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명시적 시간 사건을 처리하는 시간사건 관리자의 설계 및 구현
옥수호(Sooho Ok),박기완(Giwan Park),우용태(Yongtae Woo),안광선(Gwangseon Ahn) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.1
본 논문에서는, 관계형 데이타베이스상에서 시간사건 개념을 지원할 수 있도록 시간능동규칙 정의문을 확장하고 이를 처리해주는 시간사건 관리자를 설계하고 구현하였다. 확장된 시간사건은 기본 시간사건과 복합사건으로 구분하였다. 기본 시간사건은 절대시간 사건과 사건수식어 PRE와 POST를 가지는 데이타베이스 연산사건을 명세할 수 있도록 하였다. 복합 시간사건은REL, P1, P2, A1, 및 A2사건연산자를 사용하여 상대시간 사건, 주기사건 및 비주기사건을 명세할 수 있도록 하였다. 명세된 시간 사건들은 시간사건 관리자에 의해 처리되도록 하였다. 시간사건 관리자는 전처리기와 시간사건 탐지기로 구성되었다. 전처리기는 파서, 데이타베이스연산 사건 변환기, 그리고 규칙 생성기로 구성되었다. 시간사건 탐지기는 초기화 모듈, 절대시간 사건탐지기, 데이타베이스 연산 사건탐지기, 복합사건탐지기 및 트랜잭션 관리기로 구성되었다. 이 시간사건 관리자는 확장 관계형 능동데이타베이스인 Posrgres Y4.2 상에서 수행되는 전위시스템으로 구현하였다. In this paper, we extended the temporal active rule definition to support temporal event concepts on the relational database systems, and designed and implemented the Temporal Event Manager to generate and detect temporal events, and trigger the corresponding actions. Temporal events are classified into primitive temporal events and composite events. Primitive temporal events are defined as absoute-time events and database operation events with event modifier, PRE or POST. Composite events are defined as relative time events, periodic events, and aperiodic events by using event operators such as REL, P1, P2, A1, and A2. The defined temporal events are processed by Temporal Event Manager which consists of Preprocessor and Temporal Event Detector. Preprocessor consists of parser, database operation event converter, and rule generator. Temporal Event Detector consists of initializer, absolute-time event detector, database operation event detector, composite event detector, and transaction manager. Temporal Event Detector has been implemented as a front-end system running on the extended relational active database system, Postgres v4.2.
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김병찬(Byeong-Chan Kim),옥수호(Sooho Ok),우용태(Yong-Tae Woo) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1B
본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 개인별로 컨텐츠를 효과적으로 추천하기 위한 개인화 시스템 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 묵시적인 평가정보를 이용한 사례기반추론 기법으로서 협동적필터링 기법과 달리 유사집단의 평가정보를 이용하지 않고 개인별 속성에 대한 가중치와 속성 값을 이용하여 추천하는 기법이다. 이 기법은 각 사용자의 상품 구매 속성을 추천에 반영할 수 있는 장점이 있으며, 사용자 프로파일을 이용하여 개인화된 추천이 가능하다. 제안한 기법이 Recall, Precision, F-measure의 평가 방법을 통해 실험한 결과 협동적필터링 기법 보다 모든 부분에서 더 좋은 결과가 나왔음을 볼 수 있다. 그러므로 제안 시스템이 유사 사용자의 평가정보를 이용한 협동적필터링 기법보다 효율적인 개인화 전략이 가능하다고 할 수 있다. 본 제안 모델을 이용하여 일대일 마케팅을 위한 eCRM 시스템 개발이 가능하리라 예상된다.
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