최근 소프트웨어 재사용과 소프트웨어의 응용범위가 넓어짐에 따라 잘 정의된 아키텍처를 기반으로 개발된 컴포넌트 소프트웨어 개발(CBD . Component-Based Development)방식의 채택이 빠르게 확산되고 있다. 이러한 컴포넌트 소프트웨어 개발 방식이 빠르게 확산되면서 아키텍처를 정확하게 기술, 분석, 정제할 수 있는 능력 또한 점차 중요시 되고 있다. 아키텍처를 정확하게 기술, 분석 정제하기 위해서는 아키텍처 기술 언어(ADL)의 사용이 필요하다. 또한 ADL로 기술된 모델 정보들을 서로 다른 ADL지원도구들이 공유할 수 있도록 ADL 모델 관리기의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 ADL 모델 관리기의 구성요소를 기술하여. ADL 모델 정보를 XML형태로 변환하는 변환기의 변환 과정을 설명하고, XML 형태로 변환된 ADL 모델 정보들을 저장하는 저장소 구조를 각각 기술하고, 검색기의 검색 과정 및 검색 결과를 보여준다.
텍스트위주의 자료와 영상회의 자료를 결합하여 통합하고 이를 웹을 통해 서비스 하도록 구현하였다. 멀티미디어 회의정보 등록시 사용자는 DAM실행 파일을 자신의 PC에서 실행하고 프로그램에 내장된 윈도우 탐색기를 통해 등록하고자 하는 회의파일을 선택하면 XML 자동 피싱모듈이 실행되면서 자료 저장을 위한 핵심정보와 검색을 위한 단어색인 및 인덱스를 수행하여 오류시에는 에러메세지를 보여주고 성공시에는 분석된 핵심정보를 제공해준다. 서버로 전송된 멀티미디어 회의자료는 종류/시간/등으로 구분되어 윈도우 탐색기 형태의 트리구조와 사용자가 직접 단어를 입력하여 원하는 회의 정보를 검색하는 2가지 형태의 검색서비스를 제공하게 된다. 사용자는 본인의 서비스 환경에 따라 영상+문서, 문서 등을 자유롭게 선택하여 볼 수 있다. DAM의 경제적인 효과에 대하여 정확한 통계 자료가 국내에 아직 발표되지 않아 유사분야인 WCM시장 분석을 근거로 예상하였으며 시스템이 다양하고 복잡해질수록 투자대비 경제적인 효과가 높아 동기화 기술분야 시장이 확대될 것으로 기대된다.
정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.
단백질의약품 시장의 성장으로 바이오인포매틱스 분야에서 단백질 정보는 신약개발과 위험관리 등에 활용되는 매우 중요한 정보로 이용되고 있다. 이러한 추세에 따라 바이오인포매틱스의 한 분야로 의약품 정보와 단백질 정보를 결합한 형태의 서비스가 발전하고 있다. 본 논문에서는 단백질 의약품에 대한 업계 종사자들의 요구사항을 분석하기 위한 사전연구로 단백질 정보 검색 서비스와 의약품 정보검색 서비스 이용현황을 설문 분석하였다. 그 결과 설문 응답자의 84.7%가 단백질 정보 검색 서비스로 NCBI를 이용하였으며, 48.2%가 의약품 정보 검색 서비스로 DrugBank를 이용하였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.257-260
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2001
내용 기반 영상 검색 시스템의 전체 구조를 살펴볼 때 질의영상을 입력하는 입력부, 입력된 질의영 상의 색상 및 형태정보를 분석하여 DB내의 영상과 유사도를 측정하는 검색 엔진부, 그리고 유사도 측정 결과 검색된 영상을 사용자에게 보여주는 출력부로 나눠볼 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 검색 결과를 얻기 위해서 입력부에서는 사용자의 편의성을 고려한 인터페이스 설계를 논의하고, 검색엔진부 에서는 질의영상의 한 빈에 대하여 비교영상의 인접한 빈 중 유사도가 높은 빈을 검색한 후 그 위치 가 가까울수록 인접 빈에 높은 가중치를 부여하는 방식을 이용하여 히스토그램 인터섹션이 가지는 장점을 그대로 계승하면서 색상이나 명도, 태도에 약간의 차이가 존재하는 영상들들 효율적으로 검색할 수 있는 검색 기법을 제안하였다. 또한 출력부에서는 검색 시스템의 검색 효율이 뛰어나더라도 그것을 사용자에게 효과적으로 제시되지 못할 경우 일어날 검색 시스템의 효율성 반감을 고려하여 영상 특징 간의 관계성과 전체적인 일견의 효과를 제공할 수 있는 Iandscape 모델을 제안하였다.
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.
정보화 사회가 성숙되면서 인간의 정보 요구는 계속 다양화, 전문화, 개인화 되어왔으며, 한편 정보의 양과 다양성은 기하급수적으로 증가하여 왔다. 인터넷은 이러한 변화의 중심에서, 여러 가지 새로운 사회 현상을 적나라하게 표현하는 한편, 새로운 현상이 생기는 바탕이 되어왔다. 클리어링 하우스의 개념으로 시작된 인터넷 검색 포탈은, 다각적인 방법으로 실험되어졌고, 검색 효율적 또 상업적인 목적에 의하여 괄목한 성장을 보여 왔다.
시퀀스로부터 원하는 패턴을 효율적으로 검색하는 것은 타임 시리즈 분석이나 네트웍 침입 탐지와 같은 응용 환경에서 필수적이다. 예로서, 특정한 이벤트가 발생할 때마다 이벤트의 유형과 발생 시각을 기록하는 네트웍 이벤트 관리 시스템을 생각해보자. 네트웍 이벤트들의 연관 관계를 발견하기 위한 전형적인 질의 형태는 다음과 같다: "CiscoDCDLinkUp이 발생한 후 20초 이내에 MLMStatusUP이 발생하며 그 후 40초 이내에 CiscoDCDLinkUP이 발생하는 모든 경우를 검색하라." 이 논문은 위와 같은 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 방안으로 빈도수 기반, 조인 기반, 트리 순회 기반의 검색 기법들을 제시한다.기법들을 제시한다.
센터내 DB표준화분과위원회 DB표준분류 실무작업반은 지난 93년도 하반기에 데이터베이스 표준분류를 위한 연구를 수행했다. 그간 실무작업반에서는 데이터베이스 분류에 관한 자료의 수집 및 비교분석, 데이터베이스의 제작기관, 주제분야별, 가공형태별, 표현형태별, 언어별, 가공완성도 및 갱신주기별, 검색방식별, 제공매체별, 용도별체계화 등 데이터베이스 표준분류안을 마련했는데 본지에서는 연구결과를 중심으로 그 내용을 정리, 요약한다.
온톨로지는 주어진 응용 도메인의 특성을 나타내는 관련 개념들의 집합과 정의 그리고 그들간의 관계로 이루어진다. 본 논문에서는 코퍼스에 있는 텍스트의 분석 결과를 이용한 온톨로지를 구축방안과 이를 문서의 검색에 사용함으로써 해당정보가 있는 자원을 찾는 정확도를 향상시키는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 실험 도메인의 문서 내에 출현한 전문 용어들의 결합형태를 분석하여 계층구조를 도출해내는 알고리즘을 제안하며 구축된 온톨로지를 문서의 검색에 응용하였다. 제안된 온톨로지는 전통적인 문서검색의 인덱스 파일과 같은 역할을 하게 되며, 질의로 들어온 키워드뿐 아니라 그에 대한 온톨로지 내 하위어들에 기반하여 검색을 수행함으로써 많은 의미정보를 포함하고 있으며 검색의 정확도를 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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