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이우기(Wookey Lee),최중호(Jungho Choi),송종수(Jongsu Song) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.7
스카이라인 질의는 다차원, 대량의 데이터 검색에서 효율적인 방법이다. ‘지배한다’의 개념을 활용하여 약 95%이상으로 알려진 불필요한 데이터 집합을 검색 대상에서 제외하고 필요한 데이터에 집중하게 만들기 때문이다. 지금까지의 스카이라인 질의 알고리즘들은 데이터 집합이 모두 수치형 데이터일 경우에만 한정하여 개발되었다. 따라서 데이터베이스 등에 저장된 대부분의 텍스트 데이터들은 기존 스카이라인 질의 알고리즘을 사용하여 결과를 얻을 수 없었다. 본 연구는 스카이라인 질의의 대상을 범주형 데이터라는 전혀 새로운 영역을 개척한 점에서 의미가 있다. 우선 범주형 데이터 거리를 2종류를 개발하고 이를 스카이라인 질의에 적용하였고, 실험에서는 ACM의 실제 논문데이터를 사용하여 처리시간 및 정확도 비율 등에서 그 효과성을 입증하였다. The skyline query is one of the effective methods to deal with the large amounts and multidimensional data set. By utilizing the concept of ‘dominate’ the skyline query can pinpoint the target data sothat the dominated ones, about 95% of them, can efficiently be excluded as an unnecessary data. Most of the skyline query algorithms, however,have been developed in terms of the numerical data set. This paper pioneers an entirely new domain, the categorical data, on which the corresponding ranking measures for the skyline queries are suggested. In the experiment, the ACM Computing Classification System has been exploited to which our methods are significantly represented with respect to performance thresholds such as the processing time and precision ratio, etc.
이우기(Wookey Lee),윤선주(SunJu Yoon),최중호(JungHo Choi),장용(Yong Jang) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1
인터넷을 통한 검색은 사용자가 찾으려는 정보를 일반적으로 브라우저를 통해 표현해주고 있다. 본 연구서는 웹 사용자에게 기존의 브라우저가 아닌 화면 분할을 통하여 인터넷 사용의 효율을 높이는 방식을 제공하였다. 그 중에 WEB 2.0의 Ajax를 사용하여 웹 페이지를 분할 후 특정 브라우저와 상관없이 복수 페이지의 접근을 가능하게 하고 검색의 효율성을 높이기 위해 하나의 브라우저에서 서로 다른 검색엔진의 Open API가 작동되도록 하였다. 한번의 키워드 입력과 한번의 클릭으로 검색엔진 마다 방문 할 필요없이 하나의 브라우저에서 각각의 검색 결과를 사용자에게 제공해 주도록 하여 검색 시간을 감축하고, 결과를 비교 분석 하므로 웹 서핑의 효율성을 높여주는 시스템을 구현하였고 이를 입증하였다.