• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.11-24
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• 2001

인터넷상에서 데이터를 표현하고 교환하는 새로운 표준으로 등장하는 XML 문서는 정해진 스키마를 가지고 있지 않다. XML 문서를 기존의 관계형 데이터베이스나 객체 지향 데이터베이스 질의어에 바로 적용하기에는 부적합하여 이러한 XML 문서에 대해 스키마를 추출하는 방법과 질의어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 XML문서의 레이블 경로발생 빈도 수에 따른 여러 단계의 스키마를 추출하는 방법을 제시하고, 이를 실험하여 그 효율성을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.278-278
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• 2000

In this paper, we introduce a new genetic reordering operator based on the concept of schema to solve optimization problems such as the Traveling Salesman Problem(TSP) and maximizing or minimizing functions. In particular, because TSP is a well-known combinational optimization problem andbelongs to a NP-complete problem, there is huge solution space to be searched. For robustness to local minima, the operator separates selected strings into two parts to reduce the destructive probability of good building blocks. And it applies inversion to the schema part to prevent the premature convergence. At the same time, it searches new spaces of solutions. Additionally, the non-schema part is applied to inversion for robustness to local minima. By doing so, we can preserve diversity of the distributions in population and make GA be adaptive to the dynamic environment.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권3호
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• pp.381-388
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• 2002

인터넷상에서 데이터를 표현하고 교환하는 새로운 표준으로 등장하는 XML 문서는 정해진 스키마를 가지고 있지 않다. XML 문서를 기존의 SQL이나 OQL에 바로 적용하기에는 부적합하여 이러한 XML 문서에 대해 스키마를 추출하는 방법과 질의어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 XML문서에 대해 엘리먼트 정보를 이용하여 스키마를 추출하고, 추출된 스키마를 바탕으로 데이터 빈도수에 따라 새로운 여러 단계의 스키마를 추출하는 방법을 제시하고 실험한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.775-782
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• 2004

최근 글로벌 기업들은 조직들이 지역적으로 분산되어 있고, 분산된 조직들로 인하여 정보시스템들도 분산되어 있다. 이러한 정보시스템의 중심이 되는 데이터베이스도 분산되어 있어, 다양한 사용자 응용 프로그램을 위한 공통된 뷰(view)의 제공 및 효과적인 관리가 어렵다. 이것을 해결하기 위한 개념이 MDBS이고, 이것을 효과적으로 구축하기 위한 방안이 스키마 통합이다. 본 논문에서는 공통 유사 서브스키마 추출을 통한 스키마 통합 방법론을 제시한다. 본 방법론은 분석 대상 스키마에 대하여 친밀도 분석, 유사 서브스키마 추출, 통합순서 결정, 의리충돌 해결, 그리고 스키마 통합 순서로 구성되어 있다. 방법론의 유용성을 검증하기 위하여, MDBS를 대상으로 사례분석을 수행하였다. 분석 결과, 본 논문의 방법론이 공통 유사 서브스키마의 추출 및 스키마 통합에 유용하게 적용될 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.232-235
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• 2000

In this paper, we introduce a new genetic reordering operator based on the concept of schema to solve the Traveling Salesman Problem(TSP). Because TSP is a well-known combinatorial optimization problem and belongs to a NP-complete problem, there is a huge solution space to be searched. For robustness to local minima, the operator separates selected strings into two parts to reduce the destructive probability of good building blocks. And it applies inversion to the schema part to prevent the premature convergence. At the same time, it searches new spaces of solutions. In addition, we have the non-schema part to be applied to inversion as well as for robustness to local minima. By doing so, we can preserve diversity of the distributions in population and make GA be adaptive to the dynamic environment.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1087-1094
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• 2008

최근 들어 XML은 데이터 교환을 위한 표준으로 널리 사용되고 있으며, XML 문서의 크기가 커지는 경향이 나타나고 있다. 특히, 데이터 웨어하우스와 같이 대량의 데이터를 수집하여 분석하는 경우 데이터 이동은 트래픽의 증가로 인해 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 XMDR 래퍼는 XML Schema의 트리 구조를 분석하고, 분석된 트리 구조를 통해 XML Schema를 재생성하여 XMDR_Query와 함께 각 스테이션에 전송한다. 결과로 반환되는 XML 문서는 XML Schema에 따라 XML 태그를 코드화하여 정형화된 메시지를 전달한다. 정형화된 XML 문서는 네트워크의 트래픽을 감소시키고, XML 계층정보를 포함하고 있어 데이터 추출, 변환 및 정렬에 효율적 이라는 장점을 가진다. 뿐만 아니라 정형화된 형식 이므로 XSLT를 통한 변환과정에서도 효율적이다. 각 스테이션에 전송되는 XML Schema와 XMDR_Query는 XMDR(eXtended Meta-Data Registry)을 통해 생성하고, 각 스테이션의 래퍼에서 결과 생성 및 XML 변환이 이루어지도록 하는 방법을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.59-65
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• 2017

XML has established itself as the format for data exchange on the internet and the volume of its instance is large scale. Therefore, to extract similar information from XML instance is one of research topics but is insufficient. In this paper, we extract similar information from various kind of XML instances according to the same goal. Also we use only the structure information of XML instance for information extraction because some of XML instance is described without its schema. In order to efficiently extract similar information, we propose a minimum unit of processing and two approaches for finding the unit. The one is a structure-based method which uses only the structure information of XML instance and another is a measure-based method which finds a unit by numerical formula. Our two approaches can be applied to any application that needs the extraction of similar information based on XML data. Also the approach can be used for HTML instance.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.495-506
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• 2001

XML이 인터넷상의 데이터 교환의 표준으로 대두되면서 데이터 모델이나 플랫폼에 관계없이 데이터의 전송이 가능하게 되었다. 특히 데이터 중심의 XML문서의 경우 전송시의 부하를 줄이기 위해 DTD 없이 전송되는 경우가 일반적이다. 그러한 이유로 전송받은 XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의를 최적화하며 또한 관계형 데이터베이스에 저장된 기존의 데이터를 XML 형태로 출력하기 위해서는 DTD가 없는 XML 문서로부터 관계형 스키마의 추출이 필수적으로 요구된다. 따라서 이 논문에서는 반구조적 데이터의 스키마 추출기법인 최대/최소 경계 스키마 추출 기법을 이용하여 DTD가 없는 XML문서로부터 관계형 스키마를 생성하고 이를 바탕으로 XML 데이터를 저장하는 방법으로 제시한다. 특히, 반구조적 데이터 최소 경계 스키마를 추출하는데 있어서 기존의 데이터로그보다 효율적인 방법인 시뮬레이션을 제안함으로써 관계형 스키마를 생성하는데 있어서 보다 향상된 방법을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 II
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• pp.703-706
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• 2003

Yield enhancement in semiconductor fabrication is important. It is ideal to prevent all the failures. However, when a failure occurs, it is important to quickly specify the cause stage and take countermeasure. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. This paper describes the techniques to automatically classifies a failure pattern using a fail bit map, a new simple schema which facilitates the failure analysis.