• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.147-149
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• 1998

본 논문에서는 여러 정보검색 엔진들이 분산되어 있는 환경에서 이 엔진들의 검색 결과를 효과적으로 취합하여 사용자에게 제시하는 컬렉션 융합 방안을 제안하고자 한다. 이 방법은 우선 학습 질의어로 검색된 문서들의 클러스터링 정도를 이용하여 컬렉션에의 신뢰도를 측정하고 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션에서 검색된 문서의 유사도를 조정하여 융합하는 방법이다. 여기에서 각 컬렉션의 신뢰도는 미리 준비된 학습 질의어와 이 학습 질의어를 입력하여 검색된 문서들 사이의 유사도를 분석하여 측정한다. 이 신뢰도는 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션마다 문서들을 검색하고 이들 문서들을 어느 정도 신뢰할 것인가를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법은 학습과정에서 사람이 학습시킬 필요가 없는 비지도 학습에 기초하고 있다. 따라서 지금까지 지도 학습에 기초한 컬렉션 융합 방법과는 달리 인터넷과 같이 문서들이 동적으로 변하는 환경에서 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.674-675
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• 2015

최근 이미지가 가지는 의미적 정보를 온톨로지로 어노테이션한 후 이미지를 분류하고 검색하는 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이미지 검색이 어노테이션된 데이터에 SPARQL 질의를 통해 이루어지기 때문에 질의 결과와 일치하는 이미지들만 검색이 된다. 본 논문에서는 기존의 의미 기반 질의 방식이 아닌 이미지에 어노테이션된 온톨로지를 이용하여 유사 이미지를 검색하는 시스템을 제안한다. 설계된 시스템은 이미지가 가지는 태그 정보를 RDF 온톨로지로 확장하는 기존 연구에 추가적으로 온톨로지 유사 매칭 알고리즘을 사용하여 사용자가 원하는 유사 이미지를 검색할 수 있도록 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.348-353
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• 2008

이미지의 사용이 증가함에 따라 이미지 중 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위한 방법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 질의 이미지를 분석하여 이미지 특징(feature)을 추출한 후 이미지 특징에 대한 유사도 평가를 통한 이미지 검색 및 온톨로지를 기반으로 검색된 이미지들과 유사하다고 판단된 이미지와 그러한 이미지들의 의미적 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 질의 이미지에서 색상, 질감, 모양 등의 특징을 추출하여 유사도 평가를 통해 검색된 이미지를 제공하고, 내용기반 이미지 검색 방식을 통해 이미지를 검색하고, 온톨로지를 이용해 이미지의 의미적 정보를 추출하여 사용자에게 이미지와 관련된 의미적 정보를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.100-102
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• 2002

XML 문서에 대한 다양한 질의를 위해서 W3C에서는 XQL, XML-QL, XML-GL, XQUERY와 같은 질의어를 제안하였다. 이들 질의어는 다양한 질의 유형의 분류와 표현은 가능하나, 조인 질의의 경우 단순 조인 질의만을 지원할 뿐, XML 문서의 구조나 텍스트 정보의 유사성을 이용한 보다 다양한 조인 질의에 대한 연구가 미비하였다. 본 논문에서는 다중 문서에 대한 조인 질의를 체계적이고 효과적으로 표현하기 위해, 문서에 대한 조인 질의를 여러 타입으로 분류하였다. 또한 효율적인 질의처리를 위하여 다양한 일반 조인 질의 및 정보검색 기능을 지원하는 유사성 조인 연산자(similarity join operator), 순수 구조 기반 조인을 지원하는 구조 조인 연산자(structured join operator)를 지원하도록 XML 질의어인 QUILT를 확장하였다. 특히, 구조 정보만을 이용한 질의시 구조의 깊이(depth)정보를 이용하여 사용자의 요구에 맞게 질의 검색 범위를 설정하고, XML 문서에 대한 질의 문을 좀더 간결하게 표현할 수 있도록 설계하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.577-590
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• 2003

모양 기반 검색이란 실제 요소 값과 관계없이 질의 시퀀스와 유사한 모양을 갖는 시퀀스(서브시퀀스)를 데이터베이스 내에서 검색하여 내는 연산이다. 본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서의 모양 기반 검색을 위한 유연성 있는 새로운 유사 모델을 정의하고, 이 유사 모델을 지원하기 위한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 제시한다. 제안된 유사 모델에서는 정규화, 이동 평균, 타임 워핑 등 다양한 변환을 지원한다. 특히 최종 유사 정도를 계산하기 위하여 사용되는$L_p$거리 함수론 사용자가 임의로 지정하도록 함으로써 응용에서 선호하는 유사 모델을 반영할 수 있다. 또한 이러한 모양 기반 검색을 효과적으로 지원하기 위한 압축된 서브시퀀스 트리 구조를 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 질의 처리 기법을 제시한다. 실험 결과에 의하면 제안된 기법은 진의 시퀀스와 모양이 유사한 서브시퀀스들을 사용자에 의하여 선택된 거리 함수를 사용하여 성공적으로 검색할 뿐 아니라, 순차 검색과 비교하여 거리 함수 선택에 따라 수 십배에서 수 백배까지의 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.19-28
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• 2009

시계열의 예측에 대한 문제는 오랫동안 많은 연구자들의 연구의 대상이었으며 예측을 위한 많은 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)과 우도(likelihood)를 사용한 유사도 검색을 통하여 향후 시계열 데이터의 운행 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 이전에 기록된 시계열 데이터에서 질의 시퀸스(sequence)와 유사한 부분을 검색하고 유사 부분의 서브 시퀸스를 사용하여 시계열을 예측하는 방법이다. 먼저 주어진 질의 시퀸스에 대한 은닉 마코프 모델을 작성한다. 그리고 시계열 데이터에서 순차적으로 일정 길이의 서브 시퀸스를 추출하고 추출된 서브 시퀸스와 작성된 은닉 마코프 모델과의 우도를 계산한다. 시계열 데이터로부터 추출된 서브 시퀸스 중에서 우도가 가장 높은 시퀸스를 유사 시퀸스로 결정하고 결정된 부분 이후의 값을 추출하여 질의 시퀸스 이후의 예측 값을 추정한다. 실험 결과 예측 값과 실제 값이 상당한 유사성을 나타내었다. 제안된 방법의 유효성은 코스피(KOSPI) 종합주가지수를 대상으로 실험하여 검증한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
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• pp.143-148
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• 2001

본 연구에서는 공기기반 질의-용어간 유사도를 이용한 질의확장을 통해 단락검색의 성능을 향상시키는 방안을 제시하고자 하였다 실험을 통해 전체 문헌집단에 출현한 용어들의 공기정보에 기반한 전역적 질의확장과 이용자의 피드백 없이 초기검색 결과 중 상위 10개 문헌에 출현한 용어들의 공기정보에 기반한 지역적 질의확장의 성능을 비교하고 각각의 성능을 향상시키는 방법을 모색하였다. 마지막으로 문헌집단의 전역 정보와 지역 정보를 함께 이용하는 방안을 제시하고 그 성능을 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.103-105
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• 2002

이 논문에서는, PC 클러스터 환경에서 질의 확장을 사용하는 정보 검색 시스템 (IR)을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 이 정도 검색 시스템은 문서 집합을 저장하고, 문서 집합은 역색인 파인 (IIF)로 색인되고, 랭킹 방법으로 벡터 모델을 사실하며, 질의 확장 방법으로 코사인 유사도를 사용한다. 질의 확장이란 사용자가 준 원래의 질의에 연관된 단어를 추가하여 검색 효율을 향상시키는 것이다. 여기서 제안하는 병렬 정보 검색 시스템에서는 역색인 과일은 여러 개로 분활되는데 lexical 분할 방법과 greedy 분할 방법을 사용한다. 사용자의 질의가 들어오면 질의확장을 하여 여러 개의 단어로 이루어진 확장된 질의가 만들어 지는데 이 확장된 질의를 구성하는 단어들은 각 단어와 연관된 IIF를 가지고 있는 노드에 보내어져서 병렬로 처리된다. 실험을 통하여 병렬 IR 시스템의 성능이 질의 확장과 IIF의 두 가지 분한 방법에 의해 어떻게 영향을 받는지 보인다. 실험에는 표준 한국어 테스트 말뭉치인 EKSET과 KTSET을 사용하였다. 실험에 따르면 greedy 분활 방법이 lexical 분할 방법에 비해 20%정도의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.615-618
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• 2002

정보검색 엔진들은 주어진 질의에 대해 방대한 양의 문서들을 검색해주며, 이 문서들은 질의와의 관련성에 따라 랭킹(Ranting)된다. 질색된 문서들중에 어떤것들은 그 내용이 서로 유사하여 사용자에게 필요 이상의 정보를 제공한다. 이는 질의와의 관련성(Relevance)만을 적용하고, 검색된 정보들간의 차별성을 고려하지 않은데서 비롯된다. MMR(Maximal Marginal Relevance)은 유사한 문서를 검색결과에서 배제할 수 있게 해주는 기법이다. MMR을 자동에 적용하면, 유사한 문장을 배제하여 상이한 정보들을 전달하는 질 높은 요약문을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 MMR을 이용한 질의기반 자동 문서요약 시스템을 구현한다. 또한, MMR과 가중치 수식에 다양한 수치를 적용하고, 최적의 결과를 산출하는 수식을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권2호
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• pp.158-165
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• 2003

영상간의 유사도는 일반적으로 영상으로부터 추출한 특징벡터간의 벡터공간상의 거리를 계산해서 판단한다. 그러나 이러한 특징벡터가 유사도 계산을 위한 하나의 방법이지만 항상 인간의 유사도 개념을 충실히 반영하지는 않는다. 그러므로 현존하는 대부분의 영상검색시스템들은 각 특징간의 중요도를 선정하여 유사도에 반영하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 영상검색을 위한 새로운 초기 가중치 설정과 갱신 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 먼저 데이터 베이스 영상을 인간의 인지도 판단에 의해 그룹화 한 후, 내부질의와 외부질의를 수행하고, 검색된 영상중 유사한 영상이 어느 그룹에 속하는지 알아내어 각 영상별로 유사도 계산에 필요한 최적 특징 가중치를 계산한다. 2000개의 영상 데이타에 대한 실험을 통해서 제안된 알고리즘의 우수성을 보인다.