• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.91-94
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• 2003

본 논문에서는 사용자에게 보다 적합하고 유용한 정보를 제공할 수 있도록 퍼지 $\alpha$-cut을 이용하여 웹 페이지를 부분적으로 표시할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 사용자의 취향과 패턴을 분석하여, 블록화 되어있는 태그들을 중요도에 따라 나타낼 수 있도록 함으로서 사용자의 정보검색에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1095-1098
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• 2004

IP VPN의 사용은 현재 보편화 되었고 네트워크 장비의 통합 추세에 따라 IP VPN과 방화벽 통합제품의 생산이 활발히 이루어지고 있다. 통합 보안 제품은 비용 효율성과 관리의 편리성, 확장성, 유연성과 같은 장점을 제공하지만 높은 성능 지원을 요구한다. 방화벽의 성능 인자의 하나로서 정책의 개수는 그 수에 비례하여 검색 시간이 지연되는 문제를 발생시키고, 이러한 성능 저하 문제는 VPN과 통합 시 더욱 가중된다. 더욱이 차세대 네트워크인 IPv6로 환경에서는 IP의 비트수가 증가하여 검색 성능 문제 해결이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 이러한 통합 제품의 검색 성능 문제에 관한 해결 방안으로 IPv6 주소의 특성을 사용한 메커니즘을 제안한다. 제시한 메커니즘은 보안 정책 테이블의 주소 필드를 IPv6 주소에 포함된 인터페이스 식별자로 대체하여 보안 정책 테이블의 검색 속도를 향상시키는 방법이다. 이 방법은 차세대 네트워크 환경에서 주목 되고 있는 보안 및 성능 문제에 대해 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.233-234
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• 2009

본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.4
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• pp.341-351
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• 2004

With the popularity of digital audio contents, querying and retrieving audio contents efficiently from database has become essential. In this paper, we propose a new index scheme for retrieving audio contents efficiently using audio portions that have been queried frequently. This scheme is based on the observation that users have a tendency to memorize and query a small number of audio portions. Detecting and indexing such portions enables fast retrieval and shows better performance than sequential search-based audio retrieval. Moreover, this scheme is independent of underlying retrieval system, which means this scheme can work together with any other audio retrieval system. We have implemented a prototype system and showed its performance gain through experiments.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.72-76
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• 2021

판례는 일반인 또는 법률 전문가가 사건에 참조하기 위해 가장 먼저 참고할 수 있는 재판의 선례이다. 하지만 이러한 판례의 유용성에도 불구하고 현 대법원 판례 검색 시스템은 판례 검색에 용이하지 않다. 왜냐하면 법률 전문 지식이 없는 일반인은 검색 의도에 부합하는 검색 결과를 정확히 도출하는 데 어려움이 있으며, 법률 전문가는 검색에 많은 시간과 비용이 들게 되기 때문이다. 이미 해외에서는 유사 케이스 매칭 데이터셋을 구축하여 일반인과 전문가로 하여금 유사 판례 검색을 용이하게 할 뿐만 아니라 여러 자연어 처리 태스크에도 활용하고 있다. 하지만 국내에는 법률 AI와 관련하여 오직 법률과 관련한 세부 태스크 수행에 초점을 맞춘 연구가 많으며, 리소스로서의 유사 케이스 매칭 데이터셋은 구축되어 있지 않다. 이에 본 논문에서는 리소스로서의 판례 데이터셋을 위해 딥러닝 알고리즘 중 문서의 의미를 반영할 수 있는 Doc2Vec 임베딩 모델과 SBERT 임베딩 모델을 적용하여 판례 문서 간 유사도를 측정·비교하였다. 그 결과 SBERT 모델을 통해 도출된 유사 판례가 문서 간 내용적 유사성이 높게 나타났으며, 이를 통해 SBERT 모델을 이용하여 유사 판례 매칭 기초 데이터셋을 구축하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.569-571
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• 2003

국내의 초고속 인터젯 가입자수는 2002년말 기준으로 1050만명(100명당22명)으로 세계에서 가장 높은 수준의 보급률을 보이고 있다. 인터넷의 보급화산에 따라 유선분야에서 초고속 인터넷의 매출액은 2002년 3조5천억원으로 전체 유선 서비스 매출의 30%이상을 차지하고 있다. 2007년에는 매출액 5조4천억원으로 전체 유선서비스 시장의 40% 정도를 차지할 것으로 전망된다. 초고속 인터넷은 일반인의 생활 패턴을 바꿀 정도로 활용이 다양해졌다. 정보 검색 외에 멀티유저 게임, 금융 거래 및 조회, 커뮤니티 서비스 등 우리의 거의 모든 일상 생활에 적용되기 시작했다. 또한 보급률과 맏물려 비용도 저렴해지면서 보급률신장이 이루어지는데 일조하였다. 고속 통신망환경에서 저렴한 관리비용으로 원격지를 통합 관리하며 제어하여 관리비용을 점감하고 실시간으로 영상 및 기기를 제어하기 위하여 개발된 시스템이 RMS(Remote Management System)이다. RMS는 지역에 클라이언트 시스템을 설치하고 주변장치들과 연결하여 영상 및 수치데이터를 획득, 처리, 저장 할 수 있도록 하며, 원격지의 서버 시스템에 초고속망으로 연결하여 현재의 상황과 데이터를 표시하는 시스템으로 구성되어 있다. 여기에서는 개발하여 적용한 사례를 들어 설명하고, 개발의 타당성과 효율성을 설명하도록 하겠다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.4
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• pp.171-180
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• 2016

As social networking services such as twitter become increasingly popular, data streams are widely prevalent these days. In order to search data accumulated from data streams efficiently, the use of an index structure is essential. In this paper, we propose an update-efficient, disk-based inverted index structure for efficient keyword search on data streams. When new data arrive at the data stream, the index needs to be updated to incorporate the new data. The traditional inverted index is very inefficient to update in terms of disk I/O, because all index data stored in the disk need to be read and written to the disk each time the index is updated. To solve this problem, we divide the whole inverted index into a sequence of inverted indices with exponentially increasing size. When new data arrives, it is first inserted into the smallest index and, later, the small indices are merged with the larger indices, which leads to a small amortize update cost for each new data. Furthermore, when indices stored in the disk are merged with each other, we minimize the disk I/O cost incurred for the merge operation, resulting in an even smaller update cost. Through various experiments, we compare the update efficiency of the proposed index structure with the previous one, and show the performance advantage of the proposed structure in terms of the update cost.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.203-206
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• 2001

현재까지 전자상거래는 클리어언트-서버 중심의 상거래가 대다수를 이루고 있다. 상품을 검색하기 위해서도 전자상거래 사이트에 가입하여 검색해야만 한다. 하지만 P2P(Peer To Peer)는 이러한 서버와 클라이언트 중심의 구조를 탈피하여 사용자들간의 직접적인 정보 교환을 가능하게 함으로써 서버확보라는 비용추가 및 서버에 집중되는 네트웍 문제를 해결하고, 고객과 고객 또는 고객과 제공자들이 직접 거래를 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 진행되고 있는 P2P 비즈니스 모델을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.166-168
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• 2001

근래에 들어서 인터넷의 발전에 따라 사용자의 정보 검색 및 정보 서비스 이용에 대한 수요량이 많아지고 있으며, 이와 동시에 사용자 개인마다 적합하지 않은 정보에 대한 검색 시간과 서비스 이용에 대한 비용이 늘어나고 있다. 이에 따라서 사용자가 인터넷을 이용하면서 일어나는 행위들에 대한 정보를 수집하고, 이를 학습하여 생성한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자 개인마다 맞추어진 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 여러 행위에 대해 비 감독 학습 방법인 클러스터링을 이용하여 사용자 관심 클러스터를 생성, 사용하여 기존의 사용자 프로파일 학습에서 간과하고 있는 시간에 따라 변화하는 사용자의 관심에 대한 변화를 탐지하고, 변화하는 사용자의 관심 이동 형태에 따라 이를 사용자 프로파일을 생성하는 학습에 적용할 수 있도록 하는 방법을 제시하므로 해서 기존의 개인화를 위한 사용자 프로파일 학습 방법보다 진보한 학습 방법을 지닌 시스템 모델을 제시하려 한다.

• Journal of Information Management
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• v.26 no.1
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• pp.80-98
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• 1995

Search strategies is a means to make an efficient search. Among several studies of search strategy, Bates' $\ulcorner$Search Tactics$\lrcorner$ has been often cited and introduced, but their studies have been superficial. In this paper, the contents of Bates' $\ulcorner$Search Tactics$\lrcorner$ are examined in detail, and we try to represent the actual online search process based upon Bates' $\ulcorner$Search Tactics$\lrcorner$. The following three kinds of survey are made in order to clarify which and how tactics are used: (1) Interview with 7 searchers who belong to different types of organizations, and use different kinds of databases (2) Analysis of some online search records. (3) Analysis of written applications for a newspaper database during one year. In conclusion, Bates' tactics falls into categories and new several tactics which often used are added. The following five factors affect online search activities, search strategy, and search tactics. (1) the difficulty of search requests (2) the kinds of databases (3) the charging policy for each online search (4) the presence of the user during the search (5) the searcher' online experience In the limited condition, typical tactics are suggested, but in order to generalize the pattern of using tactics, further investigation is necessary.