• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10b
• /
• pp.232-234
• /
• 2004

XML 문서의 요소는 의미적인 정보와 트리기반의 구조적인 정보를 포함하고 있기 때문에 요소의 구조적인 유사성이 곧 XML 문서의 유사성으로 연구되어 왔다. 그러나 구조적이고 순차적인 유사성만을 고려한 순차패턴 유사성 검색 방법은 의미적인(sementic) 유사성을 제대로 반영을 할 수가 없다. 이것은 정보 검색에 있어 재현율(recall)을 낮을 수밖에 없는 원인을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 기존에 사용되었던 순차패턴을 기반으로 한 유사성의 계산 방법과 각각의 연구 방법이 의미적인 유사성에 대하여 한계가 있음을 찾아보았다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.33 no.7
• /
• pp.682-692
• /
• 2006

Searching for gene products which have similar biological functions are crucial for bioinformatics. Modern day biological databases provide the functional description of gene products using Gene Ontology(GO). In this paper, we propose a technique for semantic similarity search for gene products using the GO annotation information. For this purpose, an information-theoretic measure for semantic similarity between gene products is defined. And an algorithm for semantic similarity search using this measure is proposed. We adapt Fagin's Threshold Algorithm to process the semantic similarity query as follows. First, we redefine the threshold for our measure. This is because our similarity function is not monotonic. Then cluster-skipping and the access ordering of the inverted index lists are proposed to reduce the number of disk accesses. Experiments with real GO and annotation data show that GORank is efficient and scalable.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.34 no.6
• /
• pp.546-553
• /
• 2007

As ontologies are used widely, interest for semantic similarity search is also increasing. In this paper, we suggest a query evaluation scheme for k-nearest neighbor query, which retrieves k most similar objects to the query object. We use the best match method to calculate the semantic similarity between objects and use the signature tree to index annotation information of objects in database. The signature tree is usually used for the set similarity search. When we use the signature tree in similarity search, we are required to predict the upper-bound of similarity for a node; the highest similarity value which can be found when we traverse into the node. So we suggest a prediction function for the best match similarity function and prove the correctness of the prediction. And we modify the original signature tree structure for same signatures not to be stored redundantly. This improved structure of signature tree not only reduces the size of signature tree but also increases the efficiency of query evaluation. We use the Gene Ontology(GO) for our experiments, which provides large ontologies and large amount of annotation data. Using GO, we show that proposed method improves query efficiency and present several experimental results varying the page size and using several node-splitting methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.590-592
• /
• 2003

최근 XML이 웹 상의 데이터의 표현, 교환, 중재의 표준으로 각광받으면서 이러한 XML 문서를 효과적으로 저장, 접근 및 검색하기 위한 기법에 대한 연구가 많았으나, 기존의 연구들은 하나의 XML 문서를 저장 및 검색의 대상으로 하는 경우가 대부분이였다. 그러나 XML 문서를 데이터의 표현과 교환의 표준으로 이용하는 애플리케이션의 개발이 점차 활성화됨에 따라 저장해야하는 XML 문서의 수가 크게 증가하면서 의미나 구조적으로 많은 유사성을 지니는 XML 문서들을 함께 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기법의 연구가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 의미 및 구조적으로 유사성을 가지는 여러 XML 문서들을 통합하는 기법을 제안한다. 제안된 통합 기법은 같은 DTD나 XML Schema를 가지는 경우와 다른 DTD나 XML Schema를 가지는 경우를 모두 고려한다. 또한 특별한 구조적 정보를 가지지 않는 XML 문서의 경우도 다른 DTD나 XML Schema를 가지는 경우와 마찬가지로 처리함으로써 다양한 XML 문서들에 대한 통합이 가능하도록 한다. 이러한 통합 기법은 중복되는 엘리먼트나 애트리뷰트에 대한 저장 공간의 낭비를 최소화한다. 또한 의미적으로 또는 구조적으로 관련성있는 여러 XML 문서의 부분들을 디스크 상의 페이지내에 서로 가까이 저장할 수 있기 때문에 사용자의 일반적인 질의에 대해 효율적이고 빠른 검색 결과를 유도할 수 있고, I/O 횟수를 줄임으로써 그에 따른 오버헤드를 줄일 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.347-350
• /
• 2007

멀티미디어 데이터 처리 요구가 증가함에 따라 이의 의미적 표현 및 검색에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 특히 지식 기반의 온톨로지를 이용한 의미적 검색에 초점을 두고 있으며, 구축된 온톨로지를 기반으로 동의어 관계, 반의어 관계 등을 이용하여 질의 확장으로 활용되고 있다. 하지만 이들은 대부분 속성 관계 등을 고려하지 않을 뿐만 아니라 각 관계별 가중치를 고려하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 비디오의 의미적 특징들을 추출하여 온톨로지를 구축한 후 의미 기반 검색을 위하여 관계별 가중치를 고려한 유사성 측정을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.253-255
• /
• 2003

기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.195-197
• /
• 1999

본 연구에서는 인터넷 상의 많은 문서들 중에서 사용자에게 보다 적합한 문서를 제공하기 위해 퍼지 관계성을 이용하여 검색 결과 집합의 문서에서 추출한 키워드간의 유사클래스를 생성한다. 또한, 기존의 키워드 직접 매칭에 의한 검색 방법의 단점이라 할 수 있는 의미적 관계를 가지는 문서에 대한 검색 방법도 제안한다. 생성된 유사 클래스는 사용자의 질의를 확장하여 사용자의 관심도를 보다 많이 반영하게 되고, 그 질의어가 포함된 단어나 구의 발생 빈도수가 높은 문서에 대해 의미적으로 서로 연결시켜 분류한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 문서를 사용자 관심 정도로 분류, 카테고리를 생성하여 검색 효율을 증대시키고 사용자의 요구에 적합한 결과를 제공하고자 한다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.34 no.6
• /
• pp.554-563
• /
• 2007

The e-Marketplace is growing rapidly and providing a more complex relationship between providers and consumers. In recent years, e-Marketplace integration or cooperation issues have become an important issue in e-Business. The e-Catalog is a key factor in e-Business, which means an e-Catalog System needs to contain more large data and requires a more efficient retrieval system. This paper focuses on designing an efficient retrieval system for very large e-Catalogs of large e-Marketplaces. For this reason, a new similarity measure for e-Catalog retrieval based on semantic relationships was proposed. Our achievement is this: first, a new e-Catalog data model based on semantic relationships was designed. Second, the model was extended by considering lexical features (Especially, focus on Korean). Third, the factors affecting similarity with the model was defined. Fourth, from the factors, we finally defined a new similarity measure, realized the system and verified it through experimentation.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.95-116
• /
• 2009

Ontologies have provided supports in integrating heterogeneous and distributed information. More and more ontologies and tools have been developed in various domains. However, building ontologies requires much time and effort. Therefore, ontologies need to be shared and reused among users. Specifically, finding the desired ontology from an ontology repository will benefit users. In the past, most of the studies on retrieving and ranking ontologies have mainly focused on lexical level supports. In those cases, it is impossible to find an ontology that includes concepts that users want to use at the semantic level. Most ontology libraries and ontology search engines have not provided semantic matching capability. Retrieving an ontology that users want to use requires a new ontology selection and ranking mechanism based on semantic similarity matching. We propose an ontology selection and ranking model consisting of selection criteria and metrics which are enhanced in semantic matching capabilities. The model we propose presents two novel features different from the previous research models. First, it enhances the ontology selection and ranking method practically and effectively by enabling semantic matching of taxonomy or relational linkage between concepts. Second, it identifies what measures should be used to rank ontologies in the given context and what weight should be assigned to each selection measure.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.487-489
• /
• 2002

기존의 키워드 기반 이미지 검색에서는 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 인간이 주석 형태로 달아주었다. 그러나 이런 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석을 달아놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개념 기반 이미지 검색 시스템을 위한 WordNet의 적용 방안에 대해 연구했다. WordNet은 단언형이 아닌 단어의 의미 즉 synset이 구성 요소라는 특징을 이용해 각각의 이미지에 텍스트 정보 대신 적합한 개념의 Synset번호를 저장한다. 그리고 검색시 개념간의 유사성 측정을 이용해 검색어와 개념적으로 유사한 모든 이미지를 검색하도록 한다.