• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.15 no.1
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• pp.25-35
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• 2019

In Korea, the calculation of quantitative similarity is commonly used to gauge the substantial similarity of computer programs. Substantial similarity should be assessed by considering the quantity and quality of areas that show similarity, but in practice, qualitative aspects are reflected by multiplying the weighted value in the calculation of quantitative similarity. However, such a practical method cannot be deemed adequate, considering the fundamental characteristic of the judgment on substantial similarity, which holds that the quantitative and qualitative aspects of similar areas should be considered on an equal footing. Thus, this study pointed out the issue regarding the use of weighted value and sought appropriate ways to take into account qualitative aspects when assessing the substantial similarity of computer programs.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.119-121
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• 2014

커뮤니티 질의응답 시스템(cQA)은 기존에 구축된 '질문-답' 쌍에서 사용자의 질문과 비교하여 유사도 순으로 결과를 보여주는 시스템이다. 본 논문에서는 '국립국어원'의 질의응답 게시판에 적용 가능한 '커뮤니티 질의응답 시스템'을 소개하고, 국립국어원 질의응답 게시판의 질문 특성을 분석하여 cQA의 성능 향상을 위한 자질 추출 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.73-76
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• 2000

본 논문은 의료 영상 검색 시스템에서 뇌 MRI 이미지 데이터베이스에서 사용자의 질의를 만족하는 질의 결과 집합에 대한 시각화 방안을 제안한다. 한 환자의 뇌 MRI 이미지를 검색 결과로 제시할 경우 종류별, 방향별로 다양하고 여러 환자의 경우에는 그 양이 더욱 방대해진다. 이러한 뇌 MRI 이미지를 공간 제약적인 화면에 표현하는데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 질의 결과를 제시할 대 유사도가 높은 순서로 나열하고, 사용자 요구에 따른 관련 이미지를 종류와 방향별로 제시하여 이미지 조작을 가능하게 한다. 도한, 제시된 뇌 MRI 이미지를 효율적으로 브라우징할 수 있도록 3차원 블록 메타포어를 이용한 시각화 인터페이스를 통하여 공간 활용도의 향상과 사용자 인터페이스의 편의성 및 인지도를 증진한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.767-770
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• 2018

인공지능의 발달로 사람이 사용하는 자연어 형태의 문장을 통해 정보를 주고받는 질의응답 시스템이 주목받고 있다. 이러한 질의응답 시스템은 자연어로 구성된 사용자의 질의문에서 의도를 정확하게 파악해야 한다. 단순히 질의어의 키워드에 의존한 검색은 단어의 중의성을 고려하지 않아 질의문의 의도를 정확히 파악하는 데 문제가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 질의문의 의미와 맥락에 따른 연관성을 이용하여 유의어를 확장하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩을 통해 생성된 단어 유사도를 이용하여 질의문에서 추출된 키워드를 확장하는 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.1
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• pp.90-100
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• 2000

We propose, in this paper, a new query expansion technique with term reweighting. All terms in the documents feedbacked from a user, excluding stopwords, are selected as candidate terms for query expansion and reweighted using the relevance degree which is calculated from the term-distribution similarity between a candidate term and each term in initial query. The term-distribution similarity of two terms is a measure on how similar their occurrence distributions in relevant documents are. The terms to be actually expanded are selected using the relevance degree and combined with initial query to construct an expanded query. We use KT-set 1.0 and KT-set 2.0 to evaluate performance and compare our method with two methods, one with no relevance feedback and the other with Dec-Hi method which is similar to our method. based on recall and precision.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.44 no.1
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• pp.58-65
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• 2011

This study aims to investigate the settling velocity of aggregates of cohesive sediment (floc) and its relationship with sediment size, density and fractal dimension. A system of commercial camera and macro-lens is used for the experiment. Through the image-analysis technique, the image taken by the camera system is analyzed. For the experiment, kaolinite and a natural sediment sampled at Lake Apopka in Florida have been tested. From this study, it is known that kaolinite and Lake Apopka sediments show different behaviors mainly depending on the organic matter content. Samples of kaolinite with less organic contents show a more definite trend to follow a fractal theory and relatively strong relationships between the settling velocity, density, fractal dimension and floc size compared to the Lake Apopka sediments rich in organics.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.2
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• pp.113-120
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• 2010

XML is broadly using for data storing and processing. XML is specified its structural characteristic and user can query with XPath when information from data document is needed. XPath query can process when the tern and structure of document and query is matched with each other. However, nowadays there are lots of data documents which are made by using different terminology and structure therefore user can not know the exact idea of target data. In fact, there are many possibilities that target data document has information which user is find or a similar ones. Accordingly user query should be processed when their term usage or structural characteristic is slightly different with data document. In order to do that we suggest a XML document ranking method based on path similarity. The method can measure a semantic similarity between user query and data document using three steps which are position, node and relaxation factors.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.4
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• pp.185-192
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• 2017

In various fields of science, 2-dimensional array data is being generated actively as a result of measurements and simulations. Although various query processing techniques for array data are being studied, the problem of finding similar regions, whose sizes are not known in advance, in 2-dimensional array has not been addressed yet. Therefore, in this paper, we propose an efficient method for finding regions with similar element values, whose size is larger than a user-specified value, for a given 2-dimensional array data. The proposed method, for each pair of elements in the array, expands the corresponding two regions, whose initial size is 1, along the right and down direction in stages, keeping the shape of the two regions the same. If the difference between the elements values in the two regions becomes larger than a user-specified value, the proposed method stops the expansion. Consequently, the proposed method can find similar regions efficiently by accessing only those parts that are likely to be similar regions. Through theoretical analysis and various experiments, we show that the proposed method can find similar regions very efficiently.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.315-318
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• 2002

대부분의 의료 영상 관리 시스템이 의료 영상의 저장, 전송 등의 기본적인 기능만 지원될 뿐 상위 응용 계층에서 내용기반 검색이 지원되지 않고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 내용 기반 검색 기능을 지원하는 의료 영상 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 의료 영상 검색 시스템은 질의 이미지의 내용기반 검색을 위해 색-공간, 질감, 모양 특징에 의한 유사 비교 기법을 사용하고 각각의 유사 비교 검색에 의해 생성된 결과 집합들을 통할하고 최종 결과 제시를 위해 복합 질의문 계획 생성 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.195-197
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• 1999

본 연구에서는 인터넷 상의 많은 문서들 중에서 사용자에게 보다 적합한 문서를 제공하기 위해 퍼지 관계성을 이용하여 검색 결과 집합의 문서에서 추출한 키워드간의 유사클래스를 생성한다. 또한, 기존의 키워드 직접 매칭에 의한 검색 방법의 단점이라 할 수 있는 의미적 관계를 가지는 문서에 대한 검색 방법도 제안한다. 생성된 유사 클래스는 사용자의 질의를 확장하여 사용자의 관심도를 보다 많이 반영하게 되고, 그 질의어가 포함된 단어나 구의 발생 빈도수가 높은 문서에 대해 의미적으로 서로 연결시켜 분류한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 문서를 사용자 관심 정도로 분류, 카테고리를 생성하여 검색 효율을 증대시키고 사용자의 요구에 적합한 결과를 제공하고자 한다.