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.
최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이타베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과 적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 사각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 타원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 단순한 캡슐 표현 방식이 최근접 질의 처리의 성능을 저하시키는 주요 원인임을 지적하고, (1) 클러스터에 적합한 새로운 축 시스템(axis system)의 채택, (2) 원과 사각형의 조합 에 의한 다양한 캡슐 형태의 표현. (3) 아웃 라이어(outlier)의 별도 관리 등의 해결 방안을 제안한다. 또한, 이러한 개념들을 채택하는 인덱싱 구조를 제시하고. 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 끝으 로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
웹은 단순한 텍스트와 이미지의 저장소에서 서비스의 제공자로 진화하고 있다. 사용자들은 자신이 필요로 하는 서비스를 찾기 위해 웹 검색을 이용한다. 그러나, 현재의 검색 엔진은 주어진 질의어에 대해 모든 사람들에게 보편적으로 타당한 문서에 높은 우선 순위를 부여해 검색 결과의 상위에 위치시키기 때문에, 사용자의 관심과는 무관한 정보가 검색 결과의 상위에 나타나게 되는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 방문 내역을 사용자 프로파일에 저장하여, 이후 검색에서 사용자가 방문했던 웹 페이지들에 높은 우선 순위를 부여하여 검색 결과의 상위에 위치시키는 방식이 사용되고 있다. 기존의 사용자 프로파일은 단순 방문 페이지와 사용자가 실제 서비스를 제공받은 페이지에 대한 구별없이, 모든 검색 세션에 대해 동일한 방문 내역을 저장하고 있다. 그러나 이 경우, 잦은 방문 횟수를 가지나 실제 사용자가 서비스를 이용하지 않은 웹 페이지가 적은 방문 횟수를 가지나 실제 사용자가 서비스를 이용한 웹 페이지보다 높은 우선 순위를 갖게 될 수 있는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 필요로 하는 서비스를 웹에서 찾고자 할 때, 사용자가 과거에 이용했던 서비스 제공자들의 목록을 이용하여, 사용자 프로파일 기반 웹 서비스 검색의 정확도를 향상시키는 시스템을 설계하였다. 이를 위해 사용자가 웹 서핑 중 서비스를 이용했던 웹 페이지 정보를 서비스 제공자 목록에 저장하였다. 검색 엔진이 특정 질의어에 대해 제공하는 검색 결과는, 우선 사용자 프로파일을 이용해 과거에 자주 방문했던 웹 페이지가 높은 우선 순위를 갖도록 조정된 후, 서비스 제공자 목록을 이용해 과거에 사용자가 서비스를 이용했던 웹 페이지가 가장 높은 우선 순위를 갖도록 재조정된다. 사용자에게 제공되는 최종 검색 결과는 사용자의 과거의 방문 경향 및 실제 서비스 이용 경향을 모두 반영하게 된다.고려할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04). 결론: $[^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비
본 논문에서는 번역지원 시스템을 위한 유사예문 검객 알고리즘을 제안한다. 유사예문 검색이란 질의문에 대하여 구조적, 의미적으로 유사한 예문을 찾는 것으로 번역지원 시스템의 핵심 요소이다. 제안하는 알고리즘은 생물정보학 분야에서 두 단백질의 아미노산열의 유사성을 판별하기 위한 Needleman-Wunsch 알고리즘에 기반하고 있다. 표면정보만 이용하는 Needleman-Wunsch 알고리즘을 그대로 문장 비교에 적용하였을 경우 단어 굴절요소에 민감하여 의미적으로 유사한 문장을 발견하지 못할 가능성이 높다. 따라서 표면 정보 외에 단어의 표제어 정보를 추가적으로 이용한다. 또한 문장 구조의 유사성 정도를 반영하기 위해 품사 정보를 이용한다. 즉, 본 논문에서는 단어의 표면 정보. 표제어 정보, 품사 정보를 융합한 문장 비교 척도를 제안한다. 그리고 이 척도를 이용하여 유사 문장을 검색하고, 유사성에 기여하는 부분쌍을 파악하여 결과로 제시한다. 제안하는 알고리즘은 전기통신 분야의 데이터에 대해 매우 우수한 성능을 보였다.
웹 정보원은 사용자에게 제공되는 가장 큰 분산 데이터베이스로 간주될 수 있다. 분산된 웹 정보원을 가상적으로 통합하여 하나의 정보원으로 보고, 이 가상의 데이터베이스에 대하여 데이터베이스 질의어를 이용하여 검색하는 기능은 여러 가지 웹 기반 응용프로그램 개발에서 중요한 역할을 한다. 이러한 기능을 지원하기 위해서 브라우징 중심의 웹 문서로부터 데이터베이스 스키마를 추출해야 한다. 본 논문은 반 구조적인 웹 문서로부터 XML 스키마를 자동으로 생성하는 경험적 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 미리 정의된 구조태그 기반으로 후보패턴영역을 추출하고 후보패턴영역으로부터 패턴영역을 경험적으로 결정한다. 그리고 패턴영역으로부터 스키마생성규칙을 유도한다. 스키마생성규칙은 XQuery로 표현되기 때문에 공개된다양한 XML 도구를 사용하여 응용시스템을 개발할 수 있다. 개발된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 다양한 웹정보원에 대하여 실험한 결과를 제시한다.
최근 산업체를 중심으로 XML 전문 검색과 XML 문서의 변성 기능에 대한 표준의 시도가 활발히 이루어지고 있다. XML 질의어에서의 전문 검색 기능은 매우 중요한 부분을 차지한다. XML 문서는 관계형 테이블과는 달리 문서의 구조가 복잡하며 때로는 매우 불규칙하다. 이런 상황에서의 검색은 부분적인 정보를 최대한 활용해야 하는 전문 검색이 일반적인 구조적 검색보다 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 XML 데이터를 관리하기 위하여 관계형 모델을 사용하는 환경에서 XML 문서의 변경과 다양한 형태의 전문 검색을 동시에 지원하기 위한 방안으로 효율적인 역 인덱스 구축 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 인덱스 크기의 큰 변화 없이 역 인덱스를 구축하며, 대용량의 XML 문서의 다양한 전문 검색 기능을 성능의 저하 없이 지원한다. 또 XML 문서의 부분적인 변화에 역 인덱스의 변경이 기존의 방법들에 비해서 급격히 줄어든 좋은 성능을 보인다.
본 연구에서는 먼저 영상 초록의 배열 모형을 영상물의 소통 구조 이론, FRBR 모형 및 용어간의 구문적 및 어의적 관계를 고려하는 PRECIS 색인 이론 등을 이용하여 설계하고 이 모형에 따라서 영상 초록을 구성한 후 순차적 영상 초록과 요약문과 색인어 추출의 정확도 측면에서 어떤 차이를 보이는지 6개의 표본 비디오와 26명의 피조사자를 이용하여 실험을 통해서 조사해 보았다. 조사 결과, 배열 모형 기반 영상 초록이 순차적 영상 보다 더 정확한 요약문을 추출하는 것으로 나타났고 색인어 추출의 정확도는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 영상 초록의 반복 보기의 효과를 측정한 결과 순차적 영상 초록을 먼저 보고 배열 모형 영상초록을 반복해서 본 경우에 요약문의 정확도가 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과에 기초하여 디지털 비디오 도서관 환경에서 영상 초록의 두 가지 활용 방안 즉, OPAC 환경에서 영상 초록의 초기값으로 순차적 영상 초록을 제시하고 선택을 통해서 배열 모형 기반 영상 초록이 함께 출력되는 비디오 브라우징 인터페이스를 구성하는 것과 제안된 배열 모형 기반 영상 초록을 영상 질의의 구조화된 매칭 자료로 활용하는 것에 대해서 제안하였다.
웹 상에서 XML 문서의 수요가 증가함에 따라 XML 문서를 자원으로 갖는 웹 서비스 응용들이 증가하고 있다. 이들 웹 서비스 응용에서 질의 처리 시 성능 향상을 위해 XML 데이타에 대한 뷰 메커니즘을 고려할 수 있다. XML 질의 결과를 실체뷰로 유지하고, 하부 XML 문서에 대한 원래의 질의를 관련된 실체뷰에 대한 질의로 변환하여 수행한다면 질의 응답시간을 줄일 수 있을 것이다. 실체뷰를 이용한 질의 처리의 유형으로는 $\circled1$ 실체뷰로부터 원하는 결과를 모두 얻을 수 있는 유형과 $\circled2$ 질의 결과의 일부는 실체뷰에 존재하지만 일부는 하부 XML 문서로 부터 검색해야 하는 유형이 있다. 본 논문에서는 두 번째 유형에 대하여 연구한다. 본 논문의 질의는 여러 XML 질의어들이 갖는 핵심적인 기능 중 하나인 XML 경로 표현식이다. 본 논문에서는 먼저, XML 저장소 내 하부 XML 문서들로부터 도출된 XML 실체뷰의 저장 구조를 제시 한 후, 주어진 XML 질의를 실체뷰에 대한 질의와 하부 데이타에 대한 질의로 분할하는 알고리즘과 분할 질의의 결과를 통합하는 알고리즘을 제시한다. 그리고, 성능 평가를 통하여 실체뷰를 이용한 질의 분할 처리가 성능 향상을 가져오는 조건을 구한다.
최근 이슈가 되고 있는 시스템 생물학(Systems Biology)은 생물학적인 이론과 컴퓨터의 계산적인 모델링 그리고 실험의 상호 의존적인 통합으로써 특징 지워진다. 그 중 컴퓨터의 계산적인 모델링에 대한 연구가 무엇보다 중요한 비중을 차지하고 있다. 하지만 계산적인 모델링에서 여러 자원을 통합하기 위한 공통의 기반 구조나 표준에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 KML 기반의 형식을 갖춘 SBML(Systems Biology Markup Language)이 시스템 생물학의 표준으로 개발되어 연구 중에 있다. 현재 시스템 생물학 분야에서 개발중인 시뮬레이션과 데이터 분석을 위한 다양한 응용 어플리케이션이 이미 SBML 문서를 지원하고 있다. 본 연구에서는 시스템 생물학 분야에서 SBML 표준에 대한 중요성을 인식하여, 객체지향 바이오 데이터베이스로부터 질의 결과를 SBML 문서로 변환하고, 반대로 외부의 SBML 문서를 객체지향 데이터베이스에 저장하는 변환기를 제안하며, 데이터를 검색하고 저장하는데 발생하는 중복이나 동의어 관계의 모호성을 줄이고 정확성을 높이기 위한 방안으로 온톨로지 기법을 적용한다.
웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 문서 지식 구조를 파악하여 사용자 질의 용어와 색인어 사이의 내용 기반 유사도를 반영한 순위 재조정 모델을 제안한다. 이를 위해 전자는 시소러스 및 유사관계 행렬을 구축하여 주제 분석 메커니즘을 제공하고, 후자는 사용자 요구를 분석하기 위해 질의 확장 등의 탐색 모형을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 검색 시스템의 정보 구조를 활용한 검색으로 재현율을 유지하면서 동시에 기존 퍼지 검색 모델의 단점인 정확률을 향상시키는 2단계 탐색모형을 수립하는 내용 기반검색 기법이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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