이 논문의 목적은 개념적인 데이터 모델링이 기존의 정보 검색(IR) 시스템을 어떤 식으로 보다 향상시킬 수 있는지를 보여주는 것이다. 개념적인 데이터베이스 디자인은 1)개체들간의 관계에 기반하여 새로운 지식을 발견해 내는 데이터 마이닝 능력과 2)기존의 개별적으로 분리된 데이터베이스를 하나의 정보검색 시스템 안으로의 결합을 위해 사용된다 (예: ISI 인용, 시소러스, 서지 데이터베이스를 하나의 정보검색 시스템 안에 결집시킴). 더 나아가서, 개념적인 모델링은 수정을 용이하게 하므로, 새로운 이용자의 요구가 가미될 때마다, 개념적인 데이터 모델링에 기반한 정보검색 시스템을 수정하는 것은 기존의 정보검색 시스템 상에서보다 훨씬 수월해질 수 있다. 보다 향상된 개체-관계(Entity-Relationship) 모델이 이 논문에서 다룬 정보검색 데이터의 개념적 스키마를 개발하는데 사용되었다.
최근 멀티미디어 정보 시스템의 발전으로 저차원적 내용 기반 이미지 색인$\cdot$검색 방법에서 의미론적 개념기반 색인$\cdot$검색에 대한 연구로 바뀌어져가고 있다. 본 논문에서는 주석기반 이미지 검색에서 개념적 이질성을 극복하기 위해 온톨로지 이론의 적용에 대하여 분석하며, 또한 개념적 이질성 극복방안에 따른 온톨로지 적용 시 발생하는 문제점을 해결하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 시각데이터에서 개념적 이질성을 극복하기 위해 새로운 도메인 온톨로지를 도입하고 온톨로지 적용 시 문제점들을 해결한다. 실험 결과, 기존의 대형 온톨로지의 하나인 WordNet을 사용한 것보다 단어들 간의 의미적 거리가 상당히 가까워짐에 따라 개념적 이질성을 극복할 수 있었다. 또한 도메인 온톨로지를 적용하여 주석기반 이미지 검색 시 대형 온톨로지가 가지고 있던 문제점을 해소하여 좀더 의미적 이미지 검색이 가능함을 보이고 있다.
내용 기반 영상 검색은 일반적으로 질의 영상을 사용해서 검색한다. 대부분의 사용자는 검색 당시에 자신이 생각하는 질의와 일치하는 영상을 실제로 갖고 있지 않다. 사용자는 검색기가 제공하는 샘플이나 자신이 갖고 있는 영상 중에서 검색하고자 하는 개념과 비슷한 영상을 질의 영상으로 사용한다. 그러나, 이 질의 영상은 사용자가 생각하는 개념을 충분히 반영하지 못하는 경우가 대부분이다. 따라서 사용자는 자신이 원하는 결과를 얻기 위해서 검색을 여러 번 하게 된다. 이는 최초 검색에서 적절한 질의 영상을 사용하지 못하고 있기 때문이다. 검색 시스템의 검색엔진도 중요하지만, 적절한 질의의 사용 여부에 의해 검색 결과가 크게 좌우된다. 적절한 질의 사용의 중요성은 기존의 텍스트 기반 검색에서 이미 알려진 사실이다. 영상 검색에서도 효과 적인 검색을 위해서는 사용자가 생각하는 질의 영상을 구체화하여 질의로 사용하는 기술이 필요하다. 이러한 관점에서, 사용자가 검색하고자 하는 추상적인 개념을 구체화하여 질의 영상으로 사용한다면 검색 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 생각하고 있는 추상적인 질의를 구체화하기 위해 스케치 인터페이스를 개발하였다. 스케치 인터페이스를 통해서 사용자가 생각한 질의를 구체화하여 이를 검색에 활용함으로서 전체 검색 회수를 줄임으로서 보다 빠른 시간에 효과적으로 검색을 수행할 수 있었다.
본 연구에서는 클라우드 환경에서 기하급수적으로 증가하는 전사적 정보 연계를 위한 시맨틱 기반 개념 망을 이용하여 전사적 데이터들의 효율적 연계와 활용이 가능하도록 프레임워크를 제안한다. 개념 망은 기존 온톨로지에 접근하는 방식은 유사하지만, 사용자가 보다 효율적으로 정보 연계 검색을 하고자 객체와 개념 사이의 연관성을 구축 한다. 본 논문에서는 개념 망을 3가지로 구분하여 제안 프레임워크에 적용한다. 본 연구의 개념 망은 마스터 정보 개념 망, 키워드 개념 망, 그리고 비즈니스 프로세스 개념 망을 기반으로 온톨로지 형태로 구축된다. 이 개념 망은 사용자 요구사항에 따라 데이터들 간의 연관성을 기준으로 하여 검색 및 활용을 가능하게 한다. 그리고 마스터 정보 개념과 키워드 개념이 결합되어 검색 키워드의 빈도 및 카테고리의 빈도 추적을 제공함으로써, 사용자의 검색의 편의성과 신속성을 향상시킬 수 있도록 하였다.
웹그래프는 웹문서 간의 하이퍼링크를 각 웹문서의 핵심어간의 링크관계로 추상화하대 이 관계를 이용하여 핵심어의 개념 그래프를 구축하고 질의의 확장이나 영역지식을 제공하는 개념 기반 검색이 가능한 검색 시스템이다 본 논문에서는 웹그래프에서 가능했던 질의어에 대한 한 단계의 질의 확장에 그치지 않고. 최초의 질의어와 이후 확장어들에 대한 문맥을 유지하대 추가적인 다단계의 확장이 가능하도록 하는 방법을 계시한다. 검색 시스템 사용자는 최초 질의어가 속하는 해당 분야에 대한 지식이 부족한 경우, 문맥을 유지한 확장을 통하여 자신이 찾고자 하는 바를 명확히 해 나가며 세부 질의를 구축할 수 있고 해당 분야에 대한 지식을 얻는 것이 가능하다
오늘날의 정보세계에서 정보 자원은 유형이 빠르게 다양화되고 있을 뿐만 아니라 여러 자원과 관계를 맺고 있다. 이러한 상황에서 자원을 평면적으로 보여주는 기존의 MARC 기반 검색시스템은 이용자의 요구를 충족시키기 어렵다. 이에 따라 본 연구의 목적은 서지 자원의 다양성과 관계성을 나타낼 수 있는 FRBR 모델의 저작 개념을 활용하여 새로운 검색시스템을 개발해 보는데 있다. 연구 대상은 성균관대학교 존경각의 고서서지시스템으로 해당 시스템의 서지레코드 중 청구기호는 저작 개념을 반영하고 있다는 특징을 지니고 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여 청구기호를 통해 저작 식별자를 생성하고 각 서지레코드에 할당함으로써 검색결과가 저작을 중심으로 표현되는 실험 시스템을 개발하였다. 저작 단위로 검색결과를 표시하도록 시스템을 구현한 결과 이용자가 키워드 검색을 한 뒤 처음 마주하는 검색결과의 수가 눈에 띄게 감소하였다.
일반적으로 기존 검색엔진은 다수 사용자의 동일한 질의에 대하여 일률적으로 같은 검색 결과를 제공하는데, 이는 사용자 개인의 특성을 고려하지 않는 단점을 가진다. 이를 극복하기 위해서 사용자가 가지고 있는 검색 의도를 파악하여 그에 부합하는 결과를 제공하는 개인화 검색이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 프로파일 기반 개인화 검색을 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 개인화 검색을 이루기 위해 개념 네트워크 형태의 사용자 프로파일을 구성하며, 이는 사용자가 과거에 질의했던 질의어와 탐색했던 웹문서를 분석하여 자동 생성된다. 그리고 사용자가 웹문서에 대해 태그를 지정한 폭소노미 데이터를 이용하여, 개념 네트워크를 확장함으로써 개념 네트워크의 정확성을 더욱 높일 수 있다. 이 개념 네트워크를 이용하여 사용자가 부여한 질의어를 확장시킬 수 있을 뿐만 아니라, 검색결과의 중첩도를 고려하여 사용자별 검색 결과의 순위를 재산정 함으로써 개인의 특성을 반영한 검색 결과를 제공할 수 있다.
본 연구는 소스 코드를 재사용하기 위한 Case 기반 검색에 있어서 효율적인 검색 시스템을 구축하는 방법을 제안하고자 한다. 소스 코드의 객체지향적인 특성을 만족하기 위하여 각 노드 간 객체지향 상속의 개념을 표현할 수 있도록 초기 관련값을 시소러스로 구축하고자 한다. 이때, 각 Case를 구성하는 클래스들을 상속관계에 따라 개념적으로 분류하였고, 시소러스 방법에 퍼지 논리를 적용하여 객체지향 시소러스를 생성하여 의미망을 구축한다. 또한, 의미망의 노드와 간선을 활성화시키고 활성값을 전파시키기 위해 사용되는 spreading activation 방법의 단점을 보완하여 spreading activation의 성능은 최대한 유지하면서 검색 속도를 향상시킬 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
멀티미디어 분야가 급성장하면서 좀더 효율적으로 멀티미디어 자료의 저장, 처리, 검색을 위한 연구가 진행되고 있다. 특히, 내용기반 시각정보 검색에 있어 지능형 시스템(Intelligent System)을 접목하여 의미적 접근을 시도하는 I-CBIR(Intelligent-Content Based Image Retrieval)에 관한 연구가 진행되고 있다. 또한, 내용기반 이미지검색 시스템에 온톨로지(Ontology)의 이론을 적용하여 이미지에 의미를 부여하여 개념적 검색이 가능하도록 노력하고 있다. 이러한 연구에서 적용된 대형의 온톨로지는 이미지 검색 시스템에 적합하지 않게 너무 방대한 정보를 가지고 있으며, 또한 시대적 변화에 대응하지 못하여 I-CBIR 시스템에서 그 효율성을 제대로 발휘하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 많은 대형 온톨로지 중에서 WordNet을 선택하여, WordNet의 구축 방법에 기반한 자동차(Car)에 대한 도메인 온톨로지(Domain Ontology)를 구축해보고, 구축된 도메인 온톨로지를 적용함으로써 더 향상된 I-CBIR 시스템이 되도록 하였다.
본 논문에서는 교차언어 문서검색(CLTR: Cross-Language Text Retrieval)에서의 한-영 질의어 변환을 다룬다. 질의어 변환시 영어 대역어 획득과정에서는 다음 두 가지를 고려한다. 첫째, 한국어 질의어를 구성하는 단어가 한가지 개념을 기호화하지만 이에 대응되는 영어 대역어들이 하나 이상인 경우이다. 둘째, 질의어 구성 단어가 둘 이상의 개념들을 기호화하는 다의성을 지닌 경우이다. 전자의 경우는 영어 대역어들이 모두 동일한 개념, 또는 유사한 개념을 나타내므로 그대로 검색에 이용한다 해도 검색 성능을 크게 좌우하지 않지만, 후자의 경우는 모든 개념을 다 검색에 이용하게 되면 정확률(precision)이 크게 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 개념 선택단계와 선택된 개념의 영어 대역어들에 가중치를 주는 가중치 부가단계로 나누어 질의어 변환을 수행한다. 본 논문의 질의어 변환에서 영어 대역어는 대역사전 대신 다국어 온톨로지인 KAIST 분류어휘표와 한영 음차복원 모듈을 통해 얻어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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