• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.683-690
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• 2009

소셜 네트워크(Social Network)는 웹 환경에서 개인 중심의 네트워크로 구성되어 웹 사용자별 프로파일을 탐색하고 새로운 연결을 형성함으로써 정보의 소통을 지원한다. 따라서 유사한 내재적 정보를 가진 웹 사용자들로 구성 된 소셜 네트워크를 찾아서 검색에 적용한다면 검색의 효율성과 검색 결과에 대한 웹 사용자의 만족도를 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜 네트워크를 구성 한다. 둘째, 사용자들의 속성(Feature)에 내재된 정보를 이용하여 주제(topic)별 웹 사용자 간 유사성(Similarity)을 산정한 후, 주제(Topic)별 변화되는 유사성에 따라 소셜 네트워크를 재구성한다. 마지막으로 산정된 유사성과 웹 사용자들의 검색결과에 대한 만족도, 즉 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 주제별 유사성이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 이와 같은 사실을 검색에 적용한다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성 및 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.711-716
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• 2014

최근 논문 표절 논란과 지능형 텍스트 검색서비스에 대한 관심이 증가하면서 문장 유사도 측정의 필요성이 증가하고 있다. n-gram, 편집거리, LSA 등 기존의 다양한 방향으로 선행 연구가 있었지만 각 기법마다 장단점이 존재한다. 본 논문에서는 집합 기반 POI 검색 기법을 이용한 새로운 방향의 문장 유사도 측정 기법을 제안한다. 집합 기반 POI 검색 기법은 하드매칭에 비해 단어의 도치, 누락, 삽입, 변경에 현저한 성능 향상을 보인다. 이 기법을 이용하면 보다 정확하고 빠른 문장 유사도 측정이 가능하다. 제안하는 기법은 기존 집합 기반 POI 검색 기법의 데이터 로딩 알고리즘과 텍스트 검색 알고리즘을 변형하고 어절 연산 알고리즘을 추가하여 두 문장의 유사도를 백분율로 표현한다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 기법이 정확도와 속도에서 n-gram과 기존 집합 기반 POI 검색 기법에 비해 우수함을 확인하였다.

• 복식문화연구
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• 제22권5호
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• pp.743-759
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• 2014

The purpose of this study is to identify the antecedents of consumers' decision postponement on purchasing fast fashion brands. Ongoing search behavior, overchoice confusion, and similarity confusion were considered as antecedents. It was hypothesized that ongoing search behavior influences decision postponement both directly and indirectly through overchoice confusion and similarity confusion. Data were gathered by surveying university students in Seoul, using convenience sampling. Three hundred five questionnaires were used in the statistical analysis, which were exploratory factor analysis using SPSS and confirmatory factor analysis and path analysis using AMOS. Factor analysis proved that ongoing search behavior, overchoice confusion, similarity confusion, and decision postponement were uni-dimensions. Tests of the hypothesized path proved that ongoing search behavior influences decision postponement indirectly through overchoice confusion. In addition, similarity confusion influences decision postponement. The results suggest some confusion reduction strategies for marketers of fast fashion brands. Suggestions for future study are also discussed.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.727-732
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• 2007

시계열에 대한 색인 및 검색 연구는 하나의 속성으로 구성된 시계열에 대하여 주로 수행되어 왔다. 그러나 음악, 비디오 등의 멀티미디어 데이타베이스는 다중속성 시계열 데이타베이스에서 유사 검색을 다룰 수 있어야 한다. 기존의 다중속성 시계열 데이타베이스에 대한 연구는 두 다중속성 시퀀스간의 유사도로 속성 간의 거리의 누적을 사용하고 있기에, 개별적인 속성 시퀀스에 대한 정보를 상실하게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 속성 시퀀스 측면에서 다중속성 시계열 데이타베이스의 유사검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 검색 공간을 효율적으로 줄일 수 있으며, 착오 누락이 없음을 보장한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권5호
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• pp.366-373
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• 2009

이 논문은 이미지 데이터베이스를 위한 유사도 순위 매김 알고리즘을 제시한다. 이미지 검색의 문제점 중 하나가 이미지로부터 자동적으로 계산한 하위 레벨 특성과 인간 지각과의 의미 차이이며, 검색시에 이미지 유사도 측정을 위해 많은 알고리즘에서는 민코프스키 측정법($L_p$-norm)을 사용하고 있다. 그러나 민코프스키 측정법은 인간 시각 시스템의 비선형적 특성과 문맥 정보를 반영하지 못한다. 본 알고리즘에서는 인간 지각의 비선형성과 문맥 정보를 반영하는 유사도와 탐색 알고리즘을 통해 이 문제를 해결한다. 본 알고리즘을 필기체 숫자 이미지 데이터베이스에 적용하여 성능의 우수성과 효과를 증명하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.491-494
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• 2018

본 논문은 표본 기반 단일 영상 초해상도 복원 방식의 성능 개선을 위한 혼합 놈을 이용한 패치 유사도 검색 방식에 대해 제안한다. 초해상도 영상 복원 과정에서 패치의 국부 통계 특성을 반영하기 위해 패치 경사도에 따른 놈의 차수를 결정하고, 놈의 차수를 패치간의 유사도 검색을 위한 함수로 사용하는 방식에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 유사도 검색 방식은 기존 검색 방식의 성능을 개선할 수 있는 능력이 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1275-1280
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• 2016

유사 문자열 검색을 위해 기존의 기법들은 우선 후보 문자열 집합을 생성한 후에 후보 문자열을 검증하는 방법을 사용한다. 이때, 유사 문자열 검색의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소는 후보 생성 방법이다. 기존의 기법들은 질의 문자열로부터 고정길이 q-그램들을 선택하고, 선택된 q-그램에 해당하는 역리스트를 이용해 후보 문자열을 생성한다. 본 논문에서는 질의 문자열 내의 가변길이 그램들을 사용하여 후보 문자열을 생성할 수 있는 기법과 질의 문자열로부터 최적의 가변길이 그램들의 조합을 선택하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법들 보다 유사 문자열 검색의 성능을 향상시킴을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2485-2487
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• 2015

해시태그는 현재 페이스북, 트위터와 같은 SNS와 개인 블로그 등에서 활발하게 사용되고 있다. 하지만 스팸성 목적 또는 게시글 조회수 증가 등의 목적으로 무분별하게 해시태그를 사용하여 태그검색의 효율성이 떨어지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 태그검색의 정확도를 높이고자 기존의 키워드 추출 알고리즘과 단어간 유사도 평가 알고리즘을 이용한 태그 검색 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템의 테스트 결과 태그 검색의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.317-324
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• 2012

최근 R&D 투자효율성 제고를 목표로 사업 간의 유사중복 조정에 대한 중요성이 강조되고 있으나, 과제 혹은 예산요구서 내용 등을 텍스트 기반으로 비교하는 기존 유사검색 방식은 내용의 품질 편차 등으로 인해 유의미한 유사성 도출에 제한점이 있다. 이러한 텍스트 기반의 키워드 추출을 통한 유사검색 한계성을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사업 간 유사도 분석 시 과제의 기술분류를 활용한다. 국가R&D사업 조사 분석 시 수집된 과제들의 과학기술표준분류를 추출하여 사업별 고유벡터 모형을 생성 후 이를 이용하여 코사인 기반, 유클리디안 거리기반 알고리즘을 통해 각 사업 간 유사도를 측정하였으며 기존 키워드 추출방식으로 유사도를 측정한 결과와의 비교를 통해 연구 효율성을 검증하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권5호
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• pp.30-36
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• 2006

The participants in collaborative environment want to get the right information or documents which are intended to find. In general search systems, documents which contain only the keywords are retrieved. For searching different word-expressions for the same meaning, we perform mapping before searching. Our mapping-based search approach has two parts, ontology-based mapping logic and ontology libraries. The ontology-based mapping consists of three steps such as character matching (CM), definition comparing (DC) and similarity checking (SC). First, the character matching is the mapping of two terminologies that have identical character strings. Second, the definition comparing is the method that compares two terminologies' ontological definitions. Third, the similarity checking pairs two terminologies which were not mapped by two prior steps through evaluating the similarity of the ontological definitions. For the ontology libraries, document ontology library (DOL), keyword ontology library (KOL), and mapping result library (MRL) are defined. With these three libraries and three mapping steps, an ontology-based search engine (OntSE) is built, and a use case scenario is discussed to show the applicability.