B2B에서 쇼핑몰 주문정보의 XML/EXCEL 변환기 구현

곽정애 이화여자대학교 정보과학대학원 2003 국내석사

인터넷 전문 쇼핑몰은 계속해서 늘어나고 있으며, 이에 따라 협력업체의 수 또한 늘어날 것이다. 인터넷 전문 쇼핑몰은 소비자의 주문정보를 협력업체에게 신속, 정확하게 전달해 주어, 빠 르게 소비자에게 상품이 배송될 수 있도록 해야 한다. 그래서 협력업체는 상품 생선업체나 배송업체에 주문 정보를 전달하기 위해 인터넷 전문 쇼핑몰에서 전달해 준 주문정보를 데이터베이스화 되어 있는 협력업체는 주문정보 테이블에 수동 입력하고, EXCEL 정리 작업으로 업무 처리를 하는 협력업체는 생산업체나 배송업체에 주문정보를 생산업체별로 주문정보를 정리하거나, 배송업체별로 주문정보를 정리하는 등의 반복적인 EXCEL 정리 작업을 해야 한다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 전문 쇼핑몰의 주문 정보를 전달 해 주는 방법 중 인터넷 전문 쇼핑몰의 홈페이지에서 협력업체의 아이디와 패스워드를 입력하여 주문정보를 확인하는 방법을 선택하여 인터넷 전문 쇼핑몰의 주문정보를 데이터베이스의 주문정보 테이블에 자동 생성해 주는 시스템을 개발하고자 한다. 인터넷 전문 쇼핑몰에서 제공하는 주문정보 웹페이지를 HTML 문서로 저장한다. 저장된 HTML 문서 안의 내용 중 주문 정보를 추출하여 바로 데이터베이스 주문정보 테이블에 적용하기도 하며, 추출된 주문정보를 XML/EXCEL 변환기 시스템을 이용하여 XML/EXCEL 파일로 생성 후 생성된 XML/EXCEL 파일을 이용하여 데이터베이스의 주문정보 테이블에 적용하는 B2B에서 쇼핑몰 주문정보의 XML/EXCEL 변환기 시스템을 설계 및 구현한다. 이에 인터넷 상거래의 특징, 인터넷쇼핑몰의 현황등을 알아보고, 기존의 인터넷 쇼핑몰 정 산관리 시스템의 문제점을 파악하여 쇼핑몰 주문정보의 XML/EXCEL 변환기 시스템의 필요성을 제시한다. 또한 XML/EXCEL 변환기 시스템의 알고리즘고 설계도, 사용 된 모듈 구현을 설명하며, 인터넷 전문 쇼핑몰에서 제공하는 주문정보 웹페이지를 HTML 문서로 생성한 후 쇼핑몰 주문정보 XML/EXCEL변환기 시스템에 대입, 실행시켜 봄으로써 효율성을 파악해 본다. 단 인터넷 전문 쇼핑몰의 주문경보를 XML/EXCEL로 변환 시 필요한 주문정보는 다양하지만, 본 논문에서는 인터넷 전문 쇼핑몰의 주문 정보 중 주문자정보, 수령인 정보, 상품정보를 추출한다. 하지만 그외 정보도 추가적으로 추출이 가능하다는 점을 미리 밝혀둔다. 또한 쇼핑몰 주문정보의 XML/EXCEL 변환 시스템은 주문 정보 뿐만 아니라 협력업체와 배송업체간의 배송 정보, 협력업체와 인터넷 전문 쇼핑몰 간의 결제정보 등에도 적용할 수 있는 시스템이 될 수 있다. There are so many methods to deliver order list in the Internet shopping mall to supplier companies. The most widely used method is using web pages. The supplier companies print out the order list on the web pages and it is input into internal application software. This paper is focusing on the order list store & extracting. First, order list from web pages is saved as a HTML, document, and then it is extracted by analyzing the tag used in the document. The extracted document is converted into XML and Excel files. More over, the XML , Excel files and the extracted order list are saved on the order list table of database. It is implemented as "Converter XML/EXCEL for Shopping Mall Order List on B2B". This converter consists of four modules : Input module, Analysis module, Convert module and Save module. First, "Input Module" is to input codes needed on the converter and tag information for analyzing HTML. Second, "Analysis Module" is to extract the order list by analyzing HTML tag from HTML documents Third, "Convert Module" is to convert the extracted order list into XML and Excel files Fourth, "Save Module" is to insert the extracted order list, XML documents and Excel files into the order list table of database. This paper shows an algorithm for the XML/EXCEL converter, the relationship between the modules, architecture of the database, and methods for design and implementation for each module. Lastly, The implemented converter will be checked for efficiency by executing programs in accordance with suggested scenario and future needed investigations will be made.

《동문유해》의 한국어 어휘 연구

곽정애 大邱가톨릭大學校 大學院 2001 국내석사

The Dongmun yuhae that was published by Hyeon Munhang in 1748 is a wordbook of Chinese, Korean and Manchu vocabulary. It draws Chinese head word into comparison with a Korean character and a Manchu character. And, it contains vocabularies to the number of 4800. So, it is a good material for research on the modern Korean vocabulary. At the same time, it is invaluable because it is the first modern Korean literature and the oldest book on Manchu language published in Korea. The purpose of this study is to explain the meanings of the Korean vocabularies which are not explained correctly in the Dongmun yuhae by using the meaning of the Manchu explained in the Hancheong Mun-gam. As the result of this study, we could find the meanings of vocabularies to the number of 94. Total number of words which we cannot find in the Middle Korean dictionary is 75: the Sino-Korean words are 47 and the Korean native words are 28. The words which are recorded in different transcription form are included into the Korean native words. The words which explained in author's study are as follows ; '刻薄하다, 갸스, 겁칙하다, 驚訝하다, 告示방, 鞠躬하다, 긋다, 冷笑하다, 눅다, 눈지내다, 다닷난 ��, 더다, 등 닷타, 謄錄책, 막질니다, 말뉴하다, 埋伏하다, 모사, 蒙語하다, 무되, 誣害하다, 믈여믈 드다, 妨害롭다, 煩躁하다, 뵈ㅅ북, 俯伏하다, 不可하다, 바라다, 謝恩하다, 살 먹이다, 셋, 消滅하다, 疎遠하다, 巡邏하다, �챰�챰謀求� 試才하다, 食言하다, 失望하다, 사뭇다,<생략>, 安逸하다, 昻然하다, 仰天大笑하다, 陽刻하다, 언머치, 외관, 友愛하다, 日蝕하다, 慈愛하다, 絶命하다, 正法하다, 정표하다, 提起하다, 졀고ㅅ고, 주사, 俊秀하다, 中風하다, 집게버레, 着急하다, 天祭하다, 淸語하다, 焦躁하다, 寵愛하다, 充軍하다, 太過히, 파종하다, 파다, 漢語하다, 陷害하다, 홍합, 화냥이, 火葬하다, 훈감하다, 흐린 사람' Total number of words which are not explained correctly in the Middle Korean dictionary is 19: a Korean native words are 17 and the Sino-Korean words are 2. The words which explained in author's study are as follows ; '갓동옷, 긔수치 아니타, 녹난하다, 더수기, <생략>, 몌차다, 마이, 버슴하다, 번만하다, 산장이, 사망, 안심치 아니타, 어긔롭다, 夷滅하다, 잇긋, 즈즐하다, 집벅이다, 잠 곕다, 혀쇠' A great number of a Sino-Korean words are not recorded in our Middle Korean dictionary. We could find that the meaning of vocabularies of which we can understand the meaning because it have been used until now is extended or reduced as a result of change of meaning in those days and in today. The reason that some words are not explained correctly in the Middle Korean dictionary is that those words are explained simply with reference to Chinese oral words[白話]. As the result of this study, we can identify and correct the meanings of many vocabularies that are not recorded or are not explained correctly in the Middle Korean dictionary. The study on the vocabularies in Yuhaeryu(類解類) including the Dongmun yuhae is very useful in making out the vocabulary list of the modern Korean language.

데이터 분석에 기반한 무응답 모형의 선택방법

곽정애 대구대학교 2014 국내석사

Many research agencies predict the result of election using various methods before election. Basic purpose of survey is to forecast the election result. One of the major problems to forecast election, especially based on survey, is non-response. We may have different forecasting results depend on method of non-response imputation. In this research, we consider a model based method of non-response imputation. An assumption of the non-response mechanism is very important precondition to forecast the accurate results. In this research, we compared the accuracy of prediction and assumption of non-response data by result of presidential election exit poll. We consider maximum likelihood estimation based on EM algorithm to handle assumption of the model of non-response data. We also consider modified within precinct error which Bautista(2007) proposed to compare the predict result.

보고 나타내기 영역의 실태와 그 연구 : 국민학교 5,6학년 풍경 수채화 중심으로

곽정애 대구대학교 교육대학원 1991 국내석사

의미 관계 유사성 기반의 온톨로지 매칭과 온톨로지 교차 매칭의 정제 기법

곽정애 이화여자대학교 대학원 2010 국내박사

온톨로지는 여러 도메인에서 연구, 개발되고 있으며, 이에 서로간의 정보 공유와 재사용이 활발해 짐에 따라 온톨로지 매칭 기법이 중요하게 대두되었다. 온톨로지 매칭은 Upper온톨로지의 사용시, 온톨로지 통합, 새로운 온톨로지를 모델링 할 때, 그리고 의미 기반의 정보 검색 등 다양한 분야에서 사용된다. 이렇게 온톨로지 매칭이 많이 사용되면서 동의어 문제, 다의어 문제, 다형성의 문제 등이 발생하게 되었다. 이에 온톨로지 매칭의 문제점을 해결할 수 있는 다양한 온톨로지 기법이 연구되었다. 온톨로지 매칭 기법은 어휘 유사성 기법, 구조 유사성 기법, 인스턴스 유사성 기법, 추론 기반 유사성 기법으로 나눌 수 있다. 기존 온톨로지 매칭 도구는 이러한 온톨로지 매칭 기법을 조합해서 연구되었다. 본 연구에서는 먼저 기존 온톨로지 매칭 기법을 이용하여 온톨로지 매칭을 수행한 후 얻은 온톨로지 매칭 결과를 분석하여 매칭이 되어야 하는데 매칭이 안된 개념을 추출하였다. 이 개념을 트리플 비매칭 개념(Triple Unmatched Concept)이라 정의하며, 이 트리플 비매칭 개념을 매칭 시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 트리플 비매칭 개념의 매칭을 위해 의미 관계 유사성(Semantic Relationship Similarity)을 제안하였으며, 의미 관계 유사성은 워드넷의 동의어 집합 단어가 워드넷의 상위어, 하위어, 전체어, 부분어 집합에 포함된 비율로 정의하였다. 또한 트리플 비매칭 개념의 매칭 여부와 매칭할 때 적용할 의미 관계를 결정하기 위해 최대 포함 집합과 이에 따른 매칭 임계값을 실험을 통해 결정하였다. 또한 선 수행된 온톨로지 매칭 결과에서 도메인 개념과 레인지 개념이 교차로 매칭된 매칭 프로퍼티를 추출하고, 이를 온톨로지 교차 매칭(Ontology Cross Matching)이라 정의하였다. 대부분의 온톨로지 매칭 기법에서는 오브젝트 프로퍼티의 도메인 개념과 레인지 개념의 매칭 결과와는 상관없이 등치 프로퍼티 관계로 매칭을 수행한다. 하지만 온톨로지 교차 매칭에 해당하는 프로퍼티에 등치 프로퍼티 관계로 매칭한다면 추론 결과가 기존 설계된 온톨로지 구조에 상충됨을 확인할 수 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 등치 프로퍼티 관계로 매칭된 온톨로지 교차 매칭을 역 프로퍼티 특성으로 매칭 정제함으로써 온톨로지 매칭 후에도 온톨로지가 일관성을 유지할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 기법인 의미 관계 유사성과 온톨로지 교차 매칭을 ‘SRS/OCM’ 로 간단히 표기하며, 이 기법의 실험 결과 대부분의 온톨로지 집합이 90%이상의 정확율과 재현율을 나타냈으며, F-Measure와 Overall도 높은 결과를 나타냈다. 또한 OAEI-2009의 벤치마크에 참가한 MapPSO, AROMA, ASMOV, RiMOM의 성능 평가와 비교해본 결과 다른 온톨로지 매칭 도구보다 SRS/OCM 의 성능이 높게 나타났다. 그리고 다른 온톨로지 도구에서는 정확율과 재현율의 차이가 커서 F-Measur는 높아도, Overall이 낮은 성능을 보였지만 SRS/OCM은 정확율과 재현율의 차이가 크지 않았기 때문에 F-Measure와 Overall도 높게 평가 되었다. 의미 관계 유사성 매칭 기법은 워드넷의 동의어 집합만 뿐만 아니라 워드넷의 의미 관계 집합을 사용할 수 있는 온톨로지 매칭 기법으로 ‘hasPart’와 ‘isPart’ 의 의미 관계를 최초로 온토로지 매칭에 적용한 기법이다. 또한 온톨로지 교차 매칭 정제 기법은 온톨로지 매칭 기법에 최초로 프로퍼티 특성을 적용한 기법이다. 이에 의미 관계 유사성 기법과 온톨로지 교차 매칭의 정제 기법은 온톨로지의 매칭의 성능을 높을 수 있는 새로운 온톨로지 매칭 기법으로 사용될 수 있을 것이라 기대된다. Ontology has been studied and developed in many domains and as the sharing and reuses of information have become active, ontology matching techniques have come to the fore to become important. Ontology matching is used in diverse areas such as in using upper ontology, integrating ontology, modeling new ontology and semantic based information searches. As ontology matching has been frequently used as such, the issues of synonyms, words with multiple meanings and polymorphism have arisen. Accordingly, diverse ontology techniques to solve issues in ontology matching have been studied. Ontology matching measures can be divided into lexical similarity, structure similarity, instance similarity and logical inference similarity. Existing ontology matching tools have been studied by combining these ontology matching measures. In this study, first, ontology matching was performed using existing ontology matching methods and then, the obtained results of the ontology matching were analyzed to extract those concepts that were supposed to be matched but were not matched. These concepts were defined as Triple Unmatched Concepts(TUC) and method to match these TUCs were proposed. For the matching of TUCs, Semantic Relationship Similarity(SRS) was proposed and SRS was defined by the ratios of words in the synonym sets in WordNet included in the hypernym, hyponym, holonym and meronym sets in WordNet. In addition, to determine whether TUCs match or not and the semantic relationship to be applied when matching them, the largest inclusion set and relation critical matching values were determined through experiments. Also, matched properties where domain concepts and range concepts were cross matched were extracted from the results of previously executed ontology matching and they were defined as Ontology Cross Matching(OCM). In most ontology matching tools, matching is performed with ‘equivalentProperty’ relation regardless of the results of matching between the domain concepts and range concepts of object properties. However, through the results of inferences, it could be identified that, if properties corresponding to OCM would be matched with ‘equivalentProperty’ relation, the results of inferences would conflict with previously designed ontology structures. Therefore, in this study, OCM matched with ‘equivalentProperty’ relation was refined by ‘inverseOf’ property characteristic so that ontology can maintain consistency even after ontology matching. SRS and OCM were experimented and based on the results, most ontology sets showed at least 90% precision and recall and showed high F-Measure and Overall. In addition, the results were compared with the assessments of the performances of MapPSO, AROMA, ASMOV and RiMOM that participated in the bench mark of OAEI-2009 and based on the results; the performance of SRS/OCM was shown to be higher than the performances of other ontology matching tools. Also, other ontology tools showed large differences between precision and recall and thus they showed performances with high F-Measure but with low Overall. However, SRS/OCM showed a small differences between precision and recall and thus its F-Measure and Overall were also assessed to be high. The SRS is an ontology matching that enables using not only the synonym set of WordNet but also the semantic relationship set of WordNet and this formed a base to use WordNet widely in ontology matching. The ontology refinement of OCM applied ‘inverseOf’ property characteristic to OCM thereby enabling ontology to maintain consistency even after ontology matching. This method applied property characteristic to ontology matching techniques for the first time. Therefore, it is expected that the SRS and OCM can be used as new ontology matching method that can enhance the performance of ontology matching.