• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.1
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• pp.19-30
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• 2014

For the expansion of the Semantic Web, studies in converting the data stored in the relational database into the ontology are actively in process. Such studies mainly use an RDB to RDF mapping model, the model to map relational database components to RDF components. However, pre-proposed mapping models have got different expression modes and these damage the accessibility and reusability of the users. As a consequence, the necessity of the standardized mapping language was raised and the W3C suggested the R2RML as the standard mapping language for the RDB to RDF model. The R2RML has a characteristic that converts only the relational database schema data to RDF. For the same reasons above, the ontology about the relation data between table name and column name of the relational database cannot be added. In this paper, we propose an RDB to RDF mapping system considering semantic relations of RDB components in order to solve the above issue. The proposed system generates the mapping data by adding the RDFS attribute data into the schema data defined by the R2RML in the relational database. This mapping data converts the data stored in the relational database into RDF which includes the RDFS attribute data. In this paper, we implement the proposed system as a Java-based prototype, perform the experiment which converts the data stored in the relational database into RDF for the comparison evaluation purpose and compare the results against D2RQ, RDBToOnto and Morph. The proposed system expresses semantic relations which has richer converted ontology than any other studies and shows the best performance in data conversion time.

• Spatial Information Research
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• v.18 no.4
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• pp.109-120
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• 2010

Recently, due to rapid increasement of spatial data collected from various geosensors in u-GIS environments, the importance of spatial index for efficient search of large spatial data is rising gradually. Especially, researches based R-Tree to improve search performance of spatial data have been actively performed. These previous researches focus on reducing overlaps between nodes or the height of the R -Tree. However, these can not solve an unnecessary node access problem efficiently occurred in tree traversal. In this paper, we propose a MR-Tree(Mapping-based R-Tree) to solve this problem and to support efficient search of large spatial data. The MR-Tree can improve search performance by using a mapping tree for direct access to leaf nodes of the R-Tree without tree traversal. The mapping tree is composed with MBRs and pointers of R-Tree leaf nodes associating each partition which is made by splitting data area repeatedly along dimensions. Especially, the MR-Tree can be adopted in various variations of the R-Tree easily without a modification of the R-Tree structure. In addition, because the mapping tree is constructed in main memory, search time can be greatly reduced. Finally, we proved superiority of MR-Tree performance through experiments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.771-772
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• 2009

최근 대표적인 공간 인덱스 구조인 R-tree를 기반으로 KD-tree나 Quad-tree와 같은 공간 분할 특성을 이용하여 인덱싱 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 기존에 제시된 R-tree 기반 인덱스 구조인 SQR-tree와 PMR-tree의 특성을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리하는 인덱스 구조인 MSQR-tree(Mapping-based SQR-tree)를 제시한다. SQR-tree는 Quad-tree를 확장한 SQ-tree와 각 SQ-tree 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 연계되어 있는 인덱스 구조이고, PMR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 MSQR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 가지고 R-tree마다 매핑 트리가 적용된 구조를 갖는다. 따라서, MSQR-tree에서는 SQR-tree와 같이 질의가 여러 R-tree에서 분산 처리되고, PMR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 R-tree 리프 노드를 빠르게 접근할 수 있다. 마지막으로 성능 실험을 통해 MSQR-tree의 우수성을 입증하였다.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.4
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• pp.45-54
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• 2011

In this paper, we propose a hybrid index structure, called the SQMR-tree(Spatial Quad MR-tree) that can process spatial data efficiently by combining advantages of the MR-tree and the SQR-tree. The MR-tree is an extended R-tree using a mapping tree to access directly to leaf nodes of the R-tree and the SQR-tree is a combination of the SQ-tree(Spatial Quad-tree) which is an extended Quad-tree to process spatial objects with non-zero area and the R-tree which actually stores spatial objects and are associated with each leaf node of the SQ-tree. The SQMR-tree consists of the SQR-tree as the base structure and the mapping trees associated with each R-tree of the SQR-tree. Therefore, because spatial objects are distributedly inserted into several R-trees and only R-trees intersected with the query area are accessed to process spatial queries like the SQR-tree, the query processing cost of the SQMR-tree can be reduced. Moreover, the search performance of the SQMR-tree is improved by using the mapping trees to access directly to leaf nodes of the R-tree without tree traversal like the MR-tree. Finally, we proved superiority of the SQMR-tree through experiments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.223-227
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• 2006

시맨틱 웹 기술을 이용하는 추론 엔진들이 사용하는 지식은 기본적으로 주어(subject)와 술어(predicate), 목적어(object)로 구성된 트리플(triple)들의 집합이며, 이를 저장하기 위한 구조로 관계형 데이터베이스(R-DB)가 주로 이용된다. 본 논문은 DBMS 기반의 추론 서비스인 OntoThink-K$^{(R)}$트리플 저장 구조와 함께 SPARQL 질의 언어를 지원하기 위한 SPARQL-SQL 매핑에 대해 설명한다. OntoThink-K$^{(R)}$스키마 무관과 스키마 인지의 두 가지 방식의 트리플 저장 구조를 지원하며, 본 논문에서는 각 저장 구조에 따른 SPARQL-SQL 매핑 방법을 설명하고 실험을 통해 두 방식에서의 추론 속도의 차이를 비교한다. 이 실험 결과로부터 우리는 스키마 인지 방식을 사용함으로써 스키마 무관 방식에 비해 적어도 2배 이상의 속도 향상을 꾀할 수 있음을 알았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.307-309
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• 2005

빠른 산업 발전 속에서 조직과 시스템이 복잡하고 대형화되면서 소프트웨어 품질을 향상시키고 그들의 신뢰성을 측정하기 위한 성숙도 모델들이 개발되었다. 그 중에서도 CMM와 이를 발전시킨 CMMI는 많은 조직에서 적용하기 위해 노력을 기울이고 있다. 하지만 두 모델들은 테스트 속성과 테스트 프로세스에 대한 언급이 부족하다. 본 논문에서는 모든 영역을 고려한 새로운 모델을 만들기 보다는 테스트 중심으로 개발된 TMM을 사용하여 CMMI과의 매핑을 통해 소프트웨어 조직의 생산품질과 신뢰성을 향상 시키는 방법을 제안한다. 논문에서는 CMMI 단점과 이를 보완하는 방법을 제안하고 이를 위해 TMM과 CMMI의 매핑전략에 언급한다. 이를 통해 기대되는 효과를 제시한다.

• Spatial Information Research
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• v.13 no.1 s.32
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• pp.19-29
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• 2005

In this study, Real Time Kinematic GPS(RTK GPS) was conducted twice at the same site in two different seasons, respectively to check the possibility of it as the mapping tool, and how the factor affecting the accuracy of it. As a result, most parts of a small garden except f3r the worst environments surrounded with lots of tree canopy and several buildings were mapped using RTK GPS even in spring, full of a green foliage and winter as well. However, the mapping accuracy and the availability of RTK GPS were not so high. The study showed that it is recommended in RTK GPS mapping to utilize Total Station, etc. in the worst urban environments unable to track the satellite signals with ease.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.8
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• pp.9-21
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• 2020

With the proliferation of RDF knowledge graphs(KGs), there arose a need of a standardized schema representation of the graph model for effective data interchangeability and interoperability. The need resulted in the development of SHACL specification to describe and validate RDF graph's structure by W3C. Relational databases(RDBs) are one of major sources for acquiring structured knowledge. The standard for automatic generation of RDF KGs from RDBs is R2RML, which is also developed by W3C. Since R2RML is designed to generate only RDF data graphs from RDBs, additional manual tasks are required to create the schemas for the graphs. In this paper we propose an approach to automatically generate SHACL schemas for RDF KGs populated by R2RML mappings. The key of our approach is that the SHACL shemas are built only from R2RML documents. We describe an implementation of our appraoch. Then, we show the validity of our approach with R2RML test cases designed by W3C.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1504-1506
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• 2012

소프트웨어 개발 생태계의 변화에 따른 소프트웨어 개발의 다양화 및 Time-to-Market으로 인해 사용자들이 요구하는 소프트웨어 품질수준이 높아졌다. 그러나, 소프트웨어 품질을 향상하는 여러 가지가 방법의 하나로 완벽한 테스트를 통해 가능하다. 하지만, 완벽한 테스트를 수행하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 정형화된 올바른 테스트 프로세스를 적용하여 품질을 높이고자 한다. 본 논문에서는 조직의 테스트 성숙도 수준을 평가할 수 있는 TMMi와 테스트 프로세스를 개선할 수 있는 TPI next의 매핑을 기반으로 조직의 테스트 성숙도 측정과 함께 테스트 프로세스 수준 향상을 위한 가이드를 제공하고자 한다. 이를 위한 절차로 TMMi(level2)와 TPI next의 매핑, 비/공통 요소 추출을 통해 조직의 테스트 프로세스 개선을 위한 가이드를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.45-47
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• 2012

지식기반 사회가 도래하여 기술혁신이 가속화되고, 글로벌 경쟁이 심화됨에 따라 과학기술 R&D 수행에 선행기술 분석의 중요성이 증대하고 있다. 논문과 특허는 이 작업에 있어서 특허 단독으로는 학술 문헌으로 얻어진 기술 정보가 시장 관점에서 어떻게 활용될 수 있는가를 검증하는데 이용될 수 있다는 점에서 의미가 있지만 분류체계 및 데이터 특성이 다른 논문과 특허를 연계하는 연구는 또 다른 이슈와 가치를 지니며, 아직까지 국내 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 상호 주제 해석이 불가능한 논문과 특허의 분류체계를 일원화할 수 있는 매핑 테이블을 생성해서 두 유형의 문서가 상호 연계가 가능한 환경을 만들고자 한다.