• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.109-124
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• 2003

대부분의 상용 관계 DBMS(Database Management System)에서는 사용자 편의성을 위하여 SQL과 함께 그래픽 질의어를 제공하고 있으나, 객체 DBMS의 경우에는 그래픽 질의어에 관한 연구와 개발이 미흡한 실정이다. 그래픽 질의어에서는 복잡한 질의 조건을 간결하고도 직관적인 방법으로 표현하는 것이 중요한 이슈이다. 특히, 객체 DBMS는 관계 DBMS 보다 복잡한 데이타 모델과 객체 질의어를 제공하므로 그래픽 객체 질의어를 설계하고 구현할 때 간결성과 직관성을 유지하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 원격지 객체 데이타베이스에 접근하여 자료를 검색하고 관리하는 그래픽 객체 질의어인 GOQL(Graphical Object Query Language)을 제안한다. GOQL은 그래픽 관계 질의어에서 다루지 않은 집합값 속성과 한정어 및 메소드를 포함한 길이가 2 이상인 경로를 간단한 그래픽 요소들로 시각화함으로써 간결성과 직관성을 높인다. 그리고 대표적인 객체 질의어인 XSQL(1,2)에서 사용하는 경로는 GOQL에서 제공하는 간단한 시각적 도구로 표현할 수 있음을 보인다. 또한, 논문에서는 GOQL의 그래픽 질의어를 텍스트 객체 질의어로 변환하는 알고리즘을 제안하고, 실제로 인터넷 환경에서 동작하도록 구현한 결과를 소개한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.79-108
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• 2021

헬스 분야에서 정보 검색의 어려움 중의 하나는 일반 사용자들이 전문적인 용어들을 이해하기가 어렵다는 점이다. 헬스와 관련된 전문 용어들은 일반 사용자들이 검색어로 사용하기 어렵기 때문에 이러한 전문 용어들이 자동적으로 검색어에 더해질 수 있다면 좀 더 검색의 효과를 높일 수 있을 것이다. 제안된 검색어 확장 모델은 전문 용어를 포함하는 MeSH(Medical Subject Headings)를 검색어 확장을 위한 단어 후보 군으로 이용하였다. 문서들은 MeSH용어들로 표현이 되고 이렇게 표현된 문서들의 집합에 대해서 LDA(Latent Dirichlet Analysis) 토픽들이 생성된 후, (검색어+초기 검색어에 의해 검색된 상위 k개 문서들)에 연관된 토픽 단어들이 원래의 검색어를 확장하는 데 쓰여졌다. MeSH로 구성된 토픽 단어들은 임의로 정해진 토픽 확률 임계값과 토픽을 구성하는 단어의 확률 임계값보다 높았을 때 초기의 검색어에 포함되었다. 특정수의 토픽을 갖는 LDA 모델에서 이러한 적절한 임계값의 설정을 통해 선택된 토픽 단어들은 검색어 확장에 이용되어 검색시에 infAP(inferred Average Precision)와 infNDCG(inferred Normalized Discounted Cumulative Gain)를 높이는데 효과적으로 작용하였다. 또한 토픽 확률값과 토픽 단어의 확률값을 곱하여 계산된 토픽 단어의 스코어가 높은 상위 k개의 단어를 검색어를 확장하는 데 이용하였을 때에도 검색의 성능이 향상될 수 있음을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제3권2호
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• pp.191-204
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• 1995

데이타 모델(data model)이란 실세계에 대한 공간 및 비공간적 특성(feature)을 추상화한 시스템 모델이다. 각 시스템들을 고유한 데이타 모델을 통해 외부 세계에 대한 내부 표현및 외부 세계와의 접속관계에 대한 틀(framework)을 정의하게 되며, 공간 질의어는 지리 정보시스템에서 정의하고 있는 외부 세계화의 접속 관계를 우한 효과적인 틀의 하나이다. 기존의 지리 정보 시스템에서는 관계형 데이타 모델에 기반한 공간 데이타 모델들이 주로 사용되었으므로 데이타 추상화(abstraction)및 상속 (inheritance)을 통한 복합 객체의 표현에 문제점이 있었다. 본 논문에서는 ODMG의 객체 모델을 기반으로 평면 위상 모델 (planar topological model)을 수용하여 객체지향 데이타 모델인 위상 객체 모델(Topological Object Model : TOM)을 제안하고, 이를 기반으로 객체지향 공간 질의어인 OQL/Geo을 설계하였다. OQL/Geo은 ODMG에 의해 개발된 질의어인 OQL을 기반으로 하여 위상 객체 모델을 효과적으로 표현할 수 있도록 확장하였으며, 기하연산, 위상연산및 가시연산등의 풍부한 연산자들을 제공하고 있으며, 복잡한 공간 분석에 대한 요구 뿐 아니라 질의 결과에 대한 출력 형식도 다양하게 표현할 수 있도록 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2017

본 논문에서는 Hadoop에 공간 데이터를 저장하고 SQL 기반 질의언어에 의하여 공간 데이터를 질의할 수 있는 공간 빅데이터 질의처리 시스템을 제시한다. 제안한 시스템은 대용량의 공간 빅데이터를 HDFS 기반의 저장 시스템에 저장하고 공간 데이터 처리기능이 추가확장된 SQL 기반 질의언어로 질의를 할 수 있도록 지원하며 OGC 심플 피처모델 기반의 공간 데이터 표준 데이터타입과 함수를 지원한다. 본 논문에서는 질의언어 파싱, 질의언어 검증, 질의계획 생성, 저장시스템 연동 등 질의처리의 주요 기능 개발을 제시하였다. 제안한 시스템의 성능을 기존 시스템과 비교하였으며, 실험에서는 Hadoop에 저장된 공간 데이터에 대한 영역질의의 질의실행시간에 있어서 비교 시스템 대비 약 58%의 성능향상을 나타냄을 보였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권1호
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• pp.85-110
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• 2011

Achieving situation awareness is especially challenging for real-time data stream applications because they i) operate on continuous unbounded streams of data, and ii) have inherent realtime requirements. In this paper we showed how formal data stream modeling and analysis can be used to better understand stream behavior, evaluate query costs, and improve application performance. We used MEDAL, a formal specification language based on Petri nets, to model the data stream queries and the quality-of-service management mechanisms of RT-STREAM, a prototype system for data stream management. MEDAL's ability to combine query logic and data admission control in one model allows us to design a single comprehensive model of the system. This model can be used to perform a large set of analyses to help improve the application's performance and quality of service.

• 대한산업공학회지
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• 제31권1호
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• pp.68-78
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• 2005

A new emotion-based image retrieval method is proposed in this paper. The research was motivated by Soen's evaluation of human emotion on color patterns. Thirteen pairs of adjective words expressing emotion pairs such as like-dislike, beautiful-ugly, natural-unnatural, dynamic-static, warm-cold, gay-sober, cheerful-dismal, unstablestable, light-dark, strong-weak, gaudy-plain, hard-soft, heavy-light are modeled by 19-dimensional color array and $4{\times}3$ gray matrix in off-line. Once the query is presented in text format, emotion model-based query formulation produces the associated color array and gray matrix. Then, images related to the query are retrieved from the database based on the multiplication of color array and gray matrix, each of which is extracted from query and database image. Experiments over 450 images showed an average retrieval rate of 0.61 for the use of color array alone and an average retrieval rate of 0.47 for the use of gray matrix alone.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.45-53
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• 2003

본 연구가 갖는 중요성은 두 가지로 요약된다. 첫째는 질의 확장 검색 방법으로 사전에서 나타나는 용어를 질의의 추가용어로 채택하는 것이다. 이 방법은 기존의 피드백 확정 방법이 갖는 2차적 검색 과정을 줄인다. 둘째는 초기 질의어와 추가용어 사이에 가중치를 달리 적용하여 재현율과 정확률을 동시에 높일 수 있는 최적의 모델을 제시하였다. 이렇게 함으로써 정보 검색의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 방법을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권3호
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• pp.310-326
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• 2006

본 논문은 데이타스트림 환경에서 연속질의를 효율적으로 처리하는 방법을 다룬다. 먼저, 기존의 질의 처리 방법을 데이타 엘리먼트와 질의 중에서 어느 것을 먼저 선택하고 수행을 시작하느냐에 따라서, 서로 이원적인 두 가지 방법인 데이타-이니셔티브(data-initiative)와 질의-이니셔티브(query-initiative)로 분류한다. 이러한 분류는 기존의 질의 처리 연구에서 데이타와 질의를 서로 다르게(asymmetrically) 취급하였다는 것에 기인한다. 기존의 연속질의 처리에서는 이원적인 질의 처리 방법 중에서 데이타-이니셔티브 방법만이 사용되었기 때문에, 질의-이니셔티브 방법에서 얻을 수 있는 성능 상의 이점이 간과되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이타와 질의를 동등하게(symmetrically) 볼 수 있다는 점에 착안한다. 본 논문에서는 데이타와 질의의 이원성 모델(Duality Model of Data and Queries)을 제안하고 이 모델에 기반하여 연속질의 처리 문제를 다차원 공간에서의 공간조인 문제로 변환하는 새로운 관점을 제시한다. 그리고, 공간조인 기반 연속질의 처리 알고리즘인 Spatial Join CQ를 제안한다. Spatial Join CQ는 다차원 공간상에 영역으로 표현된 데이타 엘리먼트들의 집합과 질의들의 집합으로부터 서로 겹치는 쌍을 찾음으로써 연속질의를 처리한다. 제안하는 알고리즘은 대칭적인(symmetric) 연산인 공간조인으로 겹치는 영역들을 찾아냄으로써 서로 이원적인 두 가지 질의 처리 방법의 효과를 동시에 얻는다. 성능 평가 결과, 제시하는 알고리즘은 기존의 방법에 비해서 단순 선택 연속질의는 최대 36배, 슬라이딩 윈도우 조인 연속질의는 최대 7배의 성능 향상을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권2호
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• pp.129-146
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• 2010

최근 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있는 XML 문서는 유연하고도 개방적인 특성으로 인해 정보교환이나 전송을 위한 수단으로 널리 이용되고 있다. 한편 XML 문서를 위한 시각적, 직관적 질의 언어인 XML-GL은 질의에 대한 의미와 결과 문서의 구조를 시각적으로 표현할 수 있기 때문에 XML 문서에 대한 구조 검색과 정보의 공유가 용이하다. 그리고 UML은 정해진 표기법과 다양한 다이어그램을 이용하여 객체지향 분석과 설계를 위한 도구로 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 XML-GL의 데이터 모델인 XML-GDM을 기반으로 표현된 XML 문서를 UML 클래스 다이어그램으로 사상하기 위한 새로운 객체 모델링 방안을 제안한다. 이를 통해서 XML 문서를 직관적인 방법으로 객체지향데이터로 변환하고 저장/관리할 수 있다. 또한 객체지향 검색방법을 적용하면 보다 효율적으로 XML 문서를 검색할 수가 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.140-152
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• 2003

XML 문서는 태그를 가지고 있고 이 태그가 중첩됨에 따라 구조를 나타낼 수 있다. XML 문서가 DTD를 가지지 않거나 여러 곳에서 XML 문서를 모았을 때 그 구조는 비정규적 일 수 있다. 사용자는 이러한 비정규적인 구조에 대해 잘 알기 어려우며 설사 잘 알고 있다고 하더라도 실수하기 쉽다. 특히 비정규적인 구조를 가지는 문서들에 대해 정확한 구조질의를 작성하는 것은 더욱 어렵다. 따라서 사용자는 구조가 없거나 있다 하더라도 적은 양의 구조정보 만을 기술하는 일반적인 질의를 작성하게 된다. 이런 환경에서 구조 정보를 이용하여 문서의 순위결정에 이용하고 사용자 구조 질의와 문서 구조간의 차이에 대해 보상해 주는 검색 모델을 제안한다. 질의 처리를 단순화하기 위하여 질의 경로간의 독립을 가정하였다 이 가정은 질의 언어의 표현능력의 저하를 가져올 수 있는데 이를 해결하는 질의 모델도 제시한다. 지금까지 어떤 문서를 위한 테스트 컬랙션이 없었기 때문에 TIPSTER 컬랙션에서 일부 문서를 추출하여 작은 테스트 컬랙션을 만들고 여기에 구조가 없는 질의를 수행하여 제시한 검색 모델의 유용성을 보였다. 실험 결과 벡터 모델에 비하여 평균 67%의 정확률 개선효과를 얻을 수 있었다.