이동 통신, RFID, GPS 등의 무선 원거리 통신의 발달로 시간의 흐름에 따라 변하는 이동 객체의 위치 정보들을 수집하여 활용하는 위치 기반의 서비스들이 다방면으로 이용되고 있다. 이에 따라 대용량의 이동 객체의 위치 데이터들을 빠르게 검색하기 위한 효율적인 색인 방법과 질의 처리에 대한 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 이동객체궤적에 대하여 단순화 기법을 사용하여 단순화한 후에 색인구조를 생성하고 이 색인구조를 이용하여 범위질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이동객체궤적의 단순화 기법으로는 Douglas-Peucker 알고리즘을 수정하여 이용한다. 제안된 방법과 기존의 최소 경계 사각형(MBR)을 이용한 색인 방법을 실험을 통하여 비교 및 분석하였다. 실험 결과로 제안된 방법에서는 색인 데이터 량이 상대적으로 작아지고 색인 및 질의 처리방법이 간단하며 기존의 방법보다 시공간적으로 효율적임을 확인하였다.
실명의 제일 흔한 원인은 백내장이다. 백내장의 원인은 아직 확실하게 규명되지는 않았으나, 유발 원인으로 방사선, 당의 대사장애, 약물, 외상, 영양물질의 불균형, 선천성, 눈의 질환으로 인해 2차적으로 발생하는 백내장 등등이 있다. 일반적으로, 수정체 섬유의 산화가 수정체의 혼탁을 유발 시키는 주원인으로 알려져 있다. 수정체가 투명도를 유지하기 위해서는 수정체 섬유의 구조가 완전 하여야 한다. 수정체 섬유에 고분자 단백질의 양이 증가하면 수정체 섬유는 혼탁해 진다. 수정체 섬유내 단백질의 변화는 칼슘 이온과 관계가 깊다. 만약 칼슘 이온이 수정체 섬유내 알파-크리스탈린 단백질에 결합되면 수정체 섬유에는 고분자 단백질들이 많이 형성되어 수정체 섬유는 혼탁해 진다. 만약 칼슘 이온이 알파-크리스탈린 단백질에서 떨어져 나가면 수정체 섬유에는 저분자 단백질로 이루어지게 되므로 수정체 섬유는 다시 투명해 진다. 이 논문에서는 노인성 백내장의 발병이 연령의 증가와 복합하여 백내장을 유발시키는 여러 발병인자를 찾는데 앞으로도 더 많은 노력이 필요하다는 것을 알 수 있으며, 당뇨병 환자에서 혈당과 삼투압이 백내장의 발생에 어떠한 영향을 미치는지와 백내장의 발생기전을 알아 보고자 하였다.
네트워크의 빠른 발전으로 인해 분산된 공간 데이터의 질의 처리 연구가 활발히 진행되었다. 하지만 이런 질의 처리 환경에서는 질의 처리의 최적화를 위한 정확한 정보를 수집하기 어렵고 네트워크 상태의 불확실성으로 인해 데이터의 전송 상태를 예측하기가 힘들다. 이런 동적인 환경에 적응하기 위해서는 기존의 공간 조인 기법을 수정할 필요가 생겼다. 특히 기존의 공간 조인 기법은 처리 방식이 비대칭적(asymmetric)이기 때문에 데이터 전송의 지연으로 인해 처리가 잠시 중단되거나 빠른 응답 시간을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 분산 공간 데이터베이스에서의 공간 조인의 문제점을 해결하기 위해서 대칭적인 해시 공간 조인을 사용하는 적응적 공간 조인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 초기의 전송된 데이터들을 조인하여 조인 결과를 빠르게 보여주며 데이터 전송의 지연 시에는 이미 전송된 데이터 중 조인되지 않은 객체들을 조인함으로써 지속적으로 조인을 수행한다.
본 논문은 온라인 퀴즈 시스템에서 핵심인 문제은행 구축 자동화를 위한 Deep Quiz Cropping 기법을 제시했다. 이것은 문제지를 스캔한 그림 파일에서 개별문제에 대한 질의영역과 선다영역을 딥러닝 기반 검출기를 통해 검출하는 것과, 문제생성을 위해 질의영역과 선다영역을 짝지우고 영역오류를 수정하는 Box Coupling으로 이루어졌다. 문제지 및 시험지를 스캔한 영상파일에 Deep Quiz Coupling 기법을 적용한 다수의 실험에서 질의영역과 선다영역을 검출하는데 있어서 성공적인 결과를 도출했다.
본 연구는 정보검색시스템에서의 이용자 인터페이스 효용성을 높이기 위하여 시도된 연구를 다각적으로 조사하였다. 특히 질의어처리 인터페이스, 탐색처리 인터페이스, 탐색수정 인터페이스를 중점으로 한 탐색관련 인터페이스 기능과 어휘 브라우즈, 이전 탐색 브라우즈, 탐색결과 브라우즈와 같은 브라우즈 관련 인터페이스 기능에 대하여 살펴보았다. 마지막으로 인터페이스의 새로운 기능과 앞으로의 경향도 기술하였다.
웹 상의 데이터 표현 및 교환의 표준으로 각광받는 XML은 논리적 구조와 내용 정보를 이용하여 보다 정확한 검색이 가능하다. 그러나 더욱 빠른 속도로 증가하는 많은 양의 데이터에 대해 보다 정확하고 풍부한 검색을 하기 위해서 메타데이터를 활용하는 방법이 고려되었고, RDF와 같은 메타데이터 기술 언어들에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. RDF는 XML의 문법 구조를 이용하여 작성되므로 XML 문서를 RDF 형태로 작성한다던가, 약간의 수정을 통해 기존 XML 문서를 RDF 형태로 변환하는 것이 가능하다. XML의 RDF 변환은 여러 이점 때문에 앞으로 활성화될 가능성이 크기 때문에 RDF의 특성을 고려한 저장 및 검색에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 XML을 기본적인 RDF 형태로 변환하는 기본적인 규칙을 소개하고 변환된 RDF 문서를 위한 저장 구조를 제안한다. 제안한 저장 구조는 기존 웹 애플리케이션과의 쉬운 연동을 위하여 관계형 데이터베이스를 기반으로 구성되며, 리소스/속성/값의 RDF 기본 구조를 고려한 세 종류의 테이블로 구성된다. 또한 본 논문에서는 RDF 문서에 대한 키워드 질의 처리를 고려하여, 질의 처리 결과의 단위를 리소스로 정의한다. 그리고 주어진 키워드들에 대한 질의 처리 결과로 반환된 리소스들 간의 중요도를 평가하기 위하여 키워드간의 근접도, 키워드 내포 정도, 다양한 속성 관계를 맺고 있는 다른 리소스들을 고려한 랭킹 평가 기법을 제안한다.
최근 많은 응용프로그램에서 시공간 데이터와 멀티미디어 데이터 등이 사용되고 있다. 그래서 이러한 유형의 데이터들을 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 연구들이 많이 진행 중이다. 본 논문에서는 이동객체궤적에 대하여 단순화 기법을 사용하여 단순화한 후에 색인구조를 생성하고 이 색인구조를 이용하여 범위질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이동객체궤적의 단순화 기법으로는 Douglas-Peucker 알고리즘을 수정하여 이용한다. 제안된 방법과 기존의 최소 경계 사각형(MBR)을 이용한 색인 방법을 실험을 통하여 비교 및 분석한다. 실험 결과로 제안된 방법에서는 색인 데이터 량이 상대적으로 작아지고 색인 및 질의 처리방법이 간단하며 기존의 방법보다 시공간적으로 효율적임을 확인하였다.
커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.
개체명 인식은 정보 추출의 한 단계로서 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 structural Support Vector Machines(structural SVMs) 및 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 한국어 개체명 인식 시스템에 대하여 기술하고 기존의 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용한 시스템과의 성능을 비교한다. 실험결과 structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘이 기존의 CRFs 보다 높은 성능을 보였고(신뢰도 99%에서 통계적으로 유의함), structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘의 성능은 큰 차이가 없음(통계적으로 유의하지 않음)을 알 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 경우 CRFs를 이용한 시스템보다 높은 성능(TV 도메인 F1=85.43, 스포츠 도메인 F1=86.79)을 유지하면서 학습 시간은 4%로 줄일 수 있었다.
비정형 데이터를 다루는 정보검색 시스템에서 검색의 정확도는 사용자의 인지에 의존하며 따라서 사용자의 검색 평가는 시스템의 효율을 측정하는 척도의 하나이다. 적합성피드백은 사용자의 검색 평가를 시스템에 입력하여 질의의 수정, 재 검색을 반복함으로써 재현율과 정확도를 높이고자 하는 질의 확장 방법의 일종이다. 본고에서는 적합성 피드백의이론적 배경과 구현 절차를 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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