정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서도 표기의 다양성은 검색 시 불일치로 인한 정보 누락을 발생시키는 원인이 된다. 본 논문은 이러한 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위하여 검색 대체어 후보를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 자동 생성 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 기반으로 하여 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어 뭉치, 연관단어 뭉치 간 코사인 유사도 및 신뢰도를 이용한 필터링 기법 등을 이용한 대체어 후보 자동 생성 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 자동 생성 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 정확도 및 재현율을 측정함으로써 평가되었으며, 제안 방법이 context window overlapping을 이용한 대체어 추출 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.
본 논문에서는 다차원 데이타의 유사도 검색을 효율적으로 지원하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 공간 분할 방식으로 영역을 분할하고 실제 데이타들이 존재하는 영역에 대해 동적 비트를 할당하여 영역을 표현한다. 따라서, 분할된 영역들 사이에 겹침이 발생하지 않으며 하나의 중간 노드에 많은 영역 정보를 저장할 수 있어 트리의 깊이를 감소시킨다. 또한, 특정 영역에 군집화되어 있는 데이타에 대해서 효과적인 표현 기법을 제공하며 자식 노드의 영역 정보는 부모 노드의 영역 정보를 이용하여 상대적으로 표현함으로써 영역 표현에 대한 정확성을 보장한다. 이를 통해 검색성능 향상을 제공한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 다차원 색인 구조와의 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 색인 구조가 기존 색인 구조보다 $40\%$정도 검색 성능이 향상됨을 증명한다.
최근 웹 서비스 컴포지션이 많은 관심을 받고 있다. 웹 서비스 컴포지션을 통해서, 현재 존재하는 웹 서비스를 이용하여 저장소에 존재하지 않는 새로운 웹 서비스를 제공할 수 있다. 이 논문에서는 웹 서비스 컴포지션 검색을 구성하기 위해서 관계형 데이타베이스(RDBMS)를 사용한 PSR 시스템을 제안한다. 웹 서비스 컴포지션을 선 계산하기 위한 조인과 인덱스를 사용하는 알고리즘을 제안한다. 또한 웹 서비스에서 추출한 온톨로지 정보도 테이블로 저장하고, PSR 시스템이 이를 사용하여 온톨로지 매칭 정도에 따라 사용자 질의와의 유사도를 통한 결과를 반환하도록 하였다. 실험을 통하여 RDBMS 상에서 웹 서비스 컴포지션을 선 계산하는 접근 방법이 많은 수의 웹 서비스와 사용자 질의를 처리할 때 빠른 실행 시간과 좋은 확장성을 가지고 있음을 보였다.
본 연구는 인터넷 문서상에 나타나는 도시 지명의 문서 빈도를 통계량으로 도시규모에 대한 분석을 실시하였다. 검색어가 갖는 의미상의 차이에 따른 조건과 검색의 범위를 제약하면서 나타나는 유의적인 차이점들에 대해 분석하였고, 도시규모분포의 상관계수에 대한 분석을 통해 인구와 문서빈도와의 차이점을 분석하였다. 각 도시의 인구와 문서빈도와 상관관계 분석에서는 검색어의 종류를 보다 공간적의 의미로 제약할수록 더 높은 상관관계가 나타났고, 문서의 종류는 상용, 네트워크, 기관의 경우에 있어서 높은 상관관계가 나타났다. 그리고 인구와 문서빈도의 통계량을 이용한 군집분석을 통해서, 인구에 비해 더 많은 혹은 낮은 문서빈도를 보이는 도시들을 파악하였다. 이와 같은 분석은 웹 문서라는 정보통신사회 속에서 반영되는 각 도시의 특성을 분석하는 새로운 방안을 제시한다는 점에서 큰 의미를 갖는다고 할 수 있다.
여러 오픈마켓에서 판매자가 동일한 상품을 등록할 시에 각 오픈마켓마다 다른 기준으로 제공되는 카테고리로 인하여 카테고리 선정에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 판매자가 오픈마켓에서 상품 등록 시 다른 오픈마켓에서 기 판매하고 있는 상품의 카테고리와 의미적으로 가장 연관성이 높은 카테고리를 추천하는 방법을 제안한다. 이때 입력받은 카테고리를 의미 분석하는 방법으로 형태소 분석, Wiki 낱말사전, WordNet, Google 번역 서비스를 사용하여 추출된 색인어로 카테고리를 검색한 후, 의미적 연관성 측정을 통하여 가장 의미가 비슷한 카테고리를 추천하는 방법이다. 실험 결과로 색인어 기반의 검색방법 보다 제안하는 의미분석 검색방법이 정확한 검색결과를 보여주어 시스템의 신뢰도를 향상시켰으며, 카테고리를 선택하는데 드는 시간비용을 절감해주는 것을 보인다.
In modern society, creation and distribution of multimedia contents is being actively conducted. These multimedia information have come out the enormous amount daily, the amount of data is also large enough it can't be compared with past text information. Since it has been increased for a need of the method to efficiently store multimedia information and to easily search the information, various methods associated therewith have been actively studied. In particular, image search methods for finding what you want from the video database or multiple sequential images, have attracted attention as a new field of image processing. Image retrieval method to be implemented in this paper, utilizes the attribute of corner patches based on the corner points of the object, for providing a new method of efficient and robust image search. After detecting the edge of the object within the image, the straight lines using a Hough transformation is extracted. A corner patches is formed by defining the extracted intersection of the straight line as a corner point. After configuring the feature vectors with patches rearranged, the similarity between images in the database is measured. Finally, for an accurate comparison between the proposed algorithm and existing algorithms, the recall precision rate, which has been widely used in content-based image retrieval was used to measure the performance evaluation. For the image used in the experiment, it was confirmed that the image is detected more accurately in the proposed method than the conventional image retrieval methods.
PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.
차세대 웹 기술로 각광 받고 있는 시맨틱 웹에서 웹 리소스는 온톨로지에 기술된 다양한 메타데이타에 의해 가용하게 되며 이러한 온톨로지를 대상으로 한 검색을 위해 SPARQL과 같은 여러 시맨틱 질의 언어가 제안되었다. 그러나 이러한 시맨틱 질의 언어를 사용자가 습득하였다 하더라도 올바른 정보를 찾기 위해서는 사용자가 온톨로지의 구조와 어휘를 잘 파악하고 있어야 한다는 어려움이 있다. 특히 사용자가 질의 언어의 문법과 복잡한 형식 논리 이론에 익숙하더라도 온톨로지 리소스 표기에 사용된 어휘를 모를 경우에는 질의 언어 작성 시 전혀 다른 어휘를 사용할 수 있으며 그에 따라 원하는 정보를 찾지 못하는 어휘 상이성 문제를 해결하여야 한다. 본 논문은 이러한 어휘 상이성 문제의 해소에 주안점을 두고 질의어의 의미와 온톨로지 어휘 사이의 의미 유사도를 이용하여 사용자가 온톨로지에 없는 질의어를 사용하였을 경우 그와 의미가 가장 가까운 온톨로지 어휘로 변환하여 줌으로써 어휘 상이성 문제를 해결하는 방안을 제안한다.
재장전노심의 핵연료 장전모형 설계를 위한 기존의 알고리즘 탐색방법의 단점을 보완하기 위한 새로운 경험적 탐색방법을 개발하였다. 노심의 핵연료 장전모형으로 고려될 수 있는 수없이 많은 경우의 수를 줄이기 위하여 일반적 핵연료 배치규칙, 영역별 배치방법 그리고 장전모형의 집단화 방법을 이용하였다. 비슷한 장전모형을 모아서 집단화시키는 기준으로 엔트로피 이론을 이용하였다. 또한 PROLOG언어를 이용하여 주어진 배치규칙에 따라 장전모형을 탐색하는 프로그램을 만들었다. 장전모형들의 노심내 출력분포 해석에는 2군 nodal코드인 MEDIUM-2D를 사용하였다. 이와같은 방법을 사용한 결과 수백개 정도의 장전모형 집단을 찾아낼 수 있었고, 여기에 가연성 독봉 배치규칙에 따라 가연성 독봉을 배치한 결과 장전모형 집단의 수를 수십개까지로 감소시킬 수 있었다. 이러한 장전모형 집단들로부터 실제로 이용 가능한 장전모형을 찾아내기 위하여, 주기길이 최대화방법과 첨두 출력 최소화방법을 사용하였다. 그 결과 고리 3호기 제10주기의 예상 재장전모형보다 주기길이는 길고 첨두출력은 낮은 장전모형을 찾아낼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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