인터페이스가 제한된 단말에서 정보 검색 서비스를 제공하는 경우, 검색 재현율보다는 정확도가 중요하다. 데이터를 쉽게 구조화할 수 있고 검색 정확도가 중요한 한정된 도메인에서는 시맨틱 검색 기술을 통해 강력한 정보 검색 서비스를 제공할 수 있지만, 사용자 키워드 질의를 시스템 질의로 변환하는 과정에서 다양한 해석들이 존재할 수 있기에 개선의 여지도 많다. 본 논문에서는 해석 정확도와 확장성을 동시에 향상시키기 위한 새로운 모델을 제안한다. 제안 모델은 공간의 구조와 요소들의 해석을 제한함으로써 중간 탐색 공간의 크기를 점진적으로 줄이면서 사용자의 검색 의도는 가능한 보존할 수 있다. 실제 데이터로 이루어진 대용량 지식을 이용해 다른 최신 기술과 비교하여 실험적 평가를 제시하였다.
웹 서비스의 위치와 컨텐츠에 대한 정보를 제공하는 UDDI 는 현재 IBM, Microsoft 그리고 SAP 에서 공용 UDDI 레지스트리 서비스 형태로 제공되고 있다. 기존의 UDDI 레지스트리 서비스는 웹 서비스 사용자 입장에서 볼 때 이용이 어렵고, 제공업체에 따른 UDDI 의 검색 도구와 방식의 차이로 인한 혼란이 있으며, 검색 효율도 만족스럽지 못한 실정이다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 UDDI 레지스트리 서비스 중 검색을 위한 에이전트 개념 모델을 제안한다 UDDI 검색 에이전트는 사용자와 공용 UDDI 레지스트리 서비스 사이에 위치하며, UDDI 서비스 이용의 편의를 위해 사용자의 정보를 관리하는 UDDI 브라우저, 필요 시 검색 과정의 각 상황에 대한 정보 및 해결책을 제공하는 Help Desk, 사용자의 UDDI 레지스트리 검색 성향을 분석하는 패턴 분석기, 그리고 이전에 검색한 웹 서비스 정보 검색 경로를 기록한 Search Map으로 구성된다. 이 외에 Search Map을 작성하기 위한 Search Map Building Engine 또한 사용된다 이러한 UDDI 검색 에이전트 개념 모델의 구성요소들은 서로 메시지를 주고받으며 유기적으로 협력해, 사용자 입장에서 보다 더 쉽고, 용이하고, 효율적인 UDDI 검색 서비스를 제공한다.
기존의 연속 어휘 인식 시스템에서는 의사 결정 트리 기반 공유 모델링 방법을 사용하여 인식률 향상 시킬 수 있었으나 이들 음소 데이타에 대한 검색을 지원할 수 없는 문제로 인해 시스템 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 연속 어휘 클러스터링 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 검색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 95.88%의 인식률을 나타내었다.
최근 들어 XML에 대한 연구가 늘어나면서, XML(eXtensible Markup Language)문서에 대한 저장/검색에 대한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 특히 XML 문서의 구조적인 특성을 살리면서 문서의 저장 및 변경을 원활하게 지원할 수 있는 방안에 대한 요구가 늘고 있다. 기존의 저장관리 시스템을 위한 저장 모델로는 크게, XML 문서의 빠른 검색을 지원할 수 있는 가상분할모델(Virtual Fragmentation Model)과 문서에 대한 변경을 빠르게 지원해 줄 수 있는 분할모델(Decomposition Model)로 나누어 볼 수 있는데, 본 연구에서는 이 두가지 모델의 장점을 취합하여 문서의 검색 속도는 가상분할모델정도로, 문서의 변경속도는 분할모델정도로 빠르게 지원해 줄 수 있는 페이징(Paging)기법에 대해 설계하였다. 본 페이징 기법은 XML문서뿐만 아니라, HTML(HiperText Markup Language) 문서의 저장관리 시스템에서도 똑같이 적용될 수 있다. 본 연구의 후반부에서는 페이징 기법과 다른 기법에 대한 비교를 통하여 페이징 기법의 성능을 분석하였다.
본 논문은 정보검색에서 사용자에게 순서화된 문서를 제시하기 이전에 1차로 검색된 문서들에 대하여 자동 키워드망과 2단계로 문서 순위 결정하는 모델에 대하여 논하였다. 자연어 검색을 위한 색인은 자동으로 구축된 키워드 색인으로 1차로 자연어 검색을 하고, 2차로 자동 키워드망을 이용한 순위재조정을 통해 검색효율의 향상에 관해 검색 효율을 평가하여 1차 검색 결과보다 최대 10.9%의 검색효율 향상을 보였다. 또한 문서 순위 조정 방법에 있어서 여러 가지 공식을 비교 분석하였으며 내용 검색을 반영하는 공식을 찾았다. 본 논문에서 제시한 2단계 순위 결정 방법은 리스트를 기반으로 하는 정보 검색의 분야에 적용되어 검색효율을 높일 수 있는 한가지 방법이 될 수 있을 것이다.
퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지검색정보모델의 시간복잡도를 낮추기 위해, 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 BK-퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안한다. 개선된 BK-FIRM은 시스템 처리시간과 신뢰도 간 상층점(trade-off)을 제공한다. 축소용어집합은 용어집합의 부분집합으로서 검색결과의 신뢰도와 밀접한 관계를 가진다. 동일한 크기의 축소용어집합이 주어질 때, 보다 적절한 용어들로 구성된 축소용어집합이 보다 나은 검색 신뢰도를 이끈다. 따라서 보다 적절한 축소용어집합 구성을 위한 축소용어집합 추출방법이 요구된다. 본 논문에서는 축소용어집합 추출방법을 크게 무작위 추출, 규칙에 의한 추출, 인간에 의한 직관적 추출 방법으로 구분하고 검색결과의 신뢰도 변화 형태를 분석한다.
복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서, 영어권 중심의 정보검색 모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다. 복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고, 그 형태 또한 여러 가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큰 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 복합명사의 어휘적 정보를 단위명사들의 통계적 행태(statistical behavior)에 기반 하여 자동 획득하고, 이러한 어휘적 정보를 검색에 적용하는 모텔을 제시하고자 한다. 본 방법은 색인시의 복합명사 인식의 어려움과 검색시의 형태의 다양성을 극복하는 모델로서 한국어를 포함한 동양권의 언어적 특징을 고려한 모델이다.
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.
XML웹 문서 포맷은 문헌 내에 내용과 의미있는 논리적인 구조 정보를 포함할 수 있어, 검색에서 문서의 내용뿐만 아니라 구조로 접근하는 것을 제공한다. 그래서 본 연구의 목적은XML검색에 있어 내용 검색에 추가적인 요소로 사용된 구조적인 제한이 얼마나 유용한지를 실험하기 위해 내용만으로 검색한 결과와 내용과 구조적인 제한을 가지고 검색한 결과간의 성능을 비교하였다. 이 실험은 자체 개발된 단말노드 언어모델기반의 XML 검색시스템을 사용하였고 INEX 2005의 ad-hoc track에 참여하여 모든 실험방법과 INEX 2005의 실험 문헌 집단을 사용하였다.
이미지 데이터베이스를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 추출하는 의미 기반 검색을 지원하기 위해서는 이미지 내용에 관한 의미 정보들이 데이터 모델로 구조화되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 정적 이미지 내용 정보들을 분류하고 그를 체계적으로 표현하기 위한 이미지 데이터 모델을 소개한다. 특히 본 이미지 데이터 모델은 그래프 이론을 이용하여 이미지내에 포함된 시각 객체들의 내용 정보를 표현하고 객체들간의 의미 관계를 정의한다. 이는 이미지 내용에 대한 정확한 정보 표현과 질의에 대한 이미지 검색 효율을 향상시킬 수 있으며 객체들간의 의미 관계를 이용한 질의와 검색을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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