• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.25-33
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• 2013

RFID 시스템에서는 다중 태그가 동일한 주파수로 동시에 리더의 요청에 응답하기 때문에 발생하는 태그 충돌을 중재하는 절차가 필수적이다. 이 절차를 충돌 방지 알고리즘이라 하며 RFID 시스템에서 가장 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 다중 태그의 고속 식별을 위한 4-BPSA(4-Bit Pattern Slot Allocation) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 슬롯을 사용하는 트리 기반의 알고리즘으로서 4비트 패턴에 따른 슬롯 할당 기법을 이용하여 정확한 예측을 통해 빠르고 효율적으로 태그를 식별한다. 알고리즘에 대한 수학적 성능 분석을 통해 worst-case에서 4-BPSA의 시간 복잡도가 O(n)이며 기존의 알고리즘에 비해 성능이 개선되었음을 보인다. 또한 MATLAB을 이용한 시뮬레이션 실험을 통한 알고리즘의 성능 평가 결과에 의거해 4-BPSA 알고리즘이 태그당 평균 0.7회의 질의를 수행하며 태그의 개수와 상관없이 안정적인 성능을 보이는 것을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.87-95
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• 2002

본 연구에서는 성공적인 컴포넌트의 재사용을 위하여 도메인 지향(domain orientation) 개념을 도입하여 컴포넌트들을 저장소에 분류, 검색하는 방법을 제안한다. 설계 시 디자인 패턴이 적용된 기존 시스템의 컴포넌트를 대상으로, 해당 도메인 내에 있는 각 컴포넌트와 기준패턴과의 구조적 유사함을 비교함으로서 컴포넌트를 분류하는 방법을 제안한다. 재사용 가능한 컴포넌트를 기능별로 분할하고 그 구조를 다이어그램으로 제공함으로서 컴포넌트의 재사용 및 플랫폼간의 이식성을 높일 수 있다. 또한 E-SARM 알고리즘을 이용하여 질의와 가장 적합한 컴포넌트와 그와 유사한 후보컴포넌트들이 우선순위로 제공됨으로서 컴포넌트 재사용 효율을 높여줄 수 있도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.52-64
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• 2015

Recently, as the quality of life has been improving, search items in the area of entertainment represent an increasing share of the total usage of Internet portal sites. Information retrieval in the entertainment area is mainly depending on keywords that users are inputting, and the results of information retrieval are the contents that contain those keywords. In this paper, we propose a search method that takes natural language inputs and retrieves the database pertaining to entertainment. The main components of our study are the simple Korean morphological analyzer using case particle information, predicate-oriented token generation, standardized pattern generation coherent to tokens, and automatic generation of the corresponding SQL queries. We also propose an efficient retrieval system that searches the most relevant results from the database in terms of natural language querying, especially in the restricted domain of music, and shows the effectiveness of our system.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1404-1417
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• 1999

웹과 같은 분산 환경에서는, 웹 브라우저 상에서 SQL 형식의 공간 질의를 수행시키는 것과 또한 서버로부터 그 질의 결과를 보는 것이 가능하다. 그러나, 격자 이미지(raster image)와 같은 대용량 공간 데이타를 포함하는 질의 결과를 웹 브라우징할 때 발생하는 많은 문제점들 중에서, 사용자 응답 시간의 지연은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 사용자의 재요청(callback) 접근 패턴이 공간적 근접성(spatial locality)을 따른다는 가정하에서의, 사용자 응답 시간을 최소화하기 위한 새로운 프리페치(prefetch) 전략에 대해서 서술한다. 본 논문의 프리페치 전략은 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 프리페치 알고리즘은 사용자의 접근 패턴을 잘 반영하는 힐버트 곡선(Hilbert-curve) 모델을 바탕으로 한다. 둘째, 프리페치 전송 비용을 줄이기 위해서 사용자의 재요청 시간 간격(think time)을 이용한다. 본 논문에서는, 힐버트 곡선을 이용한 프리페치 전략의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로 프리페치를 하지 않는 방식보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.Abstract In distributed environment(e.g., WWW), it would be possible for the users to submit SQL-like spatial queries and to see their query results from the server on the Web browser. However, of many obstacles which result from browsing query results including large spatial data such as raster image, the delay of user response time is very critical. In this paper we present a new prefetch policy which can alleviate user response time on the assumption that user's callback access pattern has spatial locality. Our prefetch policy can be summerized as follows: 1) our prefetch algorithm is based on the Hibert-curve model which well replects user's access pattern, and 2) it utilizes user's callback interval to reduce prefetch network transmission cost. In this paper we conducted diverse experiments to show that our prefetch policy achieves higher performance improvement compared to other non-prefetch methods.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.375-383
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• 2010

질의응답시스템을 구축하는데 있어서 사용자 질의로 입력된 자연어 문장을 문법적 또는 의미적으로 완벽하게 분석하는 작업과 그 질의에 대한 정확한 답변을 찾아내는 작업은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 질의응답시스템 구축의 난제를 극복하기 위해, 문서 말뭉치에 기반하여 질의문을 자동 생성, 저장하여 이를 키워드로 검색하는 새로운 방식의 시스템을 제안한다. 질의문 생성을 위한 기본 아이디어는 수집 문서의 주요 문장에 대해 고유명사인식 기술을 활용하여 사람, 사물, 장소, 시간 등의 고유명사를 인식한 후, 각 고유명사에 해당하는 자연어 질의문을 생성하는 것이다. 질의문은 두가지 유형인 단순형 및 문장구조유지형 질의문으로 구분한다. 시스템은 이렇게 준비된 질의문 데이터베이스를 가지고 입력된 검색 키워드에 대하여 관련 질의문과 답변을 쉽게 얻을 수 있다. 본 연구의 관건은 생성된 질의문이 명확한 해답을 도출할 수 있는 의미있는 질의문을 생성하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 질의문의 원천이 되는 평서문장을 선별하는 원칙과 선별된 평서문으로부터 의미있는 질의문을 생성하는 방법론을 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.603-612
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• 2003

웹의 발전으로 인터넷상에 XML 문서의 양이 증가하면서 클라이언트에서 수신된 XML 데이터를 검증하고 데이터베이스에 효율적으로 저장하고 질의하는데 필요한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 작업들을 처리하기 위해서는 XML 문서의 DTD나 XML Schema가 필요하다. 그러나 스키마가 없는 XML 문서는 DTD나 XML Schema가 없기 때문에 이러한 작업들을 처리할 수가 없다. 이에 이 논문에서는 well-formed XML 문서이거나 XML Schema가 없는 XML 문서에서 XML 데이터를 검증하고 데이터베이스에 효율적으로 저장하고 질의할 수 있도록 XML Schema론 추출한다. 이 논문에서 제안하는 XML Schema 추출 방법은 반구조적 데이터의 스키마 추출 기법인 데이터가이드와 시뮬레이션을 적용하여 스키마가 없는 XML 문서에서 스키마 그래프를 추출한다. 그리고 스키마 그래프와 재사용성을 고려한 패턴 테이블을 이용하여 XML Schema를 추출하는 기법을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.65-72
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• 2012

21세기 정보화시대에 정보자원의 양은 증대되고 있으며 필요한 정보를 손쉽게 취득하게 해주는 정보검색 시스템의 역할이 중요해지고 있다. 일반적으로 사용자가 원활한 검색을 하기 위해서는 검색하고자 하는 정보에 대한 충분한 사전 파악이 필요하며, 키워드를 식별하는 능력 또한 뛰어나야 한다. 하지만 대부분의 사용자들이 충분한 지식을 갖추고 검색을 수행하지 않으며 질의어에 적합한 효율적인 키워드를 연상하는데 많은 시간을 소비한다. 또한 여러 검색엔진에서 연관검색어 서비스를 제공하고 있지만 이는 검색어와 유사한 의미 내용이 대부분이며 사용자에게 맞는 확장/연관검색어를 제공하여 주지 못한다. 본 논문은 질의어 패턴 분석 기반의 사용자 확장 검색어 추출 및 추천을 통해 사용자의 검색 편의성을 제공하기 위한 시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권2호
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• pp.103-110
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• 2010

최근에 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 장점을 이용하여 XML로 표현된 문서를 효과적으로 저장, 관리, 검색하는 XML 문서관리 시스템에 대한 많은 연구들이 활발하게 진행되어 왔다. 그러나 경로 질의 중에서 LIKE 연산과 같은 부분 패턴 매칭 질의의 경우는 비효율적인 비교 연산으로 인해 검색 성능이 현저하게 떨어지기 때문에 RDBMS의 색인의 효과를 볼 수 없다. 본 논문에서는 XML 문서를 RDBMS에 효율적으로 저장하는 계층형 XML 저장 기법과 경로 역 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 XML문서의 엘리먼트를 키워드로 보고 해당 키워드가 속한 경로의 식별자와 시퀀스로 포스팅 파일을 구성하여 경로 기반 질의의 검색 속도를 향상하는데 주안점을 둔다. 검색 성능에 관한 실험을 통해서 제안된 기법이 기존의 RDBMS를 이용한 기법보다 약 60% 우수한 성능을 가지고 있음을 입증한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.737-748
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• 2003

디지털 음악 컨텐츠의 활용이 보편화되고 음악 데이터의 양이 방대해지면서 데이터베이스로부터 음악 컨텐츠를 효과적으로 질의하고 검색하는 기능이 절실해졌다. 본 논문에서는 사용자들이 자주 질의하는 멜로디 부분을 이용하여 음악 검색을 보다 빠르고 효과적으로 수행할 수 있는 음악 검색 시스템인 FMF(Fast Melody Finder)를 제안한다. 이 기법은 어떤 음악에 대해 사용자가 기억하고 질의하는 내용이 대개 음악의 특정 선율에 한정되어 있다는 사실에 기반하고 있으며, 사용자의 이러한 질의 패턴을 이용하여 자주 질의되는 부분을 인덱스로 사용함으로써 사용자가 원하는 곡을 빠르게 찾아낼 수 있게 해준다. 또한 이러한 선율들을 다루기 위해서, 사용자의 허밍에 의한 음향 질의와 오선지를 통한 질의로부터 추출된 음높이와 음의 길이를 분석하여 UDR과 LSR 스트링으로 변환함으로써 더욱 정확한 질의를 할 수 있다. 프로토타입 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.200-204
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• 2008

검색엔진을 사용해 질의를 입력 후 사용자가 원하는 정보를 얻을 때까지의 검색 결과정보의 탐색 범위에 대해 설문한 연구 보고서에 검색 결과정보의 첫 페이지만 보는 사용자가 설문인원의 41%를 차지했고, 상위 3페이지만 사용하는 사용자는 88%에 달한다고 하였다. 따라서 검색결과의 상위순위는 사용자의 정보 존재여부를 판단하는 중요한 척도가 된다. 또한 인터넷의 방대한 정보로 인해 정보 홍수에 빠진 사람들은 정보에 대한 까다로운 요구를 하고 있다. 이를 테면 개인화 또는 맞춤화된 정보를 제공 받기를 원하고 있다. 정보검색시 대다수의 사용자들은 질의의 길이를 2단어 이하의 키워드를 사용하여 질의가 특정한 토픽을 지향하도록 하고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 연관규칙을 적용 사용자 프로파일 DB내 질의에 대한 사용자 질의패턴을 분석하여 '분석 Agent' 통한 연관 질의 리스트를 생성하고 '추천 Agent'는 사용자들의 취향변화 즉 시간에 따라 변하는 관심영역 또는 사용자 질의 변화에 대해서 날짜별 가중치를 부여하여 사용자와 상호교류를 통해 사용자에게 맞춤형 질의를 추천하는 방안을 제시하고자 한다.