내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자가 원하는 음악에 대해 사전 정보를 모르더라도 곡의 일부로 질의를 함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있게 한다. 그러나 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 결과에 대한 순위만을 제공할 뿐 사용자의 취향이나 선호도와 같은 개인 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자가 충분히 만족할만한 정보를 제공받지 못해 사용자의 만족도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표 선율을 이용하여 유사한 곡들로 클러스터링을 수행하고 내용 기반 검색 시 질의가 속하는 클러스터를 찾고 해당 클러스터 안에서 거리함수를 통해 질의와 유사한 곡들을 선별한다. 선별된 곡들과 사용자의 프로파일을 통해 음악 취향을 고려할 수 있는 내용 기반음악 필터링 기법을 적용하여 사용자의 만족을 증가시키는 결과를 제공한다.
소프트웨어 생산성과 품질을 개선하기 위한 방안으로 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발이 전개되고 있다. 소프트웨어 컴포넌트 라이브러리를 재사용하기 위해서는 재사용 가능한 컴포넌트를 효율적으로 수집하여 분류, 저장, 검색하여야한다. 기존의 요구사항 정형화 기법들은 요구사항들 간의 의미적 관계를 표현하는 데 초점을 맞추고 있어 컴포넌트 검색에는 적합하지 않으므로 본 연구에서는 개발하려는 유즈케이스 다이어그램을 구문분석을 거쳐 명세하여 질의 정보를 추출하였다. 기존의 자연어를 기반으로 하는 컴포넌트의 비정형적인 명세를 컴포넌트 검색과 조립에 필요한 정보를 효율적으로 얻을 수 있도록 구문분석과 추상화 단계를 거쳐 정형화된 중간형태의 명세로 전환하고 제안한 유사도를 사용하여 컴포넌트를 검색하고자 한다. 또한 개괄명세와 상세명세를 통해 컴포넌트 검색에 필요한 정보를 추출할 뿐만 아니라 컴포넌트의 aspect을 이용하여 컴포넌트 조림에 필요한 정보도 얻을 수 있다. 2차 질의를 통해 컴포넌트 검색의 정확도를 향상시키고 명세를 추상화시켜 검색의 재현율을 향상시킨다.
인터넷을 비롯한 대다수의 정보검색에서 사용자가 느끼는 공통된 어려움중의 하나는 검색결과가 너무 많다는 것이다. 본 연구는 검색결과를 줄이는 방법의 하나로써 검색 문헌에 대한 정제 방법에 대하여 논의한 것이다. 궁극적으로 종전의 검색시스템에서 제대로 고려하지 않은 개념망을 통한 질의어 확장과 확장 질의어와 전처리된 문서와의 유사도 측정을 통한 문서의 선택, 백과사전 정보에 의한 의미 확장과 클러스터링, 필터링 기법 등이 정보검색의 효율을 향상시키는데 효과적인 방안임을 제안한다.
본 논문에서는 도로 네트워크에서 이동하는 객체들의 미래 경로를 예측하는 방안에 대하여 다룬다. 기존의 대부분 미래 예측 기법들을 유클리드 공간에서 이동하는 객체들을 대상으로 한다. 그러나 텔레매틱스 등 다양한 응용에서 객체들은 도로 네트워크 상에서 이동하는 경우가 많으므로 이를 위한 미래 예측 방법이 요구된다. 본 연구에서는 질의 객체의 현재까지의 이동 궤적과 유사한 경향을 가지는 과거 궤적들을 분석함으로써 이 객체의 미래 경로를 예측하는 기법을 제안한다. 우선, 도로 네트워크의 특성을 미래 경로를 다음과 같이 예측한다. 먼저, 이동 객체 데이터베이스 내의 과거 궤적들을 대상으로 주어진 질의 궤적과 유사한 부분 궤적을 갖는 후보 궤적들을 검색한다. 그 다음, 검색된 후보 궤적들의 현재 위치 이후부터 목적지까지의 이동 경로를 분석함으로써 객체의 미래 이동 경로를 예측한다. 작은 차이를 갖는 이동 경로들을 같은 그룹으로 간주함으로써 경로 예측의 정확성을 높이는 방안을 제안한다.
웹상에 공유되어진 문서의 내용을 대표하는 색인어 추출은 정보 검색 시스템의 질을 좌우한다. 한국어의 자유로운 복합명사나 띄어쓰기 규약, 사전 미등록 어휘 등으로 색인어 추출시 질의어와 색인어 사이의 형태상의 불일치(Syntactic Term Mismatch)가 발생하여 검색성능을 저하시키는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 사전을 통한 형태소 해석을 통해 단위명사(Unit Noun)로 색인어를 추출하고 사전 미등륵어는 N-gram 기반 색인 방법을 이용하여 질의어와 색인어 사이의 부분 일치된 문서도 추출될 수 있는 방법을 제안하였으며, 색인어와 질의어 사이의 유사도 계산을 통해 문서의 우선순위를 정함으로써 색인기의 성능을 높이는 방법을 제안한다.
서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 병목을 파악하고, 이를 해결함으로써 전체 서브시퀀스 매칭의 성능을 크게 개선하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 사전 실험을 통하여 후처리 단계가 서브시퀀스 매칭의 성능 병목이며, 후처리 단계의 최적화가 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들이 간과한 매우 중요한 이슈임을 지적한다. 이러한 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 해결하기 위하여 후처리 단계를 최적으로 처리할 수 있는 간단하면서도 매우 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후처리 단계에서 후보 서브시퀀스들이 질의 시퀀스와 실제로 유사한가를 판단하는 순서를 조정함으로써 기존의 후처리 단계의 처리에서 발생하는 많은 디스크 액세스의 중복과 CPU 처리의 중복을 완전히 제거할 수 있다. 실제 데이터와 생성 데이터를 이용한 다양한 실험들을 통하여 제안된 기법의 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다.
본 논문에서는 벡터모델과 신경망 모델을 이용하여 데이터 퓨전의 관점에서 다중증거로서 가중치, 문헌분리가, 엔트로피, 공기유사도를 적절히 결합하여 질의를 확장하는 방법을 제안한다. 실험결과 코사인 정규화 가중치 알고리즘, 문서길이 정규화 가중치 알고리즘과 결합하여 질의를 확장하는 것이 정규화시키지 않고 단순히 문헌빈도와 역문헌빈도의 조합을 이용한 가중치 알고리즘과 결합했을 때 보다 평균 정확률 향상이 더 높게 나타났다. 또한 다양한 공기기반 유사도를 이용하여 질의확장을 한 결과 벡터모델과 신경망 모델에서 코사인 공기유사도에 기반하여 질의확장한 경우가 다른 공기유사도에 비해 더 좋은 성능을 보였다.
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.
정보 검색 시스템은 인터넷에 존재하는 수많은 정보 중에서 사용자가 필요한 특정 정보만을 포함하는 문서를 검색할 수 있다. 현재 정보 검색 시스템은 텍스트를 입력하는 방식을 이용한다. 검색어를 이용하게 되면 몇 개의 키워드를 통하여 원하는 정보를 신속하게 찾을 수 있지만 언어를 기반으로 하기 때문에 각 나라의 언어와 키워드를 알아야 사용할 수 있다는 단점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 시스템은 언어와 키워드를 알지 못하더라도 정보 검색이 가능하도록 누구나 쉽게 의미를 알 수 있는 영상을 질의로 하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 데이터베이스 내에 200개의 비교 대상 영상들을 5개의 대분류로 나눈 후 각각 3개의 소분류로 나누어 영상의 특징 및 키워드를 추출하여 영상특징키워드 데이터베이스(IFKDB, Image Feature Keyword DataBase)에 저장하였다. 사용자 인터페이스를 통해 새로운 영상을 만들거나 흑은 기존에 만들어진 영상을 선택하여 질의로 사용하면 질의 영상의 특징 중 에지를 추출하여 IFKDB와 비교하여 유사도가 높은 영상의 키워드 중 적정 개수를 선택하여 정보 검색의 키워드로 사용할 수 있게 하였다. 사용자가 그린 단순한 영상으로 검색이 가능하고 사용자가 원하는 영상과 비슷한 영상을 찾을 수 있으며 영상으로 정보 검색이 가능하므로 검색의 편의성을 제공한다.
스트리밍 XML 데이터는 고정된 저장소에 유지되지 않고 사용자 측으로 계속적으로 데이터가 전송된다는 특성을 지닌다. 이러한 스트리밍 XML에 대한 질의 처리를 위해서는 효과적인 메모리 관리와 빠른 질의 처리 성능이 요구된다. 최근 최소한의 메모리 사용으로 효과적으로 트윅 질의를 처리하기 위한 기법인 StreamTX가 제안되었으나 반복적인 질의 처리 알고리즘 호출로 인해 불필요한 질의 처리시간이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 불필요한 질의 처리 시간을 줄이기 위해 실시간으로 질의와 무관한 노드를 제거하여 보다 효과적인 질의 처리를 수행 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 연구와 유사한 메모리 사용량을 가지면서도 빠른 질의 처리 속도를 가짐을 성능평가를 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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