• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2004.06a
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• pp.139-142
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• 2004

자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 정보 검색 시스템 사용자에게 아주 이상적인 인터페이스이다. 검색을 위해 색인어를 입력하거나 불리언 질의식을 사용하는 것에 비해 훨씬 친밀하지만, 동일한 의도의 검색 요구에 대해서도 개인의 성향에 따라서 다양한 형태나 구조의 자연어 질의문장으로 입력될 수 있는 본질적인 특성이 있다. 본 논문은 자연어 질의문장을 입력으로 하는 검색 시스템을 위해 사용자의 입력 질의 문장을 분석하고 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 질의 문장에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하고 이형 표기 용어와 축약 표기 용어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율과 정확도를 높일 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.2
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• pp.315-325
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• 1999

Indexing techniques for distributed resources have much effect on an information service system based on distributed environment like digital library. There is a centralized indexing technique, a distributed technique, and a mixed technique for distributed indexing techniques. In this paper, we propose new distributed indexing technique using EIF(extended Inverted File) structure that mix the centralized technique and t도 distributed technique. And we propose management techniques using EIF structure and retrieval technique using EIF structure. This distributed indexing technique proposed is able to fast process retrieval request and reduce network overload and select servers relevant to query terms. This paper investigated performance of a proposed distributed indexing technique.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.406-408
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• 2003

현재 많이 사용되고 있는 P2P 개념으로는 순수 F2P와 변형 F2P구조가 있다. 순수 P2P의 모델에는 Gnutella와 Ktella 등의 형태가 존재하고 변형 P2P로는 무수히 많은 형태가 존재한다. 순수 P2P 모델의 경우에는 정보 공유에서 연결성을 장점으로 Gnutella의 형태를 응용한 형태로 많이 사용되고 있지만 정보를 검색하거나 제공하기 위해 많은 트래픽을 소모하게 된다. 이와는 달리 변형 P2P모델들 중 정보 공유 모델들이 존재하는데 이 모델들은 사용자에게 효율적이고 빠른 검색과 색인을 제공하기 위해 기존의 서버/클라이언트 형태를 취하고 있지만 제공하는 서버의 능력에 의존할 수 밖에 없다. 파일공유 모델의 Peer들에 대해 연결성 유지를 위한 많은 부하와 사용자에 있어서 그룹에 대한 형태의 문제점 그리고 서버의 Fail로 인한 비 연결성에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라우팅 프로토콜 기법에서의 접근과 계층적 구조를 적용하고 Backup 시스템을 포함해서 효율적인 그룹관리와 동적인 서버의 지정으로 신뢰성을 유지하기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.142-144
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• 2004

시간의 흐름에 따라 그 위치가 빈번히 변화하는 이동 객체의 특성상 실시간으로 증가하는 이동 객체의 궤적정보를 효과적으로 관리할 수 있는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 궤적을 색인하기 위해 기존에 제안되었던 TB 트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 TB-트리(Extented TB-Tree：ETB-Tree)를 제안한다. 기존의 TB 트리는 이동 객체의 궤적 세그먼트를 삽입할 때마다 선행 세그먼트를 가지고 있는 리프 노드를 찾기 위해 루트 노드부터 리프 노드까지 순회해야만 하기 때문에 불필요한 노드 접근으로 인한 오버헤드가 발생한다 이를 위해 ETB 트리는 선행 노드를 직접적으로 접근하기 위해 이동객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 리프 노드를 가리키는 포인터 정보와 더불어 디스크에서의 폐이지를 가리키는 페이지 번호를 별도의 테이블에 같이 유지한다. 따라서, 저장 시 동일한 이동 객체의 선행 노드를 빨리 검색할 수 있고, 궤적 질의시 직접적으로 디스크에 접근해 해당 객체의 궤적들을 검색함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 아울러 ETB 트리는 새로운 이동 객체의 궤적 정보가 삽입될 때마다 메모리 상의 트리뿐만 아니라 디스크에 반영함으로써 트리의 일관성을 유지한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.123-126
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• 2001

영상내의 문자 정보는 색인에 필요한 유용한 정보를 제공하므로, 이를 이용한 멀티미디어 데이터의 인덱싱기법이 최근 많이 연구되고 있다. 본 논문은 mean shift 알고리즘을 이용한 텍스춰 기반의 문자 영역 추출 방법을 제안한다. 다양한 크기와 모양의 문자에 적응성을 가지는 필터를 만들기 위해 신경망을 이용한다. 문자 영역의 위치와 크기는 문자 확률 영상상에서 mean shift 알고리즘을 이용하여, 국소 탐색만으로 별도의 후처리 과정 없이 기존의 문자 추출 방법보다 우수한 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.181-184
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• 2010

RFID 미들웨어에서 저장소 역할을 하는 EPCIS는 이전까지 물품의 식별 정보만을 저장 및 관리하고 있었다. 하지만, 최근에는 많은 물류 분야의 응용에서 물품의 식별 정보뿐만 아니라 센서 및 위치 정보 등을 포함하는 다양한 물류 정보를 EPCIS에서 저장 및 관리하도록 요구하고 있다. 하지만, 현재 EPCIS에서는 RFID 태그의 식별 정보 이외의 정보에 대하여 처리를 하지 않고 있으며, 설령 처리한다하더라도 비효율적인 조인으로 인한 속도 저하가 일어날 수 있다. 즉, 각 정보 소자에 대한 복합 정보를 요구하는 응용에서는 개별적인 시스템에 질의를 한 후 결과를 조합해야 하는 부담이 있다. 본 논문에서는 물품의 식별 정보, 센서 및 위치 정보를 포함하는 지오센서 태그 데이터에 대한 효율적인 처리를 지원하기 위한 다양한 물류 환경의 정보와 질의 조건의 특징을 분석하며, 분석된 내용을 바탕으로 데이터 모델링을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.15-18
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• 2017

학술 데이터베이스를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해지면서, 많은 데이터로부터 중요한 정보를 자동으로 추출하는 것에 대한 필요성 또한 증가하였다. 특히, 텍스트 데이터로부터 중요한 단어나 단어구를 선별하여 자동으로 추출하는 기법은 자료의 효과적인 관리와 정보검색 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 핵심적인 기술임에도, 한글 텍스트를 대상으로 한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 기존의 한글 텍스트를 대상으로 한 핵심어 또는 핵심어구 추출 연구들은 단어의 빈도나 동시출현 빈도, 이를 변형한 단어 가중치 등에 근거하여 핵심어(구)를 식별하는 수준에 그쳐있다. 이에 본 연구는 한글 학술논문의 초록으로부터 추출한 다양한 자질 요소들을 학습하여 핵심어(구)를 추출하는 모델을 제안하였고 그 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1195-1198
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• 2011

최근 의료 분야에 대한 관심이 높아짐에 따라 유전체 데이터를 수집하고 관리하여 분석하는 기술에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 유전체 데이터는 크게 유전체 데이터를 분석하는 전처리단계와 유전체 데이터로부터 변이된 유전체 데이터를 생성하는 후처리단계를 통해 분석된다. 이러한 분석 과정은 많은 시간이 소요되며, 후처리단계에서 결과 데이터는 분석 알고리즘 및 처리 기법에 따라 상이한 결과 데이터를 생성한다. 또한, 유전체 데이터의 각 파이프라인 별 분석된 데이터의 관리가 필요하다. 본 논문에서는 유전체 데이터의 특성을 고려하여, 유전체 데이터 유래 관리를 위한 메타데이터를 설계한다. 아울러 데이터 유래 메타데이터는 자신의 이전데이터들의 결과데이터에 신속한 접근이 가능해야하며, 자신과 유사한 데이터 유래를 지닌 파이프라인의 상세 정보를 신속하게 검색하는 색인구조가 필요하다. 따라서 이를 고려한 유래 메타데이터 검색 알고리즘을 설계한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.20 no.4
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• pp.107-120
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• 2014

This study proposes a novel recommender system using the structural hole analysis to reflect qualitative and emotional information in recommendation process. Although collaborative filtering (CF) is known as the most popular recommendation algorithm, it has some limitations including scalability and sparsity problems. The scalability problem arises when the volume of users and items become quite large. It means that CF cannot scale up due to large computation time for finding neighbors from the user-item matrix as the number of users and items increases in real-world e-commerce sites. Sparsity is a common problem of most recommender systems due to the fact that users generally evaluate only a small portion of the whole items. In addition, the cold-start problem is the special case of the sparsity problem when users or items newly added to the system with no ratings at all. When the user's preference evaluation data is sparse, two users or items are unlikely to have common ratings, and finally, CF will predict ratings using a very limited number of similar users. Moreover, it may produces biased recommendations because similarity weights may be estimated using only a small portion of rating data. In this study, we suggest a novel limitation of the conventional CF. The limitation is that CF does not consider qualitative and emotional information about users in the recommendation process because it only utilizes user's preference scores of the user-item matrix. To address this novel limitation, this study proposes cluster-indexing CF model with the structural hole analysis for recommendations. In general, the structural hole means a location which connects two separate actors without any redundant connections in the network. The actor who occupies the structural hole can easily access to non-redundant, various and fresh information. Therefore, the actor who occupies the structural hole may be a important person in the focal network and he or she may be the representative person in the focal subgroup in the network. Thus, his or her characteristics may represent the general characteristics of the users in the focal subgroup. In this sense, we can distinguish friends and strangers of the focal user utilizing the structural hole analysis. This study uses the structural hole analysis to select structural holes in subgroups as an initial seeds for a cluster analysis. First, we gather data about users' preference ratings for items and their social network information. For gathering research data, we develop a data collection system. Then, we perform structural hole analysis and find structural holes of social network. Next, we use these structural holes as cluster centroids for the clustering algorithm. Finally, this study makes recommendations using CF within user's cluster, and compare the recommendation performances of comparative models. For implementing experiments of the proposed model, we composite the experimental results from two experiments. The first experiment is the structural hole analysis. For the first one, this study employs a software package for the analysis of social network data - UCINET version 6. The second one is for performing modified clustering, and CF using the result of the cluster analysis. We develop an experimental system using VBA (Visual Basic for Application) of Microsoft Excel 2007 for the second one. This study designs to analyzing clustering based on a novel similarity measure - Pearson correlation between user preference rating vectors for the modified clustering experiment. In addition, this study uses 'all-but-one' approach for the CF experiment. In order to validate the effectiveness of our proposed model, we apply three comparative types of CF models to the same dataset. The experimental results show that the proposed model outperforms the other comparative models. In especial, the proposed model significantly performs better than two comparative modes with the cluster analysis from the statistical significance test. However, the difference between the proposed model and the naive model does not have statistical significance.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.3
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• pp.8-15
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• 2007

Recently, it is important to process multimedia data efficiently. Especially, in case of retrieval of multimedia information, technique of user interface and retrieval technique are necessary. This paper proposes a new technique which detects cuts effectively in compressed image information by MPEG. A cut is a turning point of scenes. The cut-detection is the basic work and the first-step for video indexing and retrieval. Existing methods have a weak point that they detect wrong cuts according to change of a screen such as fast motion of an object, movement of a camera and a flash. Because they compare between previous frame and present frame. The proposed technique detects shots at first using DC(Direct Current) coefficient of DCT(Discrete Cosine Transform). The database is composed of these detected shots. Features are extracted by HMMD color model and edge histogram descriptor(EHD) among the MPEG-7 visual descriptors. And detections are performed in sequence by the proposed matching technique. Through this experiments, an improved video segmentation system is implemented that it performs more quickly and precisely than existing techniques have.