• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.39-52
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• 1997

데이터베이스에 대한 사용자의 요구는 증가하는 반면에 기존의 관계형 데이터베이스에서 사용하는 질의어들은 사용자로 하여금 정확한 조건을 알아야만 하는 부울 형태의 질의만을 제공하는 제약이 있다. 그러나, 사용자들은 조건을 확실하게 모르는 애매한 질의에 대한 결과를 요구하며, 이러한 이유로 퍼지 질의어(FSQL)에 대한 연구가 계속되고 있다. 이에 본 논문에서는 새로운 퍼지 질의어 형태를 정의하고, 정의한 퍼지 질의어를 구현하기 위해서MetaDatabase를 사용하는 방법을 소개한다. 이러한 방법을 이용하여 기존의 관계형 데이터베이스를 유지하면서 퍼지 질의어를 제공할 수 있는 FSQL(Fuzzy SQL) 시스템의 프로토타입을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.365-367
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• 1998

기존의 관계형 데이터베이스에서는 정확한 조건을 만족시키는 부율형태의 질의만을 제공해왔다. 그러나 사용자들은 정확한 질의뿐만 아니라 애매한 질의에 대한 결과도 함께 요구하기 때문에 퍼지 질의어(FSQL)에 대한 연구가 활발히 추진되고 있다. 이에 본 논문에서는 퍼지 질의어 처리를 위한 이론적 배경과 비연속적인 퍼지집합 처리를 위한 시스템의 설계를 통해서 애매한 질의어 처리의 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.77-80
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• 2000

정보 검색은 사용자가 원하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할 수 있도록 되어야 한다. 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하느냐를 기준으로 문서를 순서화 한다. 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다 본 논문에서는 순서화 되는 문서들 중에서 그 문서들이 질의어와 어느 정도 가까운지를 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거한 문서 검색을 위한 퍼지 순위 처리를 위한 방법을 제시한다 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계를 사용한다. 퍼지 양의 관계, 퍼지 음의 관계, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화 등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.5
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• pp.259-265
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• 2003

It leads to develop the query system with artificial intelligent technologies to handle inaccurate query. To develop the query system, metadata is essential to control a uncertain data, providing information about uncertainty of the data, and the classification system of metadata are necessary. This paper shows a classification of metadata based on fuzzy theory and the implementation processing to process the fuzzy query in a relational database system.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.9
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• pp.961-972
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• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의어로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의어에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 Dec-Hi 방법, 용어 분포 유사도를 이용한 방법, 퍼지 추론을 이용한 방법들을 정확률-재현률을 사용하여 평가하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.6 no.3
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• pp.265-269
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• 2005

A fuzzy query language, called FSQL, in the relational databases is introduced in this paper. In general, database systems have query systems which are able to retrieve and manipulate precise data. However, such queries are hard to operate on the real world applications since their queries are often imprecise or incomplete. Recently, considerable attention has been given to research dealing with vagueness of the query in relational database systems. In this paper we have suggested an effective method of accepting vagueness of the query in data processing. The syntax of FSQL is formally defined with EBNF, and an interpreter of FSQL has been implemented as a prototype.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.195-197
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• 1999

본 연구에서는 인터넷 상의 많은 문서들 중에서 사용자에게 보다 적합한 문서를 제공하기 위해 퍼지 관계성을 이용하여 검색 결과 집합의 문서에서 추출한 키워드간의 유사클래스를 생성한다. 또한, 기존의 키워드 직접 매칭에 의한 검색 방법의 단점이라 할 수 있는 의미적 관계를 가지는 문서에 대한 검색 방법도 제안한다. 생성된 유사 클래스는 사용자의 질의를 확장하여 사용자의 관심도를 보다 많이 반영하게 되고, 그 질의어가 포함된 단어나 구의 발생 빈도수가 높은 문서에 대해 의미적으로 서로 연결시켜 분류한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 문서를 사용자 관심 정도로 분류, 카테고리를 생성하여 검색 효율을 증대시키고 사용자의 요구에 적합한 결과를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.336-338
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• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정보를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.1
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• pp.76-82
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• 2004

In this paper, we used query evaluation method through thesaurus for retrieving Components having concept relation with any classes in a query. Queries are presented in boolean and expanded by similar table. Query expansion by thesaurus is the solution of the term mismatching and it enhanced precision and recall of the components retrieval. For efficiency evaluation of query expansion, we defined most critical value through a simulation and compared precision and recall each other.

• Journal of Information Management
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• v.24 no.3
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• pp.73-100
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• 1993

In attempting to respond to boolean retrieval system's limitations, this paper presents the design of a retrieval system using fuzzy logic. The fuzzy retrieval system introduces the weights of terms in the documents and in the query and makes use of them to determine how much relevant a document is to the given query. After comparing and analyzing the previous researches, an effective model of the fuzzy retrieval system is suggested and the performance of the system is evaluated through actual examples.