질의어의 의미론적 처리의 구조

응용 분야 지식, 파일 구조, 접근 방법 지식을 활용하여 원래 질의어와 동일한 결과를 도출하면서도 처리 효율성을 높일 수 있는 다른 질의어로 변환하는 과정을 의미한다.

연구 결과, 지식베이스를 통해 질의어를 변환함으로써 질의어 처리 비용을 크게 절감할 수 있으며, 이는 관계형 데이터베이스 환경에서 전반적인 질의어 처리 효율을 향상시키는 효과적인 방법임이 확인되었다.

학술대회자료

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1987년도 가을 학술발표논문집 제14권 제2호

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

질의어의 의미론적 처리란 응용분야의 지식, 화일의 구조, 접근방법등에 관한 지식들을 갖고 있는 지식베이스를 이용해서 원래의 질의어를 처리결과는 같으면서, 처리효율은 훨씬좋은 다른 질의어로 변환하는 것을 말한다. 지식베이스의 크기가 방대할때는 ... 전체 초록 보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-018005835

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드