이 논문의 목적은 기하급수적으로 늘어나고 있는 이미지 데이터의 효율적인 검색을 위해 텍스처의 특징을 추출하여 이미지를 검색하는 방법을 제시하고, 다중 필터를 이용한 이미지 검색 기술을 보여주는 것이다. 본 논문에서는 텍스처 이미지 분석에 다양하게 이용되고 있는 Gabor Filtering 기술을 이용하여 질의 이미지에 대한 최적 필터를 선택하는 과정과 선택된 필터를 적용하여 최적의 이미지를 검색하는 프로세스를 제시하고자 한다.
인터넷에서 검색 가능한 정보의 양은 폭발적으로 증가하고 있으며, 그에 따라 웹 기반 정보검색시스템은 사용자가 원하는 정보만을 필터링하여 이용자의 정보검색 수행과정에 부담을 덜어줄 필요가 있다. 본 연구에서는 웹 정보검색에 익숙치 못한 초보 이용자들이 실제 웹 정보검색을 수행하는데 있어 발생할 수 있는 문제점을 살펴보고, 초보 이용자들의 보다 편리한 웹 정보검색을 도와줄 수 있도록 하기 위하여 WordNet을 활용한 지식베이스와 SDCC(Semantic Distance for Common Category)를 이용한 웹 문서 필터링 알고리즘을 개발하고 그 효율성을 확인하였다.
유전 알고리즘을 이용한 정보 필터링 에이전트는 기존의 검색엔진에서 찾고자 하는 문서에 대해 검색된 문서의 유사도가 낮은 문제점을 해결한다. 본 논문에서는 HTML 태그의 중요도 가중치와 HTML 태그 안의 위치에 대한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 학습한다. 여기서 학습된 가중치가 높은 태그와 태그 안의 위치 그리고 출현하는 빈도수에 대한 중요도 가중치를 다시 유전 알고리즘을 이용하여 학습하고 여기서 학습된 가중치로 검색된 문서를 필터링하여 정보 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 이 때 태그의 중요도 가중치 값을 학습하는 방법으로 하나의 태그를 유전자로 매핑하고 일련의 태그 집합을 염색체로 표현한 유전 알고리즘을 이용한다. 태그 안의 위치에 대한 중요도 가중치 값도 같은 방법을 이용한다. 여기서 나온 태그와 위치 그리고 빈도 수에 대한 중요도 가중치 값을 다시 유전자 알고리즘 이용하여 계산하다. 이 값으로 검색된 문서를 필터링하여 기존의 정보검색보다 검색자가 원하는 검색문서에 상당한 정확율을 제공하는 방법을 제안한다.
사용자들은 필요한 자료 검색을 위해서 다양한 포털 사이트를 활용하고 있으며, 현재 구글을 이용한 활용이 증가하고 있다. 그러나 일반적으로 필터링을 위하여 사용자들은 구글에서 제공 되는 검색 연산자의 활용에 어려움을 격고 있다. 검색 연산자를 활용하여 검색의 효율성을 극대화 시켜 불필요한 검색 결과를 필터링하고 원하는 검색 결과를 획득 할 수 있는 효율적인 검색연산자의 사용 방법의 필요성이 제기 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 크롬의 확장 프로그램기능을 이용해서 일반인들이 크롬 환경에서 편히 검색 연산자들을 통해서 검색 결과를 필터링 할 수 있는 크롬 확장 프로그램을 Web/App으로 개발 하였다.
최근 이미지 특징 벡터와 같은 고차원 벡터 데이터에 관한 색인 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만, 기존의 색인 기법들은 저차원의 데이터에 대해서는 검색 성능이 우수하지만, 차원이 증가함에 따라 검색 성능이 급격히 저하되는 'dimensional curse' 문제를 안고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 최소화하기 위해 필터링을 이용한 새로운 색인 기법을 제안한다. 제안하는 셀 기반 필터링 기법은 셀 중심에서 객체까지의 거리값을 저장하여 필터링 효과를 증대시킨다. 또한 고차원 공간을 셀 단위로 분할하며, 각각의 셀을 시그니쳐로 표현한다. 검색을 수행하기 위해, 셀 기반 필터링 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행함으로써 후보 셀들을 얻는다. 성능 실험을 통해 제안하는 기법이 VA-파일보다 검색 시간에 있어서 약 20%의 성능 향상을 보인다.
라우터의 포워팅 성능을 향상시키기 위해 많은 IP 주소 검색 알고리즘들이 연구되어 오고 있다. 기존에 제안된 블룸 필터를 이용한 IP 주소 검색 구조는 프리픽스 길이별로 블룸 필터 및 해시 테이블을 따로 가지고 있어 구현이 복잡하며, 프리픽스 길이 별 해시 테이블의 개수를 줄이기 위하여 프리적스의 복사가 불가피한 단점을 지닌다. 멀티 다중 해시 테이블을 이용한 병렬 해싱 구조는 프리픽스의 길이별로 해시 테이블을 구성하고, 다중 해싱 함수를 사용하여 모든 프리픽스 길이에 대하여 병렬 검색하는 구조로서 검색 성능이 뛰어나나 병렬 검색 구조이므로 구현이 또한 복잡하다. 본 논문에서는 단일 블룸 필터에 다양한 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 블룸 필터와 단일 테이블에 모든 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 다중-해시 테이블을 사용하여 구현이 간단하면서도 검색성능이 뛰어난 새로운 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 실제 백본 라우터에서 쓰이는 데이타를 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 $15000{\sim}220000$개의 엔트리를 갖는 라우팅 테이블에 대하여 평균 1.04-1.17번의 메모리 접근으로 IP 주소검색이 가능함을 보였다.
텍스트 데이터는 표현 방식의 차이, 타이핑 오류 등을 포함하고 있어 정확히 일치하는 검색으로는 유용한 정보를 얻기 어렵다. 따라서 유사도 기반 검색 방법이 많이 연구되고 있으며 효율적인 유사도 기반 검색을 위해 텍스트 데이터에 대한 역 리스트를 구성한다. 그리고 이를 병합하여 질의와 일정 기준 이상 유사한 데이터를 찾는다. 본 논문에서는 Suffix 필터링 과정에서 역 리스트의 탐색 비용을 줄이기 위해 역 리스트의 통계 정보인 비트맵 필터를 사용하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 비트맵 필터를 사용하여 Suffix 필터링 과정에서 역 리스트의 탐색 여부를 결정하여 불필요한 역 리스트 탐색을 회피함으로써 역 리스트 병합 비용을 줄인다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 연구에서 제안된 Suffix 필터링 알고리즘보다 더 효율적임을 보인다.
인터넷을 비롯한 대다수의 정보검색에서 사용자가 느끼는 공통된 어려움중의 하나는 검색결과가 너무 많다는 것이다. 본 연구는 검색결과를 줄이는 방법의 하나로써 검색 문헌에 대한 정제 방법에 대하여 논의한 것이다. 궁극적으로 종전의 검색시스템에서 제대로 고려하지 않은 개념망을 통한 질의어 확장과 확장 질의어와 전처리된 문서와의 유사도 측정을 통한 문서의 선택, 백과사전 정보에 의한 의미 확장과 클러스터링, 필터링 기법 등이 정보검색의 효율을 향상시키는데 효과적인 방안임을 제안한다.
인터넷에 돌아다니는 정보의 양은 무한정에 가까워지고 있고 이용자는 필요한 정보들을 얻을 수 있게 되었으나 검색 가능한 정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자는 정보검색을 하는데 있어 어려움이 따랐고, 이는 원하는 정보만을 필터링하여 보여주는 정보검색방법이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 웹 사용자들이 정보검색을 하는데 원하는 정보를 정확하게 찾아주기 위해 웹 문서에 대한 TAG 가중치와 관련용어 영역지식의 구축 및 웹 문서 평가작업을 통한 Term의 웹 문서 DF테이블의 구축을 이용한 필터링 방법을 제안하고 그 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 모바일폰을 통한 시맨틱 검색 및 개인 기호정보를 사용한 검색 결과의 필터링이 가능한 시스템을 제안 하고자 한다. 시스템에서는 모바일 컨텐츠와 웹 컨텐츠의 검색 연동, 사용자 기호정보의 유 무선 장치의 공유 및 유 무선 장치간 검색 결과의 공유를 지원한다. 모바일폰의 컴퓨팅 능력을 고려해 모바일폰에는 사용자 인터페이스만을 유지 하도록 한다. 모바일폰을 통한 시맨틱 검색을 지원하기 위해 시스템은 실험적으로 뉴스 도메인에 국한된 카테고리에 대한 분류 체계 온톨로지를 구축하며, 각 카테고리간 관계를 설정 한다. 또한, 개인 기호정보를 통한 검색 결과의 필터링을 위해 사용자 기호정보를 XML 형태의 벡터 모델로 유지하며, 이는 서버의 데이터베이스에 각 사용자 계정으로 저장하고 공유한다. 모바일폰의 여러 단점을 극복하고 장점을 극대화 하기 위해 검색 결과를 서버에 저장하고 이를 유 무선 장치간 상호 공유 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 시스템의 아키텍처와 구성 및 주요 기능에 대해서 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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