XML 검색을 위한 기존의 비트맵 인덱싱은 XML을 문서, 경로, 단어로 구성된 3차원 비트맵 인덱스에 매핑하고 이를 이용해 정보를 추출함으로써 뛰어난 성능을 입증하였다. 그러나 이것은 유사 문서를 수집하고 검색하기 위해 경로 전체를 인덱스 구성의 단위로 사용함으로써 유사 경로를 인식하지 못하는 문제를 초래하였으며 유사 경로를 인식하지 못함으로 인해 유사 문서 검색의 치명적인 성능 저하가 발생하게 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 유사 경로 탐색을 위한 새로운 비트맵 인덱스를 설계하고 이를 통해 효과적으로 유사 문서를 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 노드들을 단위로 하는 새로운 비트맵 인덱스를 구성하고 구성된 인덱스의 중심을 통해 유사 경로 탐색을 위한 클러스터들을 선별적으로 검색한다. 그리고 유사 경로 탐색을 통해 추출된 경로들을 유사 문서 검색에 활용함으로써 비트맵 인덱싱의 빠른 성능을 그대로 유지하면서 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못함으로써 발생하는 유사 문서 탐색의 성능 저하를 효과적으로 해결한다.
1998년 W3C에 의해 XML 표준이 제정된 이래로, XML을 사용하는 문서가 급증하였다. 이에 따라 방대한 양의 XML 문서들을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 많은 시스템들이 개발되고 있다. 특히 비트맵 인덱스 기법을 사용한 BitCube는 이러한 분야의 대표적인 시스템이다. 비트맵 인덱스 기법을 이용하여 유사한 경로를 대상으로 클러스터링을 수행한 경로 비트맵 인덱스 시스템(LH06)은 기존의 BitCube 시스템이 유사경로 검색을 할 수 없는 문제점을 개선하였다. 유사경로 검색 시스템은 정확히 일치하는 경로뿐만 아니라, 사용자가 질의한 경로와 유사한 경로까지도 빠르게 검색해 낼 수 있다는 장점을 가진다. 그러나 경로 사이의 유사도를 계산하는 알고리즘이 가진 몇 가지 문제점들로 인해 유사하다고 볼 수 있는 두 경로의 유사도를 계산할 수 없어서 서로 다른 클러스터로 인식되고, 이는 의미 없는 클러스터의 수를 증가시키는 문제점을 야기한다. 이러한 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 보다 합리적이고 정확한 경로 유사도 계산 방법을 제안하고, 기존 시스템과의 성능평가를 통해 제안하는 방법이 더 낫다는 것을 증명한다.
최근 DTD (Document Type Descriptor)를 포함하고 있지 않은 XML 문서의 사용이 증가하고 있다. 따라서 서로 다른 구조를 갖는 많은 양의 XML 문서를 관계형 DBMS에 저장하거나, 인덱스를 이용하여 매핑하는 등 보다 효율적으로 관리하기 위한 다양한 인덱싱 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 경로 비트맵 인덱싱 기법은 경로 구성 유사도를 기반으로 3차원 비트맵 클러스터를 생성하고, 클러스터 단위의 검색을 수행함으로서 빠른 검색 속도를 보여주었다. 그러나 이 기법은 비교하려는 두 경로 중 항상 짧은 경로가 기준 경로가 되는 한계점과, 같은 노드 구성을 가지는 두 경로에서도 노드의 위치에 따라 그 유사도가 크게 변하는 등의 여러 문제점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하고, 정확한 클러스터링을 수행하기 위해서는 합리적인 경로 유사도 계산식이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하고, 보다 정확한 클러스터링을 수행할 수 있는 새로운 경로 유사도 계산식을 제안한다.
라이프로그를 이용한 경로 예측 기법은 정확한 경로 예측을 위하여 많은 양의 학습 데이터를 요구하며, 학습 데이터가 부족할 경우 경로 예측 성능이 저하된다. 학습 데이터 부족은 사용자의 이동 패턴이 유사한 다른 사용자의 데이터를 이용하여 해결이 가능하다. 따라서 이 논문은 사용자 유사도 기반 경로 예측 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 제안 알고리즘은 경로를 3단 그리드 패턴으로 학습하고 코사인 유사도 기법을 이용하여 사용자 간 유사도를 측정한다. 이후, 측정된 유사도를 학습된 모델에 적용하여 경로를 예측한다. 평가를 위하여 기존 경로 예측 기법들과 제안 기법의 경로 예측 정확도를 측정 및 비교한다. 그 결과, 제안 기법의 정확도는 66.6%로 다른 기법들에 비해 평균 1.8% 더 높은 정확도를 가진 것으로 평가된다.
XML의 대표적인 특징은 기존의 다른 컨텐츠와는 달리 문서의 구조를 기술할 수 있다는 것이다. 구조적 정보는 활용 방법에 파라 XML문서의 다양한 처리에 있어 성능을 향상시키는 핵심적인 요소가 될 수 있다. 그러나 XML 태그의 자기 서술적인 특성에서 비롯되는 구조적 표현의 차이는 오히려 문서의 식별을 어렵게 하는 원인이 된다. 본 논문에서는 기존의 비트맵 인덱스(Bitmap Index)를 이용한 XML 문서 검색 시스템이 다양한 구조적 유사성을 판별할 수 없는 단점을 보완 가능하도록 경로 중심의 유사 문서 인식 기법을 제안한다. 이 기법은 '경로 구성 유사도'와 '유사 경로 테이블'을 통해 기존의 비트맵 인덱스가 갖는 유사 경로를 인식하지 못하는 단점을 해결하고 검색의 유연성을 부여함으로써 보다 양질의 검색 결과를 도출할 수 있다. 또 이것은 기존 시스템의 Bit-wise 연산에 완전히 이식됨으로써 비트맵 인덱스의 장점인 빠른 성능을 그대로 유지할 수 있게 된다.
XML은 사용자가 태그를 자유롭게 정의할 수 있어 다양한 구조의 문서가 생성된다. 이렇게 작성된 XML 문서를 효율적으로 관리하기 위해 경로의 유사도에 기반한 클러스터링 및 검색에 대한 연구가 진행되어 왔다. 이에 대한 초기 연구인 3차원 비트맵 인덱싱 기법에서는 유사한 XML 문서를 클러스터링하고 검색하기 위해 경로가 인덱스를 구성하는 단위로 사용되었다. 이 기법은 XML 문서의 구조가 변경되었을 때 변경 전의 경로와 변경 후의 경로가 정도에 상관없이 완전히 다른 것으로 인식되는 문제점이 있다. 이에 따라 경로의 유사도를 측정하는 기법들이 제안되었다. 경로의 유사도를 측정하기 위해서는 비교 대상이 되는 두 경로의 노드들을 비교하는데, 이 과정에서 두 경로에 공통으로 존재하지 않는 노드로 인해 불필요한 비교가 발생한다. 하지만 기존의 경로 유사도 기법들은 이러한 점을 고려하지 않았다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 시그니쳐를 이용하여 경로 간 노드의 비교를 최소화하는 기법을 제안한다. 실제 다양한 구조의 XML 문서를 가지고 성능 평가를 실시하여, 본 논문에서 제안한 기법을 이용했을 때 기존 기법을 이용했을 때보다 약 20%의 성능을 개선시켜 제안한 기법의 우수함을 보인다.
최근 XML 저장 기법, 질의 최적화, 인덱싱 등의 XML 관련 기술이 활발히 연구되고 있다. 이와 관련하여 하나의 DTD나 XML Schema로 정의된 고정 구조를 공유하는 문서 집합이 아니라 다양한 구조를 가진 문서 집합인 경우 다중 문서간의 구조적 유사성이나 차이점 등을 파악할 필요가 있다. 예를 들어 서로 다른 사이트나 문서 관리 시스템에서 도출된 문서들을 합병하거나 분류할 필요가 있을 때, 문서를 처리하기 위해 공유 구조를 발견하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 다양한 문서들의 구조를 구성하는 경로들간의 유사성을 파악하기 위해 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘(1)을 변형하여 두 XML 문서간 최대 유사 경로를 추출한다. 몇 가지 실험을 통해 본 논문에서 제안한 변형된 순차패턴 마이닝 알고리즘이 두 문서간의 최대 유사 경로를 찾아내고 또한 두 문서간의 정확한 공유 경로 및 최대 유사 경로를 정확히 찾을 수 있음을 보인다. 또한 실험 결과 분석을 위해 최대 유사 경로를 기반으로 정의된 유사성 척도가 XML 문서를 정확하게 분류할 있음을 보인다.
XML은 의미적으로는 동일하거나 혹은 유사하지만 서로 다른 구조의 XML 문서들을 허용하므로 XML 문서들을 대상으로 하는 검색, 클러스터링 등의 응용에서는 XML 문서들간의 유사도 계산이 선행되어져야 한다. XML 문서간 유사도를 계산하기 위해서는 문서의 구조 정보인 엘리먼트들과 이들 엘리먼트들의 계층적 구조가 고려되어져야 한다. 본 연구에서는 두 XML 문서가 얼마나 유사한 경로들을 공통으로 가지냐를 두 문서간의 유사도로 보고, 경로 유사도 계산식과, 이를 기반으로 하는 문서 거리 및 문서 유사도 계산식을 정의하여, 유사도 계산 기법을 제안한다. 제안된 기법과 기존 유사도 계산 기법들을 예제 문서들을 통해 계산결과를 비교한다.
사용자의 과거 이동 경로 자료는 사용자의 현재 이동 위치를 예측하고 이외 관련된 서비스를 제공하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 과거 이동 경로의 분석을 통하여 이동 중인 사용자의 시공간 위치예측 기술을 제안한다. 환경으로부터 발생한 사용자의 이동 경로를 수집하고 수집된 데이터에서 이동 경로 요약(Path Summarization)과 이동 경로 선택(Path Selection) 방법을 제안한다. 이동 경로 요약 방법은 환경으로부터 수집한 사용자의 이동 경로를 군집 분류하고, 이동 경로 선택 방법은 이동 중에 발생한 경로의 거리, 시간, 방향의 요소와 동적 정합법을 사용하여 유사성(Similarity)을 측정하며 유사성이 가장 높은 경로를 선택한다. 선택된 경로는 시간에 따른 공간 정보 빚 위치에 따른 시간 예측 서비스를 위하여 사용가능 하며, 실험을 통하여 유사성이 높은 이동 경로를 선택하는 모습을 확인하였다.
효과적인 수술 훈련 시뮬레이터를 구축하기 위해서는 사실적인 훈련 환경을 제공하는 것뿐만 아니라 훈련 결과를 바탕으로 사용자의 숙련도를 객관적으로 측정하고 평가하는 과정 또한 중요하다. 이를 위해 본 연구는 수술 훈련 중 큰 비중을 차지하는 절개 동작에 대한 정량적 평가 척도를 제공하는 것을 목표로 한다. 사용자가 가상 장기 모델에 대해 절개를 수행하는 동안 평가 시스템은 절개 경로와 깊이를 일정 간격으로 샘플링하여 저장하고, 이를 두 곡선 간의 유사성 측정 알고리즘을 통해 훈련 시나리오 상에 정의된 표준 절개 경로와 깊이, 속도를 각각 비교한다. 이렇게 계산된 두 경로 사이의 거리가 가까울수록 유사성이 높은 것으로 간주하며, 사전에 설정된 기준치 이상의 유사성을 기록할 경우 훈련 목표를 충족한 것으로 판단할 수 있다. 본 연구에서는 단순 거리 측정에 의존한 일반적인 경로의 유사성 판단 알고리즘의 문제점을 제시하고, 전체 절개 경로의 길이 대비 현재까지 진행된 정도를 매개변수로 하는 방법을 이용하여 절개 경로의 방향을 고려한 유사성 측정 알고리즘을 제안하였다. 이와 같이 정량적이며 자동화된 절개 숙련도 평가 기법을 제안함으로써 사용자의 훈련 결과에 대해 보다 객관적인 피드백을 제공 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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