The study on query relaxation which provides approximate answers has received attention. In recent years, some arguments have been made that semantic relationships are useful to present the relationships among data values and calculating the semantic distance between two data values can be used as a quantitative measure to express relative distance. The aim of this article is a hierarchical metricized knowledge abstraction (HiMKA) with an emphasis on combining data abstraction hierarchy and distance measure among data values. We propose the operations and the query relaxation algorithm appropriate to the HiMKA. With various experiments and comparison with other method, we show that the HiMKA is very useful for the quantified approximate query answering and our result is to offer a new methodological framework for query relaxation.
협력적 질의 응답은 질의와 데이터에 관한 지식을 이용해서 초기의 질의에 적절한 인접한 정보나 연관된 정보를 제공한다. 본 논문에서는 제시된 질의에 대한 정확한 검색 결과를 보여주지 못하는 경우에 협력적 질의 응답을 지원하기 위하여 지능적인 질의 응답 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 지능적인 질의 응답 시스템은 하이브리드 지식베이스(Hybrid Knowledge Base)를 이용하여 질의 완화 과정을 수행한다. 질의 완화에 사용되는 하이브리드 지식베이스는 구조적인 접근을 위하여 시멘틱 리스트와 규칙 기반의 지식베이스로 구성된다. 또한, 본 논문은 하이브리드 지식베이스를 기반으로 초기의 질의어를 이용하여 질의 재형성을 하기 위하여 질의 완화 알고리즘을 제안한다.
데이터베이스 시스템에서 협력적 질의응답이란 질의 내용과 정확히 일치하는 자료뿐만 아니라 좀 더 넓은 인근 범위의 자료 또는 근사적인 자료를 검색해 주는 것을 말한다. 협력적 질의응답은 질의 분석, 질의 유연화, 유연화된 질의에 따른 근사적 자료 제공의 세 단계로 이루어져 있다. 질의 유연화를 수행하기 위해 의미적 관계를 표현하는 지식추상화 방법과 자료 사이의 정량적인 유사도를 거리로 표현하는 방법들이 지식표현 방법으로 사용된다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 질의 유연화 단계를 지원하기 위해, 다단계 데이터 추상화 계층과 거리 척도를 지원하는 계량화된 지식추상화 계층(MKAH: Metricized Knowledge Abstraction Hierarchy)을 제안한다. MKAH는 카테고리화 될 수 있는 자료에 대해 질의 유연화를 효과적으로 지원하며 두 값 사이의 정량적인 의미상의 유사도를 제공하여, 질의 결과에 순위가 매겨질 수 있도록 한다. MKAH의 실용성과 효율성을 검증하기 위하여 경력직 검색 분야에 대한 원형 시스템을 구현해보았다. 다양한 실험을 통하여 MKAH가 풍부한 의미 표현이 가능하면서 질적으로도 높은 거리 척도를 제공해 준다는 것을 보였다. 그 결과 MKAH를 채택하는 도메인은 다른 정량적인 숫자 도메인과 호환될 수 있다는 점과, 큰 규모의 시스템을 만드는 데에도 장점이 있음을 확인하였다.
Case-Based Reasoning(CBR) offers a new approach for developing knowledge based systems. CBR has several research issues which can be divided into two categories : (1) static issues and (2) dynamic issues. The static issues are related to case representation scheme and case data model, that is, focus on casebase which is a repository of cases. The dynamic issues, on the other hand, are related to case retrieval procedure and problem solving process, i.e. case adaptation phase. This research is forcused on retrieval procedure Traditional query processing accepts precisely specified queries and only provides exact answers, thus requiring users to fully understand the problem domain and the casebase schema, but returning limited or even null information if the exact answer is not available. To remedy such a restriction, extending the classical notion of query answering to approximate query answering(AQA) has been explored. AQA can be achieved by neighborhood query answering or associative query answering. In this paper, neighborhood query answering technique is used for AQA. To reinforce the CBR process, a new retrieval procedure(cooperative CBR) using neighborhood query answering is proposed. An neighborhood query answering relaxes a query scope to enlarge the search range, or relaxes an answer scope to include additional information. Computer Aided Process Planning(CAPP) is selected as cooperative CBR application domain for test. CAPP is an essential key for achieving CIM. It is the bridge between CAD and CAM and translates the design information into manufacturing instructions. As a result of the test, it is approved that the problem solving ability of cooperative CBR is improved by relaxation technique.
Many similar class components are stored in object-storage but the object-storage has needed the retrieval function of correct component for reuse. Accordingly this paper designed the class component retrieval viewer of the object-storage by using the improved spreading activation strategy. Object-storage has made up of information of inheritance relation, superclass, subclass, and we defined the queries about each class function. Also we specified connectionist relaxation of the each class and query, finally we gained retrieval result which showed highest activation value order of class component information including the query function.
정보기술의 표준으로 사용되고 있는 XML환경에서 방대한 양의 데이터에 대한 사용자의 질의를 효율적이고 정확하게 처리하기 위한 연구가 이슈화되고, 특히 웹 환경에서의 XML문서들은 용어적, 구조적인 측면에서 다양한 형태로 존재하고 있다. 이러한 특성을 갖는 XML 문서들을 대상으로 사용자가 특정한 정보를 얻고자 한다면, 사용자의 질의가 가진 용어 및 구조적 특성과 정확히 일치하지 않는 문서의 정보에 대해서 추가적인 기법이 필요하다. 본 논문은 이와 같은 경우에도 동일한 용어 및 구조를 사용하던 환경에서와 마찬가지로 최상위 순위로 정보를 검색할 수 있는 기법을 제시한다. 또한 정확히 일치하지 않는 문서의 경우에 대해서도 사용자 질의 측과의 경로간 의미적 유사성을 측정하여 사용자 질의와 의미적으로 유사한 경로를 가진 순으로 문서들을 순위화하여 제공한다. 제안된 기법은 실험을 통하여 기존의 기법보다 세밀하고 정확한 검색 결과를 도출함을 보인다.
최근 하드웨어와 압축기술의 발달 및 보편화로 인해 사용자들의 비디오 데이터에 대한 요구가 증가하였다. 비디오 데이터는 비정형, 대용량의 특징을 가지고 있으므로 사용자의 다양한 요구를 만족시키기 위해서는 단순한 텍스트 형식의 데이터가 아닌 비디오 데이터에 대한 다양한 검색기법이 요구된다. 효율적인 비디오의 검색을 위해서는 사용자의 불완전한 질의에도 근사한 질의결과의 제시가 필요하다. 본 논문에서는 비디오데이터에 대한 효율적인 의미검색을 위해 주석기반과 특징기반을 혼합한 내용기반 검색을 지원하며 특히 사용자의 불완전한 질의에도 근접한 질의결과를 제시할 수 있는 지능적인 비디오 검색 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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