• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.157-162
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• 2022

Today, most data is stored in a database (DB). In the DB environment, the users requests the DB to find the data they wants. Similarity Query has predicate that explained by a similarity. However, in the process of processing the similarity query, it is difficult to use an index that can reduce the range of processed records, so the cost of calculating the similarity for all records in the table is high each time. To solve this problem, this paper defines a lightweight similarity function. The lightweight similarity function has lower data filtering accuracy than the similarity function, but consumes less cost than the similarity function. We present a method for reducing similarity query processing cost by using the lightweight similarity function features. Then, Chebyshev distance is presented as a lightweight similarity function to the Euclidean distance function, and the processing cost of a query using the existing similarity function and a query using the lightweight similarity function is compared. And through experiments, it is confirmed that the similarity query processing cost is reduced when Chebyshev distance is applied as a lightweight similarity function for Euclidean similarity.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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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.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2002.08a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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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.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.3
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• pp.141-152
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• 2005

A new emotion-based image retrieval method is proposed in this paper. Query emotion descriptors called query color code and query gray code are designed based on the human evaluation on 13 emotions('like', 'beautiful', 'natural', 'dynamic', 'warm', 'gay', 'cheerful', 'unstable', 'light' 'strong', 'gaudy' 'hard', 'heavy') when 30 random patterns with different color, intensity, and dot sizes are presented. For emotion image retrieval, once a query emotion is selected, associated query color code and query gray code are selected. Next, DB color code and DB gray code that capture color and, intensify and dot size are extracted in each database image and a matching process between two color codes and between two gray codes are peformed to retrieve relevant emotion images. Also, a new relevance feedback method is proposed. The method incorporates human intention in the retrieval process by dynamically updating weights of the query and DB color codes and weights of an intra query color code. For the experiments over 450 images, the number of positive images was higher than that of negative images at the initial query and increased according to the relevance feedback.