본 연구는 자연어 질의의 형태 및 구문 정보를 바탕으로 불리언 질의를 생성하는데 그 목적을 둔다. 일반적으로 대부분의 상용정보검색시스템은 입력형식을 검색성능이 종은 불리언 형태로 하고 있으나, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 그러므로 본 정보검색시스템은 자연어 질의를 기본 입력형태로 하여 사용자의 편의성을 높이고, 이 질의를 범주문법에 기반한 구문분석 결과에 의해 복합명사를 고려한 불리언 형태로 변환하여 검색을 수행함으로써 시스템의 검색 성능의 향상을 도모하였다. 정보검색 실험용 데이터 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 본 논문에서 제안한 자연어 질의로부터 자동 생성된 불리언 질의의 검객성능이 KTSET2.0에서 제공하는 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존 자연어질의 시스템이 수용해온 방법인 형태소 분석을 거쳐 불용어를 제거한 후 Vector 모델을 적용하여 검색을 수행한 경우보다는 23% 더 나은 성능을 보였다.
본 논문에서는 불리언 모델을 지원하는 정보검색 시스템에서 사용자로부터 입력받은 불리언 질의를 효율적으로 연산하기 위한 3 가지 방법을 제안한다. 첫째, 불리언 대수를 사용하여 형태적으로 불필요한 노드를 제거한다. 둘째 색인어 출현 빈도 정보를 사용함으로써 빈도 0 을 가지는 노드와 이를 포함하는 노드의 연산 제외 여부를 결정하고, 연산 수행 시 시간이 적게 걸리는 순으로 피 연산자와 연산자의 순서를 재배열한다. 셋째, 불리언 질의 내에 복합 명사가 포함되어 있을 경우 구성 명사와 연산자의 조합을 이용한 질의 확장을 실시한다. 처음 두 가지 방법은 검색 속도의 향상을, 세 번째 방법은 정확도의 향상을 목표로 한다.
불리언 검색만을 제공하는 정보시스템들은 순위화된 검색 결과를 제공하지 않아 이용자들이 많은 시간을 들여 수많은 결과를 일일이 확인해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 불리언 검색 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 불리언 검색에서 적용되고 있는 색인 가중치 정보 대신에 태그 간의 결합 관계 정보를 이용하여 순위화된 검색 결과를 제공하기 위한 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법은 일반적인 키워드 질의 대신에 문서를 질의로 사용하기 때문에 해당 문서에서 질의로 사용하는 핵심태그를 추출한다. 질의 생성 과정에서는 태그결합도에 따라 다양한 그룹의 불리언 질의를 생성하고, 매칭 과정에서는 해당 질의어 그룹 간에 차별성 정보와 태그 중요도 정보를 이용하여 순위화를 처리한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법의 유용성을 평가하기 위하여 선정된 연구정보와 관련된 동향분석정보를 추출하는 과정에 적용하여 실험을 수행하였다. 또한 제안된 방법에 대한 이용자 평가를 위하여 다수의 이용자들을 대상으로 약 1년간 서비스를 제공하였으며 그 결과 높은 이용자 만족도를 확보할 수 있다고 조사되었다.
본 논문에서는 역색인 파일을 미용하여 학장 불리언 질의를 처리할 때 최소 비용의 질의 처리 방법을 구해 주는 질의 최적화 알고리즘을 제시한다. 확장 불리언 질의를 처리하는 방법은 질의를 구성하는 키위드의 처리 순서에 따라 여러 가지가 있을 수 있으므로 확장 불리언 질의 최적화 문제는 결국 최적 키워드 처리 순서를 구하는 문제로 귀결된다. 본 논문에서는 이 문제가 데이터베이스 질의 최적화에서 최적 조인 순서를 구하는 문제와 구조적으로 유사함을 보이고 이 분야의 연구 결과를 이용하여 문제를 해결한다. 즉, 확장 불리언 질의 처리에 대한 비용 모델을 수립하고 키워드 선택률과 역색인 파일 접근 비용을 이용하여 키워드 순위 개념을 도입한 후 이를 이용하여 최적 키워드 처리 순서를 구하는 알고리즘을 도출한다. 그리고 도출한 질의 최적화 알고리즘의 최적성을 증명하고. 실험을 통하여 실제로 최소비용의 질의 처리 방법을 구함을 보이고, 질의 최적화를 하지 않을 경우와 비교하였을 때 그 성능이 월등히 우수함을 보인다. 본 논문에서 제시한 질의 최적화 알고리즘은 정보검색시스템의 질의 처리 성능 향상에 큰 기여를 하리라 믿는다.
적합성 피드백 방법은 다음 검색 질의어와 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자로부터 획득된 정보를 사용한다. 일반적으로 적합성 피드백 방법은 사용자로부터 획득된 정보를 새로운 질의어에 추가될 새로운 단어를 찾거나 질의어에 존재하는 단어의 가중치를 조정하는데 사용한다. 그러나 확장 불리언 검색모델에서 적합성 피드백은 이것들뿐만 아니라 질의어에 있는 단어들을 적절하게 불리언 연산자(AND/OR)로 연결시켜야 한다. Salton과 그의 동료들은 확장 불리언 모델을 위한 DNF(disjunctive normal form) 방법이라 불리는 적합성 피드백 방법을 제안하였다. 그렇지만 이 방법은 질의어를 재구성할 때 심각한 문제점을 갖고 있다. 이 논문에서는 DNF 방법의 문제점을 조사하고 이러한 문제점을 극복하기 위해 계층적 클러스터링 기법을 이용한 적합성 피드백 방법을 제안한다. 그리고 두개의 실험 데이타 집합인 TREC 1 의 DOE 컬렉션과 Web TREC 10 컬렉션을 이용하여 제안한 방법의 우수성을 보였다.
일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.
황사 - 학술적으로는 '모래/먼지 폭풍'이라 불리우는 황사구름이 한반도를 덮쳤다. 그것도 한반도에서 황사를 관측한 이래 최악의 농도를 가진 인체에 유해한 상태였다. 정부는 전국에 황사 비상령까지 내렸고 초등학교는 휴교까지 했다. '황사태풍' 또는 '모래/먼지 폭탄'이라고 불리웠던 지난 3~4월의 황사에 대해 인공위성으로 추적하는데 성공한 대기환경연구실 정용승박사에게 듣는다.
그 동안 광고 매체전략에 있어 텔레비전.라디오.신문.잡지는 흔히 '4대매체'라 불리며 가장 중요한 홍보 수단으로 인식돼 왔다. 그러나 이 같은 전통적 카테고리를 허물고 새롭게 주류를 형성하고 있는 분야가 있으니 바로 '사인(SIGN)'이다. 업계에서는 흔히 옥외광고로 불리며 동일한 개념으로 통용되고 있다. 최근엔 텔레비전.신문과 함께 '3대매체'로 불릴 만큼 그 영향력은 점차 확대되고 있다.
생체네트워크는 여러 종류의 환경 변화에 매우 강건하다고 알려져 있지만 그 메커니즘은 아직 밝혀지지 않고 있다. 본 논문에서는 랜덤 네트워크에 비해 생체네트워크에 되먹임 루프가 매우 많이 존재한다는 구조적 특징을 발견하고 그것이 네트워크의 강건성에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 이를 위해 불리언 네트워크 모델을 이용하여 네트워크 강건성을 적절하게 측정하는 방법을 정의하고 많은 불리언 네트워크에 대해서 시뮬레이션하였다. 그 결과, 불리언 네트워크에서 되먹임 루프의 개수가 증가하면 고정점 끌개의 개수는 거의 변화가 없지만 유한순환 끌개의 개수는 크게 줄어든다는 사실을 밝혔다. 또한, 되먹임 루프의 개수가 증가함에 따라 고정점 끌개로 수렴하는 거대한 끌개 영역이 생성됨을 보였다. 이러한 사실들은 매우 많은 수의 되먹임 루프가 네트워크의 강건성을 높이는 데 중요한 요인임을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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