최근 표절에 대한 사회적 관심이 꾸준히 높아지고 있는 가운데, 기계적으로 유사한 문서를 탐색하는 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 생물정보학에서 유전자 서열을 분석하기 위해 사용되는 '지역 정렬(local alignment)' 기법은 문서 간 유사 영역을 탐색하는 데에 유용하다. 한편 한글에는 조사가 존재하는데, 이 때문에 한글 문장은 각 품사의 순서에 큰 영향을 받지 않는다. 이러한 한글의 특성을 이용해 기존 문서의 어순만 바꾼 문장을 생성할 경우, 지역 정렬을 이용한 탐색 방법으로는 이를 찾아내기 힘들다. 본 논문에서는 한글의 특성을 고려하여 어순과 관계없이 해당 영역의 유사성을 찾아내는 새로운 한글 유사 문서 탐색 방법을 제시한다. 이를 위하여, 성분 정렬(composition alignment) 기법을 적용한다. 성분 정렬 기법은 생물학에서 생물의 진화 과정이나 돌연변이 DNA 등 서열의 순서가 일부 뒤바뀌는 것을 허용하면서 유사한 시퀀스를 찾는 기법으로 기존의 방법보다 더욱 유연하고 민감한 방법이라 할 수 있다. 이를 적용하여 한글 문서를 탐색한 결과, 일반적인 문장 및 거의 동일한 문장 간의 유사도 점수는 큰 변화가 없었으나, 어순을 바꾼 문장의 경우 기존의 방법보다 평균 35.34% 가량 민감하게 탐색할 수 있었다. 추후 한글에 대한 초성 추출 및 성분 정렬 방법을 응용하여 다단계 구조의 유사 문서 탐색 방법에 대해 연구할 계획이다.
최근 몇 년간 시계열 데이터의 저장 및 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 시계열 데이터베이스에서 유사패턴(similarity pattern)을 탐색하는 기법이 광범위한 응용분야에서 중요한 연구주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 회귀분석방법을 바탕으로 한 분해 시계열 방법을 이용함으로써 기존의 유사성의 개념을 확장시켰다. 즉, 시계열 데이터가 가지고 있는 패턴을 여러 성분으로 분해하여 각기 다른 저장 공간에 저장하고, 이를 이용하여 유사성을 탐색할 때에도 분리된 각 성분 중 특정 변동특성이 유사한 데이터를 추가적으로 요구되는 시간없이 검색할 수 있다. 이는 전체 시계열 데이터를 이해하는데 뿐만 아니라 데이터를 예측하는 방법에도 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문에서는 카운셀링을 원하는 사용자가 카운셀러와 전자메일을 통해 상담을 원할 때 사용자의 상담 내용에 근거하여 유사한 사례를 검색해 주는 시스템을 제안한다. 제안방법은 문서의 계층적 클러스터링과 용어 적합성 피드백을 상담 사례 검색 시스템에 적용시켜, 상담사례에 나타나는 단어의 출현 빈도와 유사도를 통해 트리 구조를 형성하고, 이 트리 구조를 통한 하향 탐색을 수행한다. 하향 탐색을 하는 도중 노드의 매칭함수의 값이 서로 유사하여 노드 선택이 어려울 경우, 사용자에게 질의를 통해 용어를 제시하고, 사용자의 피드백을 통해 입력된 사연 내용의 가중치를 개선하여 내용에 가장 부합되는 문서를 탐색한다.
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.
최근 시계열 데이터에서 유사한 패턴을 탐색하는 기법이 다양한 응용분야에서 중요한 연구 주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 시계열의 트랜드를 정의하고 유사한 트랜드를 가지 시계열을 찾음으로써 유사성의 개념을 좀 더 확장, 발전시켰다. 즉, 시계열에서의 트렌드를 두 개의 이동 평균 선의 관계를 통해 정의함으로써 두 시계열 간의 거리만으로 유사도를 측정했던 기존 연구와는 달리 좀 더 패턴을 가진 수열들을 찾고 이것을 기존의 DFT방법을 이용하여 대용량의 시계열 데이터베이스에서 사용자가 정의한 임계치 이하로 차이가 나는 시계열에 대해 유사 시계열로서 최종적으로 검색하게 된다.
WWW 탐색도구들은 인터넷 정보자원의 탐색에 있어서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 주요한 WWW 탐색도구들의 성능을 평가할 목적으로 먼저 각 탐색도구의 색인 데이터베이스 특성, 탐색 기능, 적합성 순위 부여 방법 등을 비교한 후, 탐색실험을 통하여 검색효율, 중복탐색의 정도, 탐색결과의 유사도 등을 측정하였다. 탐색실험 결과 탐색질문의 유형에 관계없이 Alta Vista, HotBot, Open Text Index가 비교적 좋은 검색효율을 보였으며, 대부분의 탐색도구가 질문의 유형에 따라 검색효율에 있어서 차이를 보였다. 동일한 사이트를 중복하여 탐색하는 탐색의 중복도는 Magellan, WebCrawler, Yahoo!를 제외한 나머지 탐색도구들에서 모두 높게 나타났다. 탐색결과의 유사도를 측정한 견과 대부분의 탐색도구들이 매우 낮은 유사도를 보였다.
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 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.
매쉬업은 공개된 Open API들을 이용하여 두 가지 이상의 서로 다른 자원을 섞어서 완전히 새로운 가치의 서비스를 만드는 것이다. 그렇지만, Open API 포털 사이트들은 매쉬업에서 사용 가능한 수많은 API들을 제공하고 있는데 이들에 대한 조합 가능한 API 들을 탐색하고 발견하는 것은 매우 힘들고 많은 시간이 소비되는 작업이다. 본 논문에서는 다양한 Open API 타입들에 대한 API 유사성 탐색 방법을 지원하기 위해 계층적 결합 클러스터링 알고리즘과 계층관계 형태소 분석 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 programmableWeb과 xmethods.net 사이트로부터 168개의 REST API와 50개의 SOAP API를 다운로드 받아 실험 분석을 수행하였으며 우리의 접근방법이 기존의 키워드 검색 방법과 Woogle 방법 보다 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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