• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.139-141
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• 2015

본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.33-37
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• 2011

본 논문에서는 실시간 검색어를 이용한 주제어 기반의 질의응답 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 주제어로 사용자의 질의 범위를 제한함으로써 질의과정에서 발생할 수 있는 오류의 감소를 기대할 수 있다. 제안 시스템은 주제어 기반의 질의응답을 수행하기 위해 검색대상문서 색인, 질의유형결정, 검색결과의 순위화 과정을 거친다. 제안한 방법으로 기준시스템에 비해 P@5에서 질의유형별 평균 69%의 성능향상을 얻었다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.4 s.107
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• pp.501-512
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• 2006

XML is the most popular platform-independent data expression which is used to communicate between loosely coupled heterogeneous systems such as B2B Applications or Workflow systems. The powerful query language XQuery has been developed to support diverse needs for querying XML documents. XQuery is designed to configure results from diverse data sources into a uniquely structured query result. Therefore, it became the standard for the XML query language. Although the latest XQuery supports heavy search functions including iterations, the grouping mechanism for data is too primitive and makes the query expression difficult and complex. Therefore, this work is focused on supporting the groupby clause in the query expression to process XQuery grouping. We suggest it to be a more efficient way to process grouping for restructuring and aggregation functions on XML data. We propose an XQuery EBNF that includes the groupby clause and implemented an XQuery processing system with grouping functions based on the eXist Native XML Database.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.211-214
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• 2014

본 연구에서는 질의를 기반으로 사용자의 감정상태를 예측하는 방법을 제안한다. 제안방법은 자극-감정 규칙베이스 구축, 규칙확률 값 기반 질의 랭킹, 질의 랭킹 기반 사용자 감정예측의 단계로 구성된다. 방법의 적절성을 검증하기 위하여 힘들다와 심심하다에 대한 결과로 사용자평가를 실시하였다. 힘들다의 결과에서는 힘들다 정도에 대한 점수가 높은 질의들을 지속적으로 검색하는 사용자들을 힘들다라고 판단할 수 있다고 분석되었다. 심심하다의 결과에서는 방법 간 유의미한 차이를 보이지 않았으나, 특정 개별질의의 지속적인 패턴을 분석하는 것이 좀 더 높은 점수를 얻은 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.587-589
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• 2003

XML의 계층적 구조와 관계 데이터베이스의 평면적 구조가 일치하지 않기 때문에, 관계 데이터베이스에 저장된 XML 데이터에 대한 질의를 처리하여 XML 문서를 생성하기 위해서는 별도의 처리과정이 요구된다. 또한. 기존의 관계 데이터베이스가 XML 질의 언어를 지원하지 못하기 때문에 XML 질의 언어의 SQL로의 변환도 요구된다. 따라서. 몬 논문은 XQuery의 경로 표현식을 패스 테이블을 이용하여 SQL로 변환하여 데이터를 추출하고 뷰를 이용하여 평면적 구조로 저장된 XML 데이터를 계층적 구조인 XML 문서로 효과적으로 변환하여 태깅하는 방법을 제안하고, 이를 이용한 XML 질의 처리 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.178-180
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• 2005

XML 문서의 검색을 위한 질의 언어인 XQuery는 다양한 데이터 소스로부터 가져온 고유한 구조를 가진 질의 결과로 구성할 수 있도록 설계되어 XML질의 언어의 표준이 되었다. 현재 XQuery는 반복문 등을 포함하는 과다한 검색기능을 지원하도록 함으로써 질의 표현이 상대적으로 복잡한 형태를 취한다. 따라서 일반적인 SQL처럼 XQuery에 명시적인 group by절을 도입한 질의 표현기법을 모색하여 XML데이터의 재구성과 집계함수 처리론 위한 그룹화를 보다 쉽게 구성할 수 있도록 하고자 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.100-104
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• 2022

오픈 도메인 질의 응답(Open Domain Question Answering)은 주어진 질문에 대한 단서가 주어지지 않은 환경에서 정답을 도출해 내는 어려운 문제이다. 최근 테이블 데이터와 같은 구조화된 데이터에서의 질의응답 시스템에 대한 중요도가 점차 높아지면서, 본 논문에서는 위키피디아에 등장하는 테이블들을 대상으로 한국어 테이블 오픈 도메인 질의 응답 시스템을 구성하기로 한다. 또한, 테이블 검색의 한계를 보완하기 위해 Joint Reranker 기반 Fusion-In-Decoder를 제안하고 적용하여 질의응답 Task에서 베이스라인에 대비하여 EM 3.36, F1-Score 3.25 향상을 이루어냈다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.9
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• pp.2271-2280
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• 1998

In this paper, we propose a method to retneve english written korcan names efficientl, and design a multilingual name retrieval system, It is very difficult to retrieve english-written korean names in typical IR sytems. For example, "홍길동" is written in english as vanous forms such like "Hong, gildong", "Gildong Hong", "Hong kil dong", "Hong kil dong" and so on, We not only propose a rule-based querv expansion method to retrieve english-written korean names efficiently but also design a multiligual name retneval system which is consisted of query classifier, exception handler, query expander, query executor, exception list and rulebase, Finally we will try to show that english-written korean names could be efficiently retrieved with rule based name generator.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.3
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• pp.243-256
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• 2008

With rapid growth of Internet, the amount of information in the Web is increasing exponentially. However, information on the current Web is understandable only for human, and thus it makes the exact information retrieval difficult. For solving this problem, the Semantic Web is suggested and we must use ontology languages that can endow data to semantics for implementing it. One of the representative ontology languages is OWL(Web Ontology Language) adopted as a recommendation by the World-Wide Web Consortium. OWL has richer expression power and formal semantics than other ontology languages such as RDF and RDF-S. In addition, OWL includes hierarchical structure information between classes or properties. Therefore, an efficient OWL storage model considering hierarchical structure for effective information retrieval on the Semantic Web is required. In this paper, we suggest the XPOS(XPath-based OWL Storage) model including hierarchy information between classes or properties as XPath form and enabling intuitive and effective information retrieval. Also, we show the comparative evaluation results on the performance of XPOS model, Sesame, and the XML storage-based storage model regarding query processing.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.15 no.4
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• pp.1-19
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• 2010

Recently, it is necessary to process real time sensor data, which is generated from ubiquitous environments. Data, which are written by XML, are small, but, large volumes of data. Therefore, weneed to use an efficient method for processing a large amount of it. An XQuery has two types for sensor data: one is to get sensor identification and value from sensor data; the other is restructuring for user's convenience. Existing XQuery engines don't have efficient method for batch processing of sensor data. This paper proposed the twig query processing over reverse path summary, and we developed and applied restructuring batch processing method for real time processing of a large amount of sensor data. Finally, we do performance evaluation using XMark and RFID EPC data, and comparison analysis with MonetDB/XQuery and Berkeley DB XML.