• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.100-104
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• 2010

최근 웹 2.0의 등장과 함께 플랫폼으로의 웹이 강조되면서, SOAP 기반의 웹서비스에 비해 RESTful 웹서비스가 크게 증가하고 있다. 하지만 서비스들은 이미 많이 존재하며 빠르게 증가하기 때문에 키워드를 기반으로 사용자가 원하는 서비스를 정확하게 찾는 것은 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 시맨틱을 활용한 RESTful 웹서비스 검색 기법을 개발하였다. 이를 위해 우선 OpenAPI 통합 검색 시스템을 바탕으로 시맨틱을 활용하기 위한 시스템 구조를 구성하고, 시맨틱 검색을 위한 기술 형식을 모델링하였다. 이를 바탕으로 의미 마크업(태깅, 시맨틱 어노테이션)을 수행하여, 추출된 결과인 RDF 문서를 서비스 저장소에 저장하여 이를 바탕으로 검색을 수행한다. 온톨로지를 활용하여 입력받은 키워드를 확장하고, 이를 바탕으로 검색을 수행하여 사용자에게 유사도 기반의 키워드 검색 기법에서의 검색 결과보다 확장 / 정제된 검색 결과를 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.358-366
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• 2002

특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.71-80
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• 2006

웹 검색엔진의 검색방법에는 키워드검색방법과 주제별검색방법이 있다. 키워드검색은 재현율(recoil)이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾는 것이 어렵다. 주제별검색 역시 찾는 문서의 해당 주제가 모호하거나 주제를 정확하게 알지 못하면 문서를 찾지 못하는 경우가 있다. 즉, 검색결과의 정확율(precision)는 높으나 재현율이 떨어진다. 본 논문은 주제별검색의 문제점을 해결하기 위해서 주제와 키워드간의 관계를 퍼지논리로 정량적으로 계산하고, 이를 바탕으로 주제간의 함의(implication)관계를 유도하여 동적인 분류체계를 구성하는 새로운 웹 검색엔진을 설계하고 구현하였다. 구현된 검색엔진은 분류간의 함의관계를 유사한 하위주제로서 간주함으로써 주제별검색 결과의 재현율을 높일 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.299-303
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• 2009

특허 정보 검색은 연구 및 기술 개발에 앞서 선행연구의 존재 여부를 확인하기 위한 사전 조사 목적으로 주로 사용된다. 이러한 특히 정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서 본 연구는 키워드 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위한 대체어 후보 추출 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 추출 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 만족하는 대체어를 추출하기 위해서 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어뭉치, 연관단어 뭉치간 코사인 유사도 및 순위 보정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 추출 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 재현율을 측정함으로써 평가하였으며, 제안 방법이 문서 벡터공간 모델의 성능보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제25권1호
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• pp.21-45
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• 2011

본 연구는 4명의 중학교 3학년 학생들이 주어진 표적 문제를 해결하는 과정을 분석하여 학생들이 보이는 다양한 활동 요소 중 구조적 유사성의 인식, 분석적 활동 그리고 비교 활동에 주목하여 이들 활동이 표적 문제의 해결에서 어떤 역할을 하는지 살펴보았다. 4명의 학생들의 문제 해결 과정을 개별적으로 관찰하고 면담한 후, 이 과정에서 학생들이 보인 반응을 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 표적 문제의 해결에 근원 문제의 해법을 적용할 수 있는 토대를 마련하는데 도움을 주는 활동 중의 하나로 구조적 유사성의 인식이 그 역할을 수행할 수 있음을, 또 문제 해결을 위해 추측한 사실에 대한 진위 여부의 판단 근거로 분석적 활동을 활용함을 확인하였다. 그리고 표적 문제의 문제점을 인식하게 하여 표적 문제의 해결 방향을 설정하는데 도움을 제공하는 것으로 비교 활동을 활용함을 확인하였다. 따라서 현장에서 수학을 가르치는 교사는 표적 문제의 해결을 위해 유사 문제와의 구조적 유사성, 분석적 활동 그리고 비교 활동에 초점을 맞추어 문제의 해결을 지도하는 노력이 요구된다. 뿐 만 아나라 본 연구에서 언급한 세 가지 요소 이외에 더 많은 요소가 있을 수 있으며 그 요소들의 역할을 탐구하는 후속연구도 필요하다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.455-462
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• 2006

고차원 데이터 공간에서의 효과적인 검색을 위해 최근 VA-file[1], LPC-file[2] 등과 같이 벡터 근사에 기반을 둔 필터링 색인 방법들이 연구되었다. 필터링 색인 방법은 벡터를 근사한 작은 크기의 색인 정보를 사용하여 근사 거리를 계산하고, 이를 사용하여 질의 벡터와 유사하지 않은 대부분의 벡터들을 빠른 시간 안에 검색 대상에서 제외한다. 즉, 실제 벡터 대신 근사 벡터를 읽어 디스크 I/O 시간을 줄여 전체 검색 속도를 향상시키는 것이다. 하지만 VA-file 이나 LPC-file은 근사 거리를 구하는 방법이 순차 검색과 같거나 복잡하기 때문에 검색 속도 향상 효과가 그리 크지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 근사 거리 계산 시간을 줄이기 위하여 새로운 비트맵 색인 구조를 제안한다. 근사 거리 계산속도의 향상을 위하여, 각 객체의 값을 특성 벡터 공간상의 위치를 나타내는 비트 패턴으로 저장하고, 객체 사이의 거리를 구하는 연산은 실제 벡터 값의 연산보다 속도가 훨씬 빠른 XOR 비트 연산으로 대체한다. 실험에 의하면 본 논문이 제안하는 방법은 기존 벡터 근사 접근 방법들과 비교하여 데이터 읽기시간은 더 크지만, 계산 시간을 크게 줄임으로써 전체 검색 속도는 순차 검색의 약 4배, 기존의 방법들보다는 최대 2배의 성능이 향상되었다. 결과적으로, 데이터베이스의 속도가 충분히 빠른 경우 기존의 벡터 근사 접근법의 필터링을 위한 계산 시간을 줄임으로써 더욱 검색 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권5호
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• pp.409-419
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• 2007

허밍을 통한 유사 검색 질의가 주어질 때 효과적으로 음악 데이타베이스를 검색하는 시스템에 대한 연구는 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 최근에는 음악 데이타베이스와 허밍 질의를 시계열 데이터로 변환하여 시계열 데이타의 유사 검색과 관련하여 제안되어 왔던 여러 가지 거리 척도(distance measure)나 인덱싱 기법등을 적용하여 효과적으로 질의를 처리하려는 시도가 계속 되고 있다. 허밍 질의의 특성을 고려하여 균일 스케일링(Uniform Scaling)과 동적 프로그래밍을 사용한 타임 워핑(Dynamic Time Warping)을 함께 고려한 스케일드 앤 워프트 매칭(Scaled and Warped Matching) 거리를 사용하여 효과적인 유사 검색을 하는 방법은 가장 최근 제시된 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 허밍을 통한 유사 검색 시스템인 Humming BIRD(Humming Based sImilaR miDimusic retrieval system)를 제안하고 구현하였다. 슬라이딩 윈도우를 사용하여 음악의 임의의 부분에 대한 허밍 질의를 처리할 수 있도록 하였으며 더 효율적으로 검색하기 위해 이전의 균일 스케일링을 변형하여 중심을 일치시킨(center-aligned) 균일 스케일링을 제안하고 이와 타임 워핑을 결합한 형태의 스케일드 앤워프트 매칭을 제안하였다. 이 거리의 좀 더 타이트한 하한을 계산하는 하계 함수를 사용하여 탐색 공간(search space)을 효과적으로 줄여 더 빠르고 효과적인 유사 검색을 가능하도록 하였다. 마지막으로 실험을 통해 개선된 스케일드 앤 워프트 매칭이 이전에 비해 같은 검객 결과를 얻으면서도 효과적으로 검색함을 탐색 공간을 줄이는 가지치기 성능을 비교함으로써 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권7호
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• pp.708-714
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• 2006

웹은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다. 웹에서 정보 검색은 검색엔진을 출발점으로 이용하는 것이 대부분이지만, 그 결과는 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 검색엔진의 데이타를 의도적으로 조작하는 것을 스패밍(spamming)이라고 부르며, 다양한 스패밍과 방지기술이 있지만, 최근에 각광을 받고있는 링크기반 검색 방식에는 스패밍이 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 방식에서도 구글폭탄(Google Bombing)과 같이 페이지점수법(PageRank)을 조작할 수 있는 약점이 있다. 본 논문에서는 이러한 약점을 방지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 하여 웹을 하나의 유향 레이블 그래프로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼링크는 에지로 표현함에 있어서 본 연구에서는 링크구조를 기반으로 링크내역(link context)을 부여하고 이를 에지의 레이블로 사용한다. 링크내역과 대상 페이지 사이의 유사도를 구하고, 이것을 이용하여 페이지점수법의 인접행렬을 재구성하는 방법을 취했다. 결과로써 기존의 방법 및 특이값 추출기법(SVD)에 기반한 새로운 기준을 도입해 그 효과를 입증했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.610-617
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• 2003

비디오 데이타베이스에서 유사도 정합은 비디오 클러스터링과 비디오 라이브러리 등과 같은 많은 새로운 응용분야에서 중요성이 증가하고 있다. 대용량 데이타베이스에서 효과적인 접근을 제공하기 위하여 다양한 공간과 시간에 대한 특징치를 이용한 비디오 인덱싱 분야의 많은 연구노력이 있어왔다. 그러나 대부분의 기존 방법들은 순차적인 정합방법 또는 메모리 기반의 역 파일 기법 등에 의존하므로 대용량 데이타베이스에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 효과적이고 스케일 조정가능한 인덱싱 기법을 제안하기 위하여, 문자열 정합을 위해 제안된 trio를 인덱스 구조로 이용하였다. 인덱스 구성을 위하여 윈도우 순서 휴리스틱을 이용하여 각 프레임을 기호 시퀀스로 변환하고, 기호 시퀀스의 집합으로부터 디스크 상주 trio를 구성하였다 질의 처리를 위하여 trio 상에서 깊이-우선 검색과 시간 축분할을 실시하였으며, 제안한 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제와 합성 데이터 집합에 대한 실험을 수행하였다. 제안한 방법은 지속적으로 순차적 스캔 방법보다 우수한 성능을 보였고, 성능이득은 대용량 비디오 데이타베이스에서도 유지되었다.

• 정보관리학회지
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• 제19권3호
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• pp.5-30
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• 2002

본 연구는 음악의 내용에 해당하는 음렬 패턴을 대상으로 분류자질을 선정하고 이를 기준으로 음렬간 유사도를 측정한 후 음렬간 군집을 형성하였다. 이는 내용기반음악검색 시스템에서 유사한 음렬을 검색 결과로 제시함으로써 이용자 탐색을 용이하게 하기 위함이다. 실험문헌집단으로는 $\ulcorner$A Dictionary of Musical Themes$\lrcorner$에 수록된 주제소절의 kern 형식 파일을 사용하였으며, 음렬 처리도구로는 Humdrum Toolkit version 1.0을 사용하였다. 음렬의 분절 여부와 시작 위치에 따른 네 가지 형태의 유사도 행렬을 대상으로 계층적 클러스터링 기법을 사용하여 유사한 음렬간 군집을 형성하였다. 이들 결과에 대한 평가는 외적 기준이 되는 수작업 분류표가 있는 경우 WACS 척도를 사용하였고, 음렬 내 임의의 위치에서부터 시작한 음렬을 대상으로 한 경우, 클러스터링 결과로부터 얻어낸 군집 내 공통 자질 패턴 분포를 통해 내적 기준을 마련하여 평가하였다. 평가 결과에 의하면 음렬의 시작 위치와 무관하게 분절한 자질을 사용하여 클러스터링한 결과가 그렇지 않은 것에 비해 뚜렷한 차이를 보이며 높게 나타났다.