의미 기반 영상 검색은 Color, Texture, Region 정보, Spatial Color Distribution 등의 저차원 특징 정보와 이미지 데이터에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드나 시소러스와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 따라서 본 논문에서는 WordNet 어휘 사전을 확장한 개념적 어휘 체계를 갖는 대형 Ontology를 기반으로 하여 이미지 데이터 내의 객체 인식과 추출된 객체간의 관계를 정의하여 이를 논리적으로 표현할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
정보통신 기술의 발달로 일반기업체 뿐만 아니라 공공기관 등 행정업무가 필요한 곳에서는 대부분 웹사이트를 통해 사용자에게 원하는 정보를 제공해 주고 있다. 그러므로 대부분의 상업용 사이트들은 사용자에게 보다 편리하게 정보를 제공해 주기 위하여 다양한 정보검색의 접근 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 교육행정의 업무처리 분야에서 정보제공은 웹사이트의 단순 키워드검색을 통하여 사용자가 직접 정보를 찾는 방식으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자연어처리를 사용한 교육행정의 질의응답시스템을 제안한다. 사용자 질의의 의도를 분석하여 기본사전과 매칭한 후에 추출된 사용자 질의정보를 통해 자동으로 정답 데이터뷰를 생성하여 사용자 의도에 알맞는 정확한 정답을 제공하도록 하였다. 또한 동적인 FAQ 관리기능인 히스토리를 통해서 한번 질의한 정답을 신속히 제공하도록 하였다. 제안한 시스템의 효용성을 검증하기 위해 교육행정정보를 제공하는 간단한 질의응답시스템을 구현하여 적용해본 결과 일반 키워드 검색에서보다 정확하게 정답을 제공해 주는 것을 확인할 수 있었다.
스마트폰의 보급량이 증가하면서 이동성과 휴대성이 강조된 모바일 검색이 주목 받고 있다. 그러나 모바일 검색을 위한 일반적인 키워드 입력 수단은 키패드로 제한되어 있다. 키패드는 모바일 기기가 갖는 이동성과 휴대성에 적합하지 않다는 단점을 갖는다. 이를 보완하기 위해 음성을 이용한 검색이 등장 하였지만, 이 또한 단점을 지니고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 상황에서의 정보 접근성을 향상 시키기 위해 이미지를 검색 수단으로 사용하는 검색 시스템을 제안한다. 본 콘텐츠는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 이미지를 얻어 텍스트를 추출하고, 이를 검색 엔진의 키워드로 입력하여 그 결과를 출력하는 과정을 거친다. 또한, 검색 결과를 스마트폰의 내장 데이터베이스에 저장하고, 이를 관리하여 추후에 재사용할 수 있도록 한다. 실험을 통해 인식 가능한 이미지의 특성을 분석하고, 본 콘텐츠의 기능을 소개한다.
본 논문은 이미지 인식, 지도 기반 검색, 그리고 키워드 검색을 활용한 문화유산 검색 어플리케이션의 개발과 성능 분석에 대한 연구를 다룬다. 우리는 이러한 다양한 기술과 기능을 결합하여 사용자에게 맞춤형 문화유산 정보를 제공하는 어플리케이션을 설계하고 구현하였다. 더불어, 어플리케이션의 성능을 평가하고 향상시키기 위한 실험과 분석을 수행하였다. 연구 결과, 이미지 인식 및 지도 기반 검색을 활용한 어플리케이션은 문화유산 관련 정보를 빠르고 정확하게 제공함으로써 사용자의 경험을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이러한 연구는 문화유산 검색 어플리케이션의 개발과 성능 향상을 위한 중요한 기여를 제공할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 XML 형태의 논문이나 보고서로 작성된 문서를 분석하는 시스템을 제안한다. 논문이나 보고서에서 지정한 키워드를 추출하고 이를 사용자에게 보여준 뒤 사용자가 해당 문서 내에서 검색을 원하는 키워드를 입력하면 각 키워드들을 포함하고 있는 문단들을 추출한다. 시스템은 사용자가 입력한 키워드들의 빈도수를 확인하고 가중치를 계산한 뒤 가중치가 가장 낮은 키워드만을 포함한 문단들을 제거한다. 또한, 정제된 문단들을 10개의 영역으로 나눈 뒤 영역별 문단들의 중요도를 계산하고 각 영역들의 중요도를 비교하여 가장 높은 중요도를 갖는 주요 영역을 사용자에게 알려준다. 이러한 특징들로 인해 제안하는 시스템을 활용할 경우 기존의 문서 분석 시스템을 활용하여 논문이나 보고서를 분석하는 것보다 압축률이 높은 형태로 주요 문단들을 제공받을 수 있다. 이로 인해 문서를 이해하는데 필요한 시간을 줄일 수 있을 것으로 사료된다.
국가기후기술정보시스템은 국내 환경기술과 국외의 수요기술 정보를 제공하는 검색 시스템이다. 그러나 기존의 시스템은 유사한 뜻을 가진 단일 단어와 복수 단어들을 모두 식별하지 못하기에 유의어를 입력했을 경우 검색 결과가 다르다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 유의어 사전을 기반으로한 환경기술 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 Word2vec 모델과 HDBSCAN(Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise) 알고리즘을 이용해 유의어 사전을 구축한다. Word2vec 모델을 이용해 한국어와 영어 위키백과 코퍼스에 대해 형태소 분석을 진행한 후 단일 단어와 복수 단어를 포함한 단어를 추출하고 벡터화를 진행한다. 그 다음 HDBSCAN 알고리즘을 이용해 벡터화된 단어를 군집화 해주고 유의어를 추출한다. 기존의 Word2vec 모델이 모든 단어 간의 거리를 계산하고 유의어를 추출하는 과정과 대비하면 시간이 단축되는 역할을 한다. 추출한 유의어를 통합해 유의어 사전을 구축한다. 국가기후기술정보시스템에서 제공하는 국내외 기술정보, 기술정보 키워드와 구축한 유의어 사전을 Multi-filter를 제공하는 Elasticsearch에 적용해 최종적으로 유의어를 식별할 수 있는 환경기술 검색 시스템을 제안한다.
최근, 키워드 기반 정보검색의 한계를 극복하기 위한 구조문서 기반의 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 실제 적용에는 많은 어려움이 존재한다. 본 고에서는 구조문서에 대한 본문검색시스템을 제안한다. 본문검색시스템에 적용된 문서는 XML로 구축된 국가 연구개발보고서를 대상으로 하였으며, XML 연구보고서의 DTD. 본문 간의 이동을 위한 네비게이션 정보추출, 본문검색을 위한 검색엔진의 적용 방안에 관하여 살펴본다. 본 시스템은 XML 문서에 대해 문서의 구조정보를 저장하고 이를 검색하여 다양한 형태로 열람할 수 있는 검색엔진의 부재 상황을 본문검색이라는 방법으로 극복하기 위한 것이다.
본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.
월드와이드웹 (WWW) 기반의 전자상거래는 주로 데이터베이스를 기반으로 서비스를 제공하고 있다. 그러나 월드와이드웹 기반의 전자상거래는 단순 키워드 검색에만 의존하고 있다. 이러한 검색은 데이터베이스 자체로는 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 1999년 말에 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기 할 수 있는 시맨틱 웹 이 제안되었다. 시맨틱 웹은 의미적인 정보를 담고 있는 지식베이스(Knowledge Bases)인 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온툴로지의 생성은 많은 부분을 휴리스틱에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 비용이 소비된다. 따라서 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 데이터베이스에서 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않아 시간과 비용의 소비를 줄 일 수 있는 장점이 있다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프$^{1}$ 를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성하는 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘을 통하여 온톨로지를 생성을 함으로서 제안된 생성 방법을 검증한다. 제안한 방법으로 생성된 온톨로지는 단순 키워드 검색에서 의미적인 검색을 할 수 있는 시맨틱 웹 서비스의 기반이 되므로 의미적 검색이 가능한 전자상거래 서비스를 구축하는데 시간과 비용의 소비를 줄임으로 차세대 전자상거래의 초석이 된다.
GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KByte 블록코기로 분리하는 인코딩 방법, 인코딩된 블록을 비구조적 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키는 방법, 분산된 블록을 검색하여 원본 데이터로 복구하는 방법을 제안하였다. 하지만 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 $600\sim700MB$의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니게 되었다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방에 의하여 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하였다. 셋째, 이용자의 데이터 검색방법에 있어 파일명을 키워드로 생성하는 방법을 제안했기 때문에 키워드 검색의 한계점이 들어났다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안 그리고 데이터 컨텐츠를 이용한 키워드 생성방안을 제안하였다. 따라서 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록생성을 1% 이내로 최소화하였고, 다면체의 구조적 위상에 인코딩된 블록을 전송하기 때문에 네트워크 부하를 감소시켰다. 그리고, 데이터의 컨텐츠를 키워드로 작성한 컨텐츠 기반 키워드 추출방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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