Earticle

초록

한국어

테이블에 의한 탐색 (Query-By-Table)은 사용자 질의로 입력되는 특정 테이블과 비교, 식별 대상이 되는 테이블 데이터를 검색하여 연관도에 따라 내림차순으로 정렬된 테이블 데이터 리스트를 반환하는 서비스이다. 이를 위해 방대한 테이블 데이터에 내재된 컬럼명, 컬럼 값, 메타데이터 등의 유용한 정보를 활용하여 각 테이블 데이터를 하나의 의미적 벡터로 변환하는 임베딩 (embedding) 기술을 활용할 수 있다. 본 연구는 사용자 질의로서 자연어 또는 키워드 수준이 아닌, 테이블 데이터 자체를 사용하여 그 질의와 연관된 순서대로 융합 가능한 테이블 데이터들을 탐색하는 기술을 제안한다. 또한, 질의 테이블과 비교되는 검색 대상 테이블 내부의 컬럼 간 상대적 중요도를 고려한 가중치를 적용하여 탐색 결과의 성능을 높이고자 한다. 사용자는 탐색된 테이블 데이터들에 대한 조인 융합을 수행하여 원천 테이블 데이터에서는 존재하지 않았던 유의미한 새로운 정보를 추출할 수 있다.

목차

1. 서론
2. 제안기법
2.1. 임베딩 기반 Query-By-Table 방식의 테이블탐색
2.2. 테이블 컬럼 간의 의미적 연관도를 고려한 가중기법
3. 실험
3.1 실험 데이터
3.2 성능 척도
3.3 데이터 전처리
3.4 성능 평가
3.5. 고찰
4. 결론
Acknowledgments
참고 문헌

키워드

저자

• 여시형 [ 서울시립대학교 환경공학부 학사 과정 ]
• 김승준 [ 서울시립대학교 융합전공학부 학사 과정 ]
• 김한준 [ 서울시립대학교 전기전자컴퓨터공학부 교수 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2026

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658