HANTEC1.0은 12만 건의 문서집합과 30개의 질의집합, 그리고 각 질의에 대한 적합문서로 구성된 정보검색용 한글 테스트 컬렉션이다. 본 연구에서는 HANTEC1.0의 확장 및 보완하기 위해 과학기술분야 20개의 질의를 추가하였는데, 질의 추가를 위해서 일본 NACSIS 테스트 컬렉션의 질의를 번역하여 사용함으로써 한일 교차언어 검색환경을 조성하고자 하였다. 추가된 각 질의에 대해서는 여러 검색기에서 총 41가지 검색방법으로 검색한 후, 각 검색조합의 상위 50개 문서로 구성된 중간 결과집합을 만들었으며, 이를 대상으로 적합성판정에 대한 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 각 질의에 대한 적합성평가를 실시하였다. 이렇게 구축된 HANTEC 테스트 컬렉션의 적합문서 집합의 객관적 품질 평가와 시스템 성능평가를 위하여 통계적인 방법을 적용하므로써 공신력있고 일반화된 테스트 컬렉션을 구축하고자 하였다. 현재 HANTEC2.0은 검색분야 연구자 및 개발자에게 자유롭게 배포 중이며 정복머색 시스템의 신뢰도 측정을 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용되어질 것이다.
올 하반기 국내 포털업계에 대규모 검색서비스 전쟁이 예고되고 있다. 관련업계에 따르면 다음커뮤니케이션.야후코리아.엠파스.MSN코리아∙구글등 주요 포털 업체들이 각종 신규 검색서비스를 내놓고 올 하반기 검색서비스 시장에서 한판 승부를 벌일 채비를 하고 있다. 특히 이들 포털들은 지난해부터‘블로그’, ‘미니홈피’붐에 힘입어 인기를 끈 개인화, 1인 미디어 시대에 맞춰 커뮤니티에 초점을 맞춘 신규 서비스를 대거 선보일 계획으로 기존 일반 검색을 넘어선 커뮤니티 검색에서 치열한 경쟁을 펼칠 것으로 전망된다. 이와 함께 올 하반기에는 구글.야후.MSN 등 외국계 기업이 주도하고 있는 데스크톱 검색서비스 역시 본격 점화될 것으로 예상되고, 지난 5월말 엠파스의 열린검색으로 본격적인 포문을 연 전문검색 영역 역시 계속 가속화돼 한층 진화된 서비스가 보여질 것으로 보인다. 이에 따라 새로운 검색서비스들이 검색 패러다임의 전환을 가져올 수 있을지 관련업계의 관심이 모아지
고 있다. 최근 들어 새롭게 등장한 신규 검색서비스에는 어떤 것들이 있고 어떤 경향을 담고 있는지 검색서비스 현황을 살펴본다.
최근의 소프트웨어 개발은 객체지향 프로그램 개발 기법을 사용하여 소프트웨어를 개발하고 있다. 초보 개발자에게는 적절한 객체를 식별하고 정확한 속성과 행위를 부여하는 객체 지향 기법은 상당히 힘든 문제이다. 객체의 집합, 즉 클래스 모델링 기법에도 재사용 기법을 사용한다면 이미 작성된 모델을 참조하여 객체 지향 개발 기법을 처음 접하는 초보 개발자에게는 학습의 기회를 제공하고, 숙련된 개발자에게는 검증된 모델을 통해 모델링 실패를 방지할 수 있는 안전성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 유사성(Similarity) 측정 기법을 적용하여 클래스간의 유사도를 판단하고, 관계 일치여부를 분석하여, 재사용 가능한 클래스를 검색하는 모델을 제안한다.
멀티미디어데이터의 급격한 양적 팽창은 원하는 데이터를 빠르고 정확하게 검색해야 한다는 새로운 과제를 안겨주었다. 이러한 효율적 검색을 위해서 가장 중요한 기반이 되는 것이 바로 데이터의 적절한 표현이다. 2001년 국제 표준으로 제정된 MPEG-7은 바로 이러한 이유로 멀티미디어 데이터의 표현에 대한 표준화를 다루고 있다. 그러나 MPEG-7의 내용은 표준의 특성상 포함하는 범위가 방대하고 실제 검색시스템을 구축하려는 이들에게 다루기 힘든 것이 사실이다. 이에 본 논문에서는 MPEG-7에 제시되어 있는 표준 중 비주얼 기술자들만을 이용하여 간단한 검색시스템을 구축하는 방법에 대하여 제시하고 그 검색 결과를 도시하였다. 또한 개발된 시스템인 MPEG-7 VIRS(Video/Image Retrieval System)의 검색 결과를 통하여 각 비주얼 기술자를 이용한 검색과 다중 기술자들의 조합을 이용한 검색간의 결과를 분석하였으며 앞으로 MPEG-7을 이용한 검색 시스템이 나아갈 방향에 대한 간단한 제시를 하고 있다.
화물 검색용으로 사용되고 있는 X-선 검색장치는 대상물의 단면 정보만을 제공하고 있기에 검색 대상체의 식별에 어려움이 있어 이에 대한 개선이 요구되어 왔다. 또한 대량의 화물 검색을 효율적으로 수행하기 위해서는 검색시스템에 대한 자동화가 요구되며 자동화를 위해서는 대상체를 식별하기 위한 다양한 식별자가 필요하다. 스테레오 X-ray 시스템은 기존의 검색 장치에 라인센서를 추가하여 검색 대상체에 대한 추가적인 정보를 제공함으로써 검색 효율을 높이도록 고안되었다. 본 논문에서는 선행 연구를 통해 개발된 스테레오 X-선 검색장치를 이용하여 다양한 물체에 대한 검색을 수행하며 형상정보를 복원하여 실제 값과의 비교를 통해 스테레오 방사선 스캔장치에 대한 성능분석을 수행하였다. 또한 본 논문에서 제시하는 3차원 형상복원 알고리즘을 통해 검색시스템을 자동화할 수 있는 새로운 식별자의 제공이 가능하다고 판단된다. 본 연구의 결과는 대형 화물 스캔 장치 및 고속화물 스캔 장치 개발을 위해 활용될 수 있다.
현대의 대량화된 영상 관리 시스템은 영상의 특징을 표현하는 영상식별자에 대해 왜곡에 강인하며 빠른 검색 속도, 정확성 및 효율적인 저장 등의 기본 성능을 요구한다. 영상식별자 설계 방법은 기하학적 왜곡에 강인한 지역 방식과 빠른 검색 및 적은 저장 용량의 속성을 지닌 전역방식으로 구분 할 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 강하고 지역적 공간적 제약으로 인한 서로간의 차별성이 강화된 지역 기술자들로부터 각각 개개 차원의 특징 분포도를 분석하여, 두 영상간의 유사도를 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 지역 기술자 및 전역 기술자의 속성을 가지고 있는 LFH(Local Feature's Histogram)기반 영상식별자를 제안한다. 또한 GPU를 사용하여 LFH를 구현하는 방법을 제시하며, 제안한 LFH와 대표적인 지역, 전역 방식인 SIFT 및 EHD 방식과 저장용량, 추출 시간, 검색 속도 및 정확률에 대한 성능을 비교하였다.
색상에 의한 내용기반 이미지 검색 기법에 있어서 조명과 관찰자의 환경과 같은 주변 조건을 반영한 시지각 색상 모형은 사진 이미지 속에 나타나는 반사광과 그림자와 같은 영역의 색상 정보를 알 수 없는 것이라고 간주한다는 단점이 있다. 이 연구에서는 그와 같은 알 수 없는 정보를 빛의 방향에 의해 추정하여 검색 시스템의 효율을 향상시키려 하였으며, 검색 실험 결과 이러한 추정 작업과 검색 효율성 향상 사이에는 유의미한 관계가 존재하고 있는 것으로 결론지을 수 있었다.
본 논문은 디지털 음악 도서관에서 입력된 음성을 인식하여 생성한 음곡선에 의해 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 알고리즘을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 음성에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정 곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 제안한 검색 알고리즘은 일반적으로 근사 탐색을 위해 많이 사용하는 동적 프로그래밍 방법과 함께 실험을 통해 탐색 시간을 비교하여 향상된 탐색 시간을 보인다.
인터넷이 일반인들에게 널리 활용되면서 웹 사이트의 수가 기하급수적으로 증가하고 있으며, 각각의 웹 사이트에 저장된 정보의 양도 급속히 증가하고 있다. 따라서, 웹 사이트에서 자신이 보유한 정보를 방문자들이 쉽게 검색할 수 있도록 자체 검색 서비스를 제공해야 하는 필요성이 점차 커지고 있다. 이를 위해, 각 웹 사이트의 정보를 중앙 데이타베이스에 저장하고. 검색 범위를 자신의 사이트에서 제공한 데이타에 제한하여 검색하는 사이트 제한 검색이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 오디세우스 정보검색용 객체관계형 DBMS 를 사용하여 사이트 제한 검색을 효율적으로 구현하는 두 가지 방법을 제안한다. 다음으로, 본 논문에서 제안한 사이트 제한 검색의 구현 방법은 대용량 데이타베이스에서 사이트 제한 검색을 수행하더라도 검색 속도가 전혀 저하되지 않음을 실험을 통해 입증한다.
본 논문에서는 과학기술정보의 관리에 필요한 여러 기능을 포함하는 GUI 기반의 검색 데이터베이스 관리 도구(K-Manager)를 제안한다. 일반적으로, 웹 기반의 과학기술정보 서비스를 위해서는 검색 데이터베이스의 구성이 필수적이나, 검색 데이터베이스의 관리 기능이 관계형 데이터베이스와 같은 기능을 모두 지원하지 않을 뿐 만 아니라 TOAD나 GOLDEN과 같은 데이터베이스 관리 도구를 지원하지 않기 때문에, 콘텐츠 관리자나 시스템 관리자가 손쉽게 정보를 처리하기가 어려운 실정이다. 이 도구에는 과학기술정보를 관리하는 콘텐츠 관리자가 필요한 기능과 검색 데이터베이스를 관리하는 시스템 관리자가 필요한 기능이 GUI 기반으로 통합 구성되어 있어 콘텐츠 관리자가 원하는 데이터베이스에 접근하여 각종 데이터 작업을 수행할 수 있고, 데이터베이스 관리자가 데이터베이스의 관리도 수행할 수 있다. 특히 K-Manager는 대용량 과학기술정보의 빠르고 정확한 검색 서비스와 안정적인 관리를 위해 구성된, 분산 검색 데이터베이스에 저장된 정보를 처리하는데 효과적이다. 본 관리 도구는 크게 콘텐츠 관리기와 데이터베이스 관리기로 그 기능을 분류할 수 있으며, 국내 최대 과학기술 포털사이트인 Yeskisti의 콘텐츠 및 데이터베이스 관리를 그 기본 모델로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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