• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권2호
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• pp.213-225
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• 2003

멀티미디어 데이타베이스 시스템에서는 멀티미디어 데이타를 질의하고 질의 결과를 어떻게 프리젠테이션 할 것인가에 대한 연구는 매우 중요하다. 또한 질의의 결과를 다양한 응용에서 사용하기 위해서는 보다 일반화된 형태로 질의결과를 제공해야할 필요가 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이타베이스 시스템에서 질의결과를 프리젠테이션 하기 위한 프리젠테이션 모델과 멀리미디어 프리젠테이션을 지원하는 MMSQL을 제안하고 MMSQL 질의를 처리하기 위한 질의처리기를 설계하고 구현하였다. 또한 질의 결과 프리젠테이션을 보다 일반화된 형태인 SMIL제공하도록 함으로써 질의 결과를 다양한 응용에서 쉽게 사용할 수 있도록 하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.103-113
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• 2014

본 연구에서는 동적 다변량 그래프 데이터의 연속적 분석이 가능한 질의 모델을 설계 및 구현하였다. 먼저, 질의 모델을 판별함수 설정과 시간에 따른 통합 방법 선택의 두 단계로 설계하고, 질의 패널, 그래프 시각화 패널, 속성 패널로 구성된 질의 시스템으로 구현하였다. 또한, 그래프 표현에는 노드-링크 다이어그램과 Force-Directed Graph Drawing 알고리즘을 이용하였으며, 질의 결과로 선택된 대상들에 효과를 적용하여 사용자가 시각적으로 구분할 수 있도록 처리하였다. 마지막으로, 세계 소형 무기 거래량 데이터를 이용하여, 본 연구에서 설계한 동적 다변량 그래프 질의 모델을 검증하였다. 본 연구는 동적 그래프의 연속적 분석이 가능한 새로운 질의 모델을 설계하는 것을 통해, 기존 모델이 동적 그래프를 시점별로 이산적으로만 분석할 수 있는 한계를 개선하였다는데 의의가 있다. 본 연구는 추세 분석이나, 복잡계 네트워크 해석 등 동적 그래프를 사용하는 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2031-2041
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• 1999

본 논문에서는 비정형, 대용량의 비디오데이터의 특징기반 검색과 주석기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의를 지원하는 통합비디오정보시스템(Hybrid Video Information System : HVIS)을 제안한다. HVIS는 메타데이터 모델링을 위해 한편의 비디오를 비디오 다큐먼트, 시퀸스, 장면, 객체로 나누고 물리적인 비디오스트림을 위한 원시데이터계층(raw_data layer)과 주석기반 검색, 특징기반 검색, 유사성 검색을 지원하기 위한 메타데이터계층(meta_data layer)의 두 개의 계층을 가진 통합 계층지향 메타데이터모델(Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model : THOMM)과 이 모델을 기반으로 주석기반 질의, 특징기반 질의, 유사질의가 가능한 비디오질의언어 (Video Query Language)와 질의를 처리하기 위한 비디오질의처리기 (Video Query Processor : VQP)와 질의처리알고리즘을 제안한다. 특히 유사한 장면, 객체를 찾는 유사질의시 사용자의 관심을 고려한 유사성 정도를 나타내는 식을 제시한다. 제안된 시스템은 Visual C++, ActiveX와 ORACLE를 이용하여 구현되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.603-614
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• 1999

As multimedia application services on high-speed information network have been rapidly developed, the need for the video information management system that provides an efficient way for users to retrieve video data is growing. In this paper, we propose a video data model that integrates free annotations, image features, and spatial-temporal features for video purpose of improving content-based retrieval of video data. The proposed video data model can act as a generic video data model for multimedia applications, and support free annotations, image features, spatial-temporal features, and structure information of video data within the same framework. We also propose the video query language for efficiently providing query specification to access video clips in the video data. It can formalize various kinds of queries based on the video contents. Finally we design and implement the query processing engine for efficient video data retrieval on the proposed metadata model and the proposed video query language.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권3호
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• pp.232-243
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• 2007

메타데이타를 위한 검색모델은 질의에 사용자의 정보요구를 정확하게 반영하기 때문에 정확율(precision)은 높지만 질의 조건에 만족하지 않는 정보를 배제하므로 재현율(recall)은 낮다. 반면 전문(full-text) 텍스트 검색 모델은 사용자 질의에 대하여 모든 문서를 검색대상으로 하므로 정확율은 낮고 재현율은 높다. 메타데이타 검색모델의 높은 정확율은 사용자가 메타데이타의 구조적 특성에 맞게 질의를 구성할 경우 가능하지만 일반적으로 사용자가 메타데이타의 구조 정보를 반영한 사용자 질의를 구성할 수 있다고 기대하기는 어렵다. 또한 메타데이타에 포함된 정보의 양은 전문 텍스트가 가진 정보의 양보다 적기 때문에 텍스트를 검색한 결과보다 재현율이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 특성을 반영하여 메타데이타 검색 시, 사용자의 다양한 질의를 메타데이타의 특성에 맞게 재구성하고 메타데이타뿐 아니라 텍스트에 대해서도 검색을 수행하여 두 모델의 장점을 함께 고려한 통합 검색 모델을 제안한다.

• 정보관리학회지
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• 제16권2호
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• pp.49-80
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• 1999

본 연구는 자연어 비불리언 탐색에서 탐색결과에 근거하여 질의를 수정, 확장, 결합하여 검색효과를 향상시키는 시스템들을 개념모델별로 성능을 고찰하고, 성능에 영향을 끼치는 요소들을 분석하여, 이론적인 개념의 틀을 제시하였다. 용어의 가중치기법, 문헌의 순위화방법, 용어선정알고리즘, 질의확장에 사용된 문헌수와 용어수, 적합성판정정보의 출처 및 척도, 배움표본의 크기, 부적합문헌정보의 사용여부, 용어확장방법, 질의의 크기, DB의 종류와 크기 등에 의해 영향을 받는 것으로 분석되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권1호
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• pp.44-53
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• 2008

온톨로지 기반의 애플리케이션에 대한 사용이 증가함에 따라 시맨틱 정보를 효율적으로 저장 및 처리하는 것이 중요하게 다루어지고 있다. 비록 몇몇의 관련된 시스템들이 개발되어왔지만, 이들은 시맨틱 데이타의 크기, 시맨틱 질의 처리의 성능 시맨틱 데이타 유지관리의 관점에서 몇몇 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 관리 시스템을 위한 OWL 인지 관계형 모델을 제안하고 이를 이용하는 SQL 기반의 시맨틱 질의 처리 메커니즘을 제안한다. 또한 질의 처리 성능에 대한 검증을 위해 Sesame와 비교를 통해서 좀 더 효율적임을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.715-725
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• 2020

본 논문에서는 고차원의 특징 벡터에서 질의와 가장 가까운 k개의 데이터를 찾는 k-최근접 질의 최적화 방법을 제안한다. k-최근접 질의는 k개의 데이터를 포함할 가능성이 있는 범위를 기반으로 범위 질의로 변환되어 처리하는 기법이다. 본 논문에서는 처리 비용을 감소시키고 검색 속도를 가속화 할 수 있는 최적의 범위를 도출하기 위해 k-최근접 질의 처리 시 DNN 모델을 이용한 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 모듈과 오프라인 모듈로 구성된다. 온라인 모듈에서는 클라이언트로부터 요청을 받아 실제 질의를 처리한다. 오프라인 모듈에서는 과거 최적화 기법의 결과를 학습 로그로 사용한 DNN 모델로 최적의 범위를 도출하고 온라인 모듈로 전달한다. 제안하는 기법의 우수성 및 타당성의 입증을 위하여 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.99-115
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• 2003

본 논문은 지식 기반 객체지 향 공간 데이터베이스시스템 KOBOS를 제안한다. 객체지향 공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 근접 질의답변에 지식기반 접근법을 도입한다. 공간객체와 근접 공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 세 단계 객체지향 데이터 모델을 제안하고 있다: (1) 공간 형상 모델; (2) 공간 객체 모델: (3) 내부 기술 모델. 근접 공간 연산자의 범위는 공간 타입 추상 계층으로 알 수 있다. 또한 객체지향 공간 질의어인 SOQL을 제안한다. SOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다. 효율적인 혼합 질의 처리를 위하여, 하향 공간 질의 처리 방법을 이용하여 처리해 준다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제3권1호
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• pp.27-58
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• 2009

Aggregation join queries are an important class of queries over data streams. These queries involve both join and aggregation operations, with window-based joins followed by an aggregation on the join output. All existing research address join query optimization and aggregation query optimization as separate problems. We observe that, by putting them within the same scope of query optimization, more efficient query execution plans are possible through more versatile query transformations. The enabling idea is to perform aggregation before join so that the join execution time may be reduced. There has been some research done on such query transformations in relational databases, but none has been done in data streams. Doing it in data streams brings new challenges due to the incremental and continuous arrival of tuples. These challenges are addressed in this paper. Specifically, we first present a query processing model geared to facilitate query transformations and propose a query transformation rule specialized to work with streams. The rule is simple and yet covers all possible cases of transformation. Then we present a generic query processing algorithm that works with all alternative query execution plans possible with the transformation, and develop the cost formulas of the query execution plans. Based on the processing algorithm, we validate the rule theoretically by proving the equivalence of query execution plans. Finally, through extensive experiments, we validate the cost formulas and study the performances of alternative query execution plans.