• 한국전자거래학회지
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• 제16권2호
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• pp.143-158
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• 2011

본 연구는 Q&A(question and answer:질문-답변) 커뮤니티 사이트에서 집단지성의 특성을 추출하고, 이를 이용한 전문지식이나 정보 검색을 위한 전문영역 검색(vertical search) 을 위한 프레임워크를 제안한다, 많은 Q&A 사이트로부터 얻은 정보는 하나의 집단지성의 형태로 볼 수 있으며, 전문영역 검색은 특정 전문 분야 검색에 초점을 맞춘 검색 방법이다. 제안된 프레임워크는 사용자가 검색하고자 하는 질의어와 연관되어 있는 질문(question)과 답변(answer) 정보를 이용하여 관련어를 확장한 후, 이를 기반으로 전문지식을 요구하는 특정 도메인분야에 적용하게 된다. 이를 통해 일반 검색 엔진을 통해 검색된 검색 결과보다 유용한 정보와 전문적인 상세정보까지 제공해 줄 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권6호
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• pp.495-504
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• 2008

최근 문서나 웹 페이지뿐만 아니라 관계형 데이타나 XML 데이타, RDF 데이타 같은 구조화된 데이타에 대해서도 검색을 지원하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 RDF 데이타에 대한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 RDF 데이타의 크기를 줄여 검색 성능을 높이고 검색 결과로 관련 있는 정보를 함께 반환해 주기 위해 RDF 데이타에서 관련 있는 노드와 에지를 묶어 새로운 RDF 그래프를 생성한다. 또한 검색 과정에서 검색의 결과를 정렬하기 위해 RDF 데이타 그래프의 노드와 예지에 키워드와의 연관도를 부여할 때, RDF 온톨로지 데이타의 특성을 활용함으로써 보다 사용자의 의도에 부합하는 검색 결과를 반환한다. 실제 RDF 데이타를 사용한 성능 비교 결과는 제안하는 기법이 RDF 데이타의 크기를 최대 2배까지 줄이고 기존 기법에 비해 검색 속도가 최대 5배 빠르다는 것을 보여준다.

• 한국측량학회지
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• 제31권4호
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• pp.259-267
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• 2013

최근 인터넷의 발달과 더불어 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)에 대한 인식이 저변 확대되면서 일반인들도 위치 검색 기능을 제공하는 웹GIS를 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 현재 서비스되고 있는 모든 위치 검색 기능은 사용자가 하나의 검색어를 입력하고 그에 대한 결과를 보여주는 서비스에 한정되어 있다. 하지만 사용자의 검색 목적이 다양해짐에 따라, 여러 가지 행위를 동시에 할 수 있는 장소를 검색하는 서비스는 없었다. 예를들어, 점심을 먹은 후, 은행에서 업무를 보고, 영화 한 편을 보고자 할 때 이러한 관심 지역(POI, Point of Interest)들이 모여 있는 장소를 필요로 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자로부터 여러 장소를 입력받아 입력된 장소가 모여 있는 곳을 검색해주는 k-IPS 기법을 제안하고자 한다. 여기서 k는 다양한 행위를 할 수 있는 관심의 개수이다. 이 방법은 최소경계사각형(MBR, Minimum Bounding Rectangle)의 계층적 트리 구조인 $R^*$-tree 색인 기법을 이용하여 공간을 분할하고, 기존 공간 Join 연산의 성능 개선을 위하여 $R^*$-tree간의 겹치는 영역 추출하는 재귀적 공간 Join 연산을 구현하였다. k-IPS 기법의 성능 평가는 159개의 다양한 검색어 집합을 구성하여 k=2,3,4,6에 대한 검색 결과를 확인하였다. 실험 결과의 약 90%에 대해서 예상한대로 k개의 검색어 장소가 모여 있는 위치를 얻을 수 있었고, k=2,3,4의 처리 시간은 0.1초 이내의 응답을 얻을 수 있었다. k-IPS 서비스를 통하여 현대인의 순차적 생활 패턴에 맞춘 검색 서비스가 가능할 것으로 판단된다.

• CRM연구
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• 제2권2호
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• pp.53-70
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• 2009

분석 CRM 영역에서는 고객 데이터 분석을 통하여 고객 행동과 관련된 통찰력을 얻는 것이 중요하다. 이러한 분석 과정에서, 사용자 스스로 기업 데이터베이스에서 대용량 고객 이력 데이터를 조회하고 추출하기 위해서는 SQL 을 사용하여 자유롭게 질의구문을 작성할 수 있어야 한다. 그런데 일반 사용자들이 이러한 업무를 수행하고자 할 때, 기업 데이터베이스 구성 요소에 대한 전문적인 지식이 부족하기 때문에 정보 탐색에 있어서 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사용자가 제공하는 자연어 수준의 질의를 분석하고, 데이터베이스를 구성하는 값을 중심으로 올바른 질의 결과를 제공하기 위한 데이터베이스 구성요소 인덱싱 방법론을 제안한다. 구체적으로 기업 데이터베이스를 구성하는 세 가지 요소인 관계, 속성, 값에 대한 정보를 읽어 들여 요약 정보에 대한 인덱스를 구성한 다음 사용자의 자연어 질의에서 분석된 의미 단위 별로 데이터베이스 요약 정보와 연결해주는 TableRank 기법을 소개한다. 실험용 데이터베이스를 대상으로 테스트를 수행한 결과, 사용자의 자연어 질의 결과가 데이터베이스를 구성하는 값 정보와 연결되는 것이 관찰되었다. 논문의 후반부에서는 자연어 질의를 자동적으로 처리하기 위한 선행 모듈 개발의 시사점을 정리하고, 향후 기업 데이터베이스 자동 검색 시스템으로 발전하기 위한 방안에 대해서도 설명한다.

• 대한본초학회지
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• 제36권5호
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• pp.1-14
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• 2021

Objectives : From January 2020, when the first confirmed case of COVID-19 in Korea, the use of health information using the Internet is expected to increase. It is expected that there will be a significant change in the general public's interest in Korean herbal medicines for health care. Therefore, in this study, we tried to confirm the change in the search trend of Korean herbal medicines after the COVID-19 epidemic. Methods : Using the "Naver DataLab (http://datalab.naver.com)" service of a Korean portal site Naver, search volume was investigated with 606 Korean herbal medicines as keywords. The search period was from January 2020, right after the onset of COVID-19, to June 2021. The search results were sorted by the peak search volume and the total search volume. Results : 'Cheonsangap (천산갑, 穿山甲, Manitis Squama)' was the most searched Korean herbal medicine in the peak search volume and total search volume with least bias. Conclusions : The problem of supply and demand of Korean herbal medicines of high public interest was identified. Broadcasting and media exposure were the factors that had a big impact on the search volume for Korean herbal medicines. As it was confirmed that the search volume for Korean herbal medicines increased rapidly due to media exposure, it is necessary to provide correct information about Korean herbal medicines, improve public awareness, and manage stable supply and demand based on continuous search trend monitoring.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.501-512
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• 2006

현재 널리 채택되고 있는 XML은 플랫폼에 의존하지 않는 데이터 표현 형식으로 B2B 응용 프로그램이나 워크플로우 상황에서처럼 느슨하게 연결된(loosely coupled) 이기종 시스템 간에 정보를 교환하는 데 매우 유용하게 사용되고 있다. XML의 이러한 장점 때문에 점차 증가하는 XML에 대한 관리 및 검색에 대한 요구 사항에 대처할 수 있도록 강력한 질의 언어인 XQuery가 만들어졌다. 문서의 검색을 위한 질의 언어인 XQuery는 다양한 데이터 소스로부터 가져온 XML 데이터를 고유한 구조를 가진 질의 결과로 구성할 수 있도록 설계되었으며 현재 XML 질의 언어의 표준이다. XQuery는 반복문 등을 포함하는 강력한 검색 기능을 지원하나 데이터를 그룹화 하는 경우에는 질의 표현이 상대적으로 어렵고, 복잡한 형태를 취한다. 따라서 본 논문에서는 XQuery에 그룹화 처리를 위한 명시적인 groupby절을 도입한 질의 표현 기법을 모색함으로써 XML 데이터의 재구성과 집계 함수 처리를 위한 그룹화를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 이를 위해서 XQuery에 groupby절을 도입하기 위한 EBNF(Extended Backus-Naur Form)를 제안하고, 네이티브 XML 데이터베이스인 eXist 기반의 XQuery 그룹화 질의 처리 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권5호
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• pp.558-566
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• 2005

XML은 인터넷상에서 데이타를 표현하고 교환하기 위한 새로운 표준이다. 본 논문에서는, XML문서에 대한 경로-지향 질의어의 평가를 위한 새로운 접근법에 대하여 기술한다. 본 논문의 접근법에서는, 경로-지향 질의어의 평가속도를 개선하기 위해 경로서명을 이용하는 병렬 매치 인덱싱 구조의 제안과 함께 데이타베이스 안에 저장된 엘리먼트들의 경로서명들과 입력된 질의어의 경로서명 사이에 매치작업을 수행하기 위한 병렬 매치 알고리즘을 설계한다. 먼저, 병렬 매치 구조를 형성하기 위해서는 XML 문서상의 모든 경로서명들에 대한 이진 트라이를 구성한 다음 이들을 병렬 매치 인덱싱 구조로 변환한다. 경로-지향 질의어의 검색 연산을 수행하기 위해 병렬 매치 인덱싱 구조와 병렬 매치 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법에서 알고리즘의 시간 복잡도는 XML 문서내의 경로서명의 수에 대하여 로그값에 비례한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권2호
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• pp.193-203
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• 2005

XML은 인터넷 상에서 데이타의 표현 및 전송 표준으로 인식되고 있다. XPath는 XML 문서의 특정 부분을 규정하는 표준으로, XML 질의 처리와 접근 제어에 적합한 언어이다 본 논문에서는 XPath를 사용자 질의 및 접근 제어 정보를 표현하는 방법으로 사용하는 XML 접근 제어 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 접근 제어 XPath 표현식을 통해 질의 XPath 표현식을 필터링하여 XML 문서에 대한 접근을 제어한다. 이를 위하여 XML 접근 제어 트리(XACT)를 정의하고, 이 트리를 이용하여 질의 XPath 표현식에서 접근 허용되는 부분만을 추출한다. XACT는 XML 엘리먼트들에 대한 구조적 요약으로 에지를 구성하고, 접근 제어 정보로 노드를 구성한 구조이다. 제안하는 방법의 정확성을 보이고, 기존방법과의 성능을 비교한다

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.224-238
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• 2006

XML이 인터넷 상에서 데이타 교환의 표준으로 자리매김하면서 스트리밍 환경의 XML 데이타에 대한 효과적인 조인 질의 처리도 증가하고 있다. 튜플 단위로 처리하는 기존의 데이타베이스 기법을 스트리밍 XML 데이타에 적용했을 때 제한된 메모리 사용에 따른 메모리 한계를 초과하는 문제가 발생한다. 또한 구조적인 특징을 가지는 XML 데이타에 대한 질의 경로 탐색 및 특정 부분 데이타에 대한 접근에 소모되는 처리 비용이 급격히 증가하는 문제가 발생하게 된다. 근본적으로 전체 데이타가 아닌 부분 데이타를 저장하고 질의 처리해야 하는 스트리밍 환경에 적용하기에는 부적절하다. 따라서 스트리밍 XML 데이타에 맞는 저장 기법으로 적은 메모리의 사용을 통해 빠르게 조인 프레디킷을 만족하는 부분 스트리밍 데이타를 검색할 수 있는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문에서는 적은 메모리 사용을 위한 저장 기법을 위해 PCDATA와 CDATA에 해당되는 부분만을 추출하여 저장한다. 그리고 빠른 조인 프레디킷(Predicate) 비교를 위해 DTD의 구조정보 중 지시자(Cardinality) "*" 와 "+"를 기초하여 영역 윈도우(Range Window)를 설정하여 질의에 만족하는 윈도우만을 선택적으로 조인하는 기법을 제안하여 문제를 해결한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.139-147
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• 2009

BLAST는 생명정보학 분야에서 가장 많이 사용하는 도구이다. 이 도구는 입력서열을 기존 서열 데이터베이스와 신속히 비교하고 그 기능을 예측한다. 생물학자는 BLAST를 이용하여 실험의 범위, 시간과 비용을 줄일 수 있다. 하지만, 서열 데이터 양이 급격히 증가함에 따라 그 처리 시간도 같이 증가하여 성능개선 방안이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 BLAST처리 성능 향상을 위한 PC 기반의 클러스터 인프라 (E-Cluster)를 제시하고 이 기반에서 데이터베이스 분할기법 (Logical Partitioning)과 질의 라우팅 기법(Intra-Query)을 제안한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해 다양한 길이의 서열들과 NR 데이터베이스와 비교하여 응답시간(Response Time), 성능 향상(Speedup), 효율(Efficiency) 관점에서 평가한다. 본 실험을 통해 기존 SMP, Cluster, 그리드 기반의 BLAST 시스템보다 성능, 효율이 뛰어남을 확인하였고, 특히 제안한 시스템의 최대 효율은 600%로 매우 높았다.