데이터 추상화와 퍼지 관계를 이용한 근사적 질의응답에 관한 연구

본 논문은 데이터베이스에 존재하는 데이터 값들 사이의 유사성에 관한 지식을 이용하여 사용자가 요구한 정확한 답뿐 아니라 그와 유사한 답까지 제공해 줄 수 있는 근사적 질의처리 기법을 제시한다. 이를 위하여, 계량적인 방법에 해당하는 퍼지 관계와 비계량적인 방법에 해당하는 데이터 추상화를 하나로 통합한 유사성 표현 프레임웍을 제시하고 그를 이용한 지식 베이스를 설계한다

Providing Approximate Answers Using a Knowledge Abstraction Hierarchy

Cooperative query answering is a research effort to develop a fault-tolerant and intelligent database system using the semantic knowledge base constructed from the underlying database. Such knowledge base has two aspects of usage. One is supporting the cooperative query answering process for providing both an exact answer and neighborhood information relevant to a query. The other is supporting ongoing maintenance of the knowledge base for accommodating the changes in the knowledge content and database usage purpose. Existing studies have mostly focused on the cooperative query answering process but paid little attention to the dynamic knowledge base maintenance. This paper proposes a multi-level knowledge representation framework called Knowledge Abstraction Hierarchy(KAH) that can not only support cooperative query answering but also permit dynamic knowledge maintenance, On the basis of the KAH, a knowledge abstraction database is constructed on the relational data model and accommodates diverse knowledge maintenance needs and flexibly facilitates cooperative query answering. In terms of the knowledge maintenance, database operations are discussed for the cases where either the internal contents for a given KAH change or the structures of the KAH itself change. In terms of cooperative query answering, four types of vague queries are discussed, including approximate selection, approximate join, conceptual selection, and conceptual join. A prototype system has been implemented at KAIST and is being tested with a personnel database system to demonstrate the usefulness and practicality of the knowledge abstraction database in ordinary database application systems

협력적 질의응답 지원을 위한 값과 도메인 추상화 계층

Cooperative query answering analyzes the intentions of a query and provides generalized neighborhood or assciated information relevant to the query as well as exact answers using the knowledge on the query and data values. The main issues on cooperative query answering are the representation of knowledge used for query relaxation and inference support between database objects using the knowledge. In this paper we propose a framework, Value and Domain Abstraction Hierarchy(VDAH), for the knowledge representation and inference in cooperative query answering. The framework provides multilevel representation of data and knowledge on databases using both value and domain abstraction, while existing frameworks use only value abstraction. The management of knowledge on domain abstraction as well as value abstraction can bring out some advantages with respect to the knowledge maintainability. Based on the framework, we have constructed a knowledge base whose schema can be implemented on the relations. The knowledge base is dynamically maintainable to adapt to changes incurred in the underlying database and abstraction knowledge associated with it. Compared with existing knowledge base, it has some advantages such as normalization of the schema and independence between the hierarchy and the schema. Conclusively, our framework provides more effective management of the knowledge on the underlying database and abstraction knowledge associated with it

데이터 추상화 퍼지 관계를 이용한 근사적 질의처리

근사적 질의처리(approximate query processing)란 데이터베이스에 존재하는 데이터 값들 사이의 유사성에 관한 지식을 이용하여 사용자가 요구한 정확한 답뿐 아니라 그와 유사한 답까지 제공해 줄 수 있는 질의처리를 말한다. 근사적 질의처리에 필요한 데이터 값들간의 유사성을 표현하기 위하여 크게 계량적(metric) 기법을 이용한 방법과 비계량적 기법을 이용한 방법이 사용되어 왔다. 이 논문은 두 가지 기법의 장점을 모두 흡수하여 하나의 통합된 질의처리를 수행하기 위한 기법을 제시함을 목적으로 한다. 제시된 기법은 데이터 값들간의 유사성을 표현하기 위하여 데이터 추상화(data abstraction)와 퍼지 관계(fuzzy relation)을 모두 이용하는 기법이다. 비계량적 기법을 수용하기 위해서 데이터 추상화를 바탕으로 한 추상화 계층(abstraction hierarchy)을 이용하였고, 계량적 기법을 수용하기 위해서 퍼지 관계를 이용하였다. 구축된 지식베이스는 기존의 기법들보다 지식의 추가, 삭제, 갱신 등의 지식 관리 측면에서 많은 장점을 가질 뿐 아니라 기존의 근사적 질의처리 방법보다 다양한 유형의 질의처리를 수행할 수 있게 되고 그로 인하여 질의처리와 의사결정의 효율을 높일 수 있게 된다

지식 추상화 계층을 이용한 근사해 생성

Cooperative query answering is a research effort to develop a fault-tolerant and intelligent database system using the semantic knowledge base constructed from the underlying database. Such knowledge base has two aspects of usage. One is supporting the cooperative query answering process for providing both an exact answer and neighborhood information relevant to a query. The other is supporting ongoing maintenance of the knowledge base for accommodating the changes in the knowledge content and database usage purpose. Existing studies have mostly focused on the cooperative query answering process but paid little attention to the dynamic knowledge base maintenance. This paper proposes a multi-level knowledge representation framework called Knowledge Abstraction Hierarchy (KAH) that can not only support cooperative query answering but also permit dynamic knowledge maintenance. On the basis of the KAH, a knowledge abstraction database is constructed on the relational data model and accommodates diverse knowledge maintenance needs and flexibly facilitates cooperative query answering. In terms of the knowledge maintenance, database operations are discussed for the cases where either the internal contents for a given KAH change or the structures of the KAH itself change. In terms of cooperative query answering, four types of vague queries are discussed, including approximate selection, approximate join, conceptual selection, and conceptual join. A prototype system has been implemented at KAIST and is being tested with a personnel database system to demonstrate the usefulness and practicality of the knowledge abstraction database in ordinary database application systems

Fuzzy KAH를 이용한 근사적 질의응답에 관한 연구

데이터베이스로부터 다양한 정보를 얻기 위한 도구로서 질의어가 널리 사용되어 왔지만 많은 사용자들은 자신이 작성한 질의의 의도를 이해하여 그에 대한 정확한 답뿐 아니라 그와 관련된 유용한 정보까지 제공해 줄 수 있는 보다 지능적인 시스템을 요구하고 있다. 근사적 질의처리(approximate query processing)란 데이터베이스에 존재하는 데이터 값들 사이의 유사성에 관한 지식을 이용하여 사용자가 요구한 정확한 답뿐 아니라 그와 유사한 답까지 제공해 줄 수 있는 질의처리를 말한다. 근사적 질의처리에 필요한 데이터 값들간의 유사성을 표현하기 위하여 크게 계량적(metric)기법을 이용한 방법고 비계량적 기법을 이용한 방법이 사용되어 왔다. 이 논문을 두 가지 기법의 장점을 모두 흡수하여 하나의 통합된 질의처리를 수행하기 위한 기법으로서 Fuzzy KAH를 제시함을 목적으로 한다. Fuzzy KAH란 데이터 값들간의 유사성을 표현하기 위하여 데이터 추상화(data abstraction)와 퍼지 관계(Fuzzy relation)을 모두 이용하는 다단계 지식 표현 프레임웍이다. 비계량적 기법을 수용하기 위해서 데이터 추상화를 바탕으로 한 추상화 계층(abstraction hierarchy)을 이용하였고, 계량적 기법을 수용하기 위해서 퍼지 관계를 이용하였다. Fuzzy KAH에 표현된 데이터에 관한 의미론적 지식은 관계형 데이터베이스를 이용해 구축된 지식베이스에 저장되어 사용자와의 상호작용을 통해 질의처리에 이용된다. 구축된 지식베이스는 기존의 기법들보다 지식의 추가, 삭제, 갱신 등의 지식 관리 측면에서 많은 장점을 가질 뿐 아니라 기존의 근사적 질의처리 방법보다 다양한 유형의 질의처리를 수행할 수 있게 되고 그로 인하여 질의 처리와 의사결정의 효율성을 높일 수 있게 된다

값과 도메인의 추상화를 이용한 협력적 질의 응답

협력적 질의응답은 질의의 의미를 분석하고 질의조건을 완화시켜 사용자가 원하는 정확한 결과뿐 아니라 그와 유사한 결과나 관련 있는 정보를 제공하는 것을 말한다. 이러한 협력적 질의응답에 관한 연구에서의 주요 쟁점은 질의 조건을 완화시키기 위해 사용되어지는 지식의 내용과 표현 방법이다. 본 연구에서는 값의 추상화와 도메인의 추상화에 관한 지식을 이용하여 질의 조건을 완화시키게 된다. 이를 위하여 지식 표현을 위한 데이타 모델을 개발하고 그를 바탕으로 구축된 지식베이스를 이용해 진행되어 나가는 협력적 질의 처리를 제시한다

데이터 추상화와 퍼지 관계의 통합을 통한 협력적 질의 응답에 관한 연구

학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 경영공학전공, 2002.2, [ [viii], 112 p. ]Although a query language has been used as a convenient tool to obtain information from a database, users increasingly demand more intelligent cooperative query answering approaches that can understand the intent of an imprecise query and provide additional useful information as well as exact answers. However, existing approaches have limitations in the diversity of admitted queries, query relaxation control through user interaction, and knowledge maintenance because they cannot extract enough semantic knowledge from underlying database to support effective information retrieval and decision support. To remedy such shortcomings, this dissertation proposes an integrated cooperative query answering approach that relaxes a search scope of the original query condition and provides approximate neighborhood answers as well as exact answers. The main issues on cooperative query answering are the representation of similarity relationships between data values, which are necessary for query relaxation and inference support between database objects. The proposed knowledge representation framework, fuzzy abstraction hierarchy (FAH), adopts abstraction hierarchy and fuzzy relation approaches to extract the similarity relationship between data values. FAH is a multilevel knowledge representation framework that extracts abstract values from an underlying database and puts them into abstraction hierarchies. Additionally, it adopts fuzzy relation to represent discriminated similarity strength between data values. Thus, the similarity measure between values in FAH is represented by the notion of data abstraction and fuzzy relation. As a result, FAH acquires richer semantic knowledge of an underlying database and embraces the advantages of existing data abstraction and semantic distance approaches. Based on FAH, query relaxation operators such as query generalization, approximation, and specialization of a value are developed. The semantic knowledge involved in FAH is incorpora...한국과학기술원 : 경영공학전공