정보공유를 목적으로 제안된 웹의 활성화와 함께 유용한 정보들이 웹상에 기하급수적으로 등장함에 따라 정보공간의 확장으로 인한 검색 신뢰도의 저하 문제에 직면하게 되었다. 본 연구에서는 대용량 웹 환경하에서 사용자의 정보발견을 돕기 위해 텍스트이외의 새로운 요소들을 사용하여 특정장르문서를 발견하는 개념을 도입하였다. 먼저 사용자가 발견하고자 하는 장르의 모습을 텍스트, URL정보, 링크 정보. 문서구조 정보 등의 장르 식별요소 값을 이용해 표현한 후, 후보 문서들의 장르관련도를 측정함으로써 특정장르 문서를 검색한다. 각 장르식별요소값은 나름대로의 방법에 의해 계산되는데 $0{\sim}1$사이의 값을 가지며, 종합적인 장르관련도는 각 장르식별요소값의 증거통합 방법에 의해 구한다. 본 논문에서는 각 장르식별요소들의 역할과 장르식별요소가 장르발견에 미치는 영향을 알아보며, 최종적으로 특정 장르 문서발견에 있어서의 검색 신뢰도 향상을 보이기 위해 실험모델을 설계/구현하였다. 본 실험은 웹 문서를 대상으로 하는데, 아직까지 URL, 링크 정보를 모두 갖춘 테스트컬렉션이 없기 때문에 실험을 위해 일반적인 웹 문서로 직접 구성한 컬렉션을 사용하였다. 발견하고자 하는 장르는 "컴퓨터 분야의 컨퍼런스 홈페이지"로 정하였으며 30개의 컴퓨터 분야를 선정하였다. 비교대상으로는 일반 웹 검색 엔진인 알타비스타와 메타검색 엔진인 메타크롤러를 선택하였고. 각 질의에 대해 상위 30개의 결과를 대상으로 정확도를 평가하였다. 결과로서 각 장르식별요소들은 모두 검색 신뢰도의 향상에 기여를 하며, 제안하는 방법은 알타비스타와 메타크롤러에 비해 각각 평균적으로 67.34%, 71.78%의 검색 신뢰도 향상을 보임을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함
생물정보학에서 서열의 유사성을 예측하는 것은 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 염기 서열의 유사성을 검색하는 유용한 검색도구들에는 BLAST와 FASTA 등이 있으며 이러한 도구들은 새로운 유기체에 대한 실제 염기 서열을 필요로 한다. 이 경우 서열을 얻기 위한 sequencing 작업이 필요로 하며 시간적인 면에 있어서 상당한 비용을 요구한다. 본 논문에서는 sequencing 작업을 하지 않고 간단한 실험에서 얻을 수 있는 부분적인 Sequence 정보만을 대상으로 데이터 베이스에서 검색을 할 수 있는 두 개의 RIFLE(Rapid Identification of Microorganisms by Fragment Length Evaluation), MSMP(Maximum Site Matching Problem) 알고리즘을 구현하고 실험을 통해 두 알고리즘을 비교 평가한다. 실험결과 RIFLE 알고리즘이 수행 속도 면에서 빠른 반면 MSMP가 산출한 결과에 비해서 신뢰성이 떨어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 부분 영상 매칭을 위한 잠재적 유사성 측정 기법을 제안한다. 영상 매칭은 영상 DB 검색이나 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 기법이지만 아직까지는 적용되는 영상의 분야가 한정되어 있는 것이 현실이다. 영상 DB 검색의 경우 찾고자 하는 영상내의 물체를 정확하게 알고 있을 경우도 있지만, 영상의 일부분이나 원하는 영상과 원하지 않는 영상이 섞여 있는 것을 기준으로 영상을 검색할 경우도 발생한다. 본 논문에서는 두 개의 영상을 매칭할 경우, 각 영상에서 유사한 부분이 존재하는지 여부를 판별할 수 있는 잠재적 유사성, 측정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 영상이 부분 정보를 사용하며, 회전, 배경에 불변적이고, 영상 분할을 필요로 하지 않고, 잡음에 강하다. 제안된 방법에서는 매칭 속도를 높이기 위하여, 유사성을 계산하기 전에 영상 농도치 변이 계수를 사용하여 사전 필터링을 시도한다.
현재 수 많은 공중파 채널을 비롯하여 각종 케이블 TV 와 위성 TV 등의 채널이 대량으로 디지털화 되어 가고 있지만 파국의 디지털 TV 의 규격은 MPEG2 라는 표준 규격으로 통일 되어 우리에게 전해지고 있다. 이런 수많은 동영상 정보들은 디지털이라는 특성상 기록과 보관이 용이하므로 사용자는 수 많은 정보를 저장, 관리 할 수 있게 되었다. 따라서 방대한 데이터의 바다 속에서 원하는 정보를 검색하는데 있어서 기존의 방식 즉 일정 속도를 가진 검색 엔진을 사용하는 것 보다는 MPEG2 규격의 표준들을 보다 효율적으로 이용하여 사용자들이 동영상 정보 중에 이동하기 원하는 부분으로 이동하기 위한 비선형 검색엔진을 소개한다. 이를 이용한 PVR(Penonal Video Recorder)은 현재 hardware 부분은 완료되었고 일부 software 엔진을 적용하여 개발 중이다.
한글 워드프로세서의 한자 사용이 필수적인 요소이다. 일상 생황에서 의사를 전달하기 위해서는 한국어로 사용하지만, 글이나 작문을 이용하여 의사를 전달할 때는 한글이 주를 이루고 문맥 안에 함축된 의미로 한자를 사용하면 정확하게 의사가 전달된다. 현재의 한글 워드프로세서에서는 한자 순위 변환 시스템의 키의 검색 횟수가 많고 또한 복합한자 변환 시스템에서는 실행 횟수가 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 보다 효율적인 키의 검색 횟수를 줄이기 위해 효율적인 한자 순위 변환 알고리즘과 실행횟수를 줄이기 위해 개선된 복합한자 변환 알고리즘을 사용한다. 이러한 알고리즘은 검색과 실행 속도를 빠르게 함은 물론 한글 한자 변환시스템 처리에 도움을 줄 수 있다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터들을 효율적으로 색인하고 검색하기 위한 키를 정의하는 새로운 방식 을 제안한다. 기존의 방법들은 추출된 Shot과 사용자의 질의 영상올 여러 가지 특정으로 패턴 매칭하므로 수행시간이 오래 걸린다, 이에 반해,제안하는PKey생성 방법은추출된PFrame의 영상을여러 가지 특징으로 영상을 특정한 비트로 코드화하여 저장하므로 색인과 검색시에 사용자가 질의한 영상의 PKey를 사용하여 수행속도를 높일 수 있다 사용자 질의에 대한 투명성을 위해 비구문 기반 서술에 대한 5가지의 특정을 PKey로서 정의하였다.
본 논문은 필립스의 오디오 핑거프린트 추출 방식을 기반으로 기존의 방식이 주파수 영역을 너무 조밀하게 분석하는 특징을 지적하고 개선 방안으로 양자화를 통해 필터 뱅크의 에너지 변화율을 오디오 핑거프린트 추출시 반영하는 방법을 제안하였다. 또한 제안된 알고리즘을 사용하여 PDA 로 실제 어플리케이션을 구현하는 것을 목적으로 하고 있다. 제안된 방식은 필립스 방식과 동일한 메모리 크기를 유지하기 위하여 필터 뱅크의 개수를 33 개에서 17 개로 줄이고 필터 뱅크의 변화량을 2 비트로 할당하는 방식을 사용하였다. 변화량을 비트에 할당하기 위하여 음악 데이터 베이스로부터 추출된 각 밴드의 pmf를 통해 음악의 고유성을 최대로 증진 시킬 수 있는 임계치를 찾아내고 이것을 바탕으로 필터 뱅크의 변화량을 2 비트로 할당하였다. 이 같이 추출된 오디오 핑거프린트를 기반으로 PDA 와 음악 검색기 서버와의 통신을 이용하여 사용자가 요청한 쿼리 음악에 관련된 정보를 제공하는 시스템을 구현했다. 제안된 방식은 다양한 주변 잡음 환경에서 평가되어 기존의 필립스 방식 보다 성능 향상 물론 검색 속도 또한 개선되는 특징을 확인할 수 있었다.
PDA(Personal Digital Assistant)와 같은 Mobile 이동통신기기를 사용한 인터넷 쇼핑은 향후 E-Commerce 시장에서 가장 크게 확산되어질 한 분야로 부상되고 있다. 그러나 현재 인터넷상에 혼재 되어있는 수많은 정보에 대하여 Mobile Environment상의 제한된 Screen Size와 더불어 느린 통신 속도, 무선 인터넷 접속시의 높은 비용 등의 문제로 다량의 정보에 대한 확인과 검색이 어렵고, 고객이 원하지 않는 정보 또한 산재되어 있어 개인화(Personalization)된 검색 서비스의 요구가 대두되는 실정이다. 이로 인해 본 연구에서는 PDA 및 Handhold PC를 이용하는 User의 취향 정보와 만족도 등을 기준으로 보다 편리하고 효율적인 개인화 Interface의 제공 및 이를 이용한 손쉬운 검색 방식을 제시한다. 또한 User 인터랙션 정보를 통해 Feedback함으로써 보다 완벽하게 User 개인별 취향에 접근할 수 있는 Browsing기법을 제시한다.
외국어로 구성된 용어를 발음에 기반하여 자국의 언어로 표기하는 것을 음차 표기라 한다. 국가 간의 경계가 허물어짐에 따라, 외국어에 기원을 두는 용어를 설명하기 위해 뉴스 등 다양한 웹 문서에서는 동일한 발음을 가지는 외국어 표기와 한국어 표기를 혼용하여 사용하고 있다. 이에 좋은 검색 결과를 가져오기 위해서는 외국어 표기와 더불어 사람들이 많이 사용하는 다양한 음차 표기를 함께 검색에 활용하는 것이 중요하다. 음차 표기 모델과 음차 표기 대역 쌍 추출을 통해 음차 표현을 생성하는 기존 방법 대신, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 다양한 음차 표현을 찾기 위해 문서에서 음차 표기 후보를 찾고, 이 음차 표기 후보가 정확한 표기인지 판별하는 방식을 제안한다. 다양한 딥러닝 모델을 비교, 검토하여 최종적으로 음차 표기 대역 쌍 판별에 특화된 모델인 Distance LSTM-CNN 모델을 제안하며, 제안하는 모델의 Batch Size 영향을 줄이고 학습 시 수렴 속도 개선을 위해 Layer Normalization을 적용하는 방법을 보인다.
P2P (Peer-to-peer) 파일 공유 시스템에서 컨텐츠의 복제는 Hot Spot의 방지와 가용성의 보장, 검색 속도의 향상을 위해 사용되고 있다. 컨텐츠의 복제본의 수(공간 효율성)와 검색 성능은 일종의 trade-off로써 이 논문에서는 가능한 검색 성능을 향상시키면서 적절한 양의 복제본의 수를 유지하는 방법인 SRoD 알고리즘을 제안한다. SRoD는 DHT 기반 파일공유시스템에서 전반적으로 간단하게 접목하여 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특징은 P2P가 추구하는 자율성과 평등성을 보장하기 위한 것이다. 본 논문에서는 SRoD 알고리즘을 설명하고 이것의 장점과 보완해야 할 점에 대해 논하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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