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- 저자 : 문강식(Kang-Sik Moon) (검색결과 12 건)
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문강식(Kang-Sik Moon),이전영(Jeon-Young Lee) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A
유형을 객체로 모델링하고자 하는 시도는 과거의 연구[1,2,5,13]에서도 나타나나, 모델링된 유형 객체를 다루는 방법이나, 활용 방법에 대한 연구가 부족하다. 본 연구에서 유형 객체는 일반 객체와 같이 속성, 관계, 연산 객체들로 이루어진 복합객체로 정의된다. 유형 객체를 일반 객체와 함께 일관된 방법으로 다루기 위해 시스템-정의 유형인 Type, Attribute, Relation, 그리고 Operation을 제공하며, 유형 객체의 생성과 해석은 이들에 의해 수행된다. 객체로 모델링된 유형 객체에는 일반 객체와 마찬가지로 질의 수행이 가능하며, 특히 일반 객체에 대한 연산 수행의 유형 검사를 유형 객체에 대한 질의 수행을 통해 이루어질 수 있음을 본 연구에서 보인다. 즉, 유형 시스템을 언어 시스템 차원이 아닌 데이타베이스 시스템 차원에서 구현함으로써 지원할 수 있는 질의 언어 선택의 폭을 더욱 넓혀준다.
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문강식(Kang-Sik Moon),이전영(Jeon-Young Lee) 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.1
객체지향 데이타 모델의 경우 타입 정보는 다른 모델의 경우보다 훨씬 많으며 복잡하다. 기존의 타입 시스템은 개념적인 차원에서만 정의되며, 타입 정보는 문구적인 형태로 관리, 처리 되었다. 본 논문에서는 객체를 기반으로 하는 PETS 타입 시스템을 제안한다. PETS 타입 시스템에서 타입 정보는 타입 객체와 연산 객체들에 의해 구조적으로 표현된다. 객체지향 데이타 모델이 가진 하위 타입, 연산의 계승, 연산의 재정의등의 개념은 타입 객체와 연산 객체들이 가지는 관계에 의해 효과적으로 지원된다. 제안된 시스템의 특징은 객체 시스템들이 가지는 장점들인 확장성, 일관성, 독립성등을 보장받는다는 것이다. 또한 질의어에 대한 정적 타입 검사를 타입 객체와 연산 객체들이 가진 시스템-정의 연산들을 이용하여 수행할 수 있다.
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문강식(Kang-Sik Moon),노윤호(Yun-Ho No),이전영(Jeon-Young Lee) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1A
데이타 웨어하우스 시스템에서는 하위 정보 시스템들이 가진 정보를 통합하기 위해 대부분 실체 뷰(materialized view)를 사용한다. 기존 실체 뷰 관리 모델에서는 웨어하우스의 실체 뷰 내용을 올바르게 유지하기 위해 대부분 중앙집중식 방법을 이용한다. 즉, 뷰의 정의와 관리가 상위 웨어하우스에서만 이루어지며 하위 소스 측에서는 뷰 정의에 대한 어떠한 정보도 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 웨어하우스 시스템의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 실체 뷰에 대한 정의를 웨어하우스와 각 소스에 분산시켜 관리하는 모델을 제시한다. 웨어하우스에서 실체 뷰가 정의되면, 이를 각 하위 소스 측에서 관리되는 기본 릴레이션과 연관된 부분뷰(subview)들로 분해한 후 각 소스들에게 전달한다. 소스 측에서 갱신이 발생할 경우, 기존 방법에서처럼 무조건 상위 웨어하우스에 보고하는 것이 아니라 자신이 가진 부분뷰 정의를 참조하여 최대한의 여과(filtering)를 수행한 후 웨어하우스에 보고한다. 이러한 모델은 네트워크를 통해 전송되는 메시지 량과 정보량을 크게 줄일 수 있으며, 중앙 웨어하우스에 집중된 부담을 감소시킬 수 있다.
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데이터 웨어하우스 환경에서 자기 보상 알고리즘을 이용한 실체 뷰 유지 기법
문강식(Kang-Sik Moon),권재환(Jae-Hwan Kwon),이전영(Jean-Young Lee) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2A
데이터 웨어하우스 환경에서는 분산된 정보 소스들이 가진 데이터들을 통합하여 저장하기 위해서 실체 뷰를 이용한다. 실체 뷰의 내용은 뷰 정의에 참여하는 각 소스의 데이터들로 구성되기 때문에 소스 측에서 갱신이 발생함에 따라 실체 뷰의 내용도 일관성 있게 변화시켜 주어야 한다. 그러나 웨어하우스 환경에서는 정보 소스들이 가진 자율성으로 인해 뷰 유지 과정을 유발하는 사건들 사이의 전역적인 조정이 불가능하므로 이들 사이에 간섭 효과가 발생할 수 있다. 간섭 효과는 정보 소스들에 대해서 일관성이 없는 뷰의 상태를 유발하므로 반드시 뷰 유지 과정에서 제거되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 간섭 효과를 쉽게 찾아내고 제거할 수 있는 자기 보상 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실체 뷰가 존재하는 웨어하우스 측에서 사건들 사이의 간섭 효과를 뷰 유지 과정에서 정확히 찾아내며 발견한 즉시 제거한다. 자기 보상 알고리즘은 기존의 알고리즘처럼 하나의 정보 소스로 이루어진 환경에서만 작동한다거나, 실체 뷰가 소스 측의 키 속성들을 포함해야 한다는 제한이 존재하지 않는다. 그리고, 소스 측에 추가적인 보상 질의
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웹 사이트 이용 고객의 행동 정보를 기반으로 한 고객 선호지수 산출 방법
서동렬,김두진,윤정기,김재훈,문강식,오재훈,Seo, Dong-Yal,Kim, Doo-Jin,Yun, Jeong-Ki,Kim, Jae-Hoon,Moon, Kang-Sik,Oh, Jae-Hoon 한국CRM학회 2011 CRM연구 Vol.4 No.1
최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다. Recently with the development of Web services by utilizing a variety of web content, the studies on user experience and personalization based on web usage has attracted much attention. Majority of personalized analysis are have been carried out based on existing data, primarily using the database and statistical models. These approaches are difficult to reflect in a timely mannerm, and are limited to reflect the true behavioral characteristics because the data itself was just a result of customers' behaviors. However, recent studies and commercial products on web analytics try to track and analyze all of the actions from landing to exit to provide personalized service. In this study, by analyzing the customer's click-stream behaviors, we define U-Score(Usage Score), P-Score (Preference Score), M-Score(Mania Score) to indicate variety of customer preferences. With the devised three indicators, we can identify the customer's preferences more precisely, provide in-depth customer reports and customer relationship management, and utilize personalized recommender services.
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멀티데이타베이스 환경에서 사이트간 통신비용을 줄이기 위한 효율적인 조인 메소드
이근철(Keun-Chul Lee),김지운(Kang-Sik Moon),문강식(Ji-Woon Kim),이전영(Jeon-Young Lee) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅰ
멀티데이타베이스 시스템은 다양한 유형의 정보시스템을 통합하여 사용자에게 단일화 형태의 데이타베이스 서비스를 제공하는 시스템이다. 멀티데이타베이스 환경에서 사용자 질의를 처리하기 위해서는 분산된 정보 소스들에 대한 사이트간 조인과정을 필수적이며, 사이트간 조인 수행시 성능에 결정적인 역할을 하는 것은 네트워크상에서 전송되는 데이터의 양일 것이다. 본 논문에서는 사이트간 조인시 통신량을 줄이기 위해 기존 세미조인을 변형한 새로운 방식을 제안한다. 기본적인 아이디어는 세미조인에 필요한 릴레이션의 속성들을 모두 최종 결과를 생성하는 사이트로 전달하는 것이 아니라, 이들 릴레이션의 조인에 필요한 매칭정보를 생성하고 이 정보와 실제 조인될 속성들만을 전달하는 것이다. 세미조인시 각 릴레이션간 사전 매칭정보는 튜플당 1비트를 차지하는 비트벡터로 표현되고, 최종 결과를 산출하는 사이트에서는 이 비트벡터를 이용, 소모적인 조인 방식이 아닌 머지(merge) 방식을 사용한다. 따라서 기존의 방식에 비해 네트워크를 타는 데이타 량을 현저히 줄여주고, 최종 산출하는 사이트의 지역 부하도 줄여주게 된다.
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윤정기(Jeong-Ki Yun),이지행(Ji-Haeing Lee),문강식(Kang-Sik Moon),이전영(Jeon-Young Lee) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
멀티데이타베이스 시스템은 분산된 이질형 데이터베이스 시스템들을 통합하고 이들간에 상호운영성을 제공하는 시스템이다. 통합 대상 시스템이 데이터베이스 시스템이 아닌 경우에는 기존 멀티데이타베이스 환경에서 제시된 데이터 모델의 통합, 스키마 통합 문제 이외에 서로 다른 질의 처리 수준으로 인해 추가적인 문제가 발생한다. 이 논문에서는 일반적인 데이터베이스 질의 처리 능력을 가지고 있지 않는 데이터 저장 시스템을 효과적으로 멀티데이타베이스 시스템에 통합시키기 위한 질의처리능력 기반의 질의 처리기 구조를 제시한다. 제안된 질의 처리기에서는 기존방법을 이용해 일차적인 질의 수행 계획을 작성하고 질의 처리 능력 정보를 이용해 이차적인 질의 수행 계획들을 작성한 후 다시 기존 방법들을 이용한 질의 최적화 과정을 거쳐 최종 질의 수행 계획을 선택한다. 질의 처리기에 핵심은 질의 처리 능력을 고려한 질의 재작성기에 있다. 본 논문에서는 이러한 질의 재작성기에 대한 기존 연구들을 비교하고 질의 재작성기 설계시 고려되어져야 할 사항들을 기술한다.
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윤정기(Jeong-Ki Yun),이지행(Ji-Haeing Lee),문강식(Kang-Sik Moon),이전영(Jeon-Young Lee) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅰ
능력기반 질의 처리기는 데이터 소스의 질의 처리 능력과 데이터 소스에 대한 목적 질의(target query)를 입력으로 받아 목적 질의와 동일한 결과를 내는 질의 수행 계획을 출력하는 시스템이다. 이전 능력기반 질의 처리기에서는 AND 결합 질의(Conjunctive query)만을 처리하였기 때문에 데이터 소스의 질의 처리 능력을 충분히 이용하지 못했다. 본 논문에서는 AND 및 OR 연결 (Disjunctive query) 형태의 목적 질의에 대한 질의 재작성 방법을 제시한다. 재 작성된 질의는 데이터 소스에서 처리 가능한 지원 질의(supported query)들의 유니온으로 표현된다. 제안된 시스템에서는 각 지원 질의의 질의 수행 계획에 대한 기여도와 수행 비용을 고려함으로써 질의 재작성에 필요한 탐색 공간을 줄이고, 최적화 된 질의 수행 계획을 생성할 수 있다.
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