• 정보보호학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.595-602
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• 2015

디지털 포렌식 분야가 직면한 과제 중 하나는 대량의 데이터를 어떻게 효율적으로 처리할 것인가이다. 디지털 객체 간의 유사성을 빠르게 식별하기 위해 신뢰성 있는 다양한 근사 매칭 알고리즘이 계속하여 제시되어왔다. 하지만 알고리즘만으로 문자열의 의미적 유사성을 식별하면 많은 오탐을 보여 오히려 그 실효성을 끌어내리고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 근사 매칭 대상의 전처리 과정을 추가하여, 알고리즘 자체의 신뢰성은 유지하면서 유사도 탐지 정확성을 더 높일 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 의미적 유사성을 식별하고자 eml과 hwp 세트를 가지고 sdhash로 실험하였으며, 실험 결과를 이용하여 그 효과성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.590-592
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• 2003

최근 XML이 웹 상의 데이터의 표현, 교환, 중재의 표준으로 각광받으면서 이러한 XML 문서를 효과적으로 저장, 접근 및 검색하기 위한 기법에 대한 연구가 많았으나, 기존의 연구들은 하나의 XML 문서를 저장 및 검색의 대상으로 하는 경우가 대부분이였다. 그러나 XML 문서를 데이터의 표현과 교환의 표준으로 이용하는 애플리케이션의 개발이 점차 활성화됨에 따라 저장해야하는 XML 문서의 수가 크게 증가하면서 의미나 구조적으로 많은 유사성을 지니는 XML 문서들을 함께 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기법의 연구가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 의미 및 구조적으로 유사성을 가지는 여러 XML 문서들을 통합하는 기법을 제안한다. 제안된 통합 기법은 같은 DTD나 XML Schema를 가지는 경우와 다른 DTD나 XML Schema를 가지는 경우를 모두 고려한다. 또한 특별한 구조적 정보를 가지지 않는 XML 문서의 경우도 다른 DTD나 XML Schema를 가지는 경우와 마찬가지로 처리함으로써 다양한 XML 문서들에 대한 통합이 가능하도록 한다. 이러한 통합 기법은 중복되는 엘리먼트나 애트리뷰트에 대한 저장 공간의 낭비를 최소화한다. 또한 의미적으로 또는 구조적으로 관련성있는 여러 XML 문서의 부분들을 디스크 상의 페이지내에 서로 가까이 저장할 수 있기 때문에 사용자의 일반적인 질의에 대해 효율적이고 빠른 검색 결과를 유도할 수 있고, I/O 횟수를 줄임으로써 그에 따른 오버헤드를 줄일 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.347-350
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• 2007

멀티미디어 데이터 처리 요구가 증가함에 따라 이의 의미적 표현 및 검색에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 특히 지식 기반의 온톨로지를 이용한 의미적 검색에 초점을 두고 있으며, 구축된 온톨로지를 기반으로 동의어 관계, 반의어 관계 등을 이용하여 질의 확장으로 활용되고 있다. 하지만 이들은 대부분 속성 관계 등을 고려하지 않을 뿐만 아니라 각 관계별 가중치를 고려하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 비디오의 의미적 특징들을 추출하여 온톨로지를 구축한 후 의미 기반 검색을 위하여 관계별 가중치를 고려한 유사성 측정을 제안하고자 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.79-88
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• 2017

질높은 주관식 문제 채점을 위해서는 답변 속에 들어있는 단어간의 구문의미적 관계를 분석하는 구문 의미 분석이 필요하다. 그러나 구문의미 분석의 결과인 구문의미트리는 단어간의 구조적 의미 관계를 내포하고 있어 단어의 나열인 일차원적인 벡터의 유사도 계산을 적용할 수가 없다. 본 연구는 단어의 지식과 함께 단어와 단어간의 구조적 의미 관계를 내포하는 구문의미트리를 비교하는 비교 시스템에 대한 연구를 한다. 본 연구에서는 구문의미트리 비교를 위해 유사성 계산 원칙을 제안하고 실험을 통해 검증하였다. 본 구문의미트리 비교 시스템은 구문의미분석의 결과를 비교할 수 있게 하여 주관식 문제 채점에 도움을 줄 것이고 문서 유사도 영역에도 활용할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7718-7728
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• 2015

단어 사이의 의미적 유사성은 많은 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들면 컴퓨터 언어학, 인공지능, 정보처리 분야이다. 본 논문에서 우리는 단어 사이의 의미적 유사성을 측정하는 문서 내의 단어 가중치 적용 방법을 제시한다. 이 방법은 워드넷의 간선의 거리와 깊이를 고려한다. 그리고 문서 내의 정보를 기반으로 단어 사이의 의미적 유사성을 구한다. 문서 내의 정보는 단어의 빈도수와 단어의 의미 빈도수를 사용한다. 문서 내에서 단어 마다 단어 빈도수와 의미 빈도수를 통해 각 단어의 가중치를 구한다. 본 방법은 단어 사이의 거리, 깊이, 그리고 문서 내의 단어 가중치 3가지를 혼합한 유사도 측정 방법이다. 실험을 통하여 기존의 다른 방법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 방법에 대비하여 성능의 향상을 가져왔다. 이를 통해 문서 내에서 단어의 가중치를 문서 마다 구할 수 있다. 단순한 최단거리 기반의 방법들과 깊이를 고려한 기존의 방법들은, 정보에 대한 특성을 제대로 표현하지 못했거나 다른 정보를 제대로 융합하지 못했다. 본 논문에서는 최단거리와 깊이 그리고 문서 내에서 단어의 정보량까지 고려하였고, 성능의 개선을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.85-87
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• 2006

특정 도메인의 정보시스템간에 정보를 공유하기 위해서, 정보 시스템들은 도메인별로 사용되는 메타데이터를 각기 정의하여 사용하기 때문에 각각의 정보 시스템간의 정보 공유시 메타데이터의 이질성 문제가 발생되지 않는다. 그러나, 메타데이터의 불일치 문제는 이기종 도메인간에 정보를 공유할때 발생된다. 본 논문에서는 메타데이터를 이용하여 구축된 정보시스템 간의 상호운용성을 증진하기 위하여 메타데이터의 의미적 유사성 측정 방법을 제안한다. 이를 위하여 메타데이터 레지스트리(MDR)에 정의되어 있는 메타데이터에 대한 개념 모델을 정의하고. 개념모델의 인스턴스간에 의미유사성을 측정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용한 결과 도메인이 다른 정보시스템간에 점보공유를 위한 의미적으로 유사한 최적의 메타데이터를 선택할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.369-372
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• 2006

XML(eXtensible Markup language) 사용의 급속한 증가는 웹에 존재하는 많은 양의 정보들을 XML기반 데이터로 생성하게 했으며 저장과 교환에 있어서 표준이 되도록 했다. 이는 사용자에 의한 임의의 태그정의를 가능하게 하는 XML 사용의 용이성에 기반한다. 그러나 이러한 장점은 비슷한 내용을 갖는 XML 문서에 대해서 사람들마다 개개의 태그이름과 구조를 사용한다는 문제점을 만든다. 따라서 유사한 의미를 가지고 있지만 서로 다른 문서로 분류된다. 이러한 점을 개선하기 위해 XML 문서 태그들 간의 벡터 스페이스 모델과 XML 데이터를 이용하여 시소러스를 구축하는 방법 등이 연구되고 제안되어 왔지만 아직 초보적인 단계이다. 본 논문에서는 XML 문서를 구성하는 태그들을 동의어로 확장하여 벡터를 생성하고 생성된 벡터를 가지고 태그들 간의 유사성을 체크하여 서로 다른 XML 문서들의 유사성을 수치적으로 계산한다.

• 정보관리학회지
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• 제25권4호
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• pp.43-66
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• 2008

시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.

• 인지과학
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• 제23권3호
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• pp.295-322
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• 2012

본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.425-429
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• 1998

본 논문은 문맥에서 추출한 가중치 정보를 이용한 한국어 동사의 의미 중의성 해소 모델을 제안한다. 중의성이 있는 단어가 쓰인 문장에서 그 단어의 의미 결정에 영향을 주는 단어들로 의미 결정자 벡터를 구성하고, 사전에서 그 단어의 의미 항목에 쓰인 단어들로 의미 항목 벡터를 구성한다. 목적 단어의 의미는 두 벡터간의 유사도 계산에 의해 결정된다. 벡터간의 유사도 계산은 사전에서 추출된 공기 관계와 목적 단어가 속한 문장에서 추출한 거리와 품사정보에 기반한 가중치 정보를 이용하여 이루어진다. 4개의 한국어 동사에 대해 내부실험과 외부실험을 하였다. 내부 실험은 84%의 정확률과 baseline을 기준으로 50%의 성능향상, 외부 실험은 75%의 정확률과 baseline을 기준으로 40 %의 성능향상을 보인다.