시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는데 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Annotation Editor를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 수정하고 RDF Store로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 수동으로 RDF 메타데이타를 입력할 수 있다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색 시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.
표본자료에 있는 정보표시는 그 표본에 있는 모든 자료의 내용을 상실하지 않도록 하기 위해서 필요하다. 그러한 정보표시는 또한 자료들의 구분을 명확히 하여 자료의 저장과 정보검색 목적으로 사용된다. 본 연구에서는 이러한 텍스트 정보표시의 잘못 쓰여진 오류의 검출과 수정 그리고 이러한 분류표시를 이용하여 방대한 표본자료를 정보표시별로의 화일처리와 필요한 정보에 관한 검색 시스템에 관하여 기술한다.
최근 정보통신을 비롯한 다양한 분야에서 새로운 기술과 아이디어를 이용한 기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 창의적 연구결과에 따른 특허 출원도 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 특허검색 과정에서 특허와 관련된 기술문서를 동시에 검색이 용이하도록 지원하는 방식을 개발하는 것을 목적으로 한다. 특허 및 기술점보 연계 시스템은 신규 특허 문서에 대한 분류를 위해 주제별 주요용어를 추출하고 특허 문서와 유사한 기술 문서를 코사인 유사도 기법을 사용하여 유사도에 따라 기술 문서를 사용자에게 제공할 수 있도록 설계하였다.
정보검색에서 궁극적으로 지향하는 바는 질의에 대한 정확률과 재현률을 동시에 높이는 것이다. 본 논문에서는 [중심어, 종속어]로 이루어지는 키팩트를 그 유형에 따라 9가지 형태로 분류하였으며, 이 유형들의 주요도를 반영하여 키팩트의 가중치를 계산하는 방법을 개발하였다. 키팩트 유형들에 주요도 값들을 할당한 방법을 검정하기 위한 실험은 질의문들을 이용하여 평균 정확률와 평균 재현률을 계산함으로써 수행되었다. 9개의 키팩트 타입에 6가지의 주요도 값을 할당하는 방법을 실험하였고 그 결과를 분석하였다. 본 논문의 결과는 기존의 키워드 기반 정보검색에서 문제시되고 있는 정확률을 키팩트 기반 정보 검색에서 향상할 수 있는 가능성을 시사하고 있다.
국내 원자력발전소에서 발생한 발전정지 사건사례를 분석한 결과로써 획득한 고장원인, 문제점, 유사한 문제점 재발방지 방안 등의 분석정보를 효과적으로 공유하기 위한 발전정지사례 분석정보 시스템을 개발하고 있다. 이 시스템의 기반구조인 관계형 데이타베이스 화일들은 입력작업 지원 분류정보, 발전정지 사례분석정보, 검색작업 지원정보 둥의 저장을 위한 세가지 화일 그룹으로 나눌 수 있다. 각 그룹의 화일간에 정의된 상관관계성을 기반으로 발전정지사례 분석정보시스템의 입력, 검색, 출력작업이 수행된다. 시스템의 사용자는 제공되는 메뉴를 사용하여 관심있는 주제별로 데이타베이스에 저장된 발전정지사례 분석정보를 검색하고 출력할 수 있다.
폐 폴리스티렌 수지의 재활용에 대한 관련 기술의 추이 및 동향을 조사하기 위하여 특허 출원 검색을 시행하였다. 검색 범위는 공개 특허를 대상으로 하였으며 특허 검색 데이터베이스는 미국의 USPTO 및 DELPHION, 일본의 PAJ, 유럽의 EPO, 그리고 한국의 KIPPIS를 선정 조사하였다. 폴리스티렌 수지의 재활용 관련 키워드는 PS, polystyrene, 폴리스티렌, 스티로폼, 그리고 IPC 분류 중 B29B-017, C08J-011를 대상으로 하여 검색하여 총 534건을 선정하였으며 이를 1974년부터 2002년까지 년도 별, 미국, 일본등 주요 국가별, 주요 회사별, 그리고 관련 기술별로 분류하여 분석하였다.
본 연구는 패션앱 후기글에 나타나는 구매자의 의견에 대한 '평가분석(Evaluation Analysis: EA)'을 수행하여, 이를 기반으로 상품의 검색 및 추천을 수행하는 의류 검색추천 챗봇을 개발하는 LICO 프로젝트의 언어데이터 구축의 일환으로 수행되었다. '평가분석 트리플(EAT)'과 '평가기반요청 쿼드러플(EARQ)'의 구성요소들에 대한 주석작업은, 도메인 특화된 단일형 핵심어휘와 다단어(MWE) 핵심패턴들을 FST 방식으로 구조화하는 DECO-LGG 언어자원에 기반하여 반자동 언어데이터 증강(SSP) 방식을 통해 진행되었다. 이 과정을 통해 20여만 건의 후기글 문서(230만 어절)로 구성된 EVAD 평가주석데이터셋이 생성되었다. 여성의류 도메인의 평가분석을 위한 '평가속성(ASPECT)' 성분으로 14가지 유형이 분류되었고, 각 '평가속성'에 연동된 '평가내용(VALUE)' 쌍으로 전체 35가지의 {ASPECT-VALUE} 카테고리가 분류되었다. 본 연구에서 구축된 EVAD 평가주석 데이터의 성능을 평가한 결과, F1-Score 0.91의 성능 평가를 획득하였으며, 이를 통해 향후 다른 도메인으로의 확장된 적용 가능성이 유효함을 확인하였다.
최근에는 텍스트기반 검색 기법의 단점들을 극복하기 위하여 멀티미디어 데이터에서 내용으로 표현되는 특징데이터(Feature data)를 자동으로 추출하여 이를 기반으로 검색을 하는 내용기반 검색기법(Content- Based Retrieval Technique)에 대한 연구가 활발하다. 그러나 내용기반 검색 시스템에서 데이터 수가 무한히 많아질 경우, 찾고자 하는 이미지를 검색하는데 정확성과 시간면에서 효율성이 떨어진다. 따라서 방대한 이미지 데이터를 보다효과적으로 검색하고 저장하기 위해서는 유사성이 높은 이미지들을 서로 묶어 그룹화하고 그룹별 특징을 분석하여 인덱스화 함이 필요하다. 이에 본 논문에서는 그룹화를 위해 각각의 이미지 객체에 대하여 웨이브릿변환 (Wavelet Transform) 기법과 질감 특징( Texture Feature) 값 추출을 통해 그룹간에 가지는 특징값을 분석 비교하였다.
기존의 데이타베이스에 음성 데이타를 저장하여 음성 데이타 베이스를 구축하고자 할 경우, 음성 데이타의 특성이 가변장(variable length)이며, 튜플(음소 단위)의 길이가 매우 긴 패턴 데이타이므로 기존의 데이타베이스 시스템에서는 지원할 수 없다. 또, 현재의 음성 인식 시스템에서는 패턴 데이타를 순차적인 검색 방법으로 검색하고 있어 빠른 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 음성 데이타를 음소 단위로 인식하기 위해 음소 패턴 데이타를 저장하고, 유사한 특성을 갖는 부류와 음소 길이에 의한 분류를 혼합한 방법을 이용하여 빠른 시간에 검색을 할 수 있게 하기 위한 저장 구조와 검색 알고리즘을 제시한다.
단백질 3차 구조 정보는 PDB에서 플랫화일 형태로 제공되고 있으며 이러한 플랫화일 각각의 엔트리들은 단백질 3차 분자 구조를 구성하는 원자들의 공간좌표정보, 서열정보, 실험정보 및 참조정보 등으로 구성된다. 이러한 정보들을 포함하고 있는 플랫파일로부터 필수적인 구조정보 및 서열정보 등의 효율적 검색을 위해서는 플랫파일을 데이터베이스로 구축함과 동시에, 구축된 데이터베이스를 위한 유사성 검색시스템 구축이 요구된다. 따라서, 이 논문에서는 Protein DataBank에서 제공하는 플랫파일을 공간객체 모델링기법에 기반한 관계형 데이터베이스로 구축하고 PSI-BLAST를 적용하여 단백질 서열 유사성 검색 시스템을 구축한다. 이렇게 함으로써 단백질 3자 구조 분자를 구성하는 원자에 대한 검색과 구조에 대한 서열 유사성 검색을 통하여 단백질 3차 구조 분류 및 구조 예측 시스템 구축에 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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