• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.191-204
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• 2021

시각질의응답과 이미지 캡셔닝은 이미지의 특징과 문장의 언어적인 특징을 이해하는 것을 요구하는 작업이다. 따라서 두 가지 작업 모두 이미지와 텍스트를 연결해 줄 수 있는 공동 어텐션이 핵심이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 MSCOCO 데이터 셋에 대하여 사전 훈련된 transformer 모델을 이용 하여 캡션을 생성한 후 이를 활용해 시각질의응답의 성능을 높이는 모델을 제안하고자 한다. 이때 질 문과 관계없는 캡션은 오히려 시각질의응답에서 답을 맞히는데 방해가 될 수 있기 때문에 질문과의 유사도를 기반으로 질문과 유사한 일부의 캡션을 활용하도록 하였다. 또한 캡션에서 불용어는 답을 맞히는데 영향을 주지 못하거나 방해가 될 수 있기 때문에 제거한 후에 실험을 진행하였다. 기존 시 각질의응답에서 이미지와 텍스트간의 공동 어텐션을 활용하여 좋은 성능을 보였던 deep modular co-attention network (MCAN)과 유사도 기반의 선별된 캡션을 사용하여 VQA-v2 데이터에 대하여 실험을 진행하였다. 그 결과 기존의 MCAN모델과 비교하여 유사도 기반으로 선별된 캡션을 활용했을 때 성능 향상을 확인하였다.

• 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.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.587-598
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• 2003

본 연구에서는 학술논문을 대상으로 하여 표제와 초록에 대한 2단계 색인어 유사관계행렬을 구축하였다. 동시출현빈도 기반으로 구축된 색인어 유사관계행렬은 호환관계에 따른 질의 확장으로 재현률을 유지하면서 2단계 내용기반 검색으로 정확률을 향상시키기 위한 색인구조이다. 따라서, 주제 분석을 통해 영역지식을 추출하고 이용자의 정보 요구와 영역지식을 퍼지논리 기반으로 추론하였다. 본 연구는 질의에 본질적으로 가지고 있는 용어 불일치 및 정보표현을 향상시키기 위한 연구이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.479-481
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• 2003

본 논문에서는 여러 가지 클러스터링 기법들을 사용하여 키워드 유사도롤 순위화하여 사용자의 질의를 확장하는 기법을 제안한다. 클러스터링 기법에는 연관(Association) 클러스터링, 메트릭(Metric) 클러스터링, 스칼라(Scalar) 클러스터링 기법을 사용하고, 이들간의 가중치를 적절히 조절하여 검색 시스템을 만든다. 사용자의 질의가 주어졌을 때, 질의 키워드와 연관된 키워드들을 순위화 하여 사용자에게 보여주고, 사용자의 추가입력을 받아서 질의를 확장한다. 사용자가 적당한 질의어로 판단하여 확장된 질의로 검색을 수행할 때까지 이 과정을 반복한다. 실험에서 사용한 문헌집합은 Korea Herald의 2003년 1월과 2월의 경제 관련 기사들을 수집하여 사용하였고, 실험을 거쳐서 질의를 확장한 결과 만족할 만한 결과가 도출되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.625-627
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• 2002

본 논문에서는 질의 영상으로 주어지는 컬러 영상에서 관심있는 객체를 추출한 후 Dominant 컬러쌍 정보를 이용하여 객체정보만을 질의하는 객체기반 영상검색 기법을 제안한다. 기존의 대부분 연구에서는 관심있는 객체정보를 포함하는 영상 전체에 대한 특징값을 추출하여 유사 영상을 검색함으로써 배경으로 인해 검색 성능이 나빠지는 결과가 나타난다. 그러므로, 본 논문에서는 관심있는 객체 정보만을 질의로 사용하고 DB내의 영상들에 대해서도 객체가 존재할 수 있는 후보 영역을 추출한 추 유사도를 측정하는 방법을 제안한다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.137-145
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• 2006

사람은 음악에서의 선율을 악보의 기보법과 같이 음표의 높이와 음표의 길이가 조합된 형태로서 기억하는 것이 아니라, 전반적인 음표간의 높낮이의 흐름과 음표 사이의 상대적인 지속시간으로 구성된 음조 곡선 형태로 기억한다. 이와 같은 선율의 기억 방식으로 인해 기존 음악 검색 시스템과 같이 건반을 이용한 주선율 입력이나 악보에 기보된 형태로 음악 검색의 질의를 이용하는 방법을 그대로 적용하기 어려운 점이 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 허밍을 질의로 사용하는 음악 검색 시스템에서의 고려 대상들과 기존에 연구된 허밍 질의 기반의 음악 검색 시스템을 살펴본다. 또한 사람이 선율을 기억하는 방식인 상대적인 음표 간 높낮이와 음표 지속 시간을 이용하여 음악 내에 특징 정보를 추출하고 이를 기반으로 허밍 질의와 단음과의 유사도 계산 알고리즘을 제안한다. 제안된 유사도 계산 알고리즘은 선율내의 음높이 차만 가지고 선율의 유사도를 비교하는 경우 발생할 수 있는 문제를 연속된 음간에 길이 차이를 이용하여 해결하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.488-490
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• 2011

본 논문에서는 문서 영상에서 글자 분할 및 인식이 필요 없는 단어 검색 알고리즘을 제안한다. 글자 분할을 하지 않고 검색하기 위해 영상 검색에 사용되는 SIFT특징을 이용하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 입력한 질의어를 질의 영상으로 변환하고, 질의 영상에서 SIFT특징을 추출한다. 추출된 특징은 문서영상에서 추출한 특징과 매칭을 통해 매칭점 쌍을 생성한다. 생성된 매칭점 쌍들을 군집화 조건에 따라 군집화 한다. 군집화는 질의 영상과 지리적 분포가 유사하게 군집화 되도록 설계되었다. 생성된 군집은 군집에 포함된 특징점의 개수가 많을수록 질의 영상과 유사하다. 따라서 N개 이상의 원소를 가지는 군집을 결과로 출력한다. 실험한 결과 제안하는 알고리즘의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.811-816
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• 2001

정보 검색 시스템의 중요한 목적중의 하나는 단순히 사용자 질의를 만족하는 문서들의 집합을 검색하는 것이 아니라, 질의를 만족하는 정도에 따라 검색된 문서들에 순위를 부여함으로써 사용자들이 필요한 정보를 얻는데 소모되는 시간을 최소화시키는 것이다. 순수한 부울 검색 시스템은 검색 전략이 이진값에 근거하여 순위 구분 없이 연관/비연관 중의 하나로 결정된다. 딸서 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, P-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 백터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 정보검색 모델을 제안한다. 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5042-5048
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• 2010

유비쿼터스 환경에서 다양한 센서로부터 생성되는 데이터 스트림에 대해 사용자가 요구하는 위치 기반 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 연산자 네트워크와 공유 등을 통한 연속 질의 처리 기법이 활용되고 있다. 위치 정보 기반의 연속 질의 처리는 특정 영역을 중심으로 유사 질의가 집중적으로 발생할 수 있으므로, 본 논문에서는 유사한 조건을 갖는 공간 연산을 공유하기 위해 그리드 영역 분할을 이용한 공간 연산 공유 기법을 제안한다. 제안기법은 공간 연산을 직접 공유하지 않고 그리드 셀 별로 이동객체를 공유하기 때문에 유사한 조건을 갖는 공간 연산의 공유가 가능하여 공간 연산의 실행 빈도수를 크게 감소시켜 질의 처리 속도의 향상과 함께 메모리 이용률을 향상시킨다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.23-26
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• 2001

순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, p-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 정보검색 모델을 제안한다. 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, p-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.