KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3102-3119
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2021
In the modern rapid growing web era, the scope of web publication is about accessing the web resources. Due to the increased size of web, the search engines face many challenges, in indexing the web pages as well as producing result to the user query. Methodologies discussed in literatures towards clustering web documents suffer in producing higher clustering accuracy. Problem is mitigated using, the proposed scheme, Semantic Conceptual Relational Similarity (SCRS) based clustering algorithm which, considers the relationship of any document in two ways, to measure the similarity. One is with the number of semantic relations of any document class covered by the input document and the second is the number of conceptual relation the input document covers towards any document class. With a given data set Ds, the method estimates the SCRS measure for each document Di towards available class of documents. As a result, a class with maximum SCRS is identified and the document is indexed on the selected class. The SCRS measure is measured according to the semantic relevancy of input document towards each document of any class. Similarly, the input query has been measured for Query Relational Semantic Score (QRSS) towards each class of documents. Based on the value of QRSS measure, the document class is identified, retrieved and ranked based on the QRSS measure to produce final population. In both the way, the semantic measures are estimated based on the concepts available in semantic ontology. The proposed method had risen efficient result in indexing as well as search efficiency also has been improved.
e-Commerce와 같은 응용 등에 의해 점에서 XML데이터의 양이 많아짐에 따라 XML질의 처리를 신속하게 해주는 기술이 필요하게 되었다. 이를 가능하게 해주는 것이 XML질의 캐슁이다. 자주 제기되는 질의에 대하여 질의 결과를 캐쉬한 후, 동일 질의에 재사용 함으로써 빠른 응답 시간을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 XML 질의 결과의 포맷으로 가장 보편적으로 사용되고 있는 노드 식별자 집합(NIS)을 캐쉬하여 XML 질의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 캐쉬되는 NIS는 질의 결과를 구성하는 소스 XML 엘리먼트들의 식별자 집합이다. 따라서 NIS는 질의 결과의 재구성, 변형, 다른 데이터와의 통합 등 정 응용의 데이터 검색 요건을 충족시키기에 적절하고, XML 소스의 변경에 따른 점진적 갱신에 효율적이다. 그러나 XML문서 형태로 질의 결과를 반환해야 할 경우에는 소스 XML 엘리먼트를 검색하는 실체화 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 세 가지의 서로 다른 NIS의 구성을 고려하여 이들의 생성, 실체화. 점진적 갱신 알고리즘을 제안하고 RD BMS를 이용하여 구현하였다. 다양한 실험을 통한 성능 평가 결과 본 논문에서 제시하는 XML질의 캐쉬 기병의 효율성을 확확하였다.
질의 처리는 사용자가 입력한 질의를 분석하여 시스템이 이해할 수 있는 질의로 변환하는 작업으로, 온톨로지 및 시맨틱 웹 검색을 위한 질의 처리가 최근 주목을 받고 있다. 시맨틱 웹에서 사용하는 형식 질의 언어는 찾는 대상을 정확히 표현할 수 있지만, 키워드 기반과 달리 온톨로지의 구조 파악이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 일반 사용자에게 익숙한 키워드로 작성된 질의문을 시맨틱 웹 환경에서 적합한 형식 질의문으로 변환하기 위한 키워드 기반 질의 변환 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 온톨로지 구조 지식을 활용하여 개별 키워드가 어떤 제약 조건 또는 제약 대상과 결합하는지를 명시함으로써, 질의 키워드로부터 등가의 조건에 해당하는 형식 질의문을 생성할 수 있다.
This study proposes a Natural Language Query Framework (NLQF) for the semantic web. It supports an intelligent inference at a semantic level. Most of previous researches focused on the knowledge representation on the semantic web. However, to revitalize the intelligent e-business on the semantic web, there is a need for semantic level inference to the web information. To satisfy the need, we will review the knowledge/resource representation on the semantic web such as RDF, Ontology and Conceptual Graph (CG), and then discuss about the natural language (NL) inference. The result of this research could support a natural interface for the semantic web. Furthermore, we expect that the NLQF can be used in the semantic web-based business communications.
본 논문에서는 비동기 통신에 의해 웹페이지를 다시 읽지 않고 서버로부터 데이터를 가져올 수 있는 Ajax 기술과 경량의 크로스 브라우저 라이브러리인 jQuery를 이용하여 사용자 요구사항을 토대로 약용식물정보시스템을 구현했다. 또한 시스템 구현을 통해 체험한 응답 데이터 이용 방법을 코드로 제시하고 특징을 비교 분석하였다. 구현시스템은 서버에서 간단한 데이터를 응답 받아 클라이언트 측에서 처리하고 DOM 트리 조작에 의한 웹페이지 변경으로 사용자 상호작용 및 반응속도 향상과 사용자에게 자료 접근 편리성을 제공한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.860-879
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2002
Traditionally, Geographical Information Systems can only process spatial data in a procedure-oriented way, and the data can't be treated integrally. This method limits the development of spatial data applications. A new and promising method to solve this problem is the spatial structural query language, which extends SQL and provides integrated accessing to spatial data. In this paper, the theory of spatial structural query language is discussed, and a new geographical data model based on the concepts and data model in OGIS is introduced. According to this model, we implemented a spatial structural query language G/SQL. Through the studies of the 9-Intersection Model, G/SQL provides a set of topological relational predicates and spatial functions for GIS application development. We have successfully developed a Web-based GIS system-WebGIS-using G/SQL. Experiences show that the spatial operators G/SQL offered are complete and easy-to-use. The BNF representation of G/SQL syntax is included in this paper.
Recently various of information suppliers provide information via WWW so the necessary of search engine grows larger. However the efficiency of most search engines is low comparatively because of using simple pattern match technique between user's query and web document. And a manifest contents of query for special expert field so much worse A specialized search engine returns the specialized information depend on each user's search goal. It is trend to develop specialized search engines in many countries. For example, in America, there are a site that searches only the recently updated headline news and the federal law and the government and and so on. However, most such engines don't satisfy the user's needs. This paper proposes the specialized search engine for ocean information that uses user's query related with ocean and search engine uses the association rules in web data mining. So specialized search engine for ocean provides more information related to ocean because of raising recall about user's query
컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 시멘틱 웹을 기술하는 W3C표준 언어인 OWL에 대해 효율적이고 의미 있는 질의처리를 제공할 수 있는 데이터 베이스의 저장 시스템 및 OWL-QL 질의 처리기를 제공한다.
우리는 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신에 문서를 수집 분석함으로써 사용자에게 필요한 정보만을 추출하여 제공하는 웹 문서 추천 에이전트 시스템을 개발한다. 또한 우리는 이 시스템에 한국어 시소러스를 이용한 질의어 확장 방법의 적용을 제안한다. 한국어 시소러스를 이용한 질의어 확장을 위해, 새로운 웹 문서를 검색하기 위해 생성된 질의어를 한국어 시소러스를 통하여 그 하의어들을 찾아 후보 집합을 생성해 주고, TF-IDF와 상호 정보량을 이용하여 후보 집합 안에 있는 단어 들 중에서 질의어와 가장 많은 관련 정보를 가지고 있는 단어를 추출함으로써 질의어를 확장해 주었다. 확장되지 않은 질의어만으로 웹 문서를 추천하게 되면 추천된 웹 문서의 수는 극히 제한적이지만, 질의어를 확장함으로써 보다 더 많은 유용한 웹 문서를 사용자에게 추천 및 제공 할 수 있다.
본 연구는 특허 및 상표 검색 개선을 위한 방법을 제안하고자 하는 목적에서 출발하였다. 이를 위해 193일간 한국 특허정보원의 특허기술정보서비스를 이용한 17,559명의 이용자가 작성한 100,016개의 질의문에 대한 로그 데이터를 분석하였다. 개별적인 질의로그 분석 이외에, 2,202개의 복수 질의문을 이용한 탐색세션을 분석함으로써 검색 개선을 위한 추가적인 단서를 발견하였다. 분석결과에 의하면, 특허 및 상표검색은 일반적인 웹 검색의 유형과 유사한데, 특히 질의문의 길이가 짧다는 측면에서 매우 흡사하다. 그러나 특히 및 상표검색의 경우, 일반 웹 검색보다 불리언 연산자를 많이 사용하고 있었다. 복수 질의문 분석을 통해 이용자들이 질의문을 재작성하는데 도움이 될 수 있는 탐색기능을 제안할 수 있었다. 복수의 질의문으로 구성된 탐색세션을 분석한 결과, 이용자들은 질의문을 재작성하기 위하여 부연하기, 특정화하기, 일반화하기, 교체하기, 중단하기와 같은 방법을 사용하고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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