본 논문에서는 가추적 추론에 기만한 질의응답 기술을 활용하여 O/X 퀴즈 질문에 대한 질의응답을 수행하는 기술에 대해서 소개한다. O/X 퀴즈를 기존의 질의응답 기술에 적용하기 위해서는 O/X 퀴즈 문장을 단답형 질문으로 재생성해야 한다. 질문재생성에서는 단답형 질문으로 변환하기 위해 특정 어휘(또는 개체나 구)를 <지시대명사>나 <지시관형사+명사>로 대체한다. 이때 대체된 어휘는 정답후보로 인식된다. 단답형질문과 정답후보의 쌍으로 구성된 정답가설은 근거검색과 유사도에 기반한 신뢰도 값 계산을 통해, O/X를 결정하게 된다. 실험을 통해, 신뢰도 임계값이 0.45일 때 정확률이 69.17%를 보였다.
최근 산업경쟁이 심화되면서 지식은 기업 가치에서 점점 더 많은 비중을 차지하고 있다. 이러한 지식을 기업의 자산으로서 체계적으로 관리하고 확산시키기 위하여 지식관리 시스템이 등장하였다. 본 논문은 문서 검색을 이용하는 지식관리 시스템의 설계를 대상으로 한다. 특히, 지식관리 시스템의 효과적인 문서 검색을 위하여 온톨로지 맵을 구성하고, 지식 검색에 이용하고자 한다. 온톨로지 맵의 구축과 수정 및 확장 방안을 제안하고, 질의에 대해 적합한 문서를 추출하기 위하여 질의어와 온톨로지 맵 간, 온톨로지 맵과 문서간의 유사성을 측정하고 이를 결합하는 방법을 설명한다. 이러한 온톨로지 맵을 이용한 지식관리에 관한 연구는 지식의 체계적인 유지 및 확장성뿐 아니라, 지식 검색의 정확성과 유연성을 배가할 수 있을 것이다.
기사와 댓글, 질의응답과 같은 비정형 데이터에 기반한 텍스트 분석에 대한 관심이 증가하고 있다. 이는 사람들의 견해인 비정형 텍스트 데이터로부터 특징을 파악하고, 평가, 예측 및 추천에 활용할 수 있기 때문이다. TEL 분야에서도 MOOC 서비스의 확대로 교수학습지원시스템 기반 토론, 질의응답 서비스를 자동화하기 위한 관심이 증가하고 있다. 시스템에 축적된 질의응답 데이터를 기반으로 질의 토픽을 생성하고, 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류하기 위해서이다. 따라서 본 연구에서는 새로운 질의 토픽을 자동분류 할 수 있도록 LDA기법을 활용한 토픽 모델링을 제안하고자 한다. 이를 바탕으로 질의 토픽 사전을 생성하고 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류 할 수 있다. 일부 질의에서는 0.7 이상의 높은 자동 분류를 보였으며, 새로운 질의가 여러 토픽에 포함될수록 좀 더 좋은 자동분류 결과를 보였다.
피라미드 기법 1 은 d-차원의 공간을 2d개의 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이타를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 피라미드 기법은 고차원 사각형 형태의 영역 질의에는 효율적이나, 유사성 검색에 많이 사용되는 고차원 구형태의 영역 질의에는 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 고차원 데이타를 많이 사용하는 유사성 검색에 효율적인 새로운 색인 기법으로 구형 피라미드 기법을 제안한다. 구형 피라미드 기법은 먼저 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드로 분할하고, 각 단일 구형 피라미드를 다시 구형태의 조각으로 분할하는 특별한 공간 분할 방법에 기반하고 있다. 이러한 공간 분할 방식은 피라미드 기법과 마찬가지로 d-차원 공간을 1-차원 공간으로 변환할 수 있다. 따라서, 변환된 1-차원 데이타를 다루기 위하여 B+-트리를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 분할된 공간에서 고차원 구형태의 영역 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 인위적 데이타와 실제 데이타를 사용한 다양한 실험을 통하여 구형 피라미드 기법이 구형태의 영역 질의를 처리하는데 있어서 기존의 피라미드 기법보다 효율적임을 보인다.Abstract The Pyramid-Technique 1 was proposed as a new indexing method for high- dimensional data spaces using a special partitioning strategy that divides d-dimensional space into 2d pyramids. It is efficient for hypercube range query, but is not efficient for hypersphere range query which is frequently used in similarity search. In this paper, we propose the Spherical Pyramid-Technique, an efficient indexing method for similarity search in high-dimensional space. The Spherical Pyramid-Technique is based on a special partitioning strategy, which is to divide the d-dimensional data space first into 2d spherical pyramids, and then cut the single spherical pyramid into several spherical slices. This partition provides a transformation of d-dimensional space into 1-dimensional space as the Pyramid-Technique does. Thus, we are able to use a B+-tree to manage the transformed 1-dimensional data. We also propose the algorithm of processing hypersphere range query on the space partitioned by this partitioning strategy. Finally, we show that the Spherical Pyramid-Technique clearly outperforms the Pyramid-Technique in processing hypersphere range queries through various experiments using synthetic and real data.
본 연구는 청년기 손자녀의 인식을 기초로 조손간의 유대관계를 이해하는 것에 목적을 두었으며 손자녀 성(손자, 손녀)과 조부모 혈족(친조부모, 외조부모)에 따라 구분하여 조손관계를 분석하였다. 연구대상은 조부모님이 적어도 한 분 이상 생존해 계시는 만 19~25세의 청년세대 501명을 대상으로 자기보고식 설문지를 통해 평가하였다. 손자녀와 조부모간의 직접적 관계에 기초한 주요 특성변인들이 손자녀 성에 따라 차이가 있는지 t검증을 실시하고, 조손유대에 대한 부모특성변인들과 개인특성변인들의 설명력을 확인하기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 손자녀 성에 따라 친조부모와의 가치유사성, 친조부모와의 유대, 외조부모와의 접촉에서 유의미한 차이가 나타났다. 둘째, 지각된 아버지-조부모 관계 질, 어머니-조부모 관계 질, 접촉, 가치유사성은 모든 조손관계에서 조손유대를 유의미하게 예측하였으나, 각 특성변인의 상대적인 설명력은 각 조손관계에 따라 다양한 양상으로 나타나 조손유대를 설명하는 메커니즘이 손자, 손녀와 부계, 모계에 따라 다름을 보여주었다. 이러한 결과에 기초한 한국문화적 맥락에 따른 함의와 후속연구를 위한 제언을 논의에 제시하였다.
대용량 데이터에서 의미있고 유용한 지식을 추출하는 기법 중의 하나인 연관규칙은 데이터베이스에 존재하는 속성들 사이에 유사성 또는 패턴을 기술하여 사용자에게 데이터에 관한 유용한 정보를 줄 수 있다. 기존에 연구되어 온 연관규칙은 이진(boolean) 데이터베이스에 존재하는 유무에 대한 규칙으로 발견하는 것에 대해서 주로 연구되어왔다. 본 논문에서는 정량적 속성의 데이터를 기호적 속성 값으로 바꾼 후 연관규칙을 추출함으로써, 퍼지개념을 사용한 퍼지 연관규칙을 이용한 지능적 질의 처리 시스템을 제안하고자 한다.
정보 검색은 사용자가 원하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할 수 있도록 되어야 한다. 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하느냐를 기준으로 문서를 순서화 한다. 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다 본 논문에서는 순서화 되는 문서들 중에서 그 문서들이 질의어와 어느 정도 가까운지를 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거한 문서 검색을 위한 퍼지 순위 처리를 위한 방법을 제시한다 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계를 사용한다. 퍼지 양의 관계, 퍼지 음의 관계, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화 등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 한다.
문제: 투약오류는 의료기관 전반에서 가장 많이 발생하는 오류의 하나이며, 환자에게 중대한 위해를 초래하기도 한다. 특히 고농축전해질은 문제발생의 가능성과 위험성이 높아 지속적인 관리 및 교육을 필요로 하고 있다. 목적: 발생한 투약오류 건에 대한 근본원인분석을 시행함으로써 유사사례가 발생하는 것을 예방하여 환자안전을 도모하고자 한다. 의료기관: 연세대학교 세브란스병원 질 향상 활동: 투약오류 건에 대해 근본원인분석 시행 후 고위험약물 관련 내규를 보완하였고, 고위험약물에 대한 Alert System 개발, 고위험약물 라벨 부착, 약 처방 관련 의료진 교육을 시행하였다. 개선효과: 고위험약물 투여와 관련된 시스템 개선 활동 이후 유사사례는 발생하지 않았고, 의료진 교육을 통하여 환자안전에 대한 인식과 중요성을 더욱 증가시켰다.
유전자 데이터베이스의 크기는 매년 기하급수적으로 증가하기 때문에 기존의 Smith-Waterman 알고리즘으로 정확한 서열의 유사성을 검색하는 것은 비효율적이다. 따라서 빠른 유사성 검색을 위해 데이터베이스에 저장된 문자열에 대해 특정 길이의 모든 부분문자열에 나타나는 문자의 출현 빈도를 이용한 휴리스틱 방법들이 제안되었다. 그러나 이 방법은 문자의 출현 빈도만을 사용하므로 서로 다른 서열을 같은 서열로 취급하는 단점이 있어 정화도가 Smith-Waterman 알고리즘에 비해 현저히 떨어진다. 본 논문에서는 문자가 부분문자열에 나타나는 위치 정보를 포함하여 문자의 출현빈도를 색인함으로써 질의 처리를 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안된 알고리즘은문자 빈도만을 사용하는 휴리스틱 알고리즘들에 비해 5${\sim}$20%정도 정확성이 향상되었다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 웨이블릿 변환의 고주파수 에너지와 형태학적 필터링을 이용하여 분할된 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 객체의 형태 정보와 질감(texture) 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 객체의 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의(query)영상에서 객체의 윤곽선의 편각차분 변동율에 의한 형태 특징 벡터를 추출하고 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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