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심준호(Junho Shim),이상구(Sang-goo Lee) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
의미적 질의 처리란 데이타베이스의 무결성 규칙등의 재한 규칙들을 이용하여 질의를 의미적 동일체로 변형 처리함으로써 효율적인 질의 처리를 하는 기법이고, 보안 데이타베이스 시스템은 사용자의 데이타 베이스의 객체에 대한 접근을 선별적으로 허용하는 시스템이다. 본 논문은 데이타베이스 관리자가 부여한 보안 사항을 보안 규칙으로 표현하고 주어진 질의와 연관 처리 되어야하는 보안 규칙의 탐색 기법의 제시를 통해, 보안 규칙을 포함하는 확장된 의미적 질의 처리 기법을 제시하고 이를 활용한 보안 데이타베이스상의 보안 질의 처리기를 제시한다.
데이타웨어하우스 환경에서의 질의 처리 성능 향상을 위한 캐시 관리자
심준호(Junho Shim) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.30 No.4
데이타웨어하우스는 의사결정시스템의 질의처리에 사용되는데, 통상적으로 의사결정질의의 응답 속도는 OLTP 질의 응답속도에 비해 수십 배 이상 오래 걸린다. 의사결정은 대부분 빠른 시간 안에 이루어지는 것이 필수적이므로 의사결정질의 응답 속도를 단축시키는 기술은 중요하다. 본 논문에서는 기존의 질의결과를 캐싱하여 주어진 질의처리에 이용하는 기법을 제시한다. 이를 위해 먼저 의사결정시스템이 이 기법에 적합한 환경을 가지고 있는지 살펴본다. 그다음, 임의 형태의 모든 질의를 처리한다는 것은 불가능하므로 우리가 다루는 질의 형태인 정규화형태를 정의한다. 질의가 정규화형태를 따르지 않으면 단순 스트링 매칭을 하고, 정규화된 경우라면 질의스플릿이란 질의 변환 과정과 질의종속그래프를 통해 캐시된 질의결과를 찾은 후 그 결과위에서 질의를 수행한다. 캐시 관리자는 질의응답시간을 최소화하도록 캐시를 유지해야한다. 이를 위해 질의 수행비용, 질의결과의 크기, 레퍼런스비율, 베이스 테이블의 업데이트비율 및 그에 따른 질의결과 유지비용 등을 고려하여 캐싱하는 동적 캐시교환기법을 제안한다. 제안된 기법은 실험을 통해 그 성능을 검증하였다. Data warehouses are usually dedicated to the processing of queries issued by decision support system (DSS). The response time of DSS queries is typically several orders of magnitude higher than the one of OLTP queries. Since DSS queries are often submitted interactively, techniques for reducing their response time are important. The caching of query results is one such technique particularly well suited to the DSS environment. In this paper, we present a cache manager for such an environment. Specifically, we define a canonical form of query. The cache manager looks up a query based on the exact query match or using a suggested query split process if the query is found in non-canonical form or in canonical form, respectively. It dynamically maintains the cache content by employing a profit function which reflects in an integrated manner the query execution cost, the size of query result, the reference rate, the maintenance cost of each result due to updates of their base tables, and the frequency of such updates. We performed the experimental evaluation and it positively shows the performance benefit of our cache manager.
청취 순서 성향을 고려한 랜덤워크 음악 추천 기법과 실험 사례
최혜진(Hye-Jin Choe),심준호(Junho Shim) 한국전자거래학회 2017 한국전자거래학회지 Vol.22 No.3
전자 상거래 산업에서 많이 사용되고 있는 개인화 추천은 많은 분야에서 효과를 입증하고 있다. 개인화 추천을 위해서는 개인 정보를 포함하여 아이템을 재 분류해야하는 추가 작업이 필요하다. 본 연구에서는 개인 정보를 사용하지 않고 아이템을 재분류 하지 않는 추천 기법에 대해 제안한다. 음악 추천 영역으로 제한하여 실험하였으며, 실제 청취 이력 데이터를 사용하였다. 실험 분석을 통해 적은 데이터로도 유의미한 추천을 이끌어 낼 가능성을 살피고, 상황별 추천을 위한 아이템 수 분석과 추가 기법을 제안한다. Personalization recommendations have already proven in many areas of the e-commerce industry. For personalization recommendations, additional work such as reclassifying items is generally necessary, which requires personal information. In this study, we propose a recommendation technique that neither exploit personal information nor reclassify items. We focus on music recommendation and performed experiments with actual music listening data. Experimental analysis shows that the proposed method may result in meaningful recommendations albeit it exploits less amount of data. We analyze the appropriate number of items and present future considerations for contextual recommendation.