• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1555-1560
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• 2005

지금까지 질의 결과에 대한 프리젠테이션은 일반적으로 외부 툴이나 리포트 작성기를 통해 이루어지고 있는데, 프리젠테이션을 작성하는 방법이나 저장 방법 등이 표준화되어 있지 않기 때문에 다른 응용에서 질의 결과를 사용하는 데 많은 어려움이 따른다. 따라서 멀티미디어 데이터를 질의하는 질의어에서 표준화된 방법으로 프리젠테이션을 정의할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 W3C (World Wide Web Consortium) 의 멀티미디어 프리젠테이션 표준인 SMIL (Synchronized Multimedia Integration Language) 2.0을 기반으로 SQL을 확장하여 멀티미디어 데이터에 대한 사용자가 질의와 질의결과에 대한 프리젠테이션 작성를 원활히 할 수 있도록 한다.

• 한국경영과학회지
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• 제24권1호
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• pp.99-117
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• 1999

Since query language is used as a handy tool to obtain information from a database, a more intelligent query answering system is needed to provide user-friendly and fault-tolerant human-machine Interface. Frequently, database users prefer less rigid querying structure, one which allows for vagueness in composing queries, and want the system to understand the intent behind a query. When there is no matching data available, users would rather receive approximate answers than a null information response. This paper presents a knowledge abstraction database that facilitates the development of such a fault-tolerant and intelligent database system. The proposed knowledge abstraction database adepts a multilevel knowledge representation scheme called the knowledge abstraction hierarchy(KAH), extracts semantic data relationships from the underlying database, and provides query transformation mechanisms using query generalization and specialization steps. In cooperation with the underlying database, the knowledge abstraction database accepts vague queries and allows users to pose approximate queries as well as conceptually abstract queries. Specifically. four types of vague queries are discussed, including approximate selection, approximate join, conceptual selection, and conceptual Join. A prototype system has been implemented at KAIST and is being tested with a personnel database system to demonstrate the usefulness and practicality of the knowledge abstraction database in ordinary database application systems.

• 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.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권1호
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• pp.82-86
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• 2012

In For the past few years, query log data has been collected to find user's behavior in using the site. Many researches have studied on the usage of query logs to extract user's preference, recommend personalization, improve caching and pre-fetching of Web objects, build better adaptive user interfaces, and also to improve Web search for a search engine application. A query log contain data such as the client's IP address, time and date of request, the resources or page requested, status of request HTTP method used and the type of browser and operating system. A query log can offer valuable insight into web site usage. A proper compilation and interpretation of query log can provide a baseline of statistics that indicate the usage levels of website and can be used as tool to assist decision making in management activities. In this paper we want to discuss on the tasks performed of query logs in pre-processing of web usage mining. We will use query logs from an online newspaper company. The query logs will undergo pre-processing stage, in which the clickstream data is cleaned and partitioned into a set of user interactions which will represent the activities of each user during their visits to the site. The query logs will undergo essential task in pre-processing which are data cleaning and user identification.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.429-440
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• 2008

형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)은, 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체들을 개념단위로 추출, 계층화하여 데이터에 내재된 개념들의 구조를 가시화 해주는 데이터분석기법으로써, 최근 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 연구에서는, 형식개념분석기법을 토대로, 사용자의 질의에 대한 함의관계(Implication)와 연관관계(Association rule)에 관한 정보추출과, 추출된 제반 정보들을 구조화하여 가시적으로 표현하기 위한 기법을 제안하고, 이를 지원하기 위하여, 함의/연관관계 추출 및 가시화 지원도구인 QAG-Wizard를 개발하였다. 본 연구결과는, 주어진 데이터의 속성을 기반으로 하는 사용자의 질의에 대하여, 데이터에 내재되어 있는 관계정보를 보다 다양하게 추출하고 직관적으로 표현 가능하므로, 데이터분석과 마이닝 뿐만 아니라, 질의기반의 정보검색분야 등에서 다양한 목적에 맞추어 활용될 수 있다.

• Genomics & Informatics
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• 제6권1호
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• pp.54-58
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• 2008

Genotyping Tool for Viral SEQuences (GTVseq) provides scientists with the genotype information on the viral genome sequences including HIV-1, HIV-2, HBV, HCV, HTLV-1, HTLV-2, poliovirus, enterovirus, flavivirus, Hantavirus, and rotavirus. GTVseq produces alternative and additive genotype information for the query viral sequences based on two different, but related, scoring methods. The genotype information produced is reported in a graphical manner for the reference genotype matches and each graphical output is linked to the detailed sequence alignments between the query and the matched reference sequences. GTVseq also reports the potential 'repeats' and/or 'recombination' sequence region in a separated window. GTVseq does not replace completely other well-known genotyping tools such as NCBI's virus sequence genotyping tool (http://www.ncbi. nlm.nih.gov/projects/genotyping/formpage.cgi), but provides additional information useful in the confirmation or for further investigation of the genotype(s) for the newly isolated viral sequences.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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• pp.1-1
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• 2002

This talk provides an overview of current work in my research group on the syntactic annotation of the T bingen corpus of spoken German and of the German Reference Corpus (Deutsches Referenzkorpus: DEREKO) of written texts. Morpho-syntactic and syntactic annotation as well as annotation of function-argument structure for these corpora is performed automatically by a hybrid architecture that combines robust symbolic parsing with finite-state methods ("chunk parsing" in the sense Abney) with memory-based parsing (in the sense of Daelemans). The resulting robust annotations can be used by theoretical linguists, who lire interested in large-scale, empirical data, and by computational linguists, who are in need of training material for a wide range of language technology applications. To aid retrieval of annotated trees from the treebank, a query tool VIQTORYA with a graphical user interface and a logic-based query language has been developed. VIQTORYA allows users to query the treebanks for linguistic structures at the word level, at the level of individual phrases, and at the clausal level.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.45-56
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• 2010

This paper suggests constraint data modeling based on constraint data presentation techniques to perform complex spatial database operation naturally. We were able to identify the limitation of extendibility of dimension and non-equal framework via relevant research for former schema of spatial database and query processing. Therefore we described generalized tuple of spatial data and the definition of suggested constraint data modeling. Also we selected MLPQ/PReSTO tool among constraint database prototype and compare standard functionality of ARC/VIEW. Then we design scenario for spatial operation using MLPQ/PReSTO and we suggested application effect after query processing. Based on above explanation, we were able to identify that we can process spatial data naturally and effectively using simple constraint routine on same framework via constraint data modeling.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1311-1317
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• 2007

최근 인터넷의 폭발적인 성장과 인기로 인하여, 인터넷상에서 정보의 교환이 매우 빠르게 증가하고 있다. 또한 XML은 인터넷상에서 정보교환의 수단인 동시에 표준으로서 자리를 잡아 가고 있다. 따라서 본 논문에서는 경로-지향 질의어를 평가하기 위한 새로운 인덱싱 기법과 사용자들에게 편리한 XML문서 검색 결과를 제공하기 위한 경로-지향 질의 처리 시스템의 설계 및 구현을 제공한다. 제안된 인덱싱 기법은 XML문서의 검색 성능을 향상시키기 위하여 이진 트라이 구조와 경로서명 파일을 결합하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.13-24
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• 2017

국민건강보험공단에서 제공하는 표본코호트DB는 보건의료계뿐만 아니라 통계학 연구를 위한 중요한 자원이다. 일반적으로 이들 자료에서 연구에 필요한 정보를 얻기 위하여 관련 사례들을 추출하는 과정에는 많은 시간과 노력이 들게 된다. 본 논문에서는 표본코호트DB를 이용하고자 할 때 사례 추출과정에 도움을 주는 데이터베이스 시스템인 National Health Insurance Service Cohort DB Extract Tool(NICE Tool)을 소개한다. SAS의 DATA 명령문이나 SQL문에 익숙하지 않은 연구자들도 쉽게 마우스 클릭만으로 DB에서 필요한 변수들과 조건에 맞는 사례들을 추출할 수 있는 기능을 제공한다. 이 시스템을 활용하면 빠른 사례추출이 가능하여 표본코호트DB를 사용한 연구들이 더욱 활성화되리라 판단된다.