• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.97-99
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• 2004

본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.163-165
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• 2004

여러 장점을 가지고 점차 그 사용이 증가하고 있는 XML은 내용뿐만 아니라 그 구조적 정보까지 포함하고 있는 특징을 가지고 있는데, 이러한 XML 문서를 효율적으로 검색하기 위해 구조 유사성을 기반으로 하는 검색 기법이 개발되고 있다. 새롭게 개발되는 유사한 구조의 XML 문서를 검색하는 시스템의 성능 평가를 위해서는 구조적으로 유사한 다량의 XML 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 지금까지 개발되었던 유사 구조 문서 생성기를 바탕으로 사용자가 원하는 데이터 구조를 생성하는데 보다 효과적인, 유사 구조를 갖는 XML 문서 생성기인 xTrans를 설계 및 구현한다. xTrans는 원본 XML 문서에 삽입, 삭제, 치환의 세 가지 연산을 이용하여 사용자가 원하는 일정한 비율만큼의 구조적 변화를 일으키는데, 그러한 연산은 불규칙한 위치에서 생성되므로, 같은 비율의 변화가 일어난 여러 개의 유사 구조 문서를 생성할 수 있다. 사용자는 각 연산의 변형 비율을 지정해주어 원하는 만큼 변형시킨 문서를 생성하고, 이 문서들을 이용하여 새롭게 개발되는 유사 구조 문서 검색 시스템의 성능평가에 활용할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.162-166
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• 2020

자연어 이해는 대화 인터페이스나 정보 추출 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 활용한 데이터 기반 자연어 이해 연구가 많이 이루어지고 있으며, 이러한 연구에 있어서 데이터 확장은 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 자연어 이해영역에서의 말뭉치 혹은 데이터 확장에 있어서, 입력으로 주어진 문장과 문법구조 및 의미가 유사한 문장을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해, 우리는 GPT를 이용하여 대량의 문장을 생성하고, 문장과 문장 사이의 문법구조 및 의미 거리 계산법을 제시하여, 이를 이용해 가장 유사하지만 새로운 문장을 생성하는 방법을 취한다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 Atis, Snips, M2M-Movie M2M-Reservation을 이용하여 제안방법이 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2023

데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.321-328
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• 2007

데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.229-234
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• 2014

다수의 저가 센서 노드를 통해 주변의 환경 정보를 수집하는 센서 네트워크와 스마트폰에 탑재되어 있는 다양한 종료의 센서들을 연동함으로써 사용자의 상태에 따라 주위 환경과 반응하는 응용들이 개발되고 있다. 이런 응용에서 수집된 데이터의 공유를 위해 센싱 데이터와 의미정보를 저장하는 XML 형태의 메타데이터를 함께 저장할 필요가 있다. 메타데이터는 시스템 설계자의 필요에 따라 확장되고 변형되는데 거리 기반의 클러스터링 기법을 사용할 경우 서로 다른 형태의 메타데이터가 혼재하게 되어 데이터 수집의 효율성이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 데이터 수집을 위해 클러스터를 구성할 때 각 노드의 메타데이터의 구조적 유사도를 반영함으로써 클러스터 구성에 필요한 시간을 줄이고, 구성원 간 메타데이터 유사도를 향상시키는 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-8
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• 2004

많은 정보들이 디지털 형태로 처리되고 저장됨에 따라 무선 인터넷상에서 멀티미디어 정보들을 서비스하기 위한 새로운 기법들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 통계 데이터들간의 유사도를 바탕으로 서로 관련 있는 데이터들을 그룹화 하여 문서들을 주제별로 서비스하기 위한 멀티미디어 통계 사서함(MSPOB)구조를 제안한다. 제안된 구조는 카운트 인덱스구조와 역파일구조를 기반으로 하여 데이터들의 관계성을 결정하게 되며, 객체들간의 의미적 유사도에 따라 제안된 구조가 결정되게 된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권6호
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• pp.189-196
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• 2014

표절은 불법이고 피해야 하지만 여전히 빈번하게 발생하고 있다. 특히, 소스코드 표절은 그 특성상 복사가 용이해 다른 저작물보다 더 빈번히 발생한다. 코드 표절을 방지하기 위한 다양한 연구가 있었다. 하지만 앞서 연구된 소스코드 표절 검사 기법을 살펴보면 프로그램이 알고리즘과 데이터 구조로 구성됨에도 불구하고 데이터 구조는 전혀 고려하지 않고 있다. 이 논문에서는 데이터 구조를 고려한 소스코드 표절 검사 기법을 제안한다. 구체적으로 말해서 두 소스코드의 데이터 구조를 트리 집합으로 나타내고, 헝가리안 메소드를 사용해 비교한다. 제안하는 기법의 효용성을 보이기 위해 객체지향 교과목에서 과제 답안으로 제출한 126개의 소스코드를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 데이터 구조와 알고리즘을 모두 고려했을 때, 알고리즘만 고려한 경우보다 정확률과 F-measure가 각각 22.6%, 19.3% 향상됨을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.106-108
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• 2002

본 연구에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사할 이미지끼리는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축하여 검색이 빠르게 이루어지는 유사 검색방법을 제시한다. 이 연구에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속주인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 데용을 최소화한다 클러스터인덱싱 접근은 트리 유사 구조와 임의 I/O를 사용한 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보이며 연속적 I/O를 통해 검색 미용을 낮춘다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.268-270
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• 2002

오늘날 급속하게 발전하는 유전자 분석기술은 유전자 서열(sequence), 단백질의 기능(function) 및 구조(structure)정보와 같은 생명현상의 연구에 필수적인 정보들을 제공하게 되었다. 특히, 인간 유전체 프로젝트의 완성 이후 염기 및 단백질의 서열데이터를 이용하여 유사한 서열데이터의 검색 및 관련 단백질의 기능, 구조 정보들과 같은 생물정보의 종합적인 검색이 요구되고 있다. 하지만 기존 대부분의 통합서열분석시스템들은 단지 관련 정보를 포함하는 데이터 베이스들에 접근하며 서열유사성을 분석한 후, 그 결과를 단순히 디스플레이 하는 것이 대부분 이였다. 부연하면, 기존 통합 서열분석시스템들은 각 데이터베이스로부터 검색된 결과들 간의 명확한 관계를 설명하지 못하여 종합적인 생물정보를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 염기 및 단백질의 서열데이터로부터 서열유사성 검색 및 관련 단백질의 기능, 구조정보에 해당하는 종합적 인 생물정보를 효과적으로 검색, 서비스 할 수 있는 통합 서열분석시스템의 설계, 구현에 관해 기술한다.