• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.37 no.5
• /
• pp.228-237
• /
• 2010

Although conventional index structures provide various nearest-neighbor search algorithms for high-dimensional data, there are additional requirements to increase search performances as well as to support index scalability for large scale data. To support these requirements, we propose a distributed high-dimensional indexing structure based on cluster systems, called a Distributed Vector Approximation-tree (DVA-tree), which is a two-level structure consisting of a hybrid spill-tree and VA-files. We also describe the algorithms used for constructing the DVA-tree over multiple machines and performing distributed k-nearest neighbors (NN) searches. To evaluate the performance of the DVA-tree, we conduct an experimental study using both real and synthetic datasets. The results show that our proposed method contributes to significant performance advantages over existing index structures on difference kinds of datasets.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.85-95
• /
• 2001

Since documents on the Web are naturally partitioned into many document databases, the efficient information retrieval process requires identifying the document databases that are most likely to provide relevant documents to the query and then querying the identified document databases. We propose a neural net based user feedback learning mechanism for such an efficient information retrieval. Presented learning mechanism learns about underlying document databases using the relevance feedbacks obtained from user's retrieval experiences. For a given query, the learning mechanism, which is sufficiently trained, discovers the document databases associated with the relevant documents and retrieves those documents effectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.184-186
• /
• 2004

기존의 이질적인 전자상거래 플랫폼과 시스템을 사용하므로 인해 발생하는 시스템간의 상호 호환 및 운영의 어려움이 있다. 그러나 분산 환경에서 이질적인 특성을 해결하기 위해서 XML을 기반으로 하는 쇼핑몰들의 통합된 정보 검색을 할 수 있는 사이트가 등장하여 각종 쇼핑몰 사이트를 연결하여 통합하는 과정이 진행 중이다. 따라서 상품 검색시 고객에게 메타데이터를 이용하여 선택에 필요한 정보를 제공함으로서 상품을 효율적으로 검색할 수 있다. 본 논문에서는 XML기반으로 분산 환경에서 시스템들의 이질성을 온톨로지 기반의 메타데이터를 이용하여 상품을 검색할 수 있는 시스템을 제안하고, 이 시스템을 보다 효율적으로 검색하기 위하여 일반화 온톨로지, 부품관계지향 온톨로지의 분류방법을 제안하여 분산환경에서 온톨로지 기반의 메타데이터를 이용한 상품 검색 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10c
• /
• pp.559-561
• /
• 2001

인터넷 쇼핑몰 허브 사이트는 분산 이기종 시스템들로 구성되는 다수의 독립된 인터넷 상점들을 연합하여 공동 포인트 적립, 공동 상품 검색 등의 통합된 서비스를 제공하는 가상 공동체이다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰 허브 사이트에서 다수의 이기종 데이터베이스에 대한 검색 질의를 생성하고, 검색 결과를 통합하여 고객에게 제공하는데 필요한 베타데이터를 효율적으로 관리하기 위해 XML을 이용하는 분산 이기종 통합 정보 검색 시스템을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.29 no.1_2
• /
• pp.30-41
• /
• 2002

We focus on the mobile agents which are considered as new paradigm to solve information retrieval of large volumes of data in the distributed and heterogeneous environment. The mobile agent moves the computation to data instead of large volumes of data to computations. In this paper, we propose an information retrieval model, which can effectively search data in the distributed and heterogeneous environment, using mobile agents. Our model is applied to the design and implementation of an Q&A(Question and Answer) retrieval system. Our Q&A retrieval system, called QASSMA(Q&A Search System using Mobile Agents), uses mobile agents to retrieve articles from Q&A boards and newsgroups that exist in the heterogeneous and distributed environment. QASSMA has the following features and advantages. First, the mobile retrieval agent moves to the destination server to retrieve articles to reduce the retrieval time by eliminating data traffics from the server to the client host. Also it can reduce the traffic that was occurred in the centralized network system, and reduce the usage of resources by sending its agent and running in the destination host. Finally, the mobile retrieval agent of QASSMA can add and update dynamically the class file according to its retrieval environment, and support other retrieval manner. In this paper, we have shown that our Q&A retrieval system using mobile agents is more efficient than the retrieval system using static agents by our experiments.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.7 no.1
• /
• pp.88-93
• /
• 2002

In this thesis, we propose an Intelligent Agent based on CORBA technology which can exchange and share data under distributed computing environment using Agent Communication Language(ACL), Recently, due to the rapid development of network technology, the need for the database management appeared. So representative standard, CORBA have been applied and used under distributed environment. Agent applications are being developed for various fields such as electronic commerce, user interface, information retrieval. When a user searches goods, he navigates several servers on different platform until he finds desired goods. The Intelligent Agent presented in this thesis, does these tedious navigations on behalf of the user through communication between different platform.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.28 no.10
• /
• pp.773-784
• /
• 2001

Since documents on the Web are naturally partitioned into may document database, the efficient information retrieval process requires identifying the document database that are most likely to provide relevant documents to the query and then querying the identified document database. We propose a neural net agent approach to such an efficient information retrieval. First, we present a neural net agent that learns about underlying document database using the relevance feedbacks obtained from many retrieval experiences. For a given query, the neural net agent, which is sufficiently trained on the basis of the BPN learning mechanism, discovers the document database associated with the relevant documents and retrieves those documents effectively. In the experiment, we introduce a neural net agent based information retrieval system and evaluate its performance by comparing experimental results to those of the conventional well-known approaches.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.11c
• /
• pp.1477-1480
• /
• 2003

오늘날 과학기술 정보는 아주 다양한 곳에서 다양한 방식으로 생산 유통된다. 그러므로 원하는 정보의 위치나 각 정보 소스의 사용법을 모르는 사용자들은 일일이 정보 소스를 찾아 들어가 검색을 수행하여야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 사용자들에게 여러 곳에 위치한 과학기술 정보들을 한번에 검색하여 제공할 수 있는 과학기술 종합정보 시스템을 구현한다. 이를 위하여 KISTI와 (주)엔퀘스트에서 공동 개발한 분산통합검색 프로토콜을 사용한다. 사용된 분산통합 검색 프로토콜은 XML 기반으로 정의되어 있으며, 원천서버의 위치와 질의 형식 등에 관한 메타데이터를 유지하고 있어 분산된 서버들을 쉽게 통합검색에 참여 시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.382-384
• /
• 2001

사용자들은 기하급수적으로 증가하는 정보 중 원하는 정보를 보다 빠르고 정확하게 제공받기를 원한다. 웹 환경에서 분산되어 있는 검색서버의 특성을 고려한 통합검색 서비스를 통해 사용자는 다수의 분산 서버에서 원하는 정보를 손쉽게 찾을 수 있다. 본 연구에서는 웹 상에 물리적으로 분산된 서버, 즉 이질적인 환경을 가지는 다수의 분산서버를 대상으로 논리적으로 묶어서 하나의 통합검색환경을 제공하기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다. XML 기반으로 정의된 프로토콜을 사용해서 각각의 분산된 서버는 쉽게 통합검색에 참여할 수 있으며, 통합서버는 분산서버의 메타 데이터 정보를 이용해서 사용자의 질의 및 결과를 효율적으로 처리하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.484-486
• /
• 2002

본 논문은 여러 컬렉션에 대해 검색을 수행하는 분산 검색시스템에서 질의어가 들어 왔을 때 질의어에 적합한 컬렉션을 자동으로 선택할 수 있도록 하는 컬렉션 선택 모델과 브로커 구조를 제안하였다. 각 컬렉션마다 과거 질의에 대해 검색된 결과 문서들을 색인하여 인접단어를 고려한 불완전 인텍스를 생성한다. 이러한 불완전 인덱스를 이 용하여 컬렉션 선택하는 모델을 TREC 문서집합과 SMART 시스템을 이용하여 구현하였다.