• 제목/요약/키워드: 유사도 질의

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데이터베이스에서 유사도 질의 처리 비용 감소 방법 (A Method of Reducing the Processing Cost of Similarity Queries in Databases)

  • 김선경;박지수;손진곤
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권4호
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    • pp.157-162
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    • 2022
  • 오늘날 대부분의 데이터는 데이터베이스(database: DB)에 저장된다. 이러한 DB 환경에서 사용자는 자신이 원하는 데이터를 찾아줄 것을 DB에게 요청하게 된다. DB 질의 중 유사도 질의는 DB 사용자가 원하는 조건으로 유사도가 포함되어 있는 것을 말한다. 그러나 유사도 질의를 처리하기 위한 과정은 처리 레코드의 범위를 줄일 수 있는 색인을 이용하기 힘들어 테이블의 전체 레코드에 대해서 매번 유사도를 계산하는 비용이 높다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 경량 유사도 함수를 정의한다. 경량 유사도 함수는 유사도 함수에 비해 데이터를 여과하는 정확도는 떨어지지만 비용이 유사도 함수에 비하여 적게 소모되는 특징이 있다. 이러한 경량 유사도 함수의 특징을 이용하여 유사도 질의 처리 비용 감소 방법을 제시한다. 그리고 유클리드 거리 함수에 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 제시하고 기존의 유사도 함수를 이용하는 질의와 경량 유사도 함수를 이용하는 질의의 처리 비용을 비교한다. 그리고 실험을 통하여 유클리드 유사도에 대한 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 적용하였을 때 유사도 질의 처리 비용이 감소하는 것을 확인한다.

우세점을 이용한 유사한 모양 매칭 기법 (Similar Shape Matching Technique Using Interest Points)

  • 김선규;엄기현
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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    • pp.477-482
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    • 2001
  • 이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.

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질의생성 모델을 이용한 전자우편 질의응답 시스템 (An E-Mail Question Answering System using Question Generation Model)

  • 장정선;김상범;서희철;임해창
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.176-183
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    • 2002
  • 전자우편과 같이 일정한 질의 형식을 가지고 있는 긴 자연어 질의에 대해서 사용자 질의 단어에 가중치를 부과하는 방법과 질의에 대한 정답을 기존의 질의응답 집합에서 유사한 질의를 검색하여 그 정답을 사용자에게 제공하는 전자우편 질의응답 시스템을 제안한다. 사용자의 긴 자연어 질의가 주어지면 질의의 범주와 문장의 중요도 정보를 이용하여 질의에서 사용된 단어가 주제어로 쓰였을 확률을 계산하고, 계산된 확률에 기반하여 중요도를 할당하는 질의생성 모델을 제안한다. 또한 사용자 질의와 기존에 문의되어진 전자우편 질의의 유사도를 단어의 빈도를 고려한 어휘유사도, 한글 시소러스(Thesaurus)를 이용한 의미유사도와 본 논문에서 제안한 질의생성 모델을 이용한 주제 유사도를 이용하여 계산한다. 실험을 위하여 실세계에서 사용 중인 질의응답 집합을 이용하여 실험을 하였으며 각 유사도 계산 방법의 기여도를 비교 평가하고 제안한 질의생성모델이 성능향상에 미치는 영향을 평가하였다.

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질의확장 검색에서의 추가용어 가중치 최적화 (Optimizing the Weight of Added Terms in Query Expansion)

  • 정영미;이재윤
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 2002년도 제9회학술대회 논문집
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    • pp.241-246
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    • 2002
  • 전역적 질의확장 검색에서 단어간 공기기반 유사도를 사용할 경우에는 질의에 추가되는 용어에 부여하는 탐색가중치로 질의와의 유사도를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 과연 유사도가 탐색가중치로 최적인가는 의문의 여지가 있다. 추가용어와 질의 사이의 유사도가 가지는 특성을 살펴보고 고정가중치를 부여한 경우와 비교해보았다. 또한 실험집단이나 확장범위의 영향을 덜 받는 최적화된 추가용어 가중치를 찾기 위해 여러 가지 탐색가중치 공식을 실험하였다.

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A Similarity Wave View : 이미지 질의 결과의 시각화 방안 (A Similarity Wave View : An Visualization Mechanism of Image Query Result)

  • 진병정;엄기현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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    • pp.21-23
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    • 1999
  • 기존 이미지 데이터베이스 검색 시스템은 질의 결과로 유사도가 높은 이미지들을 모아 제시해 준다. 그런데, 질의 결과로 제시되는 이미지는 전부 같은 크기의 이미지로 표시되고 일차원적으로 단순 나열하기 때문에 결과 이미지의 의미 파악이나 질의 처리 과정의 정보를 확인하는 것이 명확하지 않다. 또한 하나의 화면에 나타낼 수 있는 이미지의 수도 매우 제한된다. 따라서 본 논문은 이미지가 표현되는 화면 공간을 5개의 Wave로 나누고, 유사도 순서로 영역 크기를 할당하여 질의 결과 이미지들을 이차원으로 배열하여 제시하고 관리하는 방안을 제안하는 것이다. 그래서 한정된 화면 공간의 활용도를 극대화하고, 질의 결과에 대한 사용자 인지도를 높이며, 질의 결과의 유사도 정보를 유추하거나 분석하기가 용이한 방안이 될 것이다.

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Answer set 자동 구축을 위한 문서 필터링 (Document filtering for automatic construct ion of Answer Set)

  • 정용교;신승은;오효정;장명길;서영훈
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.253-258
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    • 2002
  • 본 논문은 의미기반 정보검색 소프트웨어 기술에서 정답 문서 자동 구축을 위한 문서 필터링기법을 제안한다. 문서 필터링은 1차 질의어와 문서간의 유사도와 2차 질의어와 문서간의 유사도를 이용하여 이루어지며, 1차 질의어와 문서간의 유사도를 구하기 위하여 개념 망과 백과사전 정보를 이용한 1차 질의어 확장 과정을 수행하고, 화장된 질의어와 문서와의 유사도를 계산한다. 1차 확장 질의어를 이용해 얻어진 결과 중 유사도가 상위 10%에 속하는 문서를 이용하여 2차 질의어 확장을 한다. 2차 질의어 확장은 상위 10% 문서에 출현하는 명사중 문서 출현 빈도가 임계치 이상인 명사를 선택하여 이루어지고, 그것을 이용하여 문서의 유사도를 계산한다. 이렇게 얻어진 두 가지의 유사도를 결합하여 문서들을 순위화하고 Accept Point를 이용하여 문서를 필터링한다.

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유사 정보 추출에 기반한 조정 에이전트 모델 (A coordination Agent Model based on Extracting Similar Information)

  • 양소진
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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    • pp.398-413
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    • 2000
  • 본 논문의 목적은 유사도와 강화 학습을 사용하여, 정보를 제공하는 에이전트와 정보를 요청하는 에이전트간의 연결을 매개하는 조정 에이전트(Coordination Agent, Middle Agent) 구현 방식을 제안하는데 있다.본 논문에서는 질의 에이전트의 질의와 가장 밀접한 정보를 제공하는 것으로 판단되는 정보 에이전트를 찾는 방안을 제안하고자 한다. 정보 에이저트와 질의 에이전트는 조정에이전트에 정보를 등록·요청할 때, 조정 에이전트에 이미 존재하는 기본 오톨로지(Base Ontology)에 자신이 제공·질의하는 정보의 상대적 가중치를 함께 등록한다. 조정 에이전트는 질의 에이전트와 정보 에이전트의 가중치를 고려하여 유사도를 구하고, 구해진 유사도를 이용하여 가장 근접한 정보를 제공하는 정보 에이전트를 찾아 연결한다. 가중치를 제공하지 않는 질의 에이전트의 경우에는 강화 학습으로 얻어진 특성 자료를 이용하여 조정 에이전튼가 임의로 가중치를 구하고, 얻어진 결과에 대하여 타당성을 검증한다.

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문서 클러스터를 이용한 재순위화 모델 (Document Reranking Model Using Clusters)

  • 이경순;박영찬;최기선
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.81-87
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    • 1998
  • 본 연구에서는 정보검색시스템의 모델로 문서 클러스터를 이용한 재순위화 모델을 제시한다. 이 방법은 검색단계와 분석단계로 이루어지는데, 검색단계에서는 역화일기법을 이용해서 질의어를 포함하는 문서들을 검색하여 질의어-문서 유사도에 따라 순위를 결정한다. 분석단계에서는 이미 구축된 문서 클러스터를 이용해서 검색되어진 문서들의 분석을 통해 질의어-클러스터 유사도를 계산한다. 질의어-문서 유사도와 질의어-클러스터 유사도를 결합하고, 이 유사도에 기반해서 문서들을 재순위화한다. 이때 이용하는 클러스터는 정적 클러스터이고, 질의어에 따라 서로 다른 클러스터를 생성하는 동적인 뷰를 제공한다. 재순위화 모델은 역화일 기법과 클러스터 분석기법이 가지는 장점을 결합하여 질의어 뿐만 아니라 문서에 포함된 모든 단어들을 분석함으로써 문서의 문맥을 고려할 수 있다. 제안하는 모델은 역화일 기법을 이용한 검색 결과에 비해서 우수한 성능 향상을 나타내고 있다.

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정보 검색에서 질의문 길이에 대한 가중치와 질의어 출현 빈도 가중치 적용 (Applying the Weight for Query Length and the Frequency of Query Term to Information Retrieval)

  • 강승식;전영진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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    • pp.763-766
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    • 2005
  • 정보검색 시스템에서 긴 문장으로 질의가 들어올 경우 질의문의 길이와 시스템이 정답이라고 판단한 문서에서 질의문을 분석하여 추출한 질의어들이 출현한 빈도수를 가중치로 준다면 좀더 정확한 결과를 보일 수 있을 것이라 가정하였다. 즉 벡터 모델을 이용하여 문서와 질의와의 유사도를 계산하고 여기에 질의문의 길이에 대한 가중치와 유사도를 이용하여 얻은 결과 문서에서 질의문을 분석하여 얻은 질의 용어들의 출현 빈도에 대한 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다.

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질의 감성 표시자와 유사도 피드백을 이용한 감성 영상 검색 (Emotion Image Retrieval through Query Emotion Descriptor and Relevance Feedback)

  • 유헌우
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제32권3호
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    • pp.141-152
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    • 2005
  • 본 논문에서는 새로운 감성기반 영상검색방법을 제안한다. 서로 다른 색상, 명도, 도트크기를 나타내는 30개의 랜덤 패턴이 제시될 때 인간이 느끼는13가지 감성("like", "beautiful", "natural", "dynamic", "warm", "gay", "cheerful", "unstable", "light", "strong", "gaudy", "hard", "heavy") 평가 데이타로부터 질의 칼라코드와 질의 그레이코드로 명명한 질의 감성 표시자를 설계한다. 감성영상검색을 위해서 질의 감성을 선택하면 질의를 표현하는 칼라코드와 그레이코드가 선택되고 데이타베이스의 영상의 색상 정보를 나타내는 DB 칼라코드와 명도와 도트크기 정보를 나타내는 DB그레이코드값을 추출하여, 칼라코드간의 매칭과 그레이 코드간의 매칭을 통해 유사도를 판단한다. 또한 검색과정에 사용자의 의도를 반영하여 질의 칼라코드와 질의 그레이코드사이의 가중치와 칼라코드내의 가중치를 자동적으로 갱신하는 새로운 유사도 피드백 방법을 제안한다. 430개의 영상에 대해 실험한 결과 최초 질의에 대해 적합한 영상이 부적합한 영상보다 많았으며 유사도 피드백을 사용함에 따라 적합한 영상의 개수가 증가하였다.