• Asia pacific journal of information systems
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• 제2권2호
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• pp.85-102
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• 1992

A deductive database consists of collection of stored facts and deductive rules. It can answer queries based on logical deduction from the stored facts and general rules. A deductive database has both a declarative meaning(semantics) and a procedural meaning. The declarative semantics of a deductive database provides a definition of the meaning of the program in a manner which is independent of procedural considerations, context-free, and easy to manipulate, exchange and reason about. This paper investigates various declarative semantics of deductive databases, dicusses related computational issues, and suggests another declarative semantics for deductive databases which is more practical than others.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1327-1335
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• 2011

XML은 계층적이고 스스로 기술하는 구조를 가지는 데이터를 표현하기에 좋지만 XML 자체는 시맨틱을 가지고 있지 않다. 하지만 XML이 널리 새로운 응용에서 사용됨에 따라 XML 시맨틱이 필요하게 되었다. 이 논문은 XML 데이터 처리 환경에서 시맨틱을 조사하였다. XML 시맨틱은 사용 용도에 따라 구조적 시맨틱, 관계 시맨틱, 확장 시맨틱과 시맨틱 웹으로 분류할 수 있다. 그리고 질의 처리와 같이 XML 문서 관리에서 활용하기 위해 확장된 관계 시맨틱을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권2호
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• pp.243-250
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• 2002

In order to properly interpret and process or operators in deductive databases including indefinite clauses, we propose to use Lasez′s Strong Model Semantics(LSMS) which is reasonably simple yet powerful enough to support both exclusive and inclusive interpretations. Conventional semantics either fail to support both interpretations or simply too complex. Therefore, in this paper we study advantages and difficulties of representing indefinite information, and as for the solution to difficulties, we show how LSMS can be used to support both inclusive or and exclusive or interpretations. We also investigate and analyze it′s properties and show how it semantically differs from others. We believe that LSMS is the only "reasonably simple" semantics that supports both inclusive and exclusive interpretations.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권2호
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• pp.148-154
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• 2010

불확실성 데이터베이스의 의미론 정의는 보통 주어진 불확실성 데이터베이스를 여러 개의 관계형데이터베이스로 변환하는 산술적 접근방법을 취한다. 이 논문에서는 불확실성데이터베이스를 논리이론으로 변환하는 논리적 접근방법을 통해서 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 의미론의 가장 특징적인 면은 기존의 논리적 접근방법에서 사용해온 명제논리 대신에 선형논리를 논리적 근간으로 이용한다는 점이다. 선형논리는 논리식을 불변진리가 아닌 소비가능한 자원으로 해석하기 때문에 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하는데 적합하다. 본 논문의 핵심 결과는 선형논리에 기반한 불확실성 데이터베이스의 의미론이 산술적 접근방식에서 설명하는 불확실성 데이터베이스의 의미론과 동등하다는 것이다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제9권1호
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• pp.69-92
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• 2005

Pattern recognition in cognitive agents is based on (i) the uninterpreted input data (e.g. parameter values) provided by the agent's hardware devices and (ii) and interpreted patterns (e.g. templates) provided by the agent's memory. Computationally, the task consists in finding the memory data corresponding best to the input data, for any given input. Once the best fitting memory data have been found, the input is recognized by applying to it the interpretation which happens to be stored with the memorized pattern. This paper presents a fast converging procedure which starts from a few initially recognized items and then analyzes the remainder of the input by systematically checking for items shown by memory to have been related to the initial items in previous encounters. In this way, known patterns are tried first, and only when they have been exhausted, an elementary exploration of the input is commenced. Efficiency is improved further by choosing the candidate to be tested next according to frequency.

• 인지과학
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• 제18권4호
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• pp.457-483
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• 2007

데이터베이스 의미론(Database Semantics, DBS)은 인간의 의사소통 방식에 대한 종합적인 이론 틀과 분석을 제공하고, 또한 이를 구체적인 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 것을 목적으로 하고 있다. DBS의 두 가지 주요 특징으로는 문장 처리 알고리즘으로 좌연접 방식을 취한다는 점과 문장의 의미 내용을 표상하는 데이터베이스로 '어휘은행 (Word bank)를 취한다는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 DBS에 입각하여 한국어의 기본 현상에 대한 분석 및 구현을 시도한다. 우선 간단한 한국어 예를 통해 듣고, 추론하고, 말하는 단계가 어떻게 진행될 수 있는지를 보이고, 이어서 한국어의 특징적 현상중의 하나인 수사-분류사(classifier) 구조가 어떻게 분석되는지를 보임으로써, 영어와 독일어를 소재로 개발중인 DBS가 언어적 특성이 많이 다른 한국어 분석에도 활용될 가능성이 있음을 보인다. 또한 기존 연구에서 제시된 바 있는 좌연접 알고리즘에 대한 한국어 적용상의 문제점을 검토하면서 그에 대한 대안의 방향을 살펴보기로 한다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제19권2호
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• pp.1-18
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• 2015

This paper retraces the development of Database Semantics (DBS) from its beginnings in Montague grammar. It describes the changes over the course of four decades and explains why they were seen to be necessary. DBS was designed to answer the central theoretical question for building a talking robot: How does the mechanism of natural language communication work? For doing what is requested and reporting what is going on, a talking robot requires not only language but also non-language cognition. The contents of non-language cognition are re-used as the meanings of the language surfaces. Robot-externally, DBS handles the language-based transfer of content by using nothing but modality-dependent unanalyzed external surfaces such as sound shapes or dots on paper, produced in the speak mode and recognized n the hear mode. Robot-internally, DBS reconstructs cognition by integrating linguistic notions like functor-argument and coordination, philosophical notions like concept-, pointer-, and baptism-based reference, and notions of computer science like input-output, interface, data structure, algorithm, database schema, and functional flow.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.53-63
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• 2011

XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의하기 위하여 많은 기법들이 제안되었다. 이러한 목표를 위한 한 가지 방법은 XML 데이터를 관계형 형식으로 변환하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이다. XML 문서의 내용, 구조, 의미 정보인 제약조건 보존은 스키마를 변환하는 과정에서 매우 중요하다. 특히 키 제약조건은 데이터베이스 이론의 중요한 부분을 차지한다. 따라서 제안된 기법은 주키와 외래키를 표현함으로써 XML의 의미를 반영하며, 변환하는 데에 XML 데이터의 키 제약조건뿐만 아니라 데이터의 내용과 구조와 의미도 보존한다. 변환 정보는 문서의 내용, 문서의 구조(부모-자식 관계), 함수적 종속성, XML key와 keyref 제약조건에 의해 포착한 문서의 의미이다. 제안된 기법은 XML 스키마를 변환할 때에 의미적 제약조건들의 보존을 보장함으로써 관계형 데이터베이스에서 데이터 무결성을 보장하기 위한 저장 프로시저나 트리거를 사용할 필요가 없는 이점이 있다. 이러한 변환은 산업체에서 필요한 데이터 관리의 한 부분으로, 이미 웹에 저장되어있는 데이터를 데이터베이스에 저장하여 다른 업무에 활용할 수가 있을 것이다. 본 논문에서는 DTD에서 지원하는 ID/IDREF 키, 상속 관계, 묵시적 참조 무결성은 반영하지 못하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.11-20
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• 1999

기존의 공간 데이터베이스는 오직 현재 시점에서 유효한 정보만을 대상으로 처리하기 때문에 과거로부터 현재에 이르기까지 시간의 흐름에 따른 이력 정보를 효율적으로 관리하기 어려운 문제점이 있다. 최근에는 이를 해결하기 위한 관심이 고조되고 있으며, 이를 통해 현실 세계에 존재하는 객체에 대하여 효율적인 공간 관리뿐만 아니라 시간의 흐름에 따라 변화해온 이력 정보를 제공하라는 시공간 데이터베이스 연구가 시작되고 있다. 이러한 시공간 데이터베이스는 다양한 응용 분야에 적용된다. 데이터베이스엣 정형의미는 데이터 구조와 연산에 대한 명확한 결과를 표현하고 이를 수학적으로 검증하기 위한 도구로서 사용된다. 아울러 시공간 정형의미는 시공간 데이터베이스와 시공간 데이터베이스 관리 시스템을 설계하기 위한 중요한 역할을 수행한다. 따라서 이 논문에서는 시공간 영역과 객체 및 자료 구조는 물론 시공간 기하 연산자와 위상 연산자를 제안한다. 또한 이들을 포함하는 시공간 모델에 대한 정형의미를 통해서 관계 수식을 정립하고 그 연산식을 실제적인 예로서 보인다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제7권1호
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• pp.55-65
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• 2000

Information semantics is a well-known issue in areas of information systems researches. It describes what data mean, how they are created, where they can be applied to ; thus, it provides indispensable information for management of data. This article proposes to formalize information semantics by the processes that data are created or transformed. A scheme is proposed to describe an information production structure, which is called an information structure graph. An information structure graph is a directed graph, whose leaves are primary input data objects and whose root and internal nodes are output objects. Information semantics is derived from an information structure graph that has data as its root. For this, rules are proposed to manipulate and compare graphs. The structural relationships among information structure graphs are mapped into semantic relationships among data.