• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.6
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• pp.554-569
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• 2005

In the semistructured distributed documents, it is very difficult to formalize and implement the query processing system due to the lack of structure and rule of the data. In order to precisely retrieve and process the heterogeneous semistructured documents, it is required to handle multiple mappings such as 1:1, 1:W and W:1 on an element simultaneously and to generate the schema from the distributed documents. In this paper, we have proposed an query processing algorithm for querying and answering on the heterogeneous semistructured data or documents over distributed systems and implemented with a metadata interface. The algorithm for generating local queries from the global query consists of mapping between g1oba1 and local nodes, data transformation according to the mapping types, path substitution, and resolving the heterogeneity among nodes on a global input query with metadata information. The mapping, transformation, and path substitution algorithms between the global schema and the local schemas have been implemented the metadata interface called DBXMI (for Distributed Documents XML Metadata Interface). The nodes with the same node name and different mapping or meanings is resolved by automatically extracting node identification information from the local schema automatically. The system uses Quilt as its XML query language. An experiment testing is reported over 3 different OEM model semistructured restaurant documents. The prototype system is developed under Windows system with Java and JavaCC compiler.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.3
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• pp.289-294
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• 2002

A valid speech-sound block can be classified to provide important information for speech recognition. The classification of the speech-sound block comes from the MRA(multi-resolution analysis) property of the DWT(discrete wavelet transform), which is used to reduce the computational time for the pre-processing of speech recognition. The merging algorithm is proposed to extract valid speech-sounds in terms of position and frequency range. It needs some numerical methods for an adaptive DWT implementation and performs unvoiced/voiced classification and denoising. Since the merging algorithm can decide the processing parameters relating to voices only and is independent of system noises, it is useful for extracting valid speech-sounds. The merging algorithm has an adaptive feature for arbitrary system noises and an excellent denoising SNR(signal-to-nolle ratio).

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.4
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• pp.1-8
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• 1997

In this paper, we propose a new intelligent query processing system for relational database !systems. By analyzing previous research results related with fuzzy queries, a new intelligent query processing sysytem is developed and the role of each module including intelligent query processor is defined and :some algorithms for parser, query translation module, inference engine, semantic DB and result com-poser are suggested. By applying a typical example to the proposed intelligent query processing liysytem, reasonable results for the ambiguous query are drawn, and therefore it shows a promising model returning ordered result for both the ambiguous queries and general queries.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1994.12a
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• pp.29-32
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• 1994

과거 실세계 정보를 처리하기 위한 방법으로는 관계형데이타베이스, 객체지향데이타베이스. 지식베이스시스템 등이 연구되었다. 이들 방법은 제한된 정보표현 및 정보의 운영 및 접근방법 등의 문제점을 갖는다. 정보의 구조화는 정보의 의미를 분석하고 정보의 특성에 적합한 융통성 있는 정보모델을 필요로 한다. 본 논문에서는 방대한 양의 정보처리 및 다양한 형태의 표현, 동적 변환 등의 정보특성을 효율적으로 처리하기 위한 정보모델로 의미구조그래프를 사용하여 기존 시스템의 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 의미구조그래프를 사용한 정보구조화는 정보의미를 분석할 수 있으며, 정보의 표현의 융통성을 제공한다. 의미구조그래프는 노드와 링크를 갖는 확장된 하이퍼그래프를 사용하였으며, 정보구조화를 위한 대상데이타로 문화예술 분야의 관련 정보를 실험하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.795-796
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• 2021

본 논문은 국내 스타트업의 상품-서비스에 적합한 해외 바이어를 찾아 맟춤형으로 추천해주는 시스템을 설계하고자 한다. 추천 알고리즘은 CNN 기반의 Word2Vec과 Doc2Vec 알고리즘을 활용하며, 정확도를 높이기 위해 시각정보를 활용한다. 추천 시스템에 사용되는 데이터는 비정형 데이타인 회사 소개 및 상품/서비스 소개 문장 데이터이며, 제품 사진을 시각정보로 이용한다. 유사도가 높은 순으로 추천하기 위해 문장데이타를 키워드 리스트로 변환하고, Word2vec 모델에 이식시켜 키워드 좌표를 만들어 벡터화한다. 그리고, 문장의 중심점간 거리를 계산해 기업간 유사성 및 연관성을 도출한다. 이를 바탕으로 국내 스타트업의 문장데이타 및 시각정보와 유사도가 높은 순으로 해외바이어를 추천한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.265-274
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• 1993

정보화 사회에서 대량으로 생산된 데이타 코드들은 일관된 설계 원칙없이 필요할 때마다 만들어 사용함으로써 정보의 중복 저장 및 정보교환에 있어서의 변환 작업등으로 인한 경비의 소요가 상당한 실정이다. 이러한 문제점에 대한 해결책으로 본 논문에서는 데이타코드 설계자가 일관성있게 데이타코드를 생성할 수 있도록 도와주는 데이타 코드 생성 지원 전문가 시스템의 설계에 관하여 연구하였다. 불완전 영역 설계를 위한 지식 획득과 표현에 적합한 전문가 시스템 쉘인 GUESS(Guideline Underlying Expert system Shell)를 설계하였다. GUESS는 전문가 시스템을 설계 지원 도구로 사용하는 사용자에게 기존에 작성된 적절한 설계 용례를 선택의 기준으로 제공하며, 유연성 있는 작업 지침들을 규칙으로 포함하고 있다. GUESS는 Prolog언어를 기반으로 한 추론기관과 설계지침을 포함하는 정적지식, 외부 데이타베이스를 연결한 동적 정보, 설계 세부방법을 담고 있는 부가도구들로 구성된다. GUESS/DCG는 데이타 코드 생성을 지원하기 위하여 데이타 코드의 유형과 선택기준 및 설계원리를 정적지식으로 가지며, 이를 경험적으로 탐색하는 추론 기관 및 사용자인 데이타 코드 설계자와 적절한 대화식 접근을 가능하게 하는 설명부분과 대화 인터페이스를 GUESS를 바탕으로 구현한 것이다. 특히 동적 정보의 적절한 이용과 데이타 코드의 통합된 저장, 일관성 있는 운영을 보장하기 위하여 개발중인 데이타 코드 관리시스템과의 인터페이스 부분을 추가하여 기존에 운영되고 있는 데이타 코드의 참고와 호환성, 확장성을 유지하였다. 이 시스템은 데이타 코드 관리시스템에 일관된 생성 수단을 제공하는것 외에도, 각 기관에서 대량으로 작성되는 데이타 코드를 유지, 보수하는 작업에도 큰 기여를 할 것이다.지의 선택작업이 행해지는 경우에 촛점을 맞추었다. 그리하여 다작업장의 휴리스틱에 의거한 작업순서 결정을 위해 우선 BB의 상한을 구하는 연구를 행했다. 이를 위해 우선 단일작업장에서 야기될 수 있는 모든 상황을 고려한 최적 작업순서 결정규칙을 연구했으며, 이의 증명을 위해 이 규칙에 의거했을 때의 보완작업량이 최소가 된다는 것을 밝혔다. 보완작업 계산의 효율성을 제고하기 위해 과부하(violation)개념을 도입하였으며, 작업유형이 증가된 상황에서도 과부하 개념이 보완작업량을 충분히 반영할 수 있음을 밝혔다. 본 연구에서 제시한 최적 작업순서 규칙에 의거했을 때 야기될 수 있는 여러가지 경우의 과부하를 모두 계산했다. 앞에서 개발된 단일작업량의 최적 작업순서 결정규칙을 이용하여 다작업장의 문제를 실험했다. 이 문제는 규모가 매우 크므로 Branch & Bound를 이용하였으며, 각 가지에서 과부하량이 최적인 경우만을 고려하는 휴리스틱을 택하여 실험자료를 이용하여 여러 회 반복실험을 행했다. 그리고 본 연구의 성과를 측정하기 위해 휴리스틱 기법시 소요되는 평균 CPU time 범위에서, 랜덤 작업순서에 따른 작업할당을 반복실험하여 이중 가장 좋은 해와 비교했다. 그러나 앞으로 다작업장 문제를 다룰 때, 각 작업장 작업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어 져야 할 것이다.태를 보다 효율적으로 증진시킬 수 있는 대안이 마련되어져야 한다고 사료된다.$\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.170-172
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• 1998

지리 정보 시스템(GIS)은 그 특성상 대용량의 GIS 데이터를 사용하며, 다양한 소프트웨어와 하드웨어 상에서 구현된다. 이렇게 상이한 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 운영 체제상에서 공간 데이터들 간의 효율적인 데이터 교환이 불가능하다면 데이터 공유가 매우 어려울 뿐만 아니라 데이터의 중복 보관 및 관리로 인해 막대할 경제적 손실을 가져온다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 국가 차원에서 지리 정보 시스템에 관해 국가 표준을 설정하고, 공간 데이터베이스를 구축하고 있는데 공통데이터교환 포맷으로 채택된 것은 SDTS이다. 본 논문에서는 국가 공통데이타교환 포맷인 SDTS 데이터와 GOTHIC의 데이터를 상호 교환할 수 있는 데이터 변환 시스템을 설계 및 구현한다. 데이터 변환 시스템의 대상이 되는 GOTHIC은 영국 Laser-Scan에서 개발한 GIS 개발 도구로 실세계를 구성하는 개체들을 서로 구분될 수 있는 하나의 객체로 표현하고 있다. 본 논문에서는 우선 GOTHIC과 SDTS의 데이터 포맷 및 데이터의 저장 방법에 대해 분석한다. 그리고, 구현하려고 하는 데이터 변환 시스템의 전체적인 구조를 설계하고, 구조의 각 단계별로 수행될 작업을 구현함으로써 데이터 변환 시스템을 개발한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.118-120
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• 2005

XML이 다양한 장점으로 인해 인터넷 기반 환경에서 데이터의 표현 및 교환의 표준으로 자리잡으면서 XML 데이터의 효율적인 저장 및 질의 처리에 대한 연구가 활발히 진행되었다. XML 데이터를 저장하는 방법 중에서 강력한 질의 처리 및 데이터 관리 기능을 제공하는 관계형 데이터베이스 시스템에 저장하는 것은 많은 이익을 가져온다. 그러나, 이 방법을 사용하기 위해서는 XML 질의를 SQL 질의로 변환해야 한다. 본 논문에서는 대표적인 XML 질의 언어인 XQuery 질의를 SQL:2003 질의로 변환하는 방법을 제안한다. 최근 XML 데이터와 관계형 데이터베이스의 상호 운용에 대한 요구가 증대되면서 SQL:1999를 대체하는 SQL:2003에는 XML을 지원하기 위한 표준을 포함하고 있으므로, SQL:2003을 지원하는 관계형 데이타베이스 시스템을 기반으로 한다면, XML 질의를 보다 쉽게 SQL 질의로 변환할 수 있다. 본 논문에서는 SQL 템플릿을 기반으로 XQucry 질의를 SQL 질의로 변환하는 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.131-139
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• 2001

데이터 변환은 데이터 재사용, 데이터 교환 및 통합 등에 사용되는 중요한 기술이다. 본 논문에서는 객체지향 데이터베이스를 유효한 XML 문서들로 변환시키는 두 가지 알고리즘을 제시한다. 먼저 객체지향 데이터베이스의 스키마, 객체지향 데이터베이스, DTD 그리고 XML 문서를 정의한 뒤 두 가지 알고리즘, 즉 객체지향 데이터베이스의 스키마를 DTD로 변환시키는 알고리즘과 객체지향 데이터베이스를 XML 문서들로 변환시키는 알고리즘을 제시한다. 그리고 제시한 두 가지 알고리즘의 결과는 항상 잘 구성된 XML 문서들이고 유효한 XML 문서들임을 증명한다. 잘 구성된 XML 문서는 XML문서가 갖추어야 하는 필수 조건이므로 반드시 필요하다. 또한 유효성은 유효한 XML 문서들을 필요로 하는 XML 응용에 유효한 XML 문서를 제공할 수 있도록 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.7
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• pp.849-858
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• 2004

Most of supervised teaming algorithms could be applied after that continuous variables are transformed to categorical ones at the preprocessing stage in order to avoid the difficulty of processing continuous variables. This preprocessing stage is called global discretization, uses the class distribution list called bins. But, when data are large and the range of the variable to be discretized is very large, many sorting and merging should be performed to produce a single bin because most of global discretization methods need a single bin. Also, if new data are added, they have to perform discretization from scratch to construct categories influenced by the data because the existing methods perform discretization in batch mode. This paper proposes a method that extracts sample points and performs discretization from these sample points in order to solve these problems. Because the approach in this paper does not require merging for producing a single bin, it is efficient when large data are needed to be discretized. In this study, an experiment using real and synthetic datasets was made to compare the proposed method with an existing one.