• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.6-8
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• 2000

XML 문서의 폭발적인 확산에 따라 Web상의 각 사이트는 XML 문서를 분산 저장하여 관리하고 있다. 그리고 XML 문서들 간에는 다양한 링크를 통해 관련된 정보를 참조할 수 있다. 그러나 현재까지 XML과 관련하여, 링크를 지원하는 질의어 개발이나 링크를 활용한 XML 검색 시스템 개발에 대한 연구는 미비하다. 본 논문에서는, 실제 Web상에 분산되어 저장된 전자 문서들 중 하이퍼링크로 연결된 XML 문서들을 대상으로, 링크를 지원하기 위해 기존 XML 질의어를 확장에 대해 연구하였다. 이를 위해 XML 링크를 지원하는 질의의 유형을 분류하고, 링크를 지원하기 위한 XML 질의어의 확장에 대해 기술한다. 그리고 링크를 활용한 XML 질의 처리 방안에 대해 기술한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.1020-1033
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• 2021

Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.109-119
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• 1999

멀티미디어 데이터의 중요성과 활용도가 증가됨에 따라 데이터베이스에서 멀티미디어 데이터를표현하고 처리하기 위한 연구가 필요하게 되었다. 데이터베이스에서 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해서는 멀티미 디어 데이터를 정확히 모텔링하여 데이터 형 및 연산들을 정의하고 이를 지원하는 질의어를 만드는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GMT로 멀티미디어 데이터를 모델링하여 데이터베이스에서 멀티미디어 데이터를 지원할 수 있도록 한다. 또한 SQL을 확장하여 멸티미디어 데이터를 위한 새로운 형을 정의하고 효과적으로 질의해 낼 수 있는 질의어인 MMSQL을 제안한다. 특히, MMSQL에서는 멸티미디어 데이터 안의 객체 사이 (내부적) 또는 여러 멀티미디어 데이터 사이(외부적)의 시.공간적 관계를 표현할 수 있는 방법을 제공한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권2호
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• pp.397-406
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• 2004

일반적으로 객체지향 모델링으로 UML을 이용한 설계방법이 많이 사용되고 있다. 그러나 UML을 이용한 메타데이터의 생성은 서로 다른 환경에서 언어와 이에 관련된 세부적인 기능들에 대한 표현의 차이점으로 쉽지가 않다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 패턴 및 클래스에 대한 부분을 정형화, 표준화하기 위한 방법으로 XML Metadata Interchange Format(XMI)를 이용하였다. 그리고 메타모델의 설계를 위해서 XMI 메타모델 중 사용의 빈도수가 많은 4개의 엘리먼트(element)만을 선택하여 메타데이터를 생성하였다. 생성된 메타데이터를 저장하기 위해서 DB를 이용한 저장소를 설계하였으며, 패턴 및 각 클래스 구성에 대한 정보를 추가하고 질의어(query)를 이용하여 메타데이터의 재사용 및 확장이 용이하도록 하였다

• 정보관리학회지
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• 제29권4호
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• pp.101-121
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• 2012

불리언 검색만을 제공하는 정보시스템들은 순위화된 검색 결과를 제공하지 않아 이용자들이 많은 시간을 들여 수많은 결과를 일일이 확인해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 불리언 검색 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 불리언 검색에서 적용되고 있는 색인 가중치 정보 대신에 태그 간의 결합 관계 정보를 이용하여 순위화된 검색 결과를 제공하기 위한 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법은 일반적인 키워드 질의 대신에 문서를 질의로 사용하기 때문에 해당 문서에서 질의로 사용하는 핵심태그를 추출한다. 질의 생성 과정에서는 태그결합도에 따라 다양한 그룹의 불리언 질의를 생성하고, 매칭 과정에서는 해당 질의어 그룹 간에 차별성 정보와 태그 중요도 정보를 이용하여 순위화를 처리한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법의 유용성을 평가하기 위하여 선정된 연구정보와 관련된 동향분석정보를 추출하는 과정에 적용하여 실험을 수행하였다. 또한 제안된 방법에 대한 이용자 평가를 위하여 다수의 이용자들을 대상으로 약 1년간 서비스를 제공하였으며 그 결과 높은 이용자 만족도를 확보할 수 있다고 조사되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.782-800
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• 2006

이미지 메타 데이타는 이미지 데이터의 내용, 구조, 특징 등을 기술하는 데이타를 말한다. 이러한 메타 데이타는 다양한 시스템 환경에서 서로 공유되며 다양한 표준이 존재한다. 이러한 환경에서 사용자가 요구하는 정확한 데이타를 검색하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 분산 환경에서 다양한 표준을 가지는 이질적인 이미지 메타데이타의 상호 운용 시스템 구조를 제안하고, 보다 정확하고 효율적인 검색을 위하여 메타데이타 매핑 방법을 이용한 질의 확장 방안을 제안한다. 제안한 매핑 방법에서 비표준 메타데이타를 사용하는 제공자는 MDR내의 기준 표준인 VRA 표준과 매핑된다. 또한, 불필요한 매핑 연산을 줄이고 MDR에 새로운 표준을 쉽게 추가하기 위해서 VRA 표준을 기준으로 표준안간의 매핑을 수행한다. 제안된 확장 질의 방법을 사용하면 다양한 메타데이타 스키마와 표준 간의 관계를 활용하여 검색의 정확도를 높일 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 시스템 프로토타입을 구현하고 확장 질의 처리에 대한 검객 성능 평가를 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.95-102
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• 2007

최근에 응용 개발의 복잡성을 숨겨주고, 상위 응용계층에서 필요로 하는 기능을 추상화하여 제공하는 센서 미들웨어에 대하여 많은 연구진들이 주목하고 있다. 미들웨어를 설계하기 위한 요건들은 다수이지만, 그 중에서도 속성 기반 네이밍의 지원은 매우 중요하게 여겨진다. 하지만 현재 연구된 대부분의 미들웨어는 센서 네트워크의 특성을 제대로 고려하지 않고 설계했을 뿐만 아니라 속성 기반 쿼리에 대한 확장성을 제공하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 가상 대응체(Virtual Counterpart) 개념을 적용하여 속성 기반 네이밍을 싱크 노드의 미들웨어에서 가상의 센서 노드가 지원해주는 구조를 제안한다. 개별 센서 노드에서 속성 기반 쿼리를 처리하는 기존의 데이터 중심 미들웨어와는 달리, 제안된 구조에서는 센서 노드에 대응되는 가상의 센서 노드를 싱크 노드의 미들웨어에서 운용하고, 속성 기반 쿼리를 가상의 센서 노드가 물리적 센서 노드를 대행하여 처리한다. 이러한 접근방안을 취함으로써, 하부 네트워크에 비 종속적인 속성 기반 네이밍이 가능해졌으며, 확장이 용이해졌다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.963-973
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• 2016

대용량 미디어 온톨로지를 이용하여 의미 있는 지능형 서비스를 제공하기 위해 기존의 Axiom 추론뿐만 아니라 다양한 추론을 활용하는 지식 확장이 요구되고 있다. 특히 시공간 정보는 인공지능 응용분야에서 중요하게 활용될 수 있고, 시공간 정보의 표현과 추론에 대한 중요도는 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 공간 정보를 추론에 활용하기 위해서 공공 주소체계에 대한 LOD를 대용량 미디어 온톨로지에 추가하고, 이러한 대용량 데이터 처리를 위해 인메모리 기반의 분산 처리 프레임워크를 활용하는 공간 추론을 포함하는 RDFS 추론 시스템을 제안한다. 또한 추론을 통해 확장된 데이터를 포함하는 대용량 온톨로지 데이터를 대상으로 하는 분산 병렬 시공간 SPARQL 질의 처리 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 온톨로지 추론과 질의 처리 벤치 마킹을 위한 LUBM과 BSBM 데이터셋을 대상으로 실험을 진행했다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권1호
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• pp.43-55
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• 2005

시공간 데이타베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이타에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 실세계에서 "임의의 질의 윈도우 영역에서 2001년 4월부터 8원까지 농경지당 뿌려진 농약의 평균은 얼마인가\ulcorner"와 같은 질의를 할 수 있다. 이러한 집계 질의는 시간과 공간에 대한 제약을 가지고 있다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 시공간 데이타에 직접 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 시공간 특성을 가진 시공간 데이타 분석을 위한 시공간 집계 함수 stCOUNT, stSUM, stAVG, stMAX, stMIN를 제안한다. 아울러 제안된 시공간 집계함수론 적용한 부동산 관리 시스템을 통해 기존의 시간, 공간 집계함수가 분석하기 어려웠던 시공간 데이타에 대한 분석의 용이함과 응용 시스템에 맞는 질의 표현력의 개선 및 편리성을 제공함을 보였다 그리고 제안된 시공간 집계함수의 알고리즘의 성능 평가를 통해 알고리즘 성능의 타당성을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권5호
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• pp.473-486
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• 2005

최근에 Agrawal 등이 제안한 히포크라테스 데이타베이스는 관계형 데이타베이스에 프라이버시 보호 기능을 추가한 데이타베이스 모델이다. 본 논문의 저자들은 히포크라테스 데이타베이스 모델을 XML 데이타베이스에 적용할 수 있도록 확장한 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델[4]을 제안하였다. 본 논문에서는 동적 프레디킷(dynamic predicate)이라는 새로운 개념을 제안하고, 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델에서의 액세스 통제에 이 개념을 적용한다. 동적 프레디킷은 권한에 의해 액세스가 허용되는지를 결정하는데 적용될 수 있는 질의 처리 도중에 동적으로 생성되는 조건을 나타낸다. 동적 프레디킷은 권한 검사를 질의 계획에 효과적으로 통합하여 액세스가 허용되지 않은 엘리먼트들이 질의 처리 과정에서 일찍 제외될 수 있게 해준다. 합성 데이타와 실제 데이타를 사용하여 기존의 액세스 통제 방법과 질의 처리 시간을 비교하는 다양한 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 액세스 통제 방법은 하향식 액세스 통제 방법에 비하여 최대 219배, 상향식 액세스 통제 방법에 비하여 최대 499배 성능을 향상시킴을 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델 상에서 동적 프레디킷을 사용하여 액세스 통제 방법을 질의 계획에 효과적으로 통합할 수 있도록 한 것이다.