본 연구는 한국학 연구 논문 텍스트의 의미 구조를 기반으로 하는 메타데이터를 적용한 학술정보시스템을 구축하여 기존 유사 시스템과의 비교를 통해, 텍스트 구조 기반 메타데이터의 활용 가능성을 확인해 보고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)에서 일정 기준을 충족하는 한국학 분야 연구 논문 데이터를 대상으로 의미 구조 메타데이터 항목을 적용한 시범적 검색 시스템(Korean Studies Metadata Database, KMD)을 구축하였으며, 동일한 검색 키워드를 적용하여 기존의 KCI 시스템과 비교했을 때 어떤 특징과 차이점을 갖는지 비교해 보았다. 연구 결과, KMD 시스템이 KCI에 비해 이용자의 검색 의도에 맞는 결과를 보다 효율적으로 보여주는 것으로 확인되었다. 즉 검색하고자 하는 키워드의 조합이나 조건식이 기존 시스템과 동일하더라도 검색 결과를 통해 최종적으로 연구 진행과 관련해 찾고자 하는 연구 목적, 연구의 대상 데이터나 시공간적 배경 등에 따른 검색 결과를 다양하게 보여줄 수 있는 것으로 나타났다.
We have constructed a database of Korean historical astronomical records. The database contains observational data recorded from BC 2183 to AD 1910. We have also built a webpage for searching through the database based on the following criteria: (1) dynasties (2) astronomical phenomena (3) reigning kings (4) references (5) keywords. Users may select two or more dynasties to search through the database for a certain phenomena, and compare data with those of other dynasties. The queried data can be primarily sorted by one critetion, and secondarily sorted by another, each in ascending or descending order. The search results give dates both in Solar and Lunisolar calendars, years and dates in Sexagenary cycle, dynasties, reigning kings, astronomical phenomena, and references. The database and webpage were constructed under the research project of the Korean Astronomical Data Center (KADC, http://kadc.kao.re.kr) in Korea Astronomy Observatory (KAO).
There are several methods which efficiencies of database are uprise. One of the well-known methods is that segments of database satisfying a query was rapidly accessed and processed. So if it is possible to search completely parallel multiple database segment types which satisfy a query, the response time of the query will be reduced. The matter of obtaining CPS(Completely Parallel Searchable) distribution without redundancy can be viewed as graph theoretic problem, and the operation of ring sum on the graph is used for CPS. In this paper, the parallel algorithm is proposed.
많은 사람들이 일상생활뿐만 아니라 다양한 업무에서 스마트폰을 활용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에는 사용자의 개인정보 및 업무상의 민감한 정보가 저장된다. 그러나 스마트폰은 다양한 데이터 및 개인 정보를 데이터베이스에 평문형태로 저장하고 있어 악성 앱이나 단말기 분실, 데이터 복원 등을 통하여 데이터베이스에 저장된 데이터 및 개인정보가 외부로 노출되고 2차 공격에 사용될 수 있다. 이러한 사용자의 정보유출 피해를 차단하기 위해서는 데이터베이스 암호화 기술이 필요하지만, 데이터베이스를 암호화하는 경우 성능저하를 야기 시킨다. 대표적인 예로, 암호화된 상태에서 특정 키워드를 통해 데이터를 검색하는 경우 모든 데이터를 복호화하거나 인덱스 정보 없이 순차적인 검색을 해야 하는 오버헤드가 발생한다[1]. 본 논문에서는 데이터베이스가 암호화된 상태에서, 데이터를 검색할 때 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위한 검색가능한 암호 기법을 제안한다. 특히, 스마트폰과 같이 자원이 제한된 환경에서 사용되는 로컬 데이터베이스에 대해, 가변길이 블룸 필터를 사용하는 암호화된 데이터상에서의 효율적인 키워드 검색 기법을 제안하고 기존의 대칭키 방식의 검색 가능한 암호 기법들과 비교 분석한다. 그리고 안드로이드 스마트폰에서 제안하는 기법을 구현하여 제안 기법의 적절성과 성능을 검증한다. 구현을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 암호화된 상태에서의 단순 검색에 비해 약 50% 이상의 검색 속도 향상 및 기존 고정 길이 블룸필터에 비해 동일한 긍정오류율 상에서 약 70% 이상의 공간을 절약할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 동영상의 대표프레임에서 eigen value와 휘도 성분을 이용한 내용기반 검색 기법에 관한 연구이다. video를 shot단위로 분할하여 shot을 대표하는 대표프레임을 얻어내고, 그 대표프레임을 Eigen Component Analysis(ECA)를 이용하여 데이터베이스를 생성하여 shot들의 휘도값 분포를 구한다. 생성된 코드북과 각 대표 프레임에 대한 코드북 인덱스 값, 휘도값을 database화하여 질의 영상과 video database간의 저장된 비디오들의 코드북과 코드워드간의 유클리디안 거리를 이용하여 유사도 높은 비디오를 찾고, 검색되어진 video에 포함된 대표프레임들의 코드북 인덱스 값과 입력 영상의 코드북 인덱스 값을 비교하여 입력 영상의 특징과 가장 유사한 대표프레임을 얻어낸다. 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 영상의 형태에 대한 전체적인 특징을 제공하는 대표프레임의 eigen value와 휘도 성분을 이용함으로서 보다 검색 결과가 우수하며, 영상의 통계적인 특성을 이용함으로서 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
인터넷 기술과 통신망 기술이 발전됨에 따라 전자상거래는 복잡하고 다양해지고 있다. 본 논문에서는 이기종 데이터베이스 시스템들 간의 메타데이터 및 데이터 교환을 위해 W3C에서 제안한 XML Schema를 사용하고, XML Schema는 관계형 데이터베이스 시스템의 메타데이터 및 데이터를 계층적 구조인 XML 문서형식으로 나타낼 수 있고, 다양한 원시 데이터 형식을 지원하여 관계형 데이터베이스 시스템이 제공하는 데이터형식을 충분히 반영할 수 있는 구조를 사용한다. 그리고 기존 전자상거래에서는 이질적인 플랫폼을 사용함으로 인해 발생하는 시스템간의 상호 호환 및 운영의 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 상품 분류와 속성표현의 표준과 관계성을 정의한 표준 온톨로지와 상품들에 대한 전자상거래 사이트의 정보를 제공하는 로케이션 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지 정보를 검색시스템에 적용하여 고객의 선택에 필요한 정보를 제공함으로서 효율적인 검색을 수행한다. 이러한 온톨로지와 상품 분류 카테고리 정보를 결합하여 XMDR이라 하고, 이 XMDR을 상품 검색 시스템에 도입하여 효율적인 검색을 수행하기 위한 은톨로지 서버 구축에 관한 방법을 제안한다.
RFID(Radion Frequency Identification)는 바코드를 대체할 차세대 기술이다. RFID는 무선 주파수를 사용하여 RFID 태그 내부에 있는 ID를 읽어 물체를 식별할 수 있다. 하지만 RFID 태그는 어떤 리더의 요청에도 자신의 고유 ID를 무선 통신으로 응답하기 때문에 도청이나 불법 리더로부터 보안이나 프라이버시에 대한 공격에 취약하다. RFID 인증 프로토콜은 보안과 프라이버시 문제를 해결하기 위해 활발히 연구되고 있으며 태그 검색에도 사용되고 있다. 최근에는 RFID 시스템에서 태그의 수가 증가하고 데이터 수집 비용도 늘어나면서 효과적인 태그 검색에 대한 비중이 더 많아졌다. 본 논문에서는 보안과 프라이버시 보호를 위한 필요조건을 보장하는 Miyako Ohkubo의 hash-chain 메커니즘에서 데이터베이스 연산량이 많은 문제점을 Tag-Grouping을 통해 보완한 효율적인 검색 방법을 제안한다. 실험 결과 데이터베이스에서 10만개의 레코드 수를 기준으로 접근비율이 5이상인 태그 그룹의 우선 검색시 약 30%의 검색시간이 감소 하였다.
키워드의 모호성은 효율적인 키워드 탐색에 있어서 일반적인 이슈가 되어왔는데, 이 모호성은 탐색결과의 신뢰성에 큰 영향을 줄 수 있으며, 기본적으로 질의에 사용된 용어 자체가 가지는 문맥상 의미의 모호함에 기인한다. 질의 자체의 모호함뿐만 아니라, 사용자들이 그 탐색 결과를 적절하게 해석하기 위해 결과에 나타나는 키워드간의 관계도 중요하므로 명확하게 명시 되어야 한다. 이 논문에서는 기존의 질의 용어와 스키마 용어/인스턴스간의 키워드 매핑기법을 적용하여 키워드 탐색의 모호성을 해결한다. 용어간의 매핑에서는 질의 키워드와 스키마 용어간의 구문적 유사성은 물론 시맨틱 유사성까지 고려하기 때문에 기존의 시스템에 비해 매핑과 정밀도가 50% 이상 상승하는 결과를 얻을 수 있다. 탐색결과에 나타나는 용어간의 불분명한 관계를 점 더 명확하게 나타내기 위하여 시맨틱 웹 기술을 적용하여 키워드간의 의미 있는 관계를 더 많이 지식베이스 내에서 찾을 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 현재 생물정보학 연구에서 가장 많이 사용하고 있는 BLAST의 문제점을 분석하고 이에 따른 해결책을 제시하기 위하여 그리드 컴퓨팅을 이용한 G-BLAST(Grid Computing을 이용한 Basic Local Alignment Search Tool)를 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 G-BLAST을 이용한 시스템은 이기종 분산 환경에서 수행이 가능한 서열분석 통합 소프트웨어 패키지이며 기존 서열분석 서비스의 취약점인 검색 성능을 개선하여 BLAST 검색 기능을 강화 하였다. 또한, BLAST 결과를 사용자가 관리 및 분석이 용이하도록 데이터베이스 및 유전체 서열분석 서비스 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 G-BLAST시스템의 성능확인을 위하여 병렬컴퓨팅 성능테스트 기법을 도입하여 구현된 시스템을 기존 BLAST와 속도 및 효율부분에서 비교하여 성능개선을 확인하였으며 서열결과 분석에 필요한 자료를 사용자관점에서 제공해주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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