본 연구에서는 지능형 정보 검색의 개념을 정립하고, 지능형 정보 검색 시스템의 모 형을 제시하였다. 실제로 우리말 문헌을 검색하는 지능형 시스템을 구현하였으며, 이 시스템 은 자연 언어 인터페이스, 이용자 모형화, 격관계를 이용한 자동 색인, 복수의 검색 기법 등 을 수용한다.
정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.
원자력발전소의 노내 중성자 분포 측정 설비는 고장이 발생하여 기능을 상실하면 발전소를 정지하여야 하는 매우 중요한 설비이다. 국내 가압 경수로형 원전에 사용되고 있는 노내 중성자 분포 측정 방식은 이동식과 고정식으로 구분되며, 고리 1, 2, 3, 4호기, 영광 1, 2호기 및 울진 1, 2호기처럼 미국 웨스팅하우스사와 프랑스 프라마톰사가 공급한 원전은 이동식 측정 방식을 채택하고 있고, 그밖에 미국 CE사가 공급한 원전 및 한국 표준형 원전은 고정식 측정 방식을 채택하고 있다. 이동식의 경우 측정 설비의 검출기 구동시스템은 원자로 내부에 설치되어 있는 심블에 검출기를 삽입 또는 인출하면서 검출기가 중성자 분포 정보를 취득한 수 있도록 기계적인 구동 메커니즘을 제공한다. 기존 설비는 협소한 공간에 통로선택기를 복층으로 배치하여 검출기가 지나가는 통로의 구배가 심한 관계로 마찰이 커져 구동설비에 잦은 고장이 발생하였고, 구조적으로도 신뢰성이 떨어지는 문제점을 갖고 있었다. 본 논문에서는 신뢰성이 높고 통로에서의 마찰이 적은 새로운 개념의 이중색인 통로선택기와 구동장치의 설계와 제작 및 적용 결과 등을 다룬다.
현재 많이 사용되고 있는 P2P 개념으로는 순수 F2P와 변형 F2P구조가 있다. 순수 P2P의 모델에는 Gnutella와 Ktella 등의 형태가 존재하고 변형 P2P로는 무수히 많은 형태가 존재한다. 순수 P2P 모델의 경우에는 정보 공유에서 연결성을 장점으로 Gnutella의 형태를 응용한 형태로 많이 사용되고 있지만 정보를 검색하거나 제공하기 위해 많은 트래픽을 소모하게 된다. 이와는 달리 변형 P2P모델들 중 정보 공유 모델들이 존재하는데 이 모델들은 사용자에게 효율적이고 빠른 검색과 색인을 제공하기 위해 기존의 서버/클라이언트 형태를 취하고 있지만 제공하는 서버의 능력에 의존할 수 밖에 없다. 파일공유 모델의 Peer들에 대해 연결성 유지를 위한 많은 부하와 사용자에 있어서 그룹에 대한 형태의 문제점 그리고 서버의 Fail로 인한 비 연결성에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라우팅 프로토콜 기법에서의 접근과 계층적 구조를 적용하고 Backup 시스템을 포함해서 효율적인 그룹관리와 동적인 서버의 지정으로 신뢰성을 유지하기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다.
최근, 이질적인 형태의 멀티미디어 데이터들의 증가와 함께, 멀티미디어 콘텐츠들의 저장 및 검색의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 검색 엔진들은 대부분 텍스트 데이터만을 대상으로 하고 있으며, 특별한 도메인에서는 객체 지향 데이터베이스, 객체 관계 데이터베이스 등 별도의 데이터베이스를 활용하여 검색에 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 멀티미디어 콘텐츠들의 저장 및 색인에 유연한 가변 속성 포스팅 구조를 제안한다. 제안하는 가변 포스팅 구조는 벡터의 개념을 사용하여 포스팅의 속성을 추가할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안하는 포스팅 구조는 이질적인 형태의 멀티미디어 콘텐츠들을 각 콘텐츠들의 속성에 따라 가변적으로 저장 구조를 정의하고, 이에 따라 인덱스를 구축할 수 있는 확장성 있는 방안이다.
정보 검색(Information Retrieval)이나 디지털 도서관(Digital Library)과 같은 분야에서 가장 중요한 요소는 사용자가 필요로 하는 정보를 찾아주는 것이다. 이를 위해서 사용자가 사용하는 장치는 사용자의 의도뿐만 아니라 문서의 내용 또한 잘 파악하여야 한다. 본 논문은 문서의 의미적인 내용을 파악하는데 도움을 주는 효과적인 키워드 추출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 문서에서 추출된 명사들의 의미(sense)를 결정(disambiguation)하고, 의미가 결정된 명사로 어휘체인을 생성한다. 특정 척도를 이용하여 강한 체인을 선별하고, 몇 개의 강한 체인에서 키워드들을 추출한다. 문서에서 사용된 명사들의 실제 센스를 결정하는 단계에서 semantic window라는 개념을 제안한다. 이것은 주변 명사들과의 의미관계를 미리 살펴보고, 문서내의 명사들의 센스를 결정하는 것이다. 본 시스템의 성능을 검증하기 위하여, 주요 구(key phrase) 추출 시스템인 KEA의 성능과 비교 분석하였다. 본 시스템은 정보 검색과 디지털 도서관을 포함한 범용적인 도메인에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 역색인 파일을 미용하여 학장 불리언 질의를 처리할 때 최소 비용의 질의 처리 방법을 구해 주는 질의 최적화 알고리즘을 제시한다. 확장 불리언 질의를 처리하는 방법은 질의를 구성하는 키위드의 처리 순서에 따라 여러 가지가 있을 수 있으므로 확장 불리언 질의 최적화 문제는 결국 최적 키워드 처리 순서를 구하는 문제로 귀결된다. 본 논문에서는 이 문제가 데이터베이스 질의 최적화에서 최적 조인 순서를 구하는 문제와 구조적으로 유사함을 보이고 이 분야의 연구 결과를 이용하여 문제를 해결한다. 즉, 확장 불리언 질의 처리에 대한 비용 모델을 수립하고 키워드 선택률과 역색인 파일 접근 비용을 이용하여 키워드 순위 개념을 도입한 후 이를 이용하여 최적 키워드 처리 순서를 구하는 알고리즘을 도출한다. 그리고 도출한 질의 최적화 알고리즘의 최적성을 증명하고. 실험을 통하여 실제로 최소비용의 질의 처리 방법을 구함을 보이고, 질의 최적화를 하지 않을 경우와 비교하였을 때 그 성능이 월등히 우수함을 보인다. 본 논문에서 제시한 질의 최적화 알고리즘은 정보검색시스템의 질의 처리 성능 향상에 큰 기여를 하리라 믿는다.
본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 TV 스포츠 뉴스 비디오의 색인을 위한 효율적인 뉴스 기사(Article)와 장면(Shot) 전환검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MPEG-2 비디오 스트림을 디코딩하지 않고 이들이 포함하고 있는 정보들만 이용하기 때문에 디코딩에 다른 시간을 절약할 수 있다. 특별히 장면 전환 검출에 있어서는 계층적인 검출 방법을 이용하기 때문에 시간을 보다 절약할 수 있으며, 압축도메인의 휘도 및 색차 성분을 동시에 이용하여 갑작스러운 조명변화에 대처할 수 있다. 또한 디졸브나 와이프 등의 특수효과에 의한 장면변화도 압축도메인에서 검출할 수 있도록 설계하였다. 기사검출에 있어서는 앵커 프레임의 CCV(Color Coherent Vector)의 개념을 이용하여 강건한 검출이 이루어 질 수 있도록 구성하였다.
본 연구는 인터넷 기반의 교육정보서비스 기관에서 채택하고 있는 학습객체의 개념을 도입하여 학교도서관 정보시스템(DLS)의 메타데이터에 교육 관련 요소를 추가, 확장할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 교수${\cdot}$학습의 상황에 따라서 정보자원에 접근토록 하고, 정보자원에 포함된 내부 데이터 요소의 제반 특성을 메타데이터로 기술하고 색인 함으로써 학습객체 단위로 접근할 수 있는 방안을 제시하는데 목적이 있다. 기존의 DLS의 메타데이터에 , , 요소를 추가하여 교수${\cdot}$학습 상황에 따라서 정보자원에 접근할 수 있도록 하고 요소를 이용하여 내부 학습객체의 개념을 수용할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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