• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권2호
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• pp.283-292
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• 2003

연속된 일차원 실수로 이루어진 시계열 데이터는 데이터 마이닝이나 데이터 웨어하우징과 같은 다양한 데이터베이스 응용 분야에서 연구되어져 왔다. 그러나 최근의 복잡한 비즈니스 환경에서, 다차원 데이터 시퀀스(multidimensional data sequence : MDS)는 일차원 시계열 데이터와 더불어 그 중요성이 더해가고 있다. 다차원 데이터 시퀀스의 예로써, 비디오 스트림은 색상과 질감 등의 속성들로 이루어진 다차원 공간상에서 MDS로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 패턴 유사성 검색에서 사용되는 효과적인 유사성 척도를 제시한다. 하나의 MDS는 여러 개의 세그먼트(segment)로 나누어지며, 각 세그먼트는 다양한 의미적인 특징들로 표현된다. 유사성 척도는 이러한 세그먼트에 대해서 정의되는데 이 척도를 사용하여 어떤 주어진 질의 시퀀스에 대하여 무관한 세그먼트들은 검색 대상에서 일차적으로 제외된다. 데이터 시퀀스와 질의 시퀀스 모두 세그먼트 단위로 분할되며, 질의 처리는 전체 시퀀스의 모든 데이터를 검색하지 않고 데이터 세그먼트와 질의 세그먼트의 특징을 비교하는 것을 기초로 하여 수행된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.592-594
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• 2011

본 논문에서는 휘도성분과 색차성분의 유사성을 이용하여 부호화 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 하나의 영상을 구성하는 휘도성분과 색차성분은 유사성이 높아 그 유사성을 이용하여 부호화 효율을 높이는 것이 가능하다. 현재 CU(Coding Unit)를 압축할 때 화면 내 예측방법을 사용한다면, 색차성분의 화면 내 예측모드가 휘도성분의 정보를 이용하는 경우에 본 논문의 알고르듬을 적용한다. 색차성분이 휘도성분의 정보를 이용하는 경우에는 휘도성분과 색차성분 간 유사도가 높다는 것을 의미하기 때문에 휘도성분의 스캔방법을 기본으로 중요한 변환계수의 위치정보를 이용하여 색차성분의 스캔 방법을 적응적으로 결정한다. 현재 배포된 HEVC의 레퍼런스 소프트웨어인 HM 3.1을 이용하여 실험한 결과 색차성분에 대해 0.39%의 부호화 효율을 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.169-171
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• 2006

인터넷이 보다 대중화되고 광범위해지면서 의미적 관계에 따라 정보를 저장하는 온톨로지 시스템이 미래의 지능적인 컴퓨터를 위한 적절한 수단으로 각광받고 있다. 하지만 온톨로지와 같은 메타 데이터를 사용한 방법은 그 사용 목적 또는 작성자의 개인적인 관점에 따라 다양한 이질적인(heterogeneous) 형태를 띠게 된다. 이러한 이질적인 정보들은 데이터가 다른 시스템에서 처리되는 것을 어렵게 한다. 정보의 상호운용성을 보장하기 위해서는 서로 다른 온톨로지 시스템간의 개체에 대한 유사도를 평가할 수 있어야 한다. 따라서 두 개의 다른 OWL 언어로 정의된 온톨로지 사이에서 두 개의 엔티티의 유사도를 측정하기 위한 새로운 유사도 척도(similarity measure)를 제안하였다. 이는 온톨로지 상의 이질적인 정보를 통합하는데 사용되며, 온톨로지 비교(comparison), 정렬(alignment), 매칭(matching) 그리고 병합(merging)의 기반이 되는 중요한 기법이다. 새로운 유사도 척도는 특정한 매핑 정보를 사용하지 않고 온톨로지 언어의 속성을 기반으로 하므로 OWL을 사용한 온톨로지 간의 유사도 검색에 곧바로 적용될 수 있는 장점을 지닌다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.25-29
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• 2004

VoIP는 인터넷 프로토콜(IP)를 이용하여 음성을 데이터 packet처럼 전송하는 것을 의미한다. 최근 VoIP 기술의 도입으로 기존 망 성능 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 보다 원활한 기술 구현을 위해서는 VoIP 트래픽에 대한 체계적인 분석과 위험성 검증을 할 수 있는 도구가 필요하다. 또한 기존의 트래픽 시뮬레이션 기법에서 실제 망에서의 자기유사성을 적용한 사례가 적다는 것 또한 본 연구가 행하여진 동기이다. 본 연구에서는 자기유사성을 반영하여 소량의 샘플을 갖고 전체 VoIP 망 트래픽을 생성할 수 있는 방법론을 개발하고자 시도하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.441-443
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• 2021

문장 또는 텍스트 유사도란 두 가지 문장의 유사한 정도를 나타내는 척도이다. 텍스트의 유사도를 측정하는 기법으로 자카드 유사도, 코사인 유사도, 유클리디언 유사도, 맨하탄 유사도 등과 같이 있다. 현재 코사인 유사도 기법을 가장 많이 사용하고 있으나 이는 문장에서 단어의 출현 여부와 빈도수에 따른 분석이기 때문에, 의미적 관계에 대한 분석이 부족하다. 이에 우리는 온톨로지를 이용하여 단어 간의 관계를 부여하고, 두 문장에서 공통으로 포함된 단어를 추출할 때 의미적 유사성을 포함함으로써 문장의 유사도에 분석의 효율을 향상하고자 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2031-2041
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• 1999

본 논문에서는 비정형, 대용량의 비디오데이터의 특징기반 검색과 주석기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의를 지원하는 통합비디오정보시스템(Hybrid Video Information System : HVIS)을 제안한다. HVIS는 메타데이터 모델링을 위해 한편의 비디오를 비디오 다큐먼트, 시퀸스, 장면, 객체로 나누고 물리적인 비디오스트림을 위한 원시데이터계층(raw_data layer)과 주석기반 검색, 특징기반 검색, 유사성 검색을 지원하기 위한 메타데이터계층(meta_data layer)의 두 개의 계층을 가진 통합 계층지향 메타데이터모델(Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model : THOMM)과 이 모델을 기반으로 주석기반 질의, 특징기반 질의, 유사질의가 가능한 비디오질의언어 (Video Query Language)와 질의를 처리하기 위한 비디오질의처리기 (Video Query Processor : VQP)와 질의처리알고리즘을 제안한다. 특히 유사한 장면, 객체를 찾는 유사질의시 사용자의 관심을 고려한 유사성 정도를 나타내는 식을 제시한다. 제안된 시스템은 Visual C++, ActiveX와 ORACLE를 이용하여 구현되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.81-84
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• 2015

자연어 문서에 출현하는 단어에는 중의적 단어가 있으며, 이 단어에서 발생되는 의미 모호성은 대개 그 문맥에 따라 해소된다. 의미 모호성 해소 연구 중, 한국어 단어 공간 모델 방법은 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 단어의 문맥 정보를 구축하고 이를 이용하여 모호성을 해결하는 연구로서 비교적 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 Word2Vec를 이용하여 기존 연구인 한국어 단어 공간 모델의 단어 벡터를 효과적으로 축소할 수 있는 방법을 제안한다. 세종 형태 의미 분석 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 성능인 93.99%와 유사한 93.32%의 정확률을 보이면서도 약 7.6배의 속도 향상이 있었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.102-110
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• 2017

최근 자연어 처리 분야에서 단어의 모호성을 해소하기 위해서 다양한 기계 학습 방법이 적용되고 있다. 지도 학습에 사용되는 데이터는 정답을 부착하기 위해 많은 비용과 시간이 필요하므로 최근 연구들은 비지도 학습의 성능을 높이기 위한 노력을 지속적으로 시도하고 있다. 단어 모호성 해소(word sense disambiguation)를 위한 비지도 학습연구는 지식 기반(knowledge base)를 이용한 방법들이 주목받고 있다. 이 방법은 학습 데이터 없이 지식 기반의 정보을 이용하여 문장 내에서 모호성을 가지는 단어의 의미를 결정한다. 지식 기반을 이용한 방법에는 그래프 기반방식과 유사도 기반 방법이 대표적이다. 그래프 기반 방법은 모호성을 가지는 단어와 그 단어가 가지는 다양한 의미들의 집합 간의 모든 경로에 대한 의미 그래프를 구축한다는 장점이 있지만 불필요한 의미 경로가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 그래프 구축을 위해 불필요한 간선들을 배제하면서 반복적으로 그래프를 재구축하는 모델을 제안한다. 또한, 구축된 의미 그래프에서 더욱 정확한 의미를 예측하기 위해 하이브리드 유사도 예측 모델을 적용한다. 또한 제안된 모델은 다국어 어휘 의미망 사전인 BabelNet을 사용하기 때문에 특정 언어뿐만 아니라 다양한 언어에도 적용 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.668-670
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• 2003

최근 정보기술의 급속한 발달로 기존 정보시스템의 확장을 위한 데이터베이스 재설계에 대한 사용자들의 요구에 직면해 있다. 그러나 기존 데이터베이스 시스템은 다중 서버에 분산되어 있거나, 규모가 방대하여 확장을 위한 재설계에 많은 비용을 지불하고 있다. 따라서 기존 데이터베이스에서 서브스키마들의 정보를 추출하고, 이들간의 유사성 분석을 통하여 의미충돌을 해결하는 통합 방법을 적용하고 있는데, 본 연구에서는 이를 지원하기 위한 서브스키마의 유사성 분석을 위한 시소러스의 활용 방안을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.181-188
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• 2006

본 논문에서는 번역지원 시스템을 위한 유사예문 검객 알고리즘을 제안한다. 유사예문 검색이란 질의문에 대하여 구조적, 의미적으로 유사한 예문을 찾는 것으로 번역지원 시스템의 핵심 요소이다. 제안하는 알고리즘은 생물정보학 분야에서 두 단백질의 아미노산열의 유사성을 판별하기 위한 Needleman-Wunsch 알고리즘에 기반하고 있다. 표면정보만 이용하는 Needleman-Wunsch 알고리즘을 그대로 문장 비교에 적용하였을 경우 단어 굴절요소에 민감하여 의미적으로 유사한 문장을 발견하지 못할 가능성이 높다. 따라서 표면 정보 외에 단어의 표제어 정보를 추가적으로 이용한다. 또한 문장 구조의 유사성 정도를 반영하기 위해 품사 정보를 이용한다. 즉, 본 논문에서는 단어의 표면 정보. 표제어 정보, 품사 정보를 융합한 문장 비교 척도를 제안한다. 그리고 이 척도를 이용하여 유사 문장을 검색하고, 유사성에 기여하는 부분쌍을 파악하여 결과로 제시한다. 제안하는 알고리즘은 전기통신 분야의 데이터에 대해 매우 우수한 성능을 보였다.