현재까지 웹 검색엔진은 각 문서가 어떤 키워드를 얼마나 갖고 있는지, 키워드의 빈도수에 따라서, 문서에 키워드를 많이 포함하는 문서가 가까운 문서라는 가정에 의거 문서 순위를 사용자에게 보여주는 형태였다. 이런 형태의 검색은 HTML 웹 데이터처럼 구조적인 정보를 포함하지 않은 일반 문서형태의 경우 키워드의 발생빈도를 고려하는 형태에서는 별 문제가 없지만 구조적인 정보를 갖고 있는 XML로 표현된 웹 데이터일 경우에는 그래프 형태의 모델표현이 가능하기 때문에 단순히 키워드의 빈도만을 고려하는 형태로서는 바른 검색결과를 얻을 수 없다. 따라서 XML 문서의 구조적인 특성을 최대한 활용하여 SQL과 유사한 형태의 질의를 통하여 원하는 데이터만을 추출한다면 단순히 키워드에 의존하는 형태의 질의를 탈피하며 보다 분명한 검색결과를 획득할 수 있다고 생각한다. 본 논문에서는 XML DOM을 이용하여 XML 데이터의 정보검색 시스템을 모델링하고, 이와 관련된 알고리즘을 제안하고자 한다.
종래에 사용되어 왔던 1 차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2 차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요 없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2 차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로, 디지털 카메라를 통하며 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2 차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다.
최근 소셜 네트워크, 시맨틱 웹 등 여러 분야에서 그래프 구조 데이터가 널리 사용됨에 따라 대량의 그래프 데이터에 대한 효과적이고 효율적인 검색 방법의 필요성이 커지고 있다. 기존 키워드 기반 검색 방법들은 대부분 주어진 질의에 대한 연관도만을 고려하여 결과를 구한다. 그러나 이런 방법은 질의 연관도는 높지만 콘텐트 노드들을 공유하는 유사한 결과들이 함께 선택될 가능성이 높다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 키워드 질의에 대한 답 트리에 포함된 콘텐트 노드들의 유사성을 제어하여 콘텐트 노드가 다양한 답 트리들을 구하는 top-k 검색 방법을 제안한다. 다양한 답 트리 집합의 기준을 정의하고, 다양한 top-k 결과 집합을 구하기 위한 두 가지 방법으로 점진적 나열 알고리즘과 A⁎ 탐색 기법을 이용한 휴리스틱 탐색 알고리즘을 설계한다. 또 휴리스틱 탐색의 성능을 높이기 위한 개선 방법을 제시한다. 실 데이터를 이용한 성능 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 탐색 방법이 질의 연관성뿐만 아니라 콘텐트 노드들의 상이도가 높은 다양한 답 트리들을 효율적으로 구할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 번역 지원 시스템을 위한 유사문장 검색 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Needleman- Wunsch 알고리즘에 기반을 두고 있으며, 단어의 비교를 위해 단어의 표면어 정보, 표제어 정보, 품사 정보 계층으로 된 다층 정보의 융합을 통해 유사도를 계산하고 정렬을 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘은 전기통신 분야의 문장 데이터에 대해 매우 우수한 검색 정확률을 보였다.
여러 가지 응용 분야에서 대용량 영상 데이터 베이스가 폭넓게 사용 되면서 전체 데이터베이스를 효율적이고 빠르게 검색하는 것이 절실하다. 가변 블록 크기와 블록 매칭 알고리즘에 의한 내용기반 화상의 검색을 위한 새로운 방법을 보인다. 제안한 방법에는 영상의 색상이나 공간 배치와 같은 가시적인 단서를 찾아서 영상의 특색을 나타내고 있다. 그리고 원하는 유사도에 함당한 검색 횟수에 자동으로 수렴되어 빠른 검색이 이루어진다. 구현된 방식은 약 150개의 영상 데이터 베이스로서 시험했다. 시험 결과 임의 지정한 검색효율 0.65에서 J & V 알고리즘 대비 1.9배 그리고 지정한 고정 블록 크기에 대비하여 1.83배 빠른 검색 시간을 달성함을 보인다.
본 논문에서는 검색로그 데이터의 네트워크 분석방법을 통해 검색자들의 검색행위에 나타난 다양한 특성을 살펴보았다. 이러한 작업을 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 검색자들은 검색어의 유사성에 따라 네트워크라는 연결구조를 나타내었다. 둘째, 특정한 검색자 네트워크에서 중심적인 위치를 차지하는 검색자들이 존재하였다. 셋째, 중심 검색자들은 다른 검색자들과 검색 키워드를 공유하고 있었다. 넷째, 전체 검색자들은 다수의 하위 집단으로 군집되어 있다. 이 연구의 결과는 네트워크 분석 방법에 의한 연관된 검색자와 검색어를 추천하는 알고리즘을 개발하는데 활용이 가능할 것이다.
최근에 라만스펙트럼에 대한 고속 검색 방법은 많은 관심을 받아왔다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 코드워드의 MPS(Mean Pyramids Search)와 PDS(Partial Distortion Search)을 사용하는 알고리즘이 현재 이미지 코딩 분야에서 고속 검색 알고리즘으로 널리 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 1차원 데이터의 경우에는 적합하지 않다. 본 논문에서 우리는 라만 스펙트럼 데이터에 적합한 3가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 1DMPS+PDS와 비교하여 1DMPS Sort+PDS는 42.8%, 1DMPS Sort+PDS는 48.6%, 1DMPS Sort with Sorted Variance+PDS는 55.2%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.
빅 데이터가 이슈화됨에 따라 데이터 분석의 결과를 기반으로 동작하는 많은 응용들이연구되고 왔고, 대표적인 응용들은 전자상거래 시스템의 상품 추천 서비스, 검색 엔진에서의 검색 서비스, 소셜 네트워크 서비스에서의 친구 추천 서비스 등이 있다. 본 논문은 기존의 데이터 마이닝 기법 중 데이터 집합에서 나타나는 유사한 패턴들을 마이닝하는 빈발 패턴 트리와 컴퓨터 과학의 이론에 기초한 결정트리를 결합하여 결정 빈발 트리 알고리즘을 제안한다. 이는 기존의 빈발 패턴 트리 알고리즘은 패튼 트리에서 패턴 생성에 대한 정확성은 보장되나 소셜 데이터처럼 다양한 패턴이 나타는 데이터에 대해서는 많은 수의 패턴들을 생성시켜 분석에 대한 어려움이 있어, 서브트리들과의 수렴 여부를 판단하는 모델로 변형시켜 문제를 개선한다. 또한 맵리듀스로 모델링하여 분산처리를 통한 고속 처리 알고리즘을 제시한다.
기존의 작곡가, 곡명 등의 질의어로 대표될 수 있는 메타 데이터 기반 음악 검색은 음악 데이터의 양이 급증함에 따라 탐색 근거가 되는 사항을 모를 경우 사용자의 요구를 충족시켜 줄 수 없는 단점을 가지고 있다 [1]. 반면 음악의 내용을 기반으로 한 검색의 경우 이러한 제약에서 보다 자유로울 수 있다. 내용 기반 검색[2]의 연구에 있어서 음악 데이터로부터 사용자의 질의를 처리해주기 위한 멜로디를 추출해주는 것이 중요한 문제가 되는데, 데이터의 추출과 편집이 용이한 MIDI 파일이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 질의를 바탕으로 한 QBH system상에서의 음악 데이터 구축을 위해 MIDI파일에서 추출해 낼 수 있는 특징들을 이용해 MIDI파일의 멜로디 트랙 멜로디 트랙과 반주 트랙을 자동으로 구분하는 것을 목적으로, MIDI트랙에서 추출해서 이용할 수 있는 특징들에 대해 알아보고 그에 따른 간단한 분류 알고리즘의 제안과 실험 결과에 대해 소개한다.
본 논문에서는 분산된 준구조적 데이터에 대한 질의 처리 문제를 다룬다. 분산된 준구조적 데이터는 루트가 있고 간선에 레이블이 있는 그래프 모델로 표현될 수 있으며, 그래프의 조드들은 한 사이트 또는 여러 사이트들에 위치할 수 있다. 분산된 준구조적 데이터의 효율적인 검색을 위해 ‘질의 단축 및 확산’ 방법에 기반을 둔 질의 처리 모델을 제안한다. 이 방법은 사용자 질의가 사이트 내부에서 단축되고 다른 사이트로 분산되는 과정을 통해 데이터를 검색한다. 또한, 제안된 모델에 필요한 알고리즘들을 제시하고 정확성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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