• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1131-1141
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• 2004

응집도는 모듈의 구성 요소들 사이의 관련성 정도를 나타내는 척도로서, 응집도가 높을수록 소프트웨어에 대한 이해 및 유지보수가 용이하다고 알려져 있다. 최근에 응집도의 개념을 객체지향 시스템의 클래스에 적용하기 위하여 많은 응집도 척도들이 제안되고 있다. 그러나, 기존의 응집도 척도들은 다른 인스턴스 변수의 값에 의존하는 의존 인스턴스 변수의 특성을 고려하지 않았기 때문에 클래스의 응집도를 정확하게 측정하지 못하였다. 본 논문에서는 응집도 평가 시 의존 인스턴스 변수에 대한 고려를 통하여 기존의 응집도 척도를 개선시킬 수 있음을 소개한다. 그리고, 의존 인스턴스의 특성을 기존의 응집도 척도에 반영한 실험을 통하여 의존 인스턴스 변수에 대한 고려의 중요성을 소개한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1174-1182
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• 2017

웹상에서 이질적 형태의 다양한 데이터를 개방, 공유하여 차세대 데이터웹을 실현하고자 하는 연구개발이 활발하게 수행되고 있다. 이를 위해 표준 데이터 모델로 온톨로지 기반의 LOD가 개발되었다. LOD기반 시스템을 효과적으로 개발하기 위해서는 전문화된 인스턴스 생성 시스템이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문은 LOD 시스템의 요구사항과 다양한 응용분야의 개발환경을 고려하여, LOD 인스턴스 개발에 적합한 i-Manager를 설계 구현하였다. i-Manager는 LOD 인터페이스 시트를 이용해서 온톨로지와 인스턴스 계층을 분리하고, 인스턴스 편집/저장, 시각화, LOD 질의 처리 등 LOD 인스턴스 개발에 전문화된 기능들을 제공한다. 본 논문은 LOD 인스턴스 개발의 새로운 방향을 제시하고 있으며, 구현된 i-Manager는 다양한 분야에서 LOD 개발 범용환경으로 활용할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제19권6호
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• pp.87-100
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• 2011

최근 다양한 분야에서 GML 응용스키마로서 수행되는 여러 모델이 설계되어 왔다. GML 응용 스키마는 여러 응용 영역에 특화되어 활용되고 있고, GML 표준에 정의되어 있는 각종 기하 타입을 이용하여 객체 타입을 명시한다. GML 인스턴스 문서는 그러한 GML 응용 스키마에 근거하여 생성되어진다. GML 인스턴스 문서는 일반적으로 엄청난 양의 지리적 객체를 표현하기 위해 많은 저장 공간을 필요로 한다. 따라서 GML 인스턴스 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하는 것은 효율적인 관리와 이용을 위해 필수적이다. 관계형 데이터베이스는 상대적으로 이용하기 편리하며, 다양한 분야에서 이용되고 있어 호환성도 높다. 게다가 데이터베이스 구조는 기본적으로 파일 구조보다 많은 양의 데이터를 관리함에 있어 더욱 효율적이다. 현재까지 GML 문서를 저장하기 위해 수많은 연구가 진행되었지만, GML 응용스키마를 기반으로 작성된 GML 인스턴스 문서를 데이터베이스에 저장하기 위한 연구는 적은 편이다. 따라서 본 연구에서는 GML 인스턴스 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 저장 모듈을 개발하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.47-52
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• 2012

본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 작성한 텍스트로부터 그 사용자 프로파일 식별하는 문제를 다룬다. 프로파일 식별 관련 기존 연구에서는 개별 텍스트를 하나의 학습 단위로 간주하고 이를 기반으로 학습 모델을 구축한다. 프로파일을 식별하고자 하는 사용자의 텍스트들이 주어지면 각 텍스트마다 프로파일을 식별하고, 식별된 결과들을 합쳐 최종 프로파일로 선택한다. 하지만 SNS 특성상 프로파일을 식별하는 데에 영향을 끼치지 않는 텍스트들이 다수 존재하며, 기존 연구들은 이 텍스트들을 특별한 처리없이 학습 및 테스트에 사용함으로 인해 프로파일 식별 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 인스턴스 학습(Multi-Instance Learning)을 기반으로 사용자 프로파일을 식별한다. 제안한 방법은 사용자가 작성한 텍스트 전체, 즉 텍스트 집합을 학습 단위로 간주하고 다중 인스턴스 학습 문제로 변환하여 프로파일을 식별한다. 다중 인스턴스 학습을 사용함으로써 프로파일 식별에 유의미한 텍스트들만이 고려되고 그 결과 프로파일 식별에 영향을 끼치지 않는 텍스트로부터의 성능 하락을 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 학습 방법보다 성별, 나이, 결혼/연애 상태를 식별함에 있어서 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.11-19
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• 1999

Farmer 모델은 시스템 개체구조(System Entity Structure)의 개념을 도입한 지식표현을 위해 사용되는 프레임 구조모델로서 다중성 추상화 개념(Multiplicity Instance Concept)은 하나의 개체를 구성하기 위하여 동일한 형태의 구성요소가 여러 번 발생하는 경우에 이의 대표적인 요소만을 표시하는 추상화 개념이다. 다중성 추상화 개념에서 정의된 대표개체는 자신의 인스턴스들을 가질수 있다. 이들 인스턴스들은 IM-컴포넌트 타입 개체노드 및 OM-컴포넌트 타입 개체노드이며 다중성 인스턴스 링크를 이용하여 대표개체와 연결된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.186-188
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• 1999

지리 정보 서비스에 대한 요구가 증가하면서 서로 다른 공간 데이터베이스를 통합하여 사용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 그러나 공간 데이터베이스에 존재하는 이질성으로 인하여 통합 작업은 단순화 관계를 갖는 네트워크간의 인스턴스 동일성 확인에 대한 연구를 기술한다. 네트워크 구조의 공간 데이터베이스는 위치 정보와 위상 정보를 명시적으로 포함하고 있으며, 도로, 수도, 배전 등 많은 응용분야를 갖고 있다. 본 연구의 결과는 이러한 네트워크 구조의 공간 데이터베이스 통합에서 기본이 되는 인스턴스의 동일성 확인을 용이하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.19-28
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• 2006

정보 교환을 위한 XML 인스턴스는 일반적으로 legacy한 관계형 데이터베이스에 저장되어 있기 때문에 효율적인 XML 응용을 위한 데이터베이스와의 연동이 요구 되었으며, 이러한 요구를 지원하기 위하여 인스턴스와 스키마 구조를 분리하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 가상 분할 저장 또는 분할 저장 방식의 인스턴스 저장 모델들이 연구되어지고 있다. 그러나 이러한 저장 방식은 인스턴스 구조와 인스턴스간의 계층 정보가 불일치하여 검색 시 질의 처리를 어렵게 하고 있고, 또한 분리 저장에 따른 중복 데이터들의 존재로 저장 시 오버헤드가 높아진다. 따라서 본 논문에서는 XML문서를 저장할 때, 기존 연구의 데이터베이스 스키마 구조에 Eltype이라는 필드를 추가하여 인스턴스와 스키마의 상이한 계층 정보를 동일화하고, 저장 구조 각각의 필드를 관계형 데이터베이스 스키마 필드와 일치되는 저장 구조를 제안하였다. 그 결과 XML 인스턴스와 스키마 구조간의 저장이 가능하게 되어 중복 저장에 따른 오버헤드 및 저장 공간 감소, 그리고 동일화된 저장 계층 구조로 인해 검색 질의 처리가 쉬워졌다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.150-157
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• 2007

본 논문에서는 의존 구조 매칭과 약한 지도식 학습 방법을 적용하여 텍스트에서 IS-A 관계를 자동으로 추출하고 순위화하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 잠재적인 IS-A 관계를 표현하는 [관계 표현, 하위어, 상위어]의 삼진관계 리스트를 추출하고, 관계 표현과 IS-A 관계 인스턴스, IS-A 관계 후보, 사이의 상호 관련성을 이용하여 각각의 점수를 반복적으로 정제한다. 제안한 방법의 대표적인 특징은 다음과 같다. 1) 의존 구조에 기반한 패턴 매칭 방법을 적용하여 정규 표현에 기반한 방법보다 다양한 형태의 삼진관계를 추출할 수 있고, 2) 도메인 코퍼스에서 통계적으로 추출한 어휘 사이의 관련성 정보를 이용하여 도메인에 적합한 IS-A 관계 인스턴스의 순위를 높일 수 있으며, 3) 관계 표현과 관계 인스턴스의 점수를 상호 관련성에 기반한 방법으로 반복적으로 점수화하여 IS-A 관계 인스턴스 사이의 변별력을 높일 수 있다. 실험에서 순위화된 관계 인스턴스는 전문가의 판단과 66%이상 일치함을 보였고, 의존 구조를 이용한 유연한 패턴 매칭 방법은 정규표현을 이용한 방법보다 43.6%의 추가적인 삼진관계를 추출하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.3753-3761
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• 2000

스키마 진화 환경에서는 여러 버전의 스키마와 각각의 스키마버전에서 생성된 인스턴스가 데이터베이스에 존재한다. 본 논문은 객체관계형 데이타베이스에서 개별 클래스를 버전화하는 방법을 이용한 스키마 진화 환경에서, 인스턴스가 생성된 스키마 버전에 관계없이 인스턴스에 접근하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 설계된 접근처리 루틴은 인스턴스를 생성한 버전에 정의되지 않은 속성에 대한 접근을 지원한다. 또한, 연속적인 갱신/역갱신 함수의 적용이나 모든 버전 쌍에 대한 처리 함수를 정의할 필요 없이 의미정보의 쌍에 대해서 접근처리 루틴을 제공하여 속성의 의미정보 변화를 지원한다. 그리고 기존의 SQL에 VERSION 조건절을 추가하여 버전에 대한 질의를 지원하고 WHERE 조건절에 의미정보를 명시함으로써 속성의 의미정보를 이용한 질의를 지원한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.63-69
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• 2015

웹의 비구조 문서로부터 자동으로 인스턴스를 생성하기 위한 다양한 연구가 제안되었다. 영어권의 기존 연구들에서는 간단한 규칙과 정규식 기반의 패턴을 활용하였다. 영어에서는 단순한 정규식 기반의 패턴만으로도 충분히 높은 정확도를 보여주었지만. 한국어는 영어와 다른 언어적인 특성으로 인하여 기존의 정규식 형태의 패턴으로는 적합한 패턴을 생성할 수 없다. 이에 본 논문에서는 한국어에 적합한 패턴 및 인스턴스 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 문장의 의존 관계를 고려함으로써 높은 정확도를 가지는 패턴 집합을 생성한다. 또한 인스턴스의 주어(subject)와 목적어(object) 판별을 위하여 조사 정보를 함께 활용함으로써 한국어의 자유로운 어순으로부터 오는 제약을 해결한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 생성 방법이 단순 어순만을 고려하여 생성된 패턴들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 한국어 대상 자동 인스턴스 생성에 적합함을 확인하였다.