• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.115-117
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• 2001

메타 검색 엔진은 여러 검색 엔진의 결과를 통합해 한 화면에 보여주기 때문에 사용자가 한번에 많은 검색 엔진을 사용하는 효과를 준다. 메타 검색에서 사용하고 있는 부리언 질의는 다른 검색 엔진의 연산자를 모두 수용할 수 없기 때문에 고유의 연산자를 정의하여 사용하고 있다. 이때, 메타 검색에서 사용하는 연산자가 검색 엔진에서 제공되지 않으면 사용자 입력 질의를 정화하게 검색 엔진으로 전달하지 못하게 된다. 본 논문에서는 각 검색 엔진의 연산자를 조사 및 분석하여 검색 엔진 대표 연산자를 추출하고, 연산자에 우선 순위를 두어 검색 엔진에서 제공하는 연산자로 질의를 재구성하는 방법을 이용함으로서 이러한 문제를 해결하였고, 메타 검색을 위한 새로운 질의 변환 전략을 제시한다. 그리고, 연산자 매핑 테이블과 URL 매핑 테이블을 이용한 메타 검색의 질의 처리 구조를 설계한다. 이것은 메타 검색으로 입력된 사용자 질의를 정확하게 검색 엔진으로 전달하여 사용자가 원하는 정보를 제공함으로서 사용자가 신뢰도를 향상시키게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.119-124
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• 2007

인터넷 웹사이트의 급격한 증가와 함께 이용자도 증가하고 있으며, 이용 목적은 주로 자료검색과 조회서비스 이다. 조회 요청이 많을수록 질의의 증가를 야기하며, 데이터베이스 서버의 질의 분석(Parse), 질의 실행 계획(Query Execution Plan)을 과도하게 발생시킨다. 즉 데이터베이스 서버에서 처리하는 작업량의 과부하로 인하여 병목현상을 초래한다. 데이터베이스 서버의 조회를 위한 질의처리량을 감소시키는 작업이 필요하다. 그리고 조회 대상이 데이터는 웹사이트에서 자주 갱신되지 않거나, 데이터가 주기적으로 갱신되는 특징이 있다. 이 데이터를 대상으로 데이터베이스 캐쉬 엔진을 구성하면 데이터베이스 서버의 과부하률 해소 할 수 있다. 본 논문에서는 유사 질의 매칭 기반 데이터베이스 캐친 엔진을 설계하고 구현한다. 유사 질의 매칭 기반으로 하여 적중률을 높여 데이터베이스 병목현상을 해결하여, 검색서비스에 더욱 효과적일 것으로 사료되며, 웹사이트의 성능 향상을 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.179-182
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• 2007

우리가 현재 사용하고 있는 정보검색 시스템은 사용자의 질의와 연관있는 문서 집합만을 제공하므로 사용자가 원하는 정답을 찾기 위해서 사용자는 문서 집합을 브라우징하는 수고를 하여야 하며, 이러한 수고를 덜어주기 위해 개발되는 자동 질의응답시스템은 의미 분석 및 지식 추출 등의 기술적 한계로 사용자에게 만족할 만한 서비스를 제공하고 있지 못한 실정이다. 본 논문은 인터넷에 연결되어 있는 사람 중에 질의어에 대한 응답을 할 수 있는 지혜 제공자를 자동으로 검색 분류하여, 질의자와 실시간으로 연결하여 사용자와 지혜 제공자가 실시간 상호커뮤니케이션을 이용하여 지혜를 교류할 수 있는 인력기반 질의응답시스템인 알포도 시스템을 제안한다. 알포도 시스템은 질의응답모듈, 메티스 관리 모듈, 실시간 커뮤니케이션 모듈, 그리고 지식 추출 및 관리 모듈로 구성되며 현재 베타 서비스를 실시 중이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.121-124
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• 2002

문서의 고정된 스키마 없이 사용될 수 있는 XML문서를 관계형 데이터베이스에 문서 자체의 구조 정보와 함께 효율적으로 저장하려는 연구가 계속되고 있다. 계층적인 형태의 XML 문서들을 구조 검색하기 위한 정규 경로식 질의들을 평면 구조의 관계형 데이터베이스에서 처리하기 위해서 많은 비용이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 정규 경로식 질의들을 질의의 특성에 알맞은 방법으로 처리하는 저장 모델과 질의 처리 모델을 제안한다. 제안된 모델은 정규 경로식 질의에 포함된 경로 연산자를 분석하여 부모-자식 관계가 아닌 조상-자손 관계 조사에는 $\theta$-조인을 이용하고, 부모-자식 관계 조사에는 동등(equi)-조인을 이용하는 SQL문으로 변환 처리하여 질의 처리 효율성을 높였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.215-220
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• 2002

질의응답시스템을 지능형 케릭터 시스템에 활용하기 위해서는 불특정한 주제에 대해 불특정 다수의 사용자와 대화할 수 있는 정교한 대화 모델이 필요하다. 이러한 대화 모델은 사용자의 질의문장을 인식하고 질의의도를 파악한 후 케릭터의 특정지식으로 접근하여 해당 지식을 사용자의 요구에 맞는 응답문의 형태로 생성해 내는 과정이 필수적으로 포함되어야 한다. 본 논문에서는 논의의 대상이 되는 질의응답시스템이 다국어 기반이라는 점을 고려하여 질의응답시스템을 지능형 케릭터에 활용하는 과정에서 케릭터의 지식구조 설계는 물론이고 질의문장 분석과 응답 문 생성의 방법론에 있어서도 한국어, 영어, 일본어, 중국어 각각의 언어적 특질을 반영함으로써 형태적, 통사적 차이로 인한 애로점을 최소화할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.21-23
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• 1999

기존 이미지 데이터베이스 검색 시스템은 질의 결과로 유사도가 높은 이미지들을 모아 제시해 준다. 그런데, 질의 결과로 제시되는 이미지는 전부 같은 크기의 이미지로 표시되고 일차원적으로 단순 나열하기 때문에 결과 이미지의 의미 파악이나 질의 처리 과정의 정보를 확인하는 것이 명확하지 않다. 또한 하나의 화면에 나타낼 수 있는 이미지의 수도 매우 제한된다. 따라서 본 논문은 이미지가 표현되는 화면 공간을 5개의 Wave로 나누고, 유사도 순서로 영역 크기를 할당하여 질의 결과 이미지들을 이차원으로 배열하여 제시하고 관리하는 방안을 제안하는 것이다. 그래서 한정된 화면 공간의 활용도를 극대화하고, 질의 결과에 대한 사용자 인지도를 높이며, 질의 결과의 유사도 정보를 유추하거나 분석하기가 용이한 방안이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.154-156
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• 2004

센서 네트웍, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 스트리밍 데이터와 같이 무한한 데이터의 처리에 대한 요구가 많이 커지고 있다. 스트리밍 데이터에 대한 질의 처리는 크게 실시간으로 처리가 요구되는 질의와 과거 데이터에 대한 동향 근사치 요청질의로 나누어질 수 있다. 기존의 스트리밍 데이터 처리에 대한 연구들은 실시간 질의 처리만을 고려하고 과거 데이터에 대한 질의에 대한 고려는 미약하다. 그리고 사용자가 과거의 데이터에 대한 동향 분석을 요청하는 질의, 또는 과거 어느 시점의 데이터에 대한 요청 혹은 근사치를 요구하는 질의에 대해서는 처리를 할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 스트리밍 데이터 프로세서의 메모리의 범위를 넘어서서 삭제되는 과거 데이터를 디스크의 I/O처리 속도에 맞추기 위해서 로드 셰딩 기법을 적용해서 저장한 후에 개념 계층을 이용해서 사용자가 원하는 데이터만을 효과적으로 저장하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.813-815
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• 2015

질의응답 시스템에서 정답선택의 정확률을 향상시키기 위해 본 논문은 패턴과 휴리스틱을 기반으로 하는 질의유형 추출 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 질의유형은 DBPedia에서 사용하는 클래스타입을 기반으로 추출되며 질의유형에 포함하는 키워드패턴들을 수집하여 키워드패턴 데이터를 생성한다. 그 후 한국어 질의에서 많이 발생하는 유형을 분석하여 휴리스틱을 이용해 사용자가 의도한 질의 유형을 출력한다. 제안시스템은 기존 연구에 비해 구축과 수정이 쉽다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1207-1210
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• 2013

최근 들어 맵리듀스는 빅데이터 처리의 표준 기술로 자리잡고 있다. 빅데이터 분석에 널리 쓰이는 질의 중 하나는 집계(aggregate) 질의이다. 본 논문에서는 서로 다른 집계 질의가 계속적으로 요청되는 환경에서, 맵리듀스를 사용하여 이들 질의를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 여러 집계 질의를 하나의 효율적인 맵리듀스 잡(job)으로 묶어 일괄 처리함으로써, 단순 방법에 비해 시간당 처리되는 질의 수를 크게 증가시킨다. 성능 평가를 통해, 제안 방법은 단순 방법에 비해 처리 성능을 크게 향상시킴을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.1
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• pp.146-151
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• 2010

For an application of ontology, query processing is mandatory field for efficient information search in the ontology. Other query processing systems tend to analyze only facts and to simply provide structural information for users. In fact, the systems do not have big difference with database systems or text based information processing systems. Therefore, in this research, the method which can provide the inferred information based on axioms is suggested in order to maximize reusability of ontology.