한글 워드임베딩은 명사 추출과정을 거치지 않으면, 학습에 필요하지 않은 단어까지 학습하게 되어 효율적인 임베딩 결과를 도출할 수 없다. 본 연구는 한글 워드임베딩, 아프리오리, 텍스트 마이닝을 이용하여, 특정 도메인에서 질의어 확장에 의해 보다 효율적으로 답변을 검색할 수 있는 모델을 제안하였다. 워드임베딩과 아프리오리는 질의어에 대해서 의미와 맥락에 따라 연관 단어를 추출하여, 질의어를 확장하는 단계이다. 한글 텍스트 마이닝은 명사 추출, TF-IDF, 코사인 유사도를 이용하여, 유사답변 추출과 사용자에게 답변하는 단계이다. 제안모델은 특정 도메인의 답변을 학습하고, 연관성 높은 질의어를 확장함으로서 답변의 정확성을 높일 수 있다. 향후 연구과제로서, 데이터베이스에 저장된 사용자 질의를 분석하고, 보다 연관성 높은 질의어를 추출하는 연구가 필요하다.
생물학 분야에서 유전자에 대한 연구가 활발하게 이루어지면서 유전자에 대한 정보 구축 및 통합에 대한 필요성이 대두 되었다. 그 결과 Gene Ontology Consortium은 W3C에서 제정한 온톨로지 기술언어인 OWL로 유전자에 대한 정보와 분류를 담고 있는 Gene Ontology를 구축하였다. 하지만 Gene Ontology를 위한 기존의 브라우저들은 키워드, 트리, 그래프 기반의 단순 검색만을 지원할 뿐 다양한 관계를 고려한 고급 정보 검색이 불가능하다. 본 논문은 실제 생물학 연구를 수행하는 사용자들이 Gene Ontology를 효과적이고 편리하게 사용할 수 있도록 하기 위해 다양한 온톨로지 검색 기법을 통합적으로 지원하는 방법을 제안하였다. 또한 질의어 입력대신 검색 중에 손쉽게 질의를 생성하는 기법과 생성된 질의를 SeRQL 질의로 변환하는 기법을 제안함으로써 온톨로지에서 지원하는 질의어에 독립적으로 손쉽게 질의를 생성하고 고급정보를 얻을 수 있도록 하였다. 그리고 이렇게 구축한 GO Guide 브라우저를 통해 Gene Ontology의 방대한 정보를 효과적으로 이용할 수 있음을 확인하였다.
시계열 데이터(time series data)는 특정 대상의 시간적 변동을 지속적으로 관측하여 얻은 값이다. 시계열 데이터의 자료수가 많아짐에 따라 자료의 효율적인 탐색을 위한 장치들이 개발되고 있다. 이 중에서 대화형의 자료 탐색(interactive data exploration)을 위한 동적 쿼리(dynamic query)의 대표적인 장치로 Timeboxes를 들 수 있다. Timeboxes는 관심영역에 해당하는 자료들을 보여주는 사각형 쿼리 장치이다. 사용자 본인의 관심 구간을 간단한 마우스 조작을 통해 사각형 형태로 나타내면 이 사각형 영역 내에 해당되는 자료들이 실시간으로 나타난다. 그러나, 구체적인 쿼리 영역을 설정하기에는 한계가 있고 사용자의 사고 모델(mental model)과는 불일치되는 쿼리 영역을 시각화 한다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 DQB(Dynamic Query Band)를 제안한다. DQB는 시계열 데이터의 시각화 뷰에서 두께를 가지는 꺽은 선이 이루는 쿼리 영역을 말한다. 이 장치는 직관적이고 조작이 간편한 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라, 구체적인 쿼리 영역 설정이 가능하고 좋은 개념 모델(Conceptual model)을 제공해 준다.
Kim, Young-Sum;Kim, Yong-Sung;Kim, Whoi-Yul;Kim, Myung-Joon
ETRI Journal
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제21권1호
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pp.40-54
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1999
In this paper, we describe a new trademark retrieval system based upon the content or the shape of trademark. The system has an on-line graphical user interface for the World Wide Web (WWW) that allows user to provide a query in forms of a sketch or a visual image to search for similar trademarks from database. User interfaces for the WWW were implemented by utilizing HTML and Java applets. The query can occur in arbitrary size and orientation. A shape representation scheme invariant to scale and rotation was developed to measure the similarity between two trademarks using the magnitude of Zernike moments as a feature set. Performance evaluation has been carried out with a database of 3,000 trademarks. It takes only about 0.6 second for the retrieval on a 200 MHz Pentium PC. The average recall of the original one among top 30 candidates queried by noisy or deformed images was 100%.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.82-89
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2021
Recently, applications are increasing the importance of security for published documents. This paper deals with data-publishing where the publishers must state sensitive information that they need to protect. If a document containing such sensitive information is accidentally posted, users can use common-sense reasoning to infer unauthorized information. In recent studied of peer-to-peer databases, studies on the security of data of various unique groups are conducted. In this paper, we propose a security framework that fundamentally blocks user inference about sensitive information that may be leaked by XML constraints and prevents sensitive information from leaking from general user. The proposed framework protects sensitive information disclosed through encryption technology. Moreover, the proposed framework is query view security without any three types of XML constraints. As a result of the experiment, the proposed framework has mathematically proved a way to prevent leakage of user information through data inference more than the existing method.
World Wide Web (WWW) use has been increasing recently due to users needing more information. Lately, there has been a growing trend in the document information available to end users through the internet. The web's document search process is essential to find relevant documents for user queries.As the number of general web pages increases, it becomes increasingly challenging for users to find records that are appropriate to their interests. However, using existing Document Information Retrieval (DIR) approaches is time-consuming for large document collections. To alleviate the problem, this novel presents Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) based Density Ant Colony Information Retrieval (DACIR) for user queries based DIR. The proposed first stage is the Term Frequency Weight (TFW) technique to identify the query weightage-based frequency. Based on the weight score, they are grouped and ranked using the proposed Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) technique. Finally, based on ranking, select the most relevant information retrieves the document using DACIR algorithm.The proposed method outperforms traditional information retrieval methods regarding the quality of returned objects while performing significantly better in run time.
21세기 정보화시대에 정보자원의 양은 증대되고 있으며 필요한 정보를 손쉽게 취득하게 해주는 정보검색 시스템의 역할이 중요해지고 있다. 일반적으로 사용자가 원활한 검색을 하기 위해서는 검색하고자 하는 정보에 대한 충분한 사전 파악이 필요하며, 키워드를 식별하는 능력 또한 뛰어나야 한다. 하지만 대부분의 사용자들이 충분한 지식을 갖추고 검색을 수행하지 않으며 질의어에 적합한 효율적인 키워드를 연상하는데 많은 시간을 소비한다. 또한 여러 검색엔진에서 연관검색어 서비스를 제공하고 있지만 이는 검색어와 유사한 의미 내용이 대부분이며 사용자에게 맞는 확장/연관검색어를 제공하여 주지 못한다. 본 논문은 질의어 패턴 분석 기반의 사용자 확장 검색어 추출 및 추천을 통해 사용자의 검색 편의성을 제공하기 위한 시스템을 제안한다.
최근 다양한 정보검색 기법의 발달로 인해 사용자는 인터넷으로부터 유용한 데이터를 쉽게 획득할 수 있다. 이러한 데이터는 스트림 데이터와 유사하게 연속적으로 발생하기 때문에 인터넷에서 발생하는 대량의 데이터 중에서 사용자의 요구에 맞는 데이터만을 추출하기 위한 기법이 필요하다. 전통적인 데이터 추출 방법에서는 데이터를 먼저 데이터베이스에 저장한 후에 사용자의 요구를 질의로 변환하여 처리하였다. 그러나 이러한 방법은 연속적으로 발생하는 대용량의 데이터에 대하여 사용자 질의를 처리하는 경우에 비효율적인 문제가 있다. 이 논문에서는 인터넷 환경에서 대용량의 연속적인 데이터 스트림으로부터 사용자의 요구에 맞는 데이터를 추출하는 질의처리 기법을 제안한다. 먼저 인터넷에서 발생하는 데이터의 변화를 이벤트로 표현하고, 사용자의 요구사항을 프로파일로 정의한 이벤트-프로파일 모델을 제안한다. 그리고 이 모델을 기반으로 이벤트와 프로파일을 효율적으로 처리하기 위한 여과방법을 제안한다.
Recently, a variety of IoT data is collected by attaching geosensors to many vehicles that are on the road. IoT data basically has time and space information and is composed of various data such as temperature, humidity, fine dust, Co2, etc. Although a certain sensor data can be retrieved using time, latitude and longitude, which are keys to the IoT data, advanced search engines for IoT data to handle high-level user queries are still limited. There is also a problem with searching large amounts of IoT data without generating indexes, which wastes a great deal of time through sequential scans. In this paper, we propose a unified spatial index model that handles both grid and trajectory queries using a cell-based space-filling curve method. also it presents a visualization method that helps user grasp intuitively. The Trajectory query is to aggregate the traffic of the trajectory cells passed by taxi on the road searched by the user. The grid query is to find the cells on the road searched by the user and to aggregate the fine dust. Based on the generated spatial index, the user interface quickly summarizes the trajectory and grid queries for specific road and all roads, and proposes a Web-based prototype system that can be analyzed intuitively through road and heat map visualization.
시간지원 데이터베이스는 유효시간과 거래시간을 통해 객체에 대한 효율적인 이력관리를 제공한다. 유효시간은 현실세계에서 객체에 발생한 시간을 의미하며, 거래시간은 객체가 데이터베이스에서 정의된 연산 뿐만 아니라 사용자 질의에 내포된 이력정보에 관련된 연산을 처리할 수 있도록 확장되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 시간지원 질의언어인 TQuel(temporal query language)을 대상으로 하는 이전에 제안된 시간지원 질의 처리 시스템에 대하여 시간지원 구문분석과 시간지원 의미분석, 그리고 시간지원 코드 생성 및 시간지원 실행기 등의 기본적인 요소를 기반으로 거래시간 관리, 시간지원 집계, 시간지원 뷰, 그리고 시간지원 죠인 및 최적화 기능을 추가로 설계 구현하고, 그 처리과정을 예를 들어 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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