133-136
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• 2019

차량에서 생성되는 데이터의 가치가 상승함에 따라 데이터 소스와 데이터 내용에 대한 보안 위협 또한 증가하고 있다. 데이터 소스인 차량의 경우에는 운행의 안정성을 보장하고자 블록체인을 결합하려는 시도가 있어왔지만, 무결한 차량 운행 데이터 관리 시스템에 대한 이해 부족으로 데이터 위·변조 등 차량 데이터에 대한 사이버 공격에 적절히 대응하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 수집된 차량 데이터의 무결성을 보장하고 수집된 데이터에 대한 질의가 가능한 블록체인 기반 데이터 베이스 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통하여 분산 합의 기반 데이터 무결성 검증, 블록을 구성하는 해시트리의 복제 저장 없이 위·변조된 차량 데이터 검출, 일정 수준의 장애를 허용한 상태 하에서의 질의문 처리 등이 가능해진다. 본 시스템은 높은 공간 효율성과 확장성을 가지며, 수소전기차 공유 업체의 차량 운행 정보를 바탕으로 한 성능 평가 결과 평균적으로 데이터 블록 저장에 4.0 초, 각 블록 검증에 2.4 초, 질의 처리를 위한 합의 과정에 1.3 초가 소요됨을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.3
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• pp.270-281
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• 2007

Recently, there has been growing interest in streaming XML data. Much of the work on streaming XML data has been focused on efficient filtering of XML data. Such XML filtering systems deliver XML documents to interested users. The burden of extracting the XML fragments of interest from XML documents is placed on users. As a result, several evaluation techniques for streaming XML data, which only extract interested XML fragments by directly evaluating XML queries on streaming XML data, have been proposed. However, existing evaluation techniques for streaming XML data only support the restricted subset of XPath queries, and multiple queries cannot be evaluated by such evaluation techniques. In this paper, we propose XTREAM which evaluates multiple queries in conjunction with the read-once nature of streaming data. In contrast to the previous work, XTREAM supports a wide class of XPath queries including order based predicates and so on. Experimental results with real-life and synthetic XML data demonstrate the efficiency and scalability of XTREAM.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.104-106
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• 2012

본 연구에서는 민원 행정 서비스 시스템이 보다 적합한 민원 업무 정보를 검색할 수 있는 기반 환경을 조성하기 위하여 온롤로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 Protege를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험을 위해 서울시청의 대기 및 환경에 관한 민원사례 2700 여개의 데이터를 사용하였다. 그 중 677개의 민원 질의문을 대상으로 실험한 결과로, 온롤로지 기반으로 키워드를 확장하였을 경우가 일반 키워드 검색 결과보다 재현율 약 14%, 정확률 약 18%의 성능 향상이 있었음을 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.1
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• pp.1-12
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• 2008

Database encryption is one of the important mechanisms for prohibiting internal malicious users and outside hackers from utilizing data. Frequent occurrences of encryption and decryption cause degradation of database performance so that many factors should be considered in implementing encryption system. In this paper, we propose an architecture of database encryption system and data encryption module. In addition we suggest extended SQL in order to manage data encryption and decryption. In implementing database encryption system, we adopt ARIA encryption algorithm which is proved to be the most fast one among Korea standardized encryption algorithm. We use an single key for each database in encrypting data rather than using several keys in order to improve performance. Research over performance evaluation of database encryption system is rare up to now. Based on our implemented system, we provide performance evaluation results over various H/W platforms and compare performance differences between plain text and encrypted data.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.9
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• pp.1057-1066
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• 2013

Personal verification using finger-knuckle-print(FKP) uses lines and creases at the finger-knuckle area, so the orientation information of texture is an important feature. In this paper, we propose an effective FKP verification method which extracts keypoints using SIFT algorithm and matches the keypoints by vector similarity. The vector is defined as a direction vector which connects a keypoint extracted from a query image and a corresponding keypoint extracted from a reference image. Since the direction vector is created by a pair of local keypoints, the direction vector itself represents only a local feature. However, it has an advantage of expanding a local feature to a global feature by comparing the vector similarity among vectors in two images. The experimental results show that the proposed method is superior to the previous methods based on orientation codes.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.5
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• pp.335-346
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• 2008

Causal relations in ontology should be defined based on the inference types necessary to solve problems specific to application as well as domain. In this paper, we present a model to define and extract causal relations for application ontology for Question-Answering (QA) on fault-diagnosis of electronic devices. Causal categories are defined by analyzing generic patterns of QA application; the relations between concepts in the corpus belonging to the causal categories are defined as causal relations. Instances of casual relations are extracted using lexical patterns in the concept definitions of domain, and extended incrementally with information from thesaurus. On the evaluation by domain specialists, our model shows precision of 92.3% in classification of relations and precision of 80.7% in identifying causal relations at the extraction phase.