시스템 개발방법론을 지원하는 자동화도구를 만들기 위해서 시스템의 행위나 사용자 행위를 자연어 명세로 기술하고 이를 처리하는데 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 지향 소프트웨어 개방 방법인 IFM(InFormation Modeling)을 기반으로 한 한글 질의 처리기를 제안한다. 이 질의 처리기는 시스템에 입력된 자연어 형태의 한글 명세로 SQL로 변환하여 처리하며, 한글을 사용하는 사용자에게 편리를 제공하여 시스템 활용도를 높이기 위해 고안되었다. 이 한글 질의 처리기는 한글로 입력된 사용자의 요구를 받아들여 처리하므로, 시스템에 익숙하지 않은 사용자도 전문가의 도움 없이 직접 시스템에 접근할 수 있으며, 한국어 사용자들이 시스템 개발에 능동적으로 참여하여 시스템 개발 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.
Traditional keyword-based searching methods suffer from low accuracy and high complexity due to the rapid growth in the amount of information. Accordingly, many researchers attempt to implement a so-called semantic search which is based on the semantics of the user's query. Semantic information can be described using a semantic modeling language, such as Topic Map. In this paper, we propose a new method to map a topic map to a traditional Relational Database (RDB) without any information loss. Although there have been a few attempts to map topic maps to RDB, they have paid scant attention to handling multi-role topics. In this paper, we propose a new storage structure to map multi-role topics to traditional RDB. The proposed structure consists of a mapping table, role tables, and content tables. Additionally, we devise a query translator to convert a user's query to one appropriate to the proposed structure.
일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.
무선 센서 네트워크에서 이동 객체를 감지하기 위해 질의를 통해 위치를 획득하는 방법과 객체 감지 시 설정된 싱크로 보고받는 방법이 있다. 전자의 질의/응답 형태의 네트워크는 후자에 비해 사용자의 질의/응답에 따른 오버헤드가 있지만, 불필요한 정보 전달이 없으므로 에너지 효율적이다. 최근 질의/응답 형태의 연구들은 가상의 트리를 구성하여 질의를 하는 방법을 사용한다. 이동객체가 움직이는 네트워크에서 가상의 트리는 이동객체의 정보만을 트리에 가지고 있으며, 질의가 발생하면 트리에 저장된 정보를 참조하여 객체의 위치정보를 반환한다. 하지만 빠르게 움직이는 객체를 연속적으로 추적하는 경우, 다량의 질의 발생으로 인한 에너지 문제와 이동 객체의 속도에 따라 질의/응답 과정의 시간 지연으로 추적 정밀도 하락문제가 발생한다. 이러한 문제는 질의를 싱크에서만 하는 것으로부터 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 이동 객체 추적을 위하여 싱크에서 시작된 질의를 각 리프노드가 이동 객체의 예상 경로에 중계함으로써 질의 경로를 줄이는 방안을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들에 비해 더 나은 에너지 효율 및 정밀성을 가진다는 것을 증명한다.
최근 여러 가지 정보들이 WWW를 경유하여 제공되고 있기 때문에 검색엔진의 필요성은 점점 커지고 있다. 그러나 대부분의 검색엔진은 정보의 추출을 위해 웹 문서와 사용자 질의를 단순 패턴비교 방법을 사용함으로써 검색엔진의 효율은 비교적 낮은 편이다. 일반적으로 사용자의 검색 목적에 따라 다른 검색 엔진이 사용되기 때문에 여러 전문검색엔진을 개발하고 있지만 대부분의 검색엔진들이 사용자의 요구를 제대로 반영하고 있지 못하다. 본 연구에서는 웹 데이터마이닝의 연관규칙을 이용하여 사용자 질의를 처리하는 해양전문검색엔진을 제안한다. 데이터 마이닝 분야에서 주로 연구되어온 연관규칙탐사 기법은 지지도와 신뢰도에 따라 연관자료의 확신도를 측정할 수 있기 때문에 웹 문서 사이의 관련성을 입증하는데 이 규칙을 적용하여 기존의 검색 방법에서 자료의 재현률과 정확률을 개선하였다.
Query applications based on nested data, the most commonly used form of data representation on the web, especially precise query, is becoming more extensively used. MapReduce, a distributed architecture with parallel computing power, provides a good solution for big data processing. However, in practical application, query requests are usually concurrent, which causes bottlenecks in server processing. To solve this problem, this paper first combines a column storage structure and an inverted index to build index for nested data on MapReduce. On this basis, this paper puts forward an optimization strategy which combines query execution service tree and frequent sub-query trajectory to reduce the response time of frequent queries and further improve the efficiency of multi-user concurrent queries on large scale nested data. Experiments show that this method greatly improves the efficiency of nested data query.
웹 상에서 사용자들 간의 관계(Relation)를 통해 인적 네트워크를 형성할 수 있게 해주는 온라인 서비스를 SNS(Social Networking Services)라고 한다. 최근에는 GPS가 내장된 디지털장치(스마트 폰, 태블릿 PC 등)를 통해 획득한 위치 정보를 SNS에 추가한 LBSNS(Location-Based SNS) 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 사용자가 원하는 관심지역의 정보만을 구독하는 LBSNS 서비스를 구현하기 위해서는 공간필터링 기법이 요구된다. 공간필터링을 위해서는 트윗에 위치정보를 포함해야 한다. 위치정보는 사용자의 이동에 따라 함께 변하는 동적정보로 표현되거나 최초위치에서 고정되는 정적정보로 표현될 수 있다. 동적 위치정보를 사용할 경우 사용자의 이동에 따라 연속적으로 공간 필터링 질의가 발생하므로 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 동적 위치정보로 인해 대량으로 발생하는 연속질의 문제를 해결하기 위해서 가상그리드 기법을 이용한 공간필터링 알고리즘을 제안한다. 성능평가 결과 가상그리드 기법을 활용한 경우 질의 발생빈도 측면에서 최고 93%성능이 개선되었다.
초고속 인터넷의 웹 서비스를 사용하여 WAS를 통한 DBMS 접근이 늘어나고 있다. 불특정 다수에 의한 DBMS에 대한 3-Tier와 우회접속에 대한 접근 및 권한제어를 위해서는 DB보안 기술의 적용이 필요하다. WAS를 통해 DBMS에 우회접속을 하면 DBMS는 우회접속 사용자의 IP정보를 저장하지 못하고, 직전 시스템에 접속한 사용자인 WAS의 정보를 저장하게 된다. 본 논문에서는 WAS를 통해 DBMS에 우회접속하는 쿼리정보를 역추적하여 보안감사기록과 포렌식자료를 연구한다. 통신 경로에서 MetaDB를 구축해 웹을 통해 login한 사용자에 대한 세션과 쿼리 정보를 저장하고, DBMS에도 로그 되는 쿼리 정보를 저장해서 time stamp쿼리를 비교 매핑 하여 실제 사용자를 식별한다. 보안 신뢰성의 향상 방법으로, log을 받아 Pattern분석 후에 Rule을 만들어 적용하고, Module을 개발해 정보의 수집 및 압축을 통해 데이터 저장소에 보관한다. 보관된 정보는 지능형 DB보안 클라이언트를 이용한 분석과 정책 기반 관리 모듈의 통제를 통해 역추적의 오탐률을 최소화할 수 있게 한다.
본 연구에서는 직기를 윈도우 상에서 컴포넌트로 설계한 후, 데이터베이스 연동 및 다양한 질의가 가능한 사용자 인터페이스를 구현하였다. 구현한 시스템은 마우스로 영역을 선택하여 선택된 컴포넌트들에 대해서만 집계 함수를 처리할 수 있는 질의 기능을 갖추고 있으며, 차트, 피벗 테이블 등 고급 집계 질의도 수행 가능하도록 함으로써, 직기 관리를 위한 의사결정 지원시스템의 역할을 수행할 수 있도록 하였다. 제안한 시스템은 현장 직기에 일시적 혹은 상존하는 문제점 등을 쉽게 파악하고, 그에 따른 적절한 대응을 가능하게 함으로써, 제직 관련업체의 생산성 향상 및 경비 절감을 위해 유용하게 활용될 수 있다.
시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 그러나 일반 사용자는 지식 기반의 복잡하고 정형화된 질의어와 스키마를 잘 알지 못한다. 그래서 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미를 해석할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠의 시맨틱 검색을 위한 사용자 질의 의미 해석 시스템을 설명한다. 제안한 시스템은 도메인 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온톨로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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