• Title/Summary/Keyword: 유사도 질의

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색상특징과 웨이블렛 기반의 질감특징을 이용한 영상 검색 (Content-based Image Retrieval using the Color and Wavelet-based Texture Feature)

  • 박종현;박순영;조완현;오일석
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권2호
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    • pp.125-133
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    • 2003
  • 본 논문에서는 색상과 웨이블렛 기반의 질감 특징들을 사용한 효율적인 내용기반 영상검색 방법을 제안하였다. 색상특징은 전체 영상으로부터 추출된 soft-히스토그램이 사용되며 질감 특징으로는 웨이블렛 변환의 공간 주파수 분석을 통하여 얻어진 고대역 부밴드로부터 추출된 불변 모우멘트가 이용된다. CTBTR이라 불리는 검색시스템은 질의 영상에 대한 효율적인 영상 검색을 위하여 두 단계의 유사성 정합을 수행하는데 첫 번째 정합 단계에서는 간단한 색상 히스토그램을 사용하여 질의 영상과 유사하지 않은 영상을 제거하여서 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 정합 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보영상에 웨이블렛 기반의 질감특징을 적용하여 질의 영상과 유사한 영상을 검색한다. 실험결과 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 검색에 있어서 효율적인 계산처리와 정확한 검색을 수행하여 향상된 결과를 보여 주었다.

2단계 퍼지 지식베이스를 이용한 질의 처리 모델 (Query Processing Model Using Two-level Fuzzy Knowledge Base)

  • 이기영;김영운
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.1-16
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    • 2005
  • 웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 문서 지식 구조를 파악하여 사용자 질의 용어와 색인어 사이의 내용 기반 유사도를 반영한 순위 재조정 모델을 제안한다. 이를 위해 전자는 시소러스 및 유사관계 행렬을 구축하여 주제 분석 메커니즘을 제공하고, 후자는 사용자 요구를 분석하기 위해 질의 확장 등의 탐색 모형을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 검색 시스템의 정보 구조를 활용한 검색으로 재현율을 유지하면서 동시에 기존 퍼지 검색 모델의 단점인 정확률을 향상시키는 2단계 탐색모형을 수립하는 내용 기반검색 기법이라 할 수 있다.

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내용 기반 영상 검색을 위한 개선된 질의 방법 (Improved Query Method for Contents-Based Image Retrieval)

  • 임미영;김형준;김경수;김희정;하명환;정병희;김회율
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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    • pp.1665-1668
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    • 2003
  • 디지털 컨텐츠의 증가에 따라 이들의 효율적인 검색과 관리를 위하여 내용 기반 영상 검색에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 내용기반 영상 검색의 질의 방법으로는 유사한 영상을 질의로 사용하는 QBE와 영상을 사용자가 직접 스케치하여 질의에 사용하는 QBS 가 대표적이다. 본 논문에서는 질의로 사용할 정확한 영상을 가지고 있어야 하는 QBE 방법의 제약과 질의할 영상의 전체를 스케치해야 하는 QBS 의 문제점을 보완하는 개선된 질의 방법을 제안한다 제안하는 방법은 입력 영상의 단순화를 통해 스케치에 사용할 밑그림을 제공하고 사용자가 간단한 수정을 거쳐 질의 영상을 얻을 수 있도록 하는 방법으로 기존의 질의 방법을 개선하여 사용자의 편리성을 향상시킨다.

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음악 데이터베이스를 이용한 음악 표절 감지 시스템 개발 (Development of a System for Music Plagiarism Detection Using Melody Databases)

  • 박정일;김상욱
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.1-8
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    • 2005
  • 유사 멜로디 검색은 질의 멜로디와 유사한 멜로디들을 음악 데이터베이스로부터 찾는 연산이다. 본 논문에서는 유사 멜로디 검색을 기반으로 하는 표절 감지 시스템 개발에 관하여 논의한다. 먼저, 정합 및 이동 변환을 지원하는 새로운 유사 모델을 제안한다. 또한, 각 멜로디 의 특징들을 인덱싱 하는 방법과 인덱스를 기반으로 표절 감지를 처리하는 방법을 제시한다 제안된 표절 감지 시스템을 이용하여 작곡가는 자신의 멜로디와 유사한 멜로디를 가지 는 곡들을 음악 데이터베이스에서 효과적으로 검색할 수 있다. 실험 을 통한 성능평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 순차 검색을 기반으로 하는 방법과 비교하여 약 31배까지의 성능 개선 효과를 보였다.

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유서문서 및 관련연구자 검색 방법 (Similar Documents and Related Researcher Retrieval Method)

  • 한희준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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    • pp.6-9
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    • 2010
  • 학술정보 이용자는 연구에 필요한 자료를 획득하기 위해 검색서비스를 이용한다. 대부분의 웹 이용자는 원하는 정보를 얻기 위해 수많은 검색 질의어를 생성하여 시스템에 요청하고 선별된 정보 리스트들을 탐색하고 정보획득의 최종 목적지로써 해당 정보의 상세화면으로 이동하게 된다. 마찬가지로 논문 및 특허 정보를 제공하는 학술정보서비스의 경우 이용자의 최종 목적지는 한 건의 상세 메타정보 혹은 원문이 되는데, 이 때 이용중인 정보와 유사한 다른 유형의 학술정보 및 관련 연구 분야의 연구자 제공 서비스는 이용자의 정보획득 요구를 쉽게 충족시키기 위한 필수요소이다. NDSL(국가과학기술종합정보서비스) 의 경우 동일 DB내에서의 유사문서 검색기능(논문검색에서는 유사논문 제공, 특허검색에서는 유사특허 제공)을 제공하지만 이는 이종 DB간 유사문서를 이용하고자 하는 사용자 요구사항을 만족시키지 못하는 수준이다. 본 논문에서는 논문, 특허, 연구보고서, 동향분석 자료를 포함한 학술정보 검색서비스에서 사용자 질의어와 검색엔진이 제공하는 검색 요소 및 부스팅(boosting) 기법을 이용한 이종 컨텐츠간 유사문서 리스트 및 관련 연구 분야의 연구자명 검색 서비스 기법에 대해 논한다. 이는 사용자가 원하는 학술정보를 서비스 최종 화면에서 효과적으로 제공함으로써 반복되는 검색 및 탐색의 노력을 줄일 수 있다.

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질의패턴에 따른 다차원 파일구조의 구성방법 (Organization of Multidimensional File Structures Defending on a Query Pattern)

  • 이정아;이종학
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.97-100
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    • 2007
  • 본 논문에서는 다차원 파일구조를 주어진 질의 패턴에 의해 최적으로 구성할 수 있는 방법을 제시한다. 지금까지의 다차원 파일구조는 응용 시스템에서 주어지는 질의의 패턴을 고려하지 않고 다차원 파일구조를 구성하는 애트리뷰트들의 클러스터링 정도를 동일하게 취급하였다. 그러나 다차원 파일구조를 이용하는 대부분의 응용 시스템에서 구성 애트리뷰트들 사이의 액세스 정도를 크게 다르게 하는 질의 패턴을 보인다. 따라서 본 논문에서는 다차원 파일구조의 응용 시스템에서 주어지는 질의 정보를 이용하여 각 구성 애트리뷰트들 사이의 클러스터링 정도를 각각 다르게 반영함으로써 최적이 되는 다차원 파일구조를 구성하는 방안을 제시한다. 먼저 질의처리의 성능이 질의 패턴에 주어진 질의 영역의 모양과 다차원 파일구조의 도메인 공간의 분할 상태를 나타내는 페이지 영역의 모양 사이의 유사성에 따라 크게 영향 받음을 보이고, 이러한 특성을 이용하여 수학적 분석을 통하여 제안된 기법의 이론적인 배경을 증명한다.

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딥러닝과 정보검색을 결합한 질의응답 시스템 (Question Answering System that Combines Deep Learning and Information Retrieval)

  • 이현구;김학수
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.134-138
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    • 2016
  • 정보의 양이 빠르게 증가함으로 인해 필요한 정보만을 효율적으로 얻기 위한 질의응답 시스템의 중요도가 늘어나고 있다. 그 중에서도 질의 문장에서 주어와 관계를 추출하여 정답을 찾는 지식베이스 기반 질의응답 시스템이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존 지식베이스 기반 질의응답 시스템은 하나의 질의 문장만을 사용하므로 정보가 부족한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 정보검색을 통해 질의와 유사한 문장을 찾고 Recurrent Neural Encoder-Decoder에 검색된 문장과 질의를 함께 활용하여 주어와 관계를 찾는 모델을 제안한다. bAbI SimpleQuestions v2 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 질의만 사용하여 주어와 관계를 찾는 모델보다 좋은 성능(정확도 주어:33.2%, 관계:56.4%)을 보였다.

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구형 피라미드 기법을 이용한 최근접 질의 처리 기법 (Nearest Neighbor Query Processing using the Spherical Pyramid Technique)

  • 이동호;김형주
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제28권1호
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    • pp.86-94
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    • 2001
  • 구형 피라미드 기법[1,2]은 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이터를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 구형 피라미드 기법은 구형태의 영역질의를 처리하는 알고리즘을 제안하였으나 유사 검색에 많이 사용되는 또 다른 종류의 질의인 최근접 질의를 처리하는 알고리즘을 제안하지 못했다. 본 논문에서는 점진적 최근접 질의 처리 알고리즘을 확장하여 구형피라미드 기법 상에서 효율적으로 최근접 질의를 처리하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, R*-tree와 X-tree 상에서 구현된 점진적 k-최근접 질의 처리 방법과 다양한 비교 실험을 통하여 구형 피라미드 기법을 이용한 k-최근접 질의 처리 방법이 더 효율적임을 보인다.

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딥러닝과 정보검색을 결합한 질의응답 시스템 (Question Answering System that Combines Deep Learning and Information Retrieval)

  • 이현구;김학수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.134-138
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    • 2016
  • 정보의 양이 빠르게 증가함으로 인해 필요한 정보만을 효율적으로 얻기 위한 질의응답 시스템의 중요도가 늘어나고 있다. 그 중에서도 질의 문장에서 주어와 관계를 추출하여 정답을 찾는 지식베이스 기반 질의응답 시스템이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존 지식베이스 기반 질의응답 시스템은 하나의 질의 문장만을 사용하므로 정보가 부족한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 정보검색을 통해 질의와 유사한 문장을 찾고 Recurrent Neural Encoder-Decoder에 검색된 문장과 질의를 함께 활용하여 주어와 관계를 찾는 모델을 제안한다. bAbI SimpleQuestions v2 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 질의만 사용하여 주어와 관계를 찾는 모델보다 좋은 성능(정확도 주어:33.2%, 관계:56.4%)을 보였다.

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질의 응답 시스템을 위한 질의, 문서, 답변 검증기 (Question, Document, Response Validator for Question Answering System)

  • 민태홍;이재홍;인수교;문기윤;조휘열;김경덕
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.604-607
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    • 2022
  • 본 논문은 사용자의 질의에 대한 답변을 제공하는 질의 응답 시스템에서, 제공하는 답변이 사용자의 질의에 대하여 문서에 근거하여 올바르게 대답하였는지 검증하는 QDR validator에 대해 기술한 논문이다. 본 논문의 과제는 문서에 대한 주장을 판별하는 자연어 추론(Natural Language inference, NLI)와 유사한 과제이지만, 문서(D)와 주장(R)을 포함하여 질의(Q)까지 총 3가지 종류의 입력을 받아 NLI 과제보다 난도가 높다. QDR validation 과제를 수행하기 위하여, 약 16,000 건 데이터를 생성하였으며, 다양한 입력 형식 실험 및 NLI 과제 데이터 추가 학습, 임계 값 조절 실험을 통해 최종 83.05% 우수한 성능을 기록하였다

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