이 연구에서는 웹기반 온라인목록 이용자들의 전반적인 검색행태를 알아보기 위해, 7년 동안의 트랜잭션 로그를 분석하였다. 웹기반 온라인목록의 검색형태는 검색전략과 검색실패의 관점에서 조사하였다. 검색전략에서는 검색유형, 접근점, 연산자, 검색문의 길이, 단어 사용횟수, 웹기반 온라인목록 이용횟수, 시간대별 및 요일별 이용횟수를 분석하였다. 또한 검색실패는 검색실패율과 접근점별 검색실패율, 연산자별 검색실패율을 분석하였다. 이 연구결과는 향후 웹기반 온라인목록 시스템과 서비스 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 Vector Quantization을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요 특징들은 색상, 질감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 사용된다. 이러한 특징들 중에서 어떤 특징들을 사용하고 또 어떤 방식으로 결합하느냐에 따라 혹은 영상의 특성을 잘 나타낼 수 있는 주요 특징을 어떻게 추출, 표현하느냐에 따라 검색 성능에 큰 영향을 미친다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상, 질감 특징 추출방법과 더불어 Vector Quantization 알고리즘을 이용하여 정지 영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일 수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며 제안된 방식에 의해 '사람' 영상의 경우 0.9의 검출율을 보였다.
본 논문에서는 공간 히스토그램과 웨이브렛 모멘트를 융합하여 검색 효율을 크게 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 질의영상과 DB영상간의 유사도를 구할 때 히스토그램의 유사도와 웨이브렛 모멘트의 유사도를 효과적으로 융합한다. 즉, 공간적 이동, 회전 등에 강한 히스토그램 특징과 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트 특징을 잘 융합함으로써 검색성능의 향상을 추구한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Brodatz 질간 영상 DB와 Corel Draw Photo 영상 DB를 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 Brodatz DB에서 히스토그램이나 웨이브렛 모멘트만으로 구한 검색율보다 각각 5.3%와 13.8% 향상되었고, Corel Draw Photo DB에서는 각각 15.5%와 3.2% 향상됨을 확인할 수 있었다.
오늘날 영상정보의 보편화로 효율적인 영상 검색 기술이 요구되고 있다. 최근 발표된 Color N$\times$M-grams 기반의 영상 검색 방법은 그 중의 하나이다. 그러나 이 방법은 영상의 특징을 추출한 벡터 Bin의 수가 많아서 검색을 위한 공간과 시간을 많이 필요로 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 연구에서는 영상의 국부성을 이용하여 Color N$\times$M-grams의 단점인 공간과 시간의 비효율성을 개선하고, GLCM의 결합으로 검색 효율을 향상시키는 연구를 수행하였다. WWW의 Color Draw Photo Album에 분류되어 있는 영상들과 미국의 코넬대학의 연구에 사용된 330개의 Benchmark 영상을 가지고 실험한 결과, 기존의 Color N$\times$M-grams에 비해 약 10배의 공간효율개선과 약 2배의 시간효율개선을 얻을 수 있었고, 검색율과 정확성공율에 있어서 각각 25%, 63% 향상되었다.
정보 검색시 질의어가 외래어일 경우에 검색의 재현율은 급격하게 감소된다. 이는 외래어에서 나오는 음역어의 불일치와 영어외래어, 한글음역어는 같은 색인으로 처리가 되지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 영어외래어를 한글음역어로 자동 변환시키고, 자동 변환시에는 영어음소에 해당하는 발음값을 한글음소로 모두 변환시킨 다음 조합하였다. 조합된 음역어들은 다시 동치부류 DB에 저장되어, 질의어 검색시 검색어가 동치부류 색인어로 확장되어 검색된다. 제안한 검색시스템의 성능을 평가하기 위해서 재현율을 측정하였다.
소프트웨어 컴포넌트의 재사용은 새로운 소프트웨어를 개발하기 위해 이미 개발되어진 컴포넌트나 적절하게 수정된 컴포넌트를 사용하는 것이다. 따라서 컴포넌트 저장소에 저장되어 있는 컴포넌트를 효율적으로 검색할 수 있어야 하며, 검색된 컴포넌트를 적용하여 새로운 소프트웨어를 개발할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 컴포넌트 저장소에 XML 기반으로 명세된 컴포넌트들의 검색 방법과 소프트웨어 아키텍쳐 재구성을 위한 구조 검색 방법을 제안한다. 제안한 검색 방법에서 시그니쳐 일치 방법은 컴포넌트 검색의 재현율을 향상시키며, 행위 일치 검색은 컴포넌트 검색의 정확성을 향상시킬 수 있다. 또한, 구조 검색 방법은 소프트웨어 아키택쳐의 재구성을 위해 컴포넌트의 구조적인 관점에서 컴포넌트를 검색할 수 있다.
본 논문에서는 적응형 다중 비트율 (AMR: Adaptive Multi-Rate) 음성 부호화기의 구현 시 계산량을 가장 많이 차지하는 대수 코드북 검색과정의 계산량을 줄임으로써 효율적인 AMR 음성 부호화기를 구현하였다. 대수 코드북 검색의 계산량을 줄이기 위하여 기존의 AMR 음성 부호화기에서 사용하고 있는 깊이우선 가지 검색법 (depth first tree) 검색 방법을 개선한 고속 코드북 검색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 검색과정에서 최적의 여기신호로 선택될 가능성이 적은 트리를 제거하여 검색의 복잡도를 줄이는 방법으로 트리 선택을 위한 추가의 계산량이 필요없으며 검색에 필요한 계산량은 기존의 깊이우선 가지 검색법에 비해 현저한 감소를 이루었으나 약간의 음질 저하가 있었다. 제안한 방법을 적용하여 AMR 음성 부호화기의 12.2 kbps 모드를 TeakLite DSP를 사용하여 구현한 결과 기존의 방법에 비해 약 40%의 계산량을 감소할 수 있었다.
본 논문은 좀 더 효율적이고 효과적인 정보 시스팀을 개발하고자 다음 두가지 가설을 제시하였다. 1) 인용 문헌 분석을 통하여 인용빈도가 높고 시간의 흐름에 따른 인용율이 증가하는 문헌은 그 문헌적 가치가 상대적으로 높다(Quality Filtering). 2) 정보 검색에 있어서 확률이론을 통한 문헌간의 상관관계를 규명짓는 클러스터링 기법이 재현율과 정확율을 모두 증가시킬 수 있다(Clustering Technique). 실제로 고프만(Goffman)의 전염성 이론의 미시적 응용(Micro-epidemic process) 데이터 베이스 내에서의 문헌의 질적 여과(Quality Filtering)를 위한 한 기법으로서 좋은 결과를 얻어냈으며 많은 정보를 이런 식으로 여과시킴으로써 정보 검색 시스팀의 효율성 또한 높일 수 있었다. 한편, 질적 여과를 거친 소규모 데이터 베이스 내에서 클러스터링 기법에 의한 정보 검색 효율은 수학의 커널 기법(Kernel Technique)의 활용으로 높은 재현율과 정확율을 나타냈을 뿐만 아니라 검색의 폭에 있어서도 많은 융통성을 제시하여 주었다.
본 논문은 좀 더 효율적이고 효과적인 정보 시스팀을 개발하고자 다음 두가지 가설을 제시하였다. 1) 인용 문헌 분석을 통하여 인용빈도가 높고 시간의 흐름에 따른 인용율이 증가하는 문헌은 그 문헌적 가치가 상대적으로 높다(Quality Filtering). 2) 정보 검색에 있어서 확률이론을 통한 문헌간의 상관관계를 규명짓는 클러스터링 기법이 재현율과 정확율을 모두 증가시킬 수 있다(Clustering Technique). 실제로 고프만(Goffman)의 전염성 이론의 미시적 웅용(Micro-epidemic process)은 데이타 베이스 내에서의 문헌의 질적 여과(Quality Filtering)을 위한 한 기법으로서 좋은 경과를 얻어냈으며 많은 정보를 이런 식으로 여과시킴으로써 정보 검색 시스팀의 효율성 또한 높일 수 있었다. 한편, 질적 여과를 거친 소규모 데이터 베이스 내에서 클러스터링 기법에 의한 정보 검색 효율은 수학의 커널 기법(Kernel Technique)의 활용으로 높은 재현율과 정확율을 나타냈을 뿐만 아니라 검색의 폭에 있어서도 많은 융통성을 제시하여 주었다.
본 연구는 기계적 품질계수 개념을 도입하여 온라인자료에 적합한 컨스펙터스 운영모형을 개발하기 위한 것이다. 온라인자료의 주제별 소장율, 이용율, 검색율 등 자료활용행태에 관한 정보를 토대로 주제별 기계적 품질계수를 산출한 후 이를 기존의 컨스펙터스의 주제별 집서수준에 반영하는 방식으로 운영할 것을 제안하였다. 그 결과 이용율이 높은 기술과학과 검색율이 높은 역사와 사회과학 등 주제의 집서수준을 대폭 상향조정하고 여타주제들은 현행유지 또는 하향조정 되어야 하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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