• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.232-234
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• 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.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권7호
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• pp.682-692
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• 2006

유사한 생물학적 특성을 가진 유전자 산물을 검색하는 것은 생물정보학 연구에 필수적인 기술이다. 현재 대부분의 생물학 데이타베이스에서 Gene Ontology의 용어를 사용하여 유전자 산물의 생물학적 특성을 기술하고 있다. 본 논문에서는 이런 유전자 산물의 주석 정보를 사용해 의미적으로 유사한 유전자 산물을 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 정보 이론에 기반한 유전자 산물간의 의미적 유사도를 정의하였다. 그리고 이 유사도를 이용한 의미적 유사성 검색 알고리즘을 제안하였다. 의미적 유사성 검색을 처리하기 위해 Fagin의 문턱값 알고리즘(threshold algorithm)을 다음과 같이 변형한 기법을 사용하였다. 우선 사용하는 유사도 함수가 단조 증가 성질을 갖지 않기 때문에 유사도 함수에 맞는 문턱값을 재정의 하였다. 또 역색인 리스트의 구조를 사용하여 중간 검색을 생략할 수 있는 클러스터 스키핑 기법과 역색인 리스트 액세스 순서를 제안하였다. 실제 GO와 주석 정보를 이용하여 성능 평가를 했으며 제안한 알고리즘은 효율적인 알고리즘임을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.546-553
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• 2007

온톨로지의 활용이 늘어나면서 의미적 유사성 검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 질의 객체와의 의미적 유사성이 높은 객체를 검색하는 최근접 질의 기법을 제안하였다. 의미적 유사성을 측정하는 유사성 함수로는 최적 대응값 방식의 유사도 함수를 사용하였으며 주석 정보에 대한 색인을 위해 시그니처 트리를 사용하였다. 시그니처 트리는 집합 유사성 검색에서 많이 사용되는 색인 구조로서 유사성 검색에 사용하기 위해서는 검색시 각 노드를 탐색하였을 때 발견할 수 있는 유사도의 최대값을 예측할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 최적 대응값 방식의 유사도 함수에 대한 예측 최대값 함수를 제안하고 올바른 예측 함수임을 증명하였다. 또한 시그니처 트리에 동일한 시그니처가 중복되어 저장되지 않도록 구조를 개선하였다. 이는 시그니처 트리의 크기를 감소시킬 뿐만 아니라 질의 성능 또한 향상시켜 주었다. 실험의 데이타로는 대용량 온톨로지와 주석 정보 데이타를 제공하는 Gene Ontology(GO)를 사용하였다. 실험에서는 제안한 방법의 성능 향상 외에도 페이지 크기와 노드 분할 방법이 의미적 유사성 질의 성능에 미치는 영향에 대해 알아보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.590-592
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• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.347-350
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• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.195-197
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• 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.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.554-563
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• 2007

전자 상거래의 발달과 함께 B2B Market Place의 등장과 통합으로 전자 상거래의 중심 단위인 전자 카탈로그의 양도 급증하고 있다. 이러한 전자 카탈로그의 정보의 질적, 양적 증가는 상품 정보 검색의 난이도를 높이고 있다. 특히, 대량 거래를 하는 상품 전문가의 의사 결정을 위해 단일 분류 체계가 아닌 다양한 분류체계 내에서의 상품 정보 검색을 지원하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 하지만 기존의 검색 시스템은 일반 문서 검색 시스템이 대다수이며, 이러한 전자 카탈로그의 특성을 반영하지 못하고 있어 이를 지원하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 전자 카탈로그가 지니고 있는 속성적, 어휘적인 특성을 반영하고 의미적 연결관계에 기반한 검색을 통하여 해당 요구 사항을 충족시킬 수 있는 시스템의 토대를 마련하고자 하였다. 이를 위해, 전자 카탈로그의 특징을 반영한 전자 카탈로그 기본 모델을 제시하고, 검색을 결과 제시를 위한 유사도 평가 요소를 도출하였으며, 정확성 향상을 위해 이를 어휘적 특성을 고려한 데이타 확장 모델 및 어휘 기반 유사도 평가 요소로 확장하였다. 그리고 제시한 모델을 통해 의미적 연결 관계에 기반한 전자 카탈로그 유사도 평가 함수를 제시하고 이를 전자 카탈로그 정보 검색시스템으로 구현하고 검증하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권2호
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• pp.95-116
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• 2009

지식 재사용 측면에서 기존의 온톨로지를 재사용할 수 있다면 많은 자원을 절약할 수 있을 것이다. 그러나 기존의 온톨로지를 활용하기 위해서는 보다 발전된 온톨로지 검색 기능이 요구된다. 현재까지 이루어진 관련 연구들에서는 주로 렉시컬 매칭기법을 사용하여 온톨로지를 검색하였다. 그러나 의미적 측면에서 문제점이 있으므로 본 연구에서는 관계의 의미적 유사성에 기반한 온톨로지 선택 랭킹 모델을 제안한다. 본 연구는 개념간 계층 구조와 관계를 온톨로지 검색에 이용함으로써 온톨로지의 선택 랭킹을 효과적이며 실질적으로 개선하였다. 또한 실험을 통해 연구 모델의 결과와 선행 연구의 결과, 온톨로지 전문가의 랭킹 결과를 비교 분석하고 연구 모델의 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 온톨로지 검색 연구를 이론적으로 발전시켰을 뿐 아니라 실무적인 측면에서 실무자들이 온톨로지를 쉽게 찾아 재사용할 수 있도록 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.487-489
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• 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.