채팅 모델은 인간과 컴퓨터가 신변잡기 대화를 나눌 수 있게 해주는 시스템으로 빠른 속도로 발전하는 인공지능 음성언어 비서 시스템에 필수적으로 사용되는 기술이다. 본 논문에서는 검색기반 채팅 모델에서 발생하는 검색 효율 문제와 정확하지 못한 답변을 출력하는 문제를 해결하기 위해 색인어 정규화와 응답 필터링이 적용된 검색기반 채팅 모델을 제안한다. 색인어 정규화를 통해 99.3%의 색인 커버리지를 확보하였으며 필터링 모델을 통해 기존 검색 모델에서보다 향상된 사용자 만족도를 얻었다.
정보검색시스템은 전자문서를 효율적으로 저장하고, 정보수요자들이 요구하는 자료를 검색을 통해 빠르게 제공하기 위한 시스템으로 정보화사회에 있어서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히 색인은 데이터 베이스에 저장된 문서를 효과적으로 검색하기 위한 정보검색시스템의 필수 기능이다. 본 논문에서는 교육용 문서를 적은 자원으로 짧은 시간에 색인할 수 있는 텍스트분할에 의한 색인기법을 제안한다. 제안한 색인기법은 실제 검색시스템에 적용하고, 실험을 통해 우수성을 증명한다.
채팅 모델은 인간과 컴퓨터가 신변잡기 대화를 나눌 수 있게 해주는 시스템으로 빠른 속도로 발전하는 인공지능 음성언어 비서 시스템에 필수적으로 사용되는 기술이다. 본 논문에서는 검색기반 채팅 모델에서 발생하는 검색 효율 문제와 정확하지 못한 답변을 출력하는 문제를 해결하기 위해 색인어 정규화와 응답 필터링이 적용된 검색기반 채팅 모델을 제안한다. 색인어 정규화를 통해 99.3%의 색인 커버리지를 확보하였으며 필터링 모델을 통해 기존 검색 모델에서보다 향상된 사용자 만족도를 얻었다.
본 논문에서는 허밍기반 음원 검색 시스템을 위한 오디오 특징 시퀀스 데이터 색인 기법을 제안한다. 우선 Query-by-Singing/Humming (QbSH) 시스템의 특징 데이터베이스를 생성하기 위하여 MP3 와 같은 다성음원에서 주요 멜로디를 추출하여 시퀀스데이터를 생성하고, 고속 검색을 지원하기 위한 시퀀스데이터를 색인화한다. 본 논문에서는 최소 Dynamic Time Warping (DTW) 거리 기법, 시퀀스 추상화 기법, 상한 값 기반 DTW 기법과 같이 세 가지의 시퀀스 데이터의 색인화 기술을 제시하고 각각에 대한 문제점을 파악하고, 성능을 평가한다. 이를 통하여 향상된 검색 시간과 검색 정확도를 얻을 수 있다.
브라우저를 통해서 보는 웹 문서는 보이는 문서 내용 이외에 많은 풍부한 정보들을 원시 문서에 포함하고 있다. 웹 문서 색인 및 분류 과정에서 이런 관련 정보를 효율적으로 사용한다면 색인어에 가중치를 부여하거나 문헌 분류과정에서 밀접하게 관련된 문헌들끼리 분류가 가능하다. 잘 색인된 색이어 집합 및 잘 분류된 문헌 집합은 검색자의 질의어에 대한 검색 견과의 문헌집합들에 대한 문헌 순위화를 효율적으로 수행하여 사용자로 하여금 검색 시간을 줄여줄 수 있다. 본 논문에서는 웹 문서를 대상으로 한 검색 시스템에서 검색 효율을 향상시키기 위하여 웹 문서의 구조적인 정보들을 이용한 방법들에 대하여 고찰해 본다. 색인 과정, 문헌 분류과정 순위화 과정에서 활용한 방법들에 대하여 중점적으로 살펴본다.
한국어 및 영어의 글쓰기를 도와주는 문장 및 문단 제공시스템을 구축하기 위하여 색인작성과 탐색시에 필요한 색인언어를 연구하였다. 색인언어로 명사어와 술어 및 부사어를 선정하였고 여러 가지 보조 색인기호들도 추가하였다. 접근점으로 주제명과 키워드를 사용하였고 키워드 검색은 1절, 2절, 3 절, 문맥첨가 탐색을 포함하였다. 검색의 만족도는 긍정적이었으며 데이터베이스의 양과 질을 충실히 보완한다면 문장이나 문단을 제공하여 주는 시스템은 효과적일 수 있다.
지금까지의 정보검색 시스템은 소위 키워드 기반 정보검색 시스템으로서 색인이 단일 단어(single word) 즉 키워드의 집합으로 나타내어 진다. 그러나 이 방법은 문서의 내용을 정확히 표현하는 데 한계가 있다. 따라서 최근에는 단어 이상의 구문 단위인 구(phrase)를 이용하여 색인과 검색을 하도록 하는 시스템을 개발하고자 하는 추세에 있다. 따라서, 본 논문에서는 키워드보다는 의미를 좀더 잘 나타내고 일반적인 구보다는 정형화된 형태의 색인 단위인 키팩트를 색인어로 하는 정보검색시스템을 개발하고 이의 성능을 살펴보았다.
자동색인이나 정보검색 엔진에서는 효율적인 색인어 추출이 주요한 요인으로 작용한다. 특히 색인 집합의 많은 부분을 차지하는 복합명사의 경우에는 색인과 검색 두 분야 모두에 큰 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 복합명사를 이루는 단일 단어 중에 단어 가중치가 높은 것을 중심으로 복합명사를 확장하는 방식을 이용하여, 색인어를 추출하여, 복합명사가 제한적으로 확장되는 효과를 보여 주며, 검색에서는 질의문에 나타나는 명사들에 이러한 가중치 값을 적용하여 검색에 효과를 높여 주는 방식을 제안한다.
기존의 다차원 색인 기법들이 고차원의 특징 벡터를 갖는 멀티미디어 컨텐츠 검색 분야에서 만족할 만한 성능을 보이지 못하므로, 이를 해결하기 위해 VA-File, LPC-File 등의 벡터 근사 방법이 개발 되었다. 이러한 방법들은 데이터의 접근에 소요되는 시간이 전체 검색시간의 대부분을 차지하는 경우에 효과적으로 사용할 수 있다. 그러나 고차원의 멀티미디어 데이터 검색에서 객체간의 거리 계산 시간은 데이터 접근 시간에 비해 무시할 만큼 작지 않으므로 이 방법들을 그대로 적용하기는 어렵다. 본 논문에서는 객체간의 거리 계산 시간을 줄이기 위한 새로운 색인 기법을 제안하고 실험을 통해 이 방법이 기존의 방법들에 비해 우수한 검색 성능을 가진다는 것을 보인다.
본 논문은 통계 기법인 판별 분석 함수를 이용하여 효율적으로 3차원 모델을 검색하는 시스템을 구현하였다. 제안한 방법은 판별분석 함수를 이용하여 색인으로 검색하는 기법으로, 색인의 생성은 Osada의 D2방법에 의해 추출된 128개의 특징벡터에 통계치(범위, 최소값, 평균, 표준편차, 왜도, 척도)를 변수로 판별분석 함수의 값을 색인 값으로 생성하였다. 쿼리 모델 검색 시 1차 검색으로 쿼리와 저장된 클래스(동종의 모델 그룹)의 색인을 비교하여 상위 2%이내(98% 이상)의 클래스를 추출하여 추출된 클래스에 속하는 모델만을 검색하였다. 이 방법은 검색시간을 단축시키는 효율적인 검색 기법임을 구현을 통해 알 수 있었다. 제안한 방법은 기존의 방법(Osada)보다 3차원 모델 검색 시간을 57%로 단축시켰으며, 쿼리 모델 검색 시 유사모델이 최초로 발견되는 정확도(pecision)가 0.362로 기존의 방법보다 44.8%의 효율이 있었음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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