XML은 확장성, 호환성, 정보의 구조화의 우수성으로 인터넷상에서 정보 교환의 표준으로 자리 매김하고 있다 그러나 대부분의 비즈니스 데이터는 관계형 데이터베이스 시스템에 저장되어 있고 앞으로도 상당한 기간 동안 그러할 것이다. 이에 따라. 관계형 데이터를 XML 문서로 변환, 출판하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서 관계형 데이터를 XPATH 질의어를 동하여 검색하고 XML 문서로 변환하기에 적합하도록 관계형 데이터베이스의 저장 스키마를 설계하였다. 그리고, XPATH 질의어를 SQL 문장으로 변환하여 관계형 데이터를 검색하였고, 질의 결과를 DOM 형식의 XML 문서로 생성하였다.
컴퓨터나 데이터베이스에 대한 지식이 없는 사용자들도 데이터베이스에 저장되어 있는 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 도와줄 수 있도록 하는 것이 데이터베이스 시스템을 위한 자연어 인터페이스이다. 이 논문은 이 자연어 인터페이스를 고려한 차세대 데이타베이스, 객체 지향 데이타베이스를 바탕으로 질의어 처리를 OQL(Object Query Language)명령문으로 구축 기법을 연구하고자 한다. 여기서 질의어 처리는 한국어 인터페이스를 바탕으로 하며, 질의를 패턴별로 분해, 프레임 변환, 객체 지향 데이타베이스를 위한 OQL 명령문으로 구축한다. 질의의 효과적인 변환을 위해 프레임 기반 질의 분해 기법을 제안하였으며, 이 기법은 분해된 질의구 별로 변환과정을 수행하여, 질의 처리의 성능을 향상시킨다. 질의 프레임을 생성하기 위해 변환규칙을 사용하여 규칙 베이스를 구축하는 기법을 연구하였다.
차세대 웹 기술로 각광 받고 있는 시맨틱 웹에서 웹 리소스는 온톨로지에 기술된 다양한 메타데이타에 의해 가용하게 되며 이러한 온톨로지를 대상으로 한 검색을 위해 SPARQL과 같은 여러 시맨틱 질의 언어가 제안되었다. 그러나 이러한 시맨틱 질의 언어를 사용자가 습득하였다 하더라도 올바른 정보를 찾기 위해서는 사용자가 온톨로지의 구조와 어휘를 잘 파악하고 있어야 한다는 어려움이 있다. 특히 사용자가 질의 언어의 문법과 복잡한 형식 논리 이론에 익숙하더라도 온톨로지 리소스 표기에 사용된 어휘를 모를 경우에는 질의 언어 작성 시 전혀 다른 어휘를 사용할 수 있으며 그에 따라 원하는 정보를 찾지 못하는 어휘 상이성 문제를 해결하여야 한다. 본 논문은 이러한 어휘 상이성 문제의 해소에 주안점을 두고 질의어의 의미와 온톨로지 어휘 사이의 의미 유사도를 이용하여 사용자가 온톨로지에 없는 질의어를 사용하였을 경우 그와 의미가 가장 가까운 온톨로지 어휘로 변환하여 줌으로써 어휘 상이성 문제를 해결하는 방안을 제안한다.
대부분의 상용 관계 DBMS(Database Management System)에서는 사용자 편의성을 위하여 SQL과 함께 그래픽 질의어를 제공하고 있으나, 객체 DBMS의 경우에는 그래픽 질의어에 관한 연구와 개발이 미흡한 실정이다. 그래픽 질의어에서는 복잡한 질의 조건을 간결하고도 직관적인 방법으로 표현하는 것이 중요한 이슈이다. 특히, 객체 DBMS는 관계 DBMS 보다 복잡한 데이타 모델과 객체 질의어를 제공하므로 그래픽 객체 질의어를 설계하고 구현할 때 간결성과 직관성을 유지하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 원격지 객체 데이타베이스에 접근하여 자료를 검색하고 관리하는 그래픽 객체 질의어인 GOQL(Graphical Object Query Language)을 제안한다. GOQL은 그래픽 관계 질의어에서 다루지 않은 집합값 속성과 한정어 및 메소드를 포함한 길이가 2 이상인 경로를 간단한 그래픽 요소들로 시각화함으로써 간결성과 직관성을 높인다. 그리고 대표적인 객체 질의어인 XSQL(1,2)에서 사용하는 경로는 GOQL에서 제공하는 간단한 시각적 도구로 표현할 수 있음을 보인다. 또한, 논문에서는 GOQL의 그래픽 질의어를 텍스트 객체 질의어로 변환하는 알고리즘을 제안하고, 실제로 인터넷 환경에서 동작하도록 구현한 결과를 소개한다.
교차언어 검색 과정에서는 질의나 문서의 언어를 일치시키기 위한 변환 과정이 필수적이며, 이런 변환 과정에서 어휘의 중의성으로 인해 하나의 어휘에 대응하는 다수의 대역어가 생성됨으로써 사용자의 정보 욕구를 왜곡시켜 검색의 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 어휘 중의성 문제를 해결하기 위해서 질의의 문맥 정보를 이용하여 변환 질의의 확률을 구함으로써 중의성을 해소하는 방식을 제시하고, 질의의 길이, 중의도, 중의성을 가진 어휘의 비율 등에 따라서 성능이 어떻게 변하는지 비교함으로써 이 방법의 장점과 단점을 분석한다. 또한 현재의 단점을 보완하기 위한 차후 연구 방향을 제시한다.
UMLS(2003AA edition 기준)의 메타시소러스는 다국어를 지원하며 875.233개의 개 (concept)과 2,146,897개의 개념명(concept name)을 포함한다. 현재 UMLS 메타시소러스 검색을 제공하는 PubMed나 NLM에서는 UMLS에서는 개념명에 존재하지 않는 잘못된 질의나, 잘못된 구문 또는 개념명의 일부를 이용한 검색이 불가능하다. 이는 사용자가 UMLS에서 정보를 얻기 위해서는 정확한 의학용어를 숙지해야 되며. UMLS 메타시소러스의 데이터가 잘못 되었을 경우 정보를 얻을 수 없다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 자연어처리에서 연구되고 있는 문자열 간의 유사도 측정방식을 적용하여 잘못된 질의어에 대한 자동수정 기능을 이용한 메타시소러스 검색방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 질의어를 자동수정하기 위하여 철자사전을 자동으로 추출하고 문자열 비교알고리즘을 도입하여 질의어와 철자사전간의 용어의 유사도를 측정한다. 유사도에 의하여 얻어진 용어를 메타시소러스의 형식에 맞게 변환하여 질의에 대한 최적의 결과를 얻을 수 있도록 한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 최근(2003년 8월) bi-gram 방식을 도입한 NLM에서의 시스템과 비교 평가한다.
본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 위한 시각 질의어 VRQL 을 소개하고 이를 구현한 프로토타입 시스템 VRQPS(Visual Relational Query Processor System)를 소개한다. VRQL(Visual Relational Qurey Language)은 기존의 객체지향 데이터베이스를 위한 시각질의어 VOQL 을 수정, 보완하여 설계된 시각질의어로 벤 다이어그램과 그래프를 기반으로 하여 직관적이며 관계적으로 완전하다는 특성이 있다. 한편 투플 관계 해석 기반의 형식 시맨틱을 가지고 있어 이론적 기반이 확실한 시각질의어이다. VRQPS 는 VRQL로 정의된 질의문을 SQL로 변환하고 이를 실행하여 그 결과를 화면에 보여 주어 사용에 편리하고 직관적이다.
자연언어 인터페이스는 초보자나 비숙련가의 입장에서는 새로운 시스템의 적응에 있어서 어떤 학습도 필요하지 않다는 장점이 있다. 이 연구에서는 불리언 질의를 처리하는 정보검색 시스템의 자연언어 인터페이스를 구혐하였다. 즉, 한국어 자연언어 질의를 불리언 질의로 변환해주는 시스템이다. 접근 방법은 먼저 자연언어 질의를 구문 해석한 후에, 그 결과인 문자의 의존 구조와 불용어 정보를 사용하여 기본적인 불리언 질의를 만든다음, 시소러스를 이용하여 불리언 질의를 확장한다. 여기에서 사용한 구문 해석 방법은 기존 문법에 기반한 방법이다. 변환 시스템은 SPARC-II 호환기종에서 구현되었으며, 약 5만 단어의 사전을 사용한다. 가공된 120 개의 질의를 대상으로 실험한 결과, 전체 소요시간은 13.5초가 걸렸다. 그리고, 변환된 불리언 연산식중에 110개가 적절하게 변환된 것으로 조사되었다.
기존의 웹 서비스는 않은 애플리케이션으로 개발되었고, 다양한 분야에서 잘 활용되어 왔다. 하지만, HTML을 기반 한 기존의 웹은 더 이상의 기능적 성장은 어렵게 되어 기존 웹 서비스의 성장에도 제악을 가져왔다. 이런 문제점을 극복하기 위해 시맨틱 웹이 대두되었다. 시맨틱 웹은 자원의 공유, 통합, 자동생성의 특징을 가진 기존 웹의 확장이다. 최근 기존의 웹 서비스는 시맨틱 웹의 이런 특성들을 받아들이려는 시도가 있었다. DAML-S가 대표적인 예이다. 본 논문은 기존 웹 서비스 검색처럼 일반 사용자도 편리하게 시맨틱 웹 서비스를 검색할 수 있도록 대화형 사용자 질의 인터페이스를 제시한다. 또, 사용자가 선택한 질의가 시맨틱 질의어(ROQL)로 자동 변환할 수 있는 시맨틱 질의어 자동 생성기 모듈을 제시한다.
본 논문은 한.중 교차언어 검색을 위한 효과적인 질의 확장에 대해 기술하고 있다. 한.중 교차언어 검색은 한국어 질의로 중국어 문서를 검색하는 것이고 본 논문에서는 대역어 사전을 이용하여 한국어 질의를 중국어 질의로 변환하는 방식을 사용한다. 질의 확장을 위한 방법으로 중국어 시소러스인“동의사사림”을 사용하였다. 그리고 동의어들과 주변 단어간의 상호 정보를 비교함으로서 재현률과 정확률을 높였다. 실험을 통하여 검증한 결과 사전만 사용하여 변환하는 방법에 비하여 검색 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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