검색전략(檢索戰略)은 효과적인 탐색을 수행하는 수단이다. 검색전략(檢索戰略)의 여러 연구 중에서 베이츠의 탐색전술은 자주 인용되고 소개되어 왔으나, 대부분의 연구는 피상적이었다. 본 논문에서는 베이츠의 탐색전술의 내용을 자세하게 조사하고 베이츠의 탐색전술에 기초하여 실제 온라인 탐색과정을 기술하려고 노력하였다. 사용된 전술(戰術)을 구분하기 위하여 다음의 3가지 유형의 조사가 이루어 졌다. (1) 다른 유형의 조직에 속하고, 다른 유형의 데이터베이스를 사용하는 7명의 탐색자와의 면담 (2) 온라인 탐색 레코드의 분석 (3) 1년간 신문 데이터베이스의 검색 신청서의 분석 결론적으로 베이츠 전술의 일부가 빠지고 자주 사용된 새로운 전술이 추가되었다. 다음의 5가지 요소가 온라인 검색행위(檢索行爲), 검색전략(檢索戰略), 검색전술(檢索戰術)에 영향을 미친다. (1) 탐색요구의 난이도 (2) 데이터베이스의 내용 (3) 온라인 탐색의 요금정책(검색비용의 부담자) (4) 탐색과정에서 이용자의 동석여부 (5) 탐색자의 온라인 경험 제한된 조건에서 전형적인 전술이 제안되었다. 그러나 전술의 사용유형을 일반화하기 위해서는 많은 조사연구가 필요하다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.425-437
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1997
본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.
대용량 공간 데이터를 포함하는 공간 데이터베이스에서 검색성능의 향상을 위해 공간 질의어가 최적화가 중요한 과제이다. 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 속성/공간 조건이 혼합된 질의에 적합한 질의 최적화 기법을 제시한다. 제안된 기법은 기존의 변환 규칙을 이용해서 대수 트리를 변환해 나가는 방법과는 달리 혼합된 질의어에 대한 질의 그래프로부터 동적 프로그래밍 기법으로 탐색 알고리즘을 실행함으로써 탐색 공간을 줄일 수 있고, 더욱 효율적으로 최소 비용의 실행 전략들 수립할 수 있다.
본 논문에서는 한정된 위성전파자원 확보를 위한 국가 간 경쟁에 대처하기 위해 현재 우리나라에서 운용중인 위성전파 혼신원 탐색 시스템을 새롭게 구축하는 방안에 대해 제안하였다. 혼신원 탐색 시스템의 구축을 위한 방안으로 TLS(transmitter location system) 시스템의 전체 구축, TLS 일부 시스템 도입, 시스템의 국산화를 제안하였고 각 방안으로 구축하였을 시 발생하게 되는 특징 및 장단점에 대해 분석하였다. 또한 운용 중에 있는 데이터베이스의 문제점에 대해 운용 데이터베이스의 신뢰성 확보, 데이터베이스 응용프로그램의 호환성 보장, 데이터베이스 관리 시스템들 간의 통합 관리, 데이터베이스 서비스의 대국민화 측면에서 분석하였고 이에 대한 해결책을 제안하였다.
본고에서는 VOCED 데이터베이스의 정보검색기법을 살펴보았다. VOCED 데이터베이스를 직업 교육 및 훈련, 그러고 성인교육분야와 관련된 국제적인 정보를 수록하고 있다. VOCED는 CDS/ISIS 소프트웨어를 통해 구축되었으며, 레코드는 APSDEP 시소러스를 사용하여 색인되었다. VOCED 데이터베이스의 정보검색시에는 여러가지 검색기법들을 사용할 수 있다. 다수용어, 구문, 불리안 논리, 용어절단, 제한탐색 및 인접탐색기법 등을 통해 원하는 정보에 신속히 접근할 수 있다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.
XML은 웹에서 데이터를 주고받는 표준으로 새로이 등장하고 있다. 이러한 데이터를 잘 처리하기 위하여 데이터베이스의 도움은 필연적이다. XML을 처리하는 데이터베이스에서 데이터는 트리 형태로 저장되며 질의어는 정규 경로식(regular path expression)의 특징을 가지고 있다. 이때 질의 처리는 트리의 각 노드 탐색을 통하여 수행된다. 본 논문에서는 시그니처를 이용한 저장 방법 및 질의 처리를 통하여 질의 수행 시 각 노드의 탐색 횟수를 줄여 질의 수행을 빠르게 할 수 있게 한다. 뿐만 아니라 반 구조적 데이터에 대한 인덱스도 데이터베이스 내에서 반구조적 데이터로 표현된다. 그러므로 본 논문에서 제안한 방법을 인덱스 노드에도 적용할 수 있다. 이와 같이 본 논문에서 제안한 방법은 데이터 객체와 인덱스 객체의 탐색을 줄임으로서 XML 질의를 빠르게 처리할 수 있게 한다.
얼굴은 주변의 조명이나 카메라의 위치, 사람의 자세에 따라 가변적이기 때문에 인식에 많은 어려움이 따른다. 이러한 어려움을 극복하기 위한 방법에는 신경망을 이용하여 얼굴의 영역 정보를 가지고 데이터베이스를 구축하여 얼굴영역을 탐색하는 방법과 얼굴의 대칭성을 이용한 대칭 영역 탐색이 있다. 신경망을 이용하는 방법은 사전 정보를 가져야만 하며, 대칭성을 이용한 방법은 계산 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 대칭성의 계산 속도 개선 및 데이터베이스 구축없이 얼굴 영역을 추출할 수 있도록 축소 영상에서 대칭 영역 탐색을 이용해 대칭성을 파악한 후 이러한 대칭성을 이용하여 원영상에 적용 한 후 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 축소영상에서의 추출된 영역에서 대칭 영역 탐색을 하여 얼굴영역을 찾아내는 방법이다. 정면, 안경이 있는 영상에 실험해본 결과 얼굴 인식에 적합한 얼굴영역을 추출 할 수 있었다.
본 연구는 자연언어시스템에서 색인어와 탐색어의 특정성에 기인하는 재현율 감소를 극복하기 위한 방법론으로써 탐색어의 확장을 통한 검색효율을 평가하였다. 이를 위하여 우리말 데이터베이스를 대상으로 주제전문가가 자연언어로 작성한 원 질의문 (Q1), 원 질의문에 사용된 탐색어와 데이터베이스내의 색인어간의 유사도를 이용하여 탐색어를 확장한 질의문 (Q2(0.2), Q2(0.3)), 주제전문가인 이용자가 Q1의 의미적인 관계를 고려해서 자연언어로 탐색어를 확장한 질의문 (Q3)을 검색효율면에서 비교하였다. 실험결과, 평균재현율은 Q2(0.2), Q2(0.3), Q3, Q1의 검색의 순이었다. 평균정확율은 Q3, Q2(0.3), Q1, Q2(0.2)검색의 순으로 나타났다.
본 논문은 인공지능(artificial intelligence) 및 전문가 시스템(expert system)의 기본 개념과 이에 적용되고 있는 특정한 기술인 퍼지 이론(fuzzy logic)을 논하고 있으며, 지난 몇 년 동안 탐색 중개인으로서의 전문가 시스템을 조사해 보았다. 이러한 전문가 시스템은 1) 특정한 데이터베이스에 관련된 질문서 작성을 도와주며, 2) 탐색용어나 데이터베이스 선정에 관한 결정을 보조하고, 3) 탐색중에 있는 이용자에게 조언(助言)을 해주고 있다. 또한 전문가 시스템을 개발하는 에 있어 어려움 및 제한점(制限點)을 논의하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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