질의응답문서는 이용자가 입력한 질의, 질의설명, 답을 아는 다른 이용자가 제시한 응답으로 구성된 구조화된 문서로서, 최근 웹 문서처럼 검색이 일반적으로 일어나고 있는 정보원이다. 이 연구에서는 질의응답문서의 구조적 특성을 기반으로 질의를 재생성하여 질의응답문서의 검색효율을 향상시키고자 하였다. 질의재생성 실험에서 성능이 비교된 문서구조는 질의와 응답내용이다. 질의를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 질의응답검색 시스템에 입력되어 있는 유사질의를 활용하여 클러스터링하는 기법이 적용되었다. 응답정보를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 가장 유사한 기존 질의에 대해 응답된 내용에서 단락검색으로 적합한 문장들을 선정하여 활용하는 기법이 적용되었다. 실험 결과 응답정보를 활용하여 질의를 재생성하는 방식이 정확률은 유지하면서 더 다양한 검색결과를 제공하는 것으로 나타났다.
최근 초고속 인터넷과 대용량 데이터베이스 기술의 발전으로 웹 문서의 양이 크게 증가하였으며, 이를 효과적으로 관리하기 위하여 문서의 주제별 자동 분류가 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 한글 형태소 및 키워드 분석에 기초한 문서 특성 추출 방법을 제안하고, 이를 이용하여 웹 문서와 같은 비구조적 문서의 주제를 예측하여 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제시한다. 먼저, 문서 특성 추출을 위하여 한글 형태소 분석기를 사용하여 용어를 선별하고, 각 용어의 빈도와 주제 분별력을 기초로 주제 분별 용어인 키워드 집합을 생성한 후, 각 키워드에 대하여 주제 분별력에 따라 점수화한다. 다음으로, 추출된 문서 특성을 기초로 상용 소프트웨어를 사용하여 의사 결정 트리, 신경망 및 SVM의 세 가지 분류 모델을 생성하였다. 실험 결과, 제안한 특성 추출 방법을 이용한 문서 분류는 의사 결정 트리 모델의 경우 평균 Precision 0.90 및 Recall 0.84 로 상당한 정도의 분류 성능을 보여 주었다.
인터넷의 성장으로 인해 반구조적인 문서의 표준인 XML 문서의 사용이 증가하고 있고 이에 따라 XML 문서의 통합과 검색을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 효율적인 문서의 통합과 검색을 위한 기초 작업은 유사 구조의 XML 문서를 클러스터링 하는 것이다. 기존 연구의 XML 문서 클러스터링에서는 문서간의 구조적 유사도를 이용하여 클러스터를 생성한다. 그러나 이러한 방법은 문서간의 구조적 유사성외 정확한 측정 기준을 만들기 어렵고, 반복적인 유사도의 비교로 인해 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 논문에서는 많은 데이타에도 유연하게 적용할 수 있는 트랜잭션 데이타를 위한 클러스터링 알고리즘을 적용하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 방법은 하나의 DTD나 XML 스키마를 공유하는 문서 집합이 아닌 스키마가 없는 다양한 구조의 XML 문서들을 대상으로 공통 구조를 이용한다. 공통 구조를 이용하기 위하여 XML 문서의 트리 모델에서 구조를 분리하여 빈발 구조를 추출하고 이를 기반으로 클러스터링을 수행한다. 아울러, 기존 연구와의 비교 및 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 보인다.
This research investigates a system for house design automation. The system is based on an object-oriented building data model, aiming to support the house design process conducted by non-expert users. Its object model, with simple yet powerful user interfaces, enables a CAD system to handle a complicated building system with much ease. Hence, the model dramatically simplifies the design process beyond just the automatic document generation. In this paper, we discuss the aspects of the building data model, introduce critical concepts such as grid objects and structured floor plan, and present a prototype system called GPLAN. The system is implemented in the framework of our building data model, and it provides a host of intelligent features that have been proved useful for house design automation.
정보화 사회로의 진행이 가속화됨에 따라 정보 양이 급격히 증가하면서 XML을 이용하여 정보를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존의 방법은 특정 엘리먼트의 부모, 자식, 형제에 대한 다양한 구조 검색을 효율적으로 지원하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 XML 문서의 효율적인 관리와 구조검색을 위해OETID를 이용한 구조 정보 표현과 색인 기법을 제안한다. 또한 XML 문서의 구조 정보를 저장하기 위한 저장 기법과 검색 결과에 대한 문서통합 과정을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 XML 문서의 구조 정보를 효율적으로 표현할 수 있을 뿐 아니라 간단한 연산으로 특정 엘리먼트에 직접적인 접근과, 다양한 질의 처리가 가능하다. 따라서 보다 효율적이고 빠른 검색을 지원할 수 있다.
음성인식의 연구 대상은 낭독음성에서 대화음성으로 발전해가고 있다. 이를 위해서는 대량의 대화코퍼스가 필요하다. 그러나 아직 충분한 양의 대화코퍼스가 구축되어 있지 못하며 코퍼스의 주석 정보 또한 복잡하고 다양하게 표현하고 있어 효율적인 활용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 대화 영역으로 텔래뱅킹 영역을 설정하고 대화코퍼스를 구축하여 구축된 대화코퍼스의 주석 정보를 XML(Extensible Markup Language)로 표준화할 수 있도록 DTD(Document Type Definition)를 정의하여 문서 구조화하였다.
This paper presents an authoring system for users to create and edit multimedia documents more easily. Our system supports dynamic authoring to feedback the inconsistency that could be occurred when users authorize and flexible media synchronization. For these, we define a new time relation based on causal relation and provide an internal representation using trees and structured document parsing. The system consists of the components such as visual interface, parsing, and presentation engine. It has been implemented on Microsoft Windows 95 with Visual C++.
역파일 구조(inverted file structure)는 검색 속도가 빠르기 때문에 정보검색 시스템의 색인정보 하부 저장구조로 널리 이용되지만 문서의 동적 삭제는 어려운 형태이다. 본 논문에서는 기존역파일 구조에 문서마다 색인어의 포스팅 레코드를 기록한 목록을 유지함으로써 문서의 동적 삭제가 용이하고, 위치정보를 포스팅 레코드에서 분리하여 위치 검색이 효율적인 역파일 구조를 설계한다. 설계된 역파일 구조는 STEER(Structured Entity Element Retrieval) 정보검색 시스템에서 구현되었다.
XML(extensible Markup Language)문서가 웹 문서의 표준으로 자리 매김 할 수 있는 가장 큰 성공요인은 사용자가 문서 타입을 기술할 수 있는 유연성(flexibility)이다. 그러나 XML의 유연성으로 야기되는 문제점은 동일한 의미를 표현하기 위해 XML문서 작성자마다 서로 다른 태그명과 구조를 사용한다는 점이다. 즉 서로 다른 태그 집합, 요소(element), 속성(attribute)에 대한 서로 다른 이름 또는 다른 문서 구조로 인해 다른 태그로 표현된 문서는 서로 다른 부류의 문서로 간주되기 쉽다. 따라서 본 논문은 XML태그에 내재된 의미 정보(semantic information)와 구조 정보(structured information)를 추출하여 의미적으로 최대한 유사한 동의어로 확장하고, XML문서의 확장된 태그간의 의미적 유사도를 비교 분석할 수 있는 개념 기반의 태그 패턴 매처(Tag Pattern Matcher)를 설계 구현하였다. 두 XML문서의 태그간의 의미적 유사도에 가중치를 부여하여 기존의 비구조적인(semi-structured) 문서를 위한 벡터 스페이스 모델(vector space model)을 확장함으로써 두 XML문서가 유사한지를 파악할 수 있다.
정보추출은 한 문서에서 그 문서의 중심적 의미를 나타내는 특정 구성요소를 인식하여 추출하는 작업이다. 기존의 정보추출 시스템은 대부분 정보추출 규칙인 wrapper를 수동으로 구성하여 적용하였기 때문에 추출의 정확성은 높지만 유연성, 확장성, 효율성의 측면에서 문제점이 발생하였다. Wrapper를 자동으로 생성하는 일부 연구에서도 도메인 지식의 획득과 표현의 어려움, 그리고 여러 정보소스 사이에 나타나는 문서형태의 구조적 이질성 때문에 정확한 정보추출이 이루어지지 못했다. 본 논문에서는 이러한 이질적이고 복잡한 형태의 실세계 정보소스로부터의 정확한 정보추출을 추구하는 정보추출 에이전트인 XTROS를 제안한다. XTROS는 도메인 지식을 이용하여 준구조화된 형태의 정보소스에서 제공하는 문서를 분석하고 학습하여 wrapper들을 자동으로 생성하고, 이 wrapper들을 모두 XML 문서의 형태로 구성하는 새로운 표현기법을 제시함으로써 도메인 지식표현의 용이성과 wrapper 해석기 구현의 간결함, XML이 지닌 이식성 등을 최대한 활용하고자 하였다. Wrapper의 정보추출 규칙은 도메인 지식과 샘플 문서를 이용하여 자동으로 생성된다. 정보추출 규칙을 자동으로 생성하는 알고리즘의 핵심은 도메인 지식을 바탕을 샘플 문서의 각 논리 라인에 의미를 부여하고 이 논리 라인 의미의 나열로부터 반복되는 패턴을 찾아내는 것이다. 이 패턴의 위치와 구조를 XML 문서로 표현한 것이 wrapper가 된다. XTROS 시스템을 부동산 매물정보를 제공하는 다수의 실제 웹 정보소스에 대해서 테스트한 결과 이질성과 복잡성을 가진 대부분의 정보소스로부터 정확한 wrapper 생성과 정보추출이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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