http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
초고급 언어 SubSETL의 디자인과 애트리뷰트를 기초로 한 Live-Variable Analysis
김교정(Kio Chung Kim) 한국정보과학회 1987 정보과학회논문지 Vol.14 No.4
급속한 프로그램 개발에 초고급 프로토타입 언어가 요구된다. 이러한 언어중의 하나인 SETL은 수학의 집합 논리의 구현이다. 이 논문은 SETL의 부분집합인 SubSETL의 디자인에 관하여 논한다. SubSETL은 집합형, 리스트형, 사상형의 복합 데이타 유형들을 기본 데이타 유형으로 이와 관계된 일상 연산들을 포함한다. SubSETL시스템은 Lex와 Yacc을 이용하여 원시 프로그램의 중간형태로서 Syntax tree를 생성한다. Live-variable analysis를 위해 변형된 attribute grammar가 제시되었다. 여기에서의 분석은 전통적인 데이타 흐름도 대신 attributed syntax tree를 기초로 하고 있다. Live-variable analysis의 결과는 유형 선언이 없는 SETL언어의 느린점을 보완하기 위한 변수유형을 찾는 분석(typefinding analysis)에 이용될 것이다. Rapid program development requires very high level prototyping language. One such language, SETL, is an implementation of the mathematical notation of the finite SET theory. This paper describes the design of SubSETL, a subset of SETL. SubSETL includes the compound data types of SET, TUPLE, and MAP as basic data types, together with the usual operations on these objects. The SubSETL system uses Lex and Yacc to produce a syntax tree as an intermediate form of the source program written in SubSETL. The modified attribute grammars are proposed for the live-variable analysis. The analysis is based on an attributed syntax tree as opposed to a traditional flow graph. The result of live-variable analysis will be further used for static typefinding as one of ways to remedy the slowness of a declaration-free language, SETL.
황혜정,김교정,윤용익,윤석환,Hwang, Hye-Jeong,Kim, Kio-Chung,Yoon, Yong-Ik,Yoon, Seok-Hwan 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.1
협력적 질의 응답은 질의와 데이터에 관한 지식을 이용해서 초기의 질의에 적절한 인접한 정보나 연관된 정보를 제공한다. 본 논문에서는 제시된 질의에 대한 정확한 검색 결과를 보여주지 못하는 경우에 협력적 질의 응답을 지원하기 위하여 지능적인 질의 응답 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 지능적인 질의 응답 시스템은 하이브리드 지식베이스(Hybrid Knowledge Base)를 이용하여 질의 완화 과정을 수행한다. 질의 완화에 사용되는 하이브리드 지식베이스는 구조적인 접근을 위하여 시멘틱 리스트와 규칙 기반의 지식베이스로 구성된다. 또한, 본 논문은 하이브리드 지식베이스를 기반으로 초기의 질의어를 이용하여 질의 재형성을 하기 위하여 질의 완화 알고리즘을 제안한다. Cooperative query answering provides neighborhood or associate information relevant to the initial query using the knowledge about the query and data. In this paper, we present an intelligent query answering system for suporting cooperative query answering system presented in this paper performs query relaxation process using hybrid knowledge base. The hybrid knowledge base which is used for relaxation of queries, composes of semantic list and rule based knowledge base for structural approach. Futhermore, this paper proposes the query relaxation algorithm for query reformulation using initial query on the basis of hybrid knowledge base.
웹 도큐먼트 기반 연관 지식 추출 기법 : 생명정보분야에의 적용
문현정 ( Hyun-jeong Moon ),김교정 ( Kio-chung Kim ) 한국인터넷정보학회 2001 인터넷정보학회논문지 Vol.2 No.5
본 논문에서는 웹 도큐먼트로부터 사용자의 관심과 선호도를 반영하는 지식을 자동으로 확장 탐색하고 추출하기 위한 연관지식 추출 기법을 제시한다. 사용자의 학습의도를 내포한 중심어와 연관된 정보를 예제 도큐먼트로부터 탐색 추출하기 위하여 연관 규칙 탐색 데이터 마이닝 기법을 웹 도큐먼트상의 연관 객체 추출에 적용한다. 또한 추출된 연관 정보들의 가중치 부여를 위하여 연관 태그 블록 기반 가중치 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 연관 지식 추출 기법을 생명정보학 분야에 적용하여 의미적으로 연관성 있는 지식 추출 실험을 수행한 결과 매우 높은 정확성을 보이는 것으로 나타났다. In this paper, we develop associate knowledge extraction method for finding and expanding user preference knowledge automatically from web document database. To reflect user interest or preferences, agent explores and extracts relevant information to central term involving the intent of users from the example documents. To do so, we apply association rule exploration data-mining method to the extraction of the relevant objects in the web documents. Also, to give the weighted-value to the extracted and relevant information, we present associate tag block-based weighting method. We applied to bioinformatics above associate knowledge extraction method to find related keywords.
사용자 그룹을 이용한 효과적인 정보 여과 및 학습 방법에 관한 연구
송미란(Song Mi Ran),김교정(Kim Kio Chung) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ
인터넷의 발달은 정보의 폭발적인 증가를 가져오게 되었고 더불어 일반인은 어디서나 쉽게 정보를 습득할 수 있게 되었지만 늘어나는 정보의 양이 원하는 정보의 습득을 방해하게 되었다. 이러한 정보 과잉현상을 해결하기 위해 사용자가 원하는 정보만을 여과해 주는 정보 여과 시스템이 연구되고 있다. 정보 여과 시스템은 사용자의 관심도를 파악하기 위해 사용자 프로파일을 구축하고 이를 학습을 통해 갱신한다. 하지만 기존의 개인 프로파일을 이용한 정보 여과 시스템은 개인의 관심도를 분석하기 위해 에이전트가 학습하는 시간이 너무 오래 걸린다는 단점과 사용자의 능력에 따라 적합한 문서를 검색하기 위한 정보가 너무 한쪽으로만 치우치는 우려가 있다. 따라서 본 논문은 효과적인 프로파일 학습을 위해 비슷한 관심도를 갖는 다른 사용자로부터 학습을 받는 방법을 제안한다. 이를 위해 그룹 프로파일을 구축하는 방법과 그룹 프로파일을 이용한 효과적인 정보 여과 방법, 그리고 그룹 프로파일 학습방법에 대해 기술한다.
NFP-Algorithm 알고리즘을 기반한 텍스트 연관 패턴 추출
유수경 ( Soo-kung Yu ),김교정 ( Kio-chung Kim ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.1
인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.
사용자 중심 에이전트 학습을 위한 만유인력 모델기반 연관 객체 가중치 기법
문현정(Hyunjeong Moon),김교정(Kio-Chung Kim) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅱ
정보여과 에이전트는 자체의 적응적(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연관 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.