실세계의 여러 응용에서 데이터베이스의 크기는 계속적으로 증가되어 왔으며, 이러한 데이터베이스 내에서 유용한 지식을 찾아내기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 데이터베이스는 시간이 흐름에 따라 동적으로 변환된다. 현재의 연구는 이러한 데이터베이스에서 효과적으로 규칙을 발견하는데 초점이 모아지고 있다. 그러나, 이런 변화에 따라서 기존에 발견되었던 규칙들은 더 이상 유효하지 않을 수 있기 때문에 이전에 발견되었던 규칙들은 유효한지 검증되어야 한다. 데이터베이스가 증가할 때마다 전체를 다시 탐색해서 규칙을 찾는 것은 효과적인 방법이 아니므로, 점진적으로 규칙을 유지할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 이전에 발견되었던 규칙이 물리적으로 저장되었고 그 후에 데이터베이스가 업데이트된 것을 고려하여 규칙, 특히 시간 연관규칙을 점진적으로 유지할 수 있는 기법을 제시한다.
내용기반 이미지검색 시스템에서는 색인과정으로 색상, 형태 및 질감 등의 특징정보를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 전체 검색 시스템 내에서 탐색이라 함은 특징정보 데이터베이스를 이용하여 질의이미지와 유사한 특징정보를 갖는 이미지를 찾아나가는 부분 과정으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 내용기반 이미지검색 시스템에서의 새로운 2단계 탐색방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자가 질의를 입력한 후 결과를 얻을 때까지의 반응시간 중 가장 큰 비중을 차지하는 유사도 비교시간인 탐색시간을 최소화하기 위해 Cauchy-Schwartz 부등식의 특성을 이용하여 미리 특징벡터의 차원을 축약하여 저장하고, 이를 사용하여 검색범위를 최소화함으로써 검색속도를 향상시킬 수 있다. 실험결과를 통해 차원축약 기법을 이용하는 2단계 검색방법으로 기존 상세검색 방법과 비교하여, 동일한 검색 적합성을 보장하면서 대용량의 이미지 데이터베이스에서 월등한 탐색속도 향상을 확인하였으며, 특징벡터가 더욱 고차원화 되고 이미지의 수가 더욱 늘어날수록 효과적이었다.
키워드의 모호성은 효율적인 키워드 탐색에 있어서 일반적인 이슈가 되어왔는데, 이 모호성은 탐색결과의 신뢰성에 큰 영향을 줄 수 있으며, 기본적으로 질의에 사용된 용어 자체가 가지는 문맥상 의미의 모호함에 기인한다. 질의 자체의 모호함뿐만 아니라, 사용자들이 그 탐색 결과를 적절하게 해석하기 위해 결과에 나타나는 키워드간의 관계도 중요하므로 명확하게 명시 되어야 한다. 이 논문에서는 기존의 질의 용어와 스키마 용어/인스턴스간의 키워드 매핑기법을 적용하여 키워드 탐색의 모호성을 해결한다. 용어간의 매핑에서는 질의 키워드와 스키마 용어간의 구문적 유사성은 물론 시맨틱 유사성까지 고려하기 때문에 기존의 시스템에 비해 매핑과 정밀도가 50% 이상 상승하는 결과를 얻을 수 있다. 탐색결과에 나타나는 용어간의 불분명한 관계를 점 더 명확하게 나타내기 위하여 시맨틱 웹 기술을 적용하여 키워드간의 의미 있는 관계를 더 많이 지식베이스 내에서 찾을 수 있도록 하였다.
연관규칙 마이닝과정에서의 빈발항목 탐색의 대표적인 방법으로 알려진 Apriori 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 트랜잭션 데이터베이스(TDB)에서 생성되는 각 패스의 k-itemset들에 대해 각각 트랜잭션 ID List(TIDist)를 유지하고 이를 이용해 (k+1)-itemset을 효율적으로 찾아내는 방법을 제안한다. 이 방법은 frequent (k+1)-itemset(k>0)의 빈도수 및 TIDList를 TDB 에 대한 스캔이 전혀 없이 k-itemset의 TIDList로부터 직접 구한다. 이는 빈발항목집합을 찾기 위한 탐색 complexity는 크게 줄여줄 뿐 아니라 시간 변화에 따른 빈발항목집합의 분포 정보를 제공해 준다.
사과의 품질에 미치는 기상의 영향은 재배농가의 경험과 정량적인 실험을 통해 잘 알려져 있지만, 이를 현장에 적용하여 재배적지를 탐색하기 위해서는 첫째, 지역의 기후가 구석구석 정확하게 밝혀져야 하고, 둘째, 기후자료를 적절히 관리할 수 있는 데이터베이스 시스템이 필요하며, 셋째, 기후자료를 활용하여 재배적지를 정밀하게 탐색할 수 있는 의사지원시스템이 필요하다.(중략)
본 연구는 주제별 디렉토리인 Yahoo와 키워드 검색엔진인 Alta Vista가 대학도서관 이용자들에 의해 제기된 탐색질문에 대해 얼마나 적합한 문헌을 탐색해 내는지 알아보기 위하여 탐색적 연구의 형태로 진행되었다. 탐색결과는 검색된 문헌의 양, 검색된 적합문헌의 양, 재현율, 정확률의 측정기준에 의해 평가되었다 특히 Alta Vista는 특정적이고 전문적인 용어의 탐색에 적합한 반면 Yahoo는 일반적이며 추상적인 용어의 탐색에 적합한 것으로 드러났다.
본 연구는 대학도서관의 주제가이드 개발 및 개선을 위한 고려사항을 도출하기 위해 대학도서관의 주 이용자인 대학생을 중심으로 학술정보 탐색행태를 분석하였다. 분석 결과, 대학생들은 자신의 주관적 정보탐색능력 수준을 높게 평가하고 있었으나, 구체적인 검색어의 설정을 어려워하는 것으로 나타났다. 학술정보 이용 목적은 구체적이며, 하나의 데이터베이스에서 모든 정보탐색행위를 수행하고자 하는 경향을 보이고 있다. 또한 정보자원 선택 시 신뢰성, 적합성, 최신성을 주로 고려하고 있으며, 대학도서관 및 주제가이드에 대한 인식은 전반적으로 낮게 나타났으나 이에 대한 신뢰성은 높은 것으로 분석되었다. 이를 기반으로 향후 대학도서관에서 주제가이드를 개발하거나 개선할 때는 구체적인 정보탐색 목적에 따른 정보원 분류, 정보자원의 유형별 구성, 정보자원 선택 기준 관련 설명 요소 기술, 종합 데이터베이스에 대한 안내, 주제 키워드 추천, 도서관 마케팅 및 내부 기관과의 긴밀한 협업 관계를 고려하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 국내 텍스트 데이터베이스의 색인언어 및 색인기법에 관한 현황을 분석하고, 3개의 텍스트 데이터베이스를 대상으로 하여 자연언어 색인과 통제언어 색인의 검색 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 조사결과 국내 텍스트 데이터베이스의 대부분이 자연언어 색인 방식을 사용하고 있었으며 검색 실험에서는 적절한 탐색전략을 사용하는 경우 자연언어가 통제언어보다 검색성능이 우수한 것으로 평가되었다. 색인현황에 관한 조사와 검색 성능의 실험 결과에 근거하여 국내 텍스트 데이터베이스를 위한 효율적인 색인 모형을 제시하였다.
유사도 측정자 (similarity measure)에 따라 문의자 (query)의 최적 정합자 (the best match)를 찾는 최적 검색 (optimal retrieval)을 위해서는 데이터베이스의 모든 영상들에 대해 전역 탐색 (exhaustive search)을 수행해야 한다. 그러나, 일반적인 전역 탐색은 방대한 계산량을 요구한다. 그 계산량을 줄이기 위해, 본 논문은 영상 데이터베이스의 클러스터링 (clustering)에 기반한 고속 다 해상도 전역 탐색 기법을 제안한다. 먼저 데이터베이스 내의 모든 영상들을 일정 수의 클러스터 (cluster)들로 나눈다. 각 클러스터는 유사한 특징 (feature)을 갖는 영상들로 구성된다. 그리고, 각 클러스터와 문의자 간 거리 (distance)의 하계(lower bound)를 구하고, 가능성이 전혀 없다고 판단될 경우 그 클러스터를 제거한다. 가능성이 있다고 판단된 클러스터들에 속한 후보 영상들 중에서 최적 정합자를 찾는다. 또한, 불필요한 특징 정합 연산을 줄이기 위해 다 해상도 데이터 구조에 기반한 거리 부등식 성질 (distance inequality property)을 유도하여, 탐색 과정에 적용한다. 제안한 기법은 고속 다 해상도 전역 탐색 기법으로서 단일 최적 정합자뿐만 아니라 다수의 상위 최적 정합자들도 정확하게 찾을 수 있다. 가장 보편적인 밝기 히스토그램 (luminance histogram)특징을 사용하여, 제안한 기법이 고속의 탐색 속도와 함께 최적 검색을 보장함을 증명해 보인다.
본 연구는 인지양식이 온라인 학습의 성취도에 영향을 미치는 요인중의 하나라는 선행연구 결과들을 토대로, 인지양식이 온라인 정보탐색능력에도 영향을 미치는지 그리고 어떤 다른 개인적인 특성들이 온라인 정보탐색행위와 연관성이 있는지 고찰 하였다. 연구 대상은 대학원 석사과정과 박사과정에 재학중인 학생 36명이었으며, 인지양식검사와 Ellis와 Haugan (1997)의 정보탐색행위 모델에 근거하여 연구자에 의해 제작된 설문조사를 실시하였다. 학생들에게 연구 주제를 주고 온라인상에서 정보를 탐색하도록 시켰으며, 이들의 정보탐색행위 과정과 특성을 관찰하고 기록하였다. 인지양식검사 결과와 설문조사 결과를 양적 분석하고, 정보탐색행위 과정과 특성에 관한 질적 분석한 결과에 의하면, 개인의 인지양식과 온라인시스템을 이용한 정보탐색능력과는 아무런 상관관계가 없었다. 반면에, 정보탐색행위는 컴퓨터 이용 능력, 온라인 도서관 시스템 사용경험/능력과 상관관계를 보였다. 또한 검색한 정보에 대한 만족도는 정보탐색에 보내는 시간과 반비례 상관관계를 가지며, 대부분의 학습자들이 총 8단계의 정보탐색과정 중 " Browsing" 단계에 대부분의 시간을 보내는 것으로 관찰 되었다. 끝으로 대부분의 학생들이 도서관 시스템 사용능력에 높은 효능감을 보였지만, 학교 온라인도서관 시스템이 사용하기 편리하지 않도록 설계되어있다고 대답했으며, 자신들의 연구를 위해서 인터넷 검색엔진보다는 도서관 데이터베이스를 더 자주 사용하고 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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