• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.986-998
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• 2003

이동 객체 관리 시스템은 사람, 동물, 자동차, 휴대용 단말기 등과 같이 시간에 따라 연속적으로 위치를 변경하는 시공간 데이터를 관리하며, 차량 추적 시스템, 디지털 전장, 동물 서식지 관리등과 같은 위치기반서비스에 적용된다. 기존의 이동 객체 관리 시스템은 이동 객체의 불확실한 위치 추정 기능을 제공하지 못하며, 실시간 환경에서 발생되는 위치 정보의 손실을 처리하지 못한다 이로 인해 사용자가 요청하는 질의에 응답하지 못하거나 부정확한 질의 처리 결과를 제공하는 문제점이 발생된다. 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 이동 객체 관리 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 시간에 종속적인 위치 변화 함수를 이용하여 이동 객체의 과거 및 미래의 위치 정보를 함께 처리할 수 있다. 또한, 실시간 환경에서 발생되는 이동 객체의 위치 정보 손실을 보완하기 위한 위치 정보 트리거링 기법을 제안한다. 마지막으로, 제안 시스템을 PDA 기반의 차량 검색 시스템에 적용 및 구현한다 이로 인해 제안 시스템이 위치기반서비스에 적용 가능함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권2호
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• pp.219-230
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• 2002

인터넷이용의 급증에 따라 지식정보화사회 전반의 작업들이 분산환경의 디지털도서관에 저장되어 있는 멀티미디어 컨텐츠를 쉽고 신속하게 찾아 새로운 정보를 생성 또는 공유하는 작업을 통해 이루어진다. 이를 위해 핵심적으로 연구해야 할 부분은 원격지에 흩어져 있는 정보를 효과적으로 연결시켜서 의미있고 일관된 형태로 보여지도록 하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위해 디지털도서관에서는 물리적으로 홑어져 있는 정보들이 논리적으로 일관되게 표현될 수 있는 가상공간을 제공해야 하며 가상공간에서 정보가 표현되었을 때 사용자가 원하는 정보를 신속하게 수집하여 제시할 수 있어야 한다. 가상문서(Virtual Document)란 특정 저장장소에 저장되어 존재하던 물리적 문서(Physical Document)들을 대상으로 사용자에게 필요한 일부분 또는 전체를 동적으로 연결하여 통합한 문서를 의미한다. MIRAGE-III 디지털도서관에서는 일반 텍스트문서와 XML로 기술된 구조화된 가상문서를 대상으로 내용기반 검색을 수행한다. 이 시스템에서는 XML 문서구조를 기반으로 부분문서의 검색이 가능하며 문서의 속성 및 계층구조에 대한 검색과 문서간의 링크관계를 이용한 검색도 가능하다. 본 논문에서는 MIRAGE-III 디지털도서관에서의 질의어처리기 및 검색기를 설계하고 구현한 방법론에 대하여 기술한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1491-1499
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• 2011

오늘날 이미지, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터를 웹 공간에 저장하고 검색할 때, 태그를 이용하는 추세는 보편화되어 있다. 본 논문에서는 태깅된 웹 이미지의 검색에서 태그들의 의미적 중요도를 계산하고, 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 시도를 소개한다. 일반적으로 웹상에 저장된 대부분의 사진 이미지들은 실제로는 중요하지 않지만 사용자의 주관적인 판단으로 추가된 태그들을 다수 포함하고 있으며, 이들은 태그의 단순 비교방식으로 이미지를 검색할 때 정확도를 떨어트리는 주요 원인이 된다. 따라서 어떤 이미지에 붙은 수많은 태그들 중에서 의미적으로 보다 중요한 태그들을 찾아내어 검색에 이용한다면 더욱 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 위키피디아 기반의 의미 연관성을 활용하여 검색어 또는 다른 태그들과의 의미 연관성이 높은 태그를 해당 이미지의 대표 태그로 판단하고 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 방대한 온라인 백과사전인 위키피디아를 이용하여 계산된 의미적 연관성을 이용함으로써 기존의 연구에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.816-822
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• 2016

콘텐트 기반 이미지 검색은 기존의 태그 또는 레이블이 있는 텍스트 기반의 검색이 아닌 이미지의 특징을 이용하여 검색하는 방법이다. 실생활 이미지 데이터는 태그나 레이블이 달려있는 경우가 많지 않기 때문에 텍스트 기반의 검색 방법을 사용하기 힘든 경우가 있다. 또한, 기존에 주로 사용되는 이미지 특징 벡터의 유사도를 사용하여 검색하는 방법은 추출 벡터의 유사도 기준으로 사용자가 의도한 결과가 나올지 확신할 수 없다. 예를 들어 사용자가 입력한 질의 이미지와 검색된 이미지들의 종류가 일치하는지의 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자가 질의 이미지의 클래스를 예상하고 결과도 동일한 클래스를 원한다는 가정에 착안하여 이미지 검색 엔진의 성능을 개선하였다. 기존의 유사도 기반의 검색에 머신 러닝 기법을 사용한 이미지 분류기를 적용하여 질의와 동일한 클래스의 결과를 찾는 방법을 제안하였으며, 그 성능을 20개 카테고리에 속하는 11,530개의 이미지로 구성되어 있는 PASCAL VOC 공개 데이터를 이용하여 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.20-27
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• 2003

본 논문에서는 사용자가 질의를 원하는 물체 영역을 선택하면 유사 물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상은 색상성분과 그레이성분으로 나누어져 웨블릿 변환되고 색상성분에서는 컬러 오토코릴로그램과 분산으로 색상특성을 추출한다. 그리고 그레이성분에서는 오토코릴로그램과 GLCM을 통해 질감특성을 추출한다. 이렇게 구한 2개 성분에서의 특성들을 이용하여 데이터베이스내의 영상들과 각각 유사도를 비교하여 검색하게 된다. 이때 각 유사도에 가중치를 적용하였다. 한 가지 성분보다 두 가지 성분에서 특성을 구하여 각각의 단점을 보완하였고 실험 결과에서도 소환성(recall) 및 정확성(precision)이 향상됨을 볼 수 있었다 또한 가중치를 적용함으로써 검색 효율이 개선되었다. 그리고 데이터베이스내 영상들의 여러 특성을 특성 라이브러리내에 자동 색인화 시킴으로써 고속의 영상 검색이 가능하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.763-782
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• 2019

텍스트 문서 집합에 대한 정보검색에서는 주어진 질의에 부합하는 각 문서의 적합도 확률을 계산하고 이 확률이 높은 것부터 낮은 순으로 문서 순위를 정하여 사용자에게 제공한다, 각 문서의 적합도 확률 계산에 많이 사용되는 모형은 단어들이 확률적으로 독립이라는 가정 하에 확률을 추정한다. 이 모형은 단어들의 결합 확률을 계산하는 것이 현실적으로 어렵다는 점에서 많이 이용되고 있지만 질의에 사용되는 단어들이 대개 서로 관련성을 가지고 있다는 사실을 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 단어 자질들의 의존 구조를 고려하여 문서의 적합도 확률을 계산하기 위하여 단어들의 결합 패턴의 확률을 다항분포 모형으로 가정하고, 최대 엔트로피 방법으로 확률을 추정하여 문서 순위를 매기는 정보검색 모형을 제안한다. 여러 가지 다항분포 상황에서 시뮬레이션 실험을 한 결과 변수들의 독립을 가정한 모형보다 더 우수한 추정 결과를 보여 준다. 실제 LETOR OHSUMED 데이터 이용한 문서 순위 매기기 실험의 결과도 더 나은 검색 결과를 보여 준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.19-29
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• 2013

정보에 대한 공간 복잡도가 높은 현재의 인터넷 환경에서는 사용자가 원하는 정보를 정확히 제공하는 것이 검색엔진의 목표이다. 그러나 대다수 검색엔진이 활용하는 내용 기반 기법은 현재의 인터넷 환경에서는 효과적인 도구로 사용될 수 없다. 내용 기반 기법은 어휘의 형태적 특성을 이용하여 웹페이지 가중치를 결정하기 때문에 웹페이지에 대한 변별력이 우수하지 못하다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하여 사용자에게 효과적인 정보를 제공하기 위해, 본 논문에서는 범주 기반 평가 기법을 제안한다. 범주 기반 평가 기법은 질의어를 의미관계로 확장하여 웹페이지와 유사성을 측정한다. 웹페이지 가중치 적용에 있어서, 범주 기반 평가 기법은 웹페이지 검색에 대한 사용자 반응과 질의어 범주를 가중치에 활용함으로써 웹페이지에 대한 변별력을 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 기법은 사용자가 원하는 정보를 검색엔진을 통해 효과적으로 제공할 수 있는 장점이 있으며, 다양한 실험을 통해 범주 기반 평가 기법의 활용성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.179-188
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• 2003

내용기반 영상검색에서 질의는 영상 그 자체이며 질의와 유사한 영상을 찾는 방식으로 검색이 진행된다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 색, 형태, 질감 또는 이들의 공간적인 배치 등의 내용을 염두에 두고 있어야 검색이 가능하다. 이러한 검색방법은 사용자가 검색대상의 내용을 상당 부분 파악하고 있어야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 본 논문에서는 사용자가 영상이 제공하는 감성을 이용하여 칼라영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색과 감성평가가 relevance feedback을 통하여 동시에 진행됨으로 기존의 내용기반 영상검색과 통합이 용이하며, 사용자의 주관적인 평가가 이루어질 수 있다는 점에서 과거의 감성기반 칼라영상 검색과 차이가 있다. 본 논문에서 제안한 검색기의 평가를 위해 영상속성으로 MPEG-7의 칼라 기술자(descriptor)를 사용하였으며 "깨끗한" "밝은" "재미있는", "포근한" 등의 감성형용사를 적용한 결과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.541-549
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• 2015

지속적으로 축적되는 BGP 아카이브 파일은 데이터의 규모로 인해 관리와 분석 방법에 대한 기술적인 어려움에 처해 있다. 최근 오픈소스 분산 컴퓨팅 기반인 하둡 (Hadoop)의 발전에 힘입어 대량의 데이터를 효율적으로 다루는 것이 가능해졌다. 본 논문에서는 대량의 BGP 아카이브 데이터로부터 민첩한 분석 방법을 제공하고 저가의 컴퓨터를 이용하여 성능 확장이 가능한 하둡 기반의 BGP 분석 아키텍쳐 (BGPdoop)를 제안한다. BGPdoop은 여러 지점에서 수집하여 오랜 기간 축적된 대량의 BGP 아카이브 데이터의 효율적인 관리와 분석을 위하여 데이터의 구조와 접근 방법을 정의하고, 유연하고 민첩한 질의 기반의 BGP 분석 방법을 제시한다. 20대 노드로 구성된 테스트베드를 이용한 규모확장성 실험에서 4대 노드 대비 5배의 단위 시간당 증가된 처리량을 확인했다. 또한 하이브 (Hive) 질의를 이용한 BGP 라우팅의 포렌식 분석 사례를 통해 본 논문의 제안방법에 대한 타당성을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권4호
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• pp.145-152
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• 2020

기계독해는(Machine reading comprehension) 사용자 질의와 관련된 문서를 기계가 이해한 후 정답을 추론하는 인공지능 자연어처리 태스크를 말하며, 이러한 기계독해는 챗봇과 같은 자동상담 서비스에 활용될 수 있다. 최근 자연어처리 분야에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 BERT 언어모델은 대용량의 데이터를 pre-training 한 후에 각 자연어처리 태스크에 대해 fine-tuning하여 학습된 모델로 추론함으로써 문제를 해결하는 방식이다. 본 논문에서는 BERT기반 특허상담 기계독해 태스크를 위해 특허상담 데이터 셋을 구축하고 그 구축 방법을 소개하며, patent 코퍼스를 pre-training한 Patent-BERT 모델과 특허상담 모델학습에 적합한 언어처리 알고리즘을 추가함으로써 특허상담 기계독해 태스크의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허상담 질의에 대한 정답 결정에서 성능이 향상됨을 보였다.