Efficient Computation of Skyline Query with Keyword-based User Preference

Deokmin Haam,Myoung Ho Kim 한국콘텐츠학회 2014 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 Vol.- No.-

An Efficient Filtering Method for Scalable Face Image Retrieval

HAAM, Deokmin,KIM, Hyeon-Gyu,KIM, Myoung-Ho 'Institute of Electronics, Information and Communi 2015 IEICE transactions on information and systems Vol.98e.d No.3

온톨로지 기반 라이프로그 관리 시스템 디자인 및 구현

함덕민(Deokmin Haam),송인철(Inchul Song),김항규(Hangkyu Kim),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2C

라이프로그(lifelog)란 개인이 일상생활에서 보고 듣는 것을 기록한 것이다. 대용량 저장매체의 가격 하락으로 한 사람의 일생에 걸친 라이프로그를 하드 디스크에 저장하는 것이 가능해짐에 따라, 라이프로그를 효과적으로 관리하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 라이프로그를 저장하고 관리하는 일반적인 방법으로 관계 데이터 모델을 사용하는 방법이 있다. 관계 데이터베이스가 제공하는 강력한 라이브러리들을 사용하면, 다양한 라이프로그 수집 도구로부터 저장소로 데이터를 쉽게 저장할 수 있다. 하지만, 관계 데이터베이스는 라이프로그 간 의미 표현이나 지능적인 검색을 잘 지원하지 못한다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 라이프로그의 메타데이터(metadata)를 온톨로지로 관리하는 온톨로지 기반 라이프로그 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템인 OntLMS는 단순한 키워드 검색과 라이프로그 간 관계에 기반한 지능적인 검색을 지원한다. 또한, 일반 사용자도 온톨로지 구조 질의를 쉽게 수행할 수 있도록 비쥬얼 질의 인터페이스를 제공한다.

데이터베이스 내 이미지 간의 연관관계를 활용한 내용기반 이미지 검색

함덕민(Deokmin Haam),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2015 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2015 No.6

대화형 통신 순서열 패턴의 마이닝을 위한 효율적인 알고리즘

함덕민(Deokmin Haam),송지환(Jihwan Song),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.3

통신 기록 데이타는 이메일이나 인스턴스 메시지를 주고 받거나, 웹사이트에 접속하는 것과 같은 통신 이벤트들로 구성된다. 미국과 유럽연합을 포함한 여러 나라에서는 인터넷을 사용한 범죄의 조사와 발견을 위해서 통신 서비스 제공자에게 이런 데이타를 보관하도록 규정하고 있다. 보관되는 통신 기록 데이타의 크기가 매우 크기 때문에 치안당국이 이 데이타를 사용하기 위해서는 필요한 정보만을 효과적으로 추출해내는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 발신자, 수신자, 통신발생시각의 세 가지 정보만 포함하는 통신 이벤트가 주어질 때, 의미 있는 정보 중 하나인 대화형 통신 순서열 패턴과 이러한 패턴의 마이닝 문제를 정의하고 그것을 해결하기 위해 Fast Discovering Interactive Communication Sequence Patterns(FDICSP)라 불리는 알고리즘을 제안한다. FDICSP는 길이가 짧은 대화형 통신 순서열을 조합하여 길이가 긴 대화형 통신 순서열을 생성해나가는데, 대화형 통신 순서열의 특성에 초점을 맞춘 작업을 통해 효율적으로 대화형 통신 순서열 패턴을 찾는다. Communication log data consist of communication events such as sending and receiving e-mail or instance message and visiting web sites, etc. Many countries including USA and EU enforce the retention of these data on the communication service providers for the purpose of investigating or detecting criminals through the Internet. Because size of the retained data is very large, the efficient method for extracting valuable information from the data is needed for Law Enforcement Authorities to use the retained data. This paper defines the Interactive Communication Sequence Patterns(ICSPs) that is the important information when each communication event in communication log data consists of sender, receiver, and timestamp of this event. We also define a Mining(ICSPM) problem to discover such patterns and propose a method called Fast Discovering Interactive Communication Sequence Pattern(FDICSP) to solve this problem. FDICSP focuses on the characteristics of ICS to reduce the search space when it finds longer sequences by using shorter sequences. Thus, FDICSP can find Interactive Communication Sequence Patterns efficiently.

시맨틱 웹 데이터에서 키워드 검색을 위한 구조 질의 랭킹 기법

김병준(Byoung Jun Kim),함덕민(Deokmin Haam),송인철(Inchul Song),이기용(Ki Yong Lee),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.39 No.2

시맨틱 웹에서 정보를 검색하기 위한 구조 질의(e.g., SPARQL)는 정보를 형식화 하여 다양한 의미의 질의를 정확하게 표현할 수 있지만, 질의 문법이 복잡하다. 그래서 구조 질의에 익숙치 않은 사용자들이 시맨틱 질의를 사용하는 것을 기대하기는 어렵다. 그러므로, 사용자가 손쉽게 시맨틱 질의 할 수 있는 환경을 제공하기 위해 사용자가 키워드 질의를 입력하면, 이를 시맨틱 질의로 변환해서 정보를 검색하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 키워드 질의는 사용하기 간편하지만, 하나의 키워드 질의가 다수의 구조 질의로 변환될 수 있다. 각 질의의 중요도 및 입력된 키워드 질의와의 연관성이 다르기 때문에 이를 측정하여 랭킹하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 데이터에 존재하는 스키마 레벨에서의 트리플 간 연관성을 이용하여, 각 구조 질의를 랭킹하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 구조 질의 로그에 기반하여 랭킹의 기준이 되는 연관성을 계산하고, 이를 적용하여 구조 질의 랭킹을 수행한다. 이 랭킹 방법은 사용자들의 선호를 반영하고 있기 때문에, 단순히 도메인 온톨로지의 정보만을 활용한 랭킹 방법보다 우수한 성능을 보인다. To find information from Semantic Web, users need to use structured query languages like SPARQL. Using those languages, a user can express her information need exactly, but the usage is not familiar to ordinary users. To help the users find information easily, the methods of converting keyword queries issued by users into structured queries for Semantic Web are being researched. Keyword queries are easy to use, but it has ambiguity problem, in other words, a keyword query can be converted into a great number of structured queries. Each structured queries converted from a keyword query have different importance and relevance to the keyword query, thus, the ranking method for those structured queries is needed. In this paper, we propose a ranking method for structured queries converted from the same keyword query, which uses the affinities between schema-level triples in Semantic Web data. The proposed method extracts the affinities from the query log, and its ranking function for structured queries is based on the affinities. Because the proposed method reflects the preference of users, it can rank the structured queries more effectively than ranking methods using only the information of target domain ontology.

관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템과 그 응용

송인철(Inchul Song),이유원(Yu Won Lee),김현규(Hyeon Gyu Kim),김항규(Hangkyu Kim),함덕민(Deokmin Haam),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.9

하드 디스크 저장 매체의 가격이 하락함에 따라 가까운 시일 안에 개인 컴퓨터에 1TB가 넘는 하드 디스크가 기본으로 장착될 것으로 예상된다. 한 사람이 한 달에 1GB의 데이터를 저장한다고 가정하면 대략 1TB면 그 사람의 일생 동안에 걸친 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라 개인이 일상 생활에서 보고들은 것을 기록한 라이프로그(lifelog)를 효과적으로 관리하는 라이프로그 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 관계 데이터 모델 기반, 온톨로지 기반, 파일 시스템 기반 라이프로그 관리 시스템(LMS: Lifelog Management System) 등 다양한 LMS들이 제안되었지만, 관계 데이터 모델 기반 LMS는 질의 처리 성능이 뛰어난 반면 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하고 온톨로지 기반 LMS는 복잡한 질의를 처리할 수 있는 반면 질의 처리 성능이 떨어지며 파일 기반 LMS는 키워드 질의만 지원하는 등 저마다 장단점을 가진다. 또한 이들 시스템들은 라이프로그 그룹을 효과적으로 관리하기 위한 기능을 제공하지 못하고 있고 효과적인 검색을 위해 라이프로그의 태그(메타데이터)를 수정하거나 새로운 태그를 추가하기 위한 편리한 인터페이스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 라이프로그를 관계 데이터 모델로 모델링하고 사용자 질의를 SQL로 변환해 처리함으로써 질의 처리 성능이 뛰어나다. 또한 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하는 관계 데이터 모델 기반 LMS의 단점을 보완하기 위해 찾으려는 라이프로그와 직접적으로 관련있는 라이프로그에 대한 정보에 기반해 라이프로그를 검색하는 단순화된 관계 질의를 지원한다. 이와 더불어, 제안하는 시스템은 라이프로그 그룹 생성, 편집, 검색, 플레이 및 공유 기능을 제공함으로써 라이프로그 그룹에 대한 효과적인 관리를 지원한다. 마지막으로 제안하는 LMS에서 제공하는 라이프로그 태깅 도구는 태그 추상화를 통해 여러 종류의 태그를 손쉽게 수정하거나 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 시스템의 설계 및 구현을 설명하고 이 시스템을 활용한 다양한 응용을 소개한다. As the cost of disks decreases, PCs are soon expected to be equipped with a disk of 1TB or more. Assuming that a single person generates 1GB of data per month, 1TB is enough to store data for the entire lifetime of a person. This has lead to the growth of researches on lifelog manage ment, which manages what people see and listen to in everyday life. Although many different lifelog management systems have been proposed, including those based on the relational data model, based on ontology, and based on file systems, they have all advantages and disadvantages: Those based on the relational data model provide good query processing performance but they do not support complex queries properly; Those based on ontology handle more complex queries but their performances are not satisfactory; Those based on file systems support only keyword queries. Moreover, these systems are lack of support for lifelog group management and do not provide a convenient user interface for modifying and adding tags (metadata) to lifelogs for effective lifelog search. To address these problems, we propose a lifelog management system based on the relational data model. The proposed system models lifelogs by using the relational data model and transforms queries on lifelogs into SQL statements, which results in good query processing performance. It also supports a simplified relationship query that finds a lifelog based on other lifelogs directly related to it, to overcome the disadvantage of not supporting complex queries properly. In addition, the proposed system supports for the management of lifelog groups by providing ways to create, edit, search, play, and share them. Finally, it is equipped with a tagging tool that helps the user to modify and add tags conveniently through the abstraction of various tags. This paper describes the design and implementation of the proposed system and its various applications.