• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제31권6호
• /
• pp.699-709
• /
• 2004

XML은 정보 관리와 데이타 교환에서 점차로 더 중요해지고 있다. 효율적인 구조 검색과 문서 통합을 위한 기초 과정은 유사한 구조를 갖는 문서를 클러스터링 하는 것이다. 이것은 구조가 다른 전체 문서를 대상으로 검색하는 것보다 더 신속하고 유연성을 제공하기 때문이다. 따라서 이 논문에서는 XML 문서의 구조 검색과 통합에 유용한 유사 구조기반의 점진적 클러스터링 기법을 제안한다. 기존의 문서 클러스터링에서 벡터를 이용한 문서의 유사도에 의해 클러스터를 형성하는 것과는 다르게 우리는 대량의 데이타에 유연하게 적용할 수 있는 트랜잭션 데이타를 위한 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 제안 기법은 먼저 순차 패턴 알고리즘을 이용하여 XML 문서의 대표 구조를 추출한다. 그리고 문서를 하나의 트랜잭션으로, 문서의 대표구조를 트랜잭션의 항목으로 간주하여 유사 구조 항목 기반의 점진적인 클러스터링을 수행한다. 아울러, 클러스터의 응집도와 클러스터간의 유사도를 정의하였고, 이를 이용하여 기존 연구와의 실험에 대한 분석을 통해 제안 기법의 효율성을 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
• /
• pp.613-615
• /
• 2002

단백질의 3차원 공간상의 구조는 단백질 기능을 파악하는데 중요한 정보를 제공하고 있다. 단백질간 구조 비교 방법은 기능적 또는 구조적으로 연관된 단백질 분류 및 단백질 모티프(motif)를 찾는데 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 단백질 이차 구조($\alpha$-나선구조와 $\beta$-병풍구조)와 그들 사이의 관계(각도, 거리, 길이, 수소결합)를 기반으로 표현된 두 단백질 구조에서 유사한 부분 구조를 찾는 방법에 대하여 기술한다. 제안된 단백질간 구조 사이의 유사한 부분구조를 찾는 방법은 두 단백질 구조론 이차 구조와 그들 사이의 관계를 이용하여 그래프를 형성한 후, 최대 유사 서브 그래프를 찾는 방법을 이용하여 유사한 부분구조를 찾을 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제16B권5호
• /
• pp.359-366
• /
• 2009

구조적 생물 정보학 분야는 단백질의 3차원 구조를 대상으로 단백질을 연구하는 분야이며, 본 논문에서는 구조적 생물 정보학 분야의 핵심 연구 주제중의 하나인 Flexible 단백질 구조 정렬에 관한 새로운 알고리즘을 제시한다. Flexible 단백질 구조 정렬을 위하여, 단백질의 3차원 구조의 지역적인 유사성을 이용하여 두 단백질의 유사한 부분 구조를 추출해 내고, 이 추출된 유사 구조간에 연결 가능성을 검색하여 정렬이 가능한 모든 유사 구조를 찾고, 이 유사 구조에 꺽임점을 도입하여 Flexible 단백질 구조 정렬을 수행하였다. 이 과정에서 단백질의 지역적 유사성을 정확히 비교하기 위하여 RDA를 이용한 방법을 제안하였고, Flexible 단백질 구조 정렬시 신뢰성 있는 꺽임점 위치 선정 방법과 그래프를 이용한 최적화 방법을 제안하였다. 성능 평가를 위하여 다양한 방법으로 Flexible 단백질 구조 정렬의 성능 평가를 수행하였고, 기존의 방법인 DALI, CE, FATCAT 보다 성능의 우수함을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
• /
• pp.276-279
• /
• 2011

문서 내에 존재하는 개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현하는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 트리 커널 기법에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험 결과 구절 구조 정보를 이용하는 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관계 인스턴스에 대한 구절 구조 정보뿐만 아니라 개체 간의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴 또한 관계 추출 작업에 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.175-177
• /
• 1999

본 논문에서는 수사 정보와 문장간 유사도를 이용하여 문서의 수사 구조 트리를 생성하는 방법을 제안하였다. 말뭉치에서 찾아낸 수사 정보를 종류별로 분류하고, 이를 사용해서 문서 내의 수사 정보를 추출해서 가능한 모든 구조를 생성한다. 다음으로 문장간의 유사도를 사용해서 가중치가 가장 높은 하나의 구조를 선택한다. 생성된 수사 구조를 사용하여 문서를 요약할 수 있는데, 수사 정보는 언어적 특성을 이용하는 것이므로 모데인에 독립적인 요약 시스템을 만들 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
• /
• pp.321-328
• /
• 2007

데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1515-1518
• /
• 2003

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
• /
• pp.25-28
• /
• 2011

본 논문에서는 강의노트의 저장 형식이 XML 문서라는 사실을 기반으로 강의노트 사이의 유사도 계산 문제를 XML 문서 사이의 유사도 계산 문제로 치환해 해결한다. 그리고 유사도를 계산할 때 강의노트가 포함하는 컨텐츠의 논리적 구조의 특징을 반영한다. 본 논문에서 제안한 기법을 사용해 사용자가 소유한 강의노트와 유사한 강의노트들을 정확하게 검색함으로써 사용자가 효과적으로 강의노트를 학습할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권4호
• /
• pp.297-304
• /
• 2010

통계기계번역에서 번역성능의 향상을 위해서 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행하여 도메인에 특화된 번역을 시도하는 방법이 있다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 각 문장의 문법적 구조 유사도에 따른 유형별분류 기법과, 단어 유사도 정보를 사용한 장르 구분법을 적용하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 도메인 특화 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조 유사도와 단어 유사도의 계산 방법으로는 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정에서는 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.162-166
• /
• 2020

자연어 이해는 대화 인터페이스나 정보 추출 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 활용한 데이터 기반 자연어 이해 연구가 많이 이루어지고 있으며, 이러한 연구에 있어서 데이터 확장은 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 자연어 이해영역에서의 말뭉치 혹은 데이터 확장에 있어서, 입력으로 주어진 문장과 문법구조 및 의미가 유사한 문장을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해, 우리는 GPT를 이용하여 대량의 문장을 생성하고, 문장과 문장 사이의 문법구조 및 의미 거리 계산법을 제시하여, 이를 이용해 가장 유사하지만 새로운 문장을 생성하는 방법을 취한다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 Atis, Snips, M2M-Movie M2M-Reservation을 이용하여 제안방법이 효과적임을 확인하였다.