• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.123-131
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• 2020

The pattern query in graph database has advantages of easy query expression and high query processing performance compared to relational database SQL. However, unlike the relational database, the graph database may not utilize the advantages of pattern query depending on modeling because the methodology for building the logical data model is not defined. In this study, in the is-a node modeling method that appears during the graph modeling process, we experiment that there is a difference in performance between graph pattern query when designing with a generalization model and designing with a specialization model. As a result of the experiment, it was shown that better performance can be obtained when the is-a node is designed as a specialization model. In addition, when writing a pattern query, we show that if a variable is bound to a node or edge, performance may be better than that of the variable of not bounded. The experimental results can be presented as an is-a node modeling method for pattern query and a graph query writing method in the graph database.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.1
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• pp.1-8
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• 2007

When confronted with a query, question answering systems endeavor to extract the most exact answers possible by determining the answer type that fits with the key terms used in the query. However, the efficacy of such systems is limited by the fact that the terms used in a query may be in a syntactic form different to that of the same words in a document. In this paper, we present an efficient semantic query expansion methodology based on query patterns in a question category concept list comprised of terms that are semantically close to terms used in a query. The proposed system first constructs a concept list for each question type and then builds the concept list for each question category using a learning algorithm. The results of the present experiments suggest the promise of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.97-100
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• 2006

RDF 는 트리플의 집합으로서 그래프 데이터 모델로 표현되며, 사용자는 RDF 그래프 모델로부터 정보를 검색하기 위해 시멘틱 질의 언어를 사용한다. 그러나 이러한 접근 방식은 최악의 경우 전체 그래프 데이터 모델을 검색해야 되는 문제점이 발생한다. 이에 따라 최근의 연구에서는 시멘틱 질의를 효율적으로 처리하기 위해서 인덱스를 사용한다. 시멘틱 질의 언어(RDQL, SPARQL)의 핵심은 RDF 트리플에 대한 패턴을 기술함으로써 원하는 트리플 정보를 검색할 수 있게 하는 것이다. 따라서, 기존의 인덱스는 단일 트리플을 효율적으로 검색하는 데 초점을 둔다. 거라나 트리플 패턴의 집합으로 질의가 표현될 경우에는 트리플 패턴 사이의 상관관계 때문에 조인비용이 많이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 조인 비용이 발생되는 문제점을 해결하기 위한 인덱싱 기법을 제안한다. RDF 그래프 모델에서 유지해야 할 정보를 줄이기 위해서 RDF 그래프 모델에 존재하는 유사한 서브 그래프를 하나의 서브 그래프로 병합한다. 병합절차를 마친 여러 서브 그래프에 존재하는 모든 경로를 인덱스에 유지 함으로써 조인 비용을 제거한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.205-207
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• 2001

웹 상의 HTML 문서들은 수시로 변경되고 있으며, 정보를 검색하는 웹사이트 또한 예외는 아니다. 다수의 웹 검색엔진들의 결과를 통합하는 메타 검색엔진은 각 검색엔진의 정보 변경에 민감해야 된다. 본 논문은, 수시로 변경되는 검색엔진들의 HTML 문서 정보를 메타 검색 엔진에 반영하기 위해, 자동적으로 검색엔진들의 질의 형태 변경과 검색 엔진의 검색 결과 HTML 문서의 구조 변경 탐지는 질의 결과가 반복되는 HTML 태그(tags) 문서 구조를 패턴(pattern)으로 이용한다. 패턴 발견 알고리즘은 문자열에서 규칙적으로 발생하는 패턴을 찾아내는 Jaak Vilo 알고리즘을 기반으로 HTML 문서를 처리할 수 있도록 확장하였다. 발견된 HTML 문서 패턴과 기존의 검색 엔진 HTML 페이지의 구조적 패턴 정보를 비교하여 문서 구조 변경을 탐지한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.379-382
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• 2001

객체지향 시스템 개발환경에서 모델링의 표준화를 위해 UML을 이용하고 있으며, 설계정보 재사용을 위해 디자인 패턴을 이용하고 있다. 그리고 문서의 표준화로 XML을 제정하고 있으며, 분산객체개발 환경에서 설계정보의 재사용을 요구하고 있다. 그러나 XML로 표현된 설계정보의 효율적인 재사용을 위한 검색 방법이 요구되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 XML로 표현된 디자인 패턴 설계정보의 재사용을 위한 효율적인 검색을 목표 위해 XML-QL을 적용하여 재사용을 위한 검색효율을 높이고자한다. 따라서 본 연구에서는 시스템 구축에 필요한 객체의 질의 효율을 놀이기 위해 XML로 표현된 디자인 패턴정보를 XML 계층구조로 변환하고 XML-QL을 적용하여 설계정보를 질의하도록 시스템을 설계하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 XML-QL 질의시스템을 이용하여 표준화된 디자인 패턴 설계정보의 효율적인 검색이 가능하여 분산객체개발 환경에서 설계정의의 재사용을 가능하게 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.45-49
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• 2013

기존 연구에서는 질의 응답 시스템에서 정답 유형을 분류하기 위해 패턴 매칭 방식이나 교사 학습(Supervised Learning)을 이용했다. 패턴 매칭 방식은 질의 분석을 통해 수동으로 패턴을 구축해야 한다. 교사 학습에서는 훈련 데이터 전체에 정답 유형이 태깅(Tagging)되어야 하며, 이를 위해서는 사용자의 질의에 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업이 많이 필요하다. 웹을 통해 정답 유형이 태깅되지 않은 대용량의 사용자 질의 말뭉치를 구할 수 있지만, 이 데이터에는 정답 유형이 태깅되어 있지 않다. 따라서, 대용량의 사용자 질의에 비례하여, 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업량이 증가한다. 앞서 언급한 두 가지 방법론에서, 정답 유형 분류를 위해 수작업이 많이 필요하다는 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 일부 태깅된 훈련 데이터를 필요로 하는 반교사 학습(Semi-supervised Learning)에 기반한 정답 유형 분류를 제안한다. 이는 정답 유형 분류 작업에 필요한 노동력을 최소화함으로 대용량의 데이터를 통한 효율적 질의 응답 시스템 구축을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.391-394
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• 2009

정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.19-24
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• 2007

웹 리소스에 대한 메타 데이타 표현을 위해 RDF가 표준안으로 제정됨에 따라 RDF 데이타 저장 및 질의 처리 등의 연구가 많이 진행되어 왔다. 전통적인 저장 시스템을 기반으로 하는 저장 구조는 단순한 트리플 패턴 기반의 질의 처리에는 효율적이다. 그러나 여러 개의 트리플 패턴들이 결합된 질의 즉, 경로 기반의 질의 처리는 많은 조인 연산이 요구된다. 한편, 경로 질의의 효율적인 처리를 위해 접미사 배열을 응용한 인덱싱 기법이 제안되었다. 그러나 이 연구에서는 부분 경로식을 포함한 단순 경로 기반 질의 처리의 성능이 향상됨을 보여주었으나 다양한 경로 질의 유형에 대한 처리는 고려하지 않았다. 본 논문에서는 접미사 배열을 응용한 인덱싱 기법을 기반으로 한 경로 기반의 RDF 질의 처리 방안을 기술 한다. 특히, 단순 경로 질의처리 이외에 다양한 질의 유형의 처리를 위한 방안들을 예제를 통해 설명한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.138-144
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• 2004

본 논문에서는 질의 응답 시스템에서 정답 추출을 위해 사용되는 표층 텍스트 패턴을 장거리 의존 문제에도 적용 가능하도록 확장하는 방법을 제안한다. 기존의 패턴 추출 시스템들의 패턴을 구성하고 있는 단어들간의 연속성과 불연속성에 대한 정보를 나타내도록 패턴 형태를 확장함으로써 장거리 의존 문제를 해결한다. 본 논문에서 제안한 형태의 패턴을 TREC-10의 질의를 이용해서 웹 데이터로 실험하여 정확도와 TREC의 평가 기준인 MRR을 사용해서 기존 시스템들과 성능을 비교했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.196-198
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• 2002

이동 기술의 발전으로 위치와 이동 패턴이 연속적으로 변화하는 객체가 증가하였다. 시간에 따라 객체가 이동하면서 그 위치와 모양이 연속적으로 변화하는 것을 이동 객체라 한다. 과거의 DBMS는 연속적으로 이동 정보가 변화한다. 이러한 정보를 저장하는 매체인 이동 객체 데이터베이스의 갱신 횟수는 매우 중요하다. 본 논문에서 객체는 일반적으로 일정한 패턴으로 이동한다고 가정한다. 이러한 객체의 일정한 이동 패턴을 이용하여, 이동 객체 데이터베이스의 갱신 횟수를 최소화하면서, 효과적으로 인덱싱 하는 전략을 제시한다. 또한 질의에 대한 객체 위치의 오차를 최소화하여 반환해 주는 질의 처리 기법을 제안한다.