• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1652-1660
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• 1999

주문형 비디오 서버의 중요한 목표는 일정시간 내에 보다 많은 클라이언트들에게 그들이 원하는 서비스를 제공하는 것이다. 이와 같이 효율적이고 빠른 정보 제공을 위해서는 여러 가지 정책들이 함께 고려되어야 하지만, 정보 저장시의 효율적인 정보의 배치는 검색의 효율을 높이는 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 클러스터드 주문형 비디오 서버에서 비디오 데이터들을 저장 시스템에 저장할 때, 보다 효율적인 검색 성능을 제공할 수 있는 배치정책을 제안한다. 제안된 배치 정책은 대규모의 디스크 배열을 구성하는 다양한 성능의 디스크들을 평가하여 유사한 성능을 갖는 것들끼리 디스크 그룹을 구성하고 각 디스크 그룹마다 그 성능에 적절한 특성을 지닌 비디오 데이터를 할당한다. 또한 제안된 정책의 검증을 위해 모의 실험을 통해 제안된 정책과 기존의 배치 정책을 비교하므로써 검색 효율이 개선됨을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.151-160
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• 2012

지금까지 제안된 분산 고차원 색인의 대부분은 균일한 분포를 가지는 데이터 집합에서 좋은 검색 성능을 나타내나, 편향되거나 클러스터를 이루는 데이터의 집합에서는 그 성능이 크게 감소된다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루거나 편향된 분포를 가지는 데이터 집합에 대한 분산 벡터 근사 트리의 k-최근접 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기본 아이디어는 전체 데이터를 클러스터링하는 상위 트리의 말단 노드가 담당하는 데이터 공간의 크기를 계산하고, 그 공간 상의 특징 벡터를 근사하는 데 사용되는 비트의 수를 달리하여 벡터 근사의 식별 능력을 보장하는 것이다. 즉, 고밀도 클러스터에는 더 많은 수의 비트를 할당하는 것이다. 우리는 합성 데이터와 실세계 데이터를 가지고 분산 hybrid spill-tree와 기존 분산 벡터 근사 트리와의 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 확장된 분산 벡터 근사 트리의 검색 성능이 균일하지 않은 분포의 데이터 집합에서 크게 향상되었음을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.845-850
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• 2009

웹2.0 환경의 발달과 함께 XML 데이터의 사용도 증가하였는데, 특히 블로그나 뉴스 피드의 정보 전달을 위한 RSS나 ATOM 포맷의 기반 기술로 사용되면서 그 장점과 가치를 인정받고 있다. XML 데이터의 인덱싱을 위한 여러 기법들 중 빠른 검색성능을 보인 비트맵 클러스터링은 관계형 DBMS를 기반으로 메모리에 인덱스를 유지하는 기법이다. 기존의 비트맵 클러스터링 기법을 이용하여 XML 데이터를 인덱싱할 때 너무 많은 클러스터가 생성되어 오히려 검색 효율과 결과의 품질이 저하되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위해 사용자가 제시하는 k개의 클러스터를 생성하는 k-비트맵 클러스터링 기법과 대표비트를 생성할 때 배제된 단어를 검색하기 위한 역인덱스를 함께 유지하는 방법을 제안한다. 성능평가를 수행한 결과 제안하는 기법은 생성되는 클러스터의 수를 임의로 설정할 수 있을 뿐만 아니라 단일 단어 검색에서 높은 재현율을 보였고, 2개의 인덱스를 함께 유지할 때에는 질의에 대해 모든 관련된 문서의 반환을 보장하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.169-171
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• 2000

현재 광범위한 웹 문서를 검색하기 위해서 많은 사용자들이 여러 종류의 검색엔진을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 사용자는 검색엔진에 의해 검색된 문서의 순서화가 된 긴 리스트의 검색 문서들과 이들이 갖는 낮은 신뢰도에 대해 검색된 문서 중에 자신이 원하는 타당한 문서를 검색하는 불편함이 있어 왔다. 정보 검색에서 문서의 클러스터링은 검색된 결과를 재구성하는 효율적이고 선택적인 방법이다. 이 연구에서는 문서를 트랜잭션 관점에서 해석하여 하나의 클러스터에 대해 유사성을 측정하기 이해 주요항목과 비 주요항목으로 구분하여 각 트랜잭션의 최소 비용 계산을 통해 자동화된 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 또한 클러스터링 단계에서 주요 항목간의 연관 규칙을 생성하기 위하여 문서 클러스터링을 위한 디스크 엑세스 동안 키워드간의 연관성을 찾을 수 있는 효율적인 검색 기법을 제시한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1015-1024
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• 2011

최근 애드혹 네트워크에서의 모바일 P2P에 대한 관심이 높아지고 있다. 비록 유선 네트워크에서 P2P 알고리즘에 대한 많은 연구가 있었지만, 기존 P2P 프로토콜들은 장치의 이동성을 고려하지 않아 모바일 애드혹 네트워크(MANET, Mobile Ad-hoc Network)에 적합하지 않다. 본 연구에서는 애드혹 네트워크에서 장치의 이동성을 고려하여 클러스터 기반의 새로운 P2P 프로토콜을 제안한다. 기존의 클러스터 기반의 P2P 알고리즘에서 각 클러스터는 슈퍼피어와 슈퍼피어에 자신이 갖고 있는 파일 목록을 등록한 피어들로 구성된다. 이동성이 높은 피어들은 클러스터 간에 자주 핸드오프가 발생하고, 이로 인하여 슈퍼피어에 파일 목록을 등록하기 위한 트래픽이 많이 발생한다. 제안하는 알고리즘에서 이동성이 낮은 피어들은 기존의 클러스터 기반 P2P의 피어들과 동일하게 동작하고, 이동성이 높은 피어들은 다르게 동작한다. 즉 이동성이 높은 피어들은 새로운 클러스터에 참여시, 자신의 존재를 슈퍼피어에게 알리지만 파일 목록을 등록하지는 않으며 파일을 찾고자 할 때 우선 슈퍼피어에 등록된 파일 목록을 검색하고 만약 찾지 못하였을 경우 검색 메시지를 클러스터 내에 전파(broadcast)한다. 본 논문에서 제안 알고리즘을 수학적으로 모델링하고 P2P 트래픽과 라우팅 트래픽에 대한 분석과 최적화를 수행하였고 수학적 모델링 결과에서 제안 알고리즘의 성능이 기존의 클러스터 기반 P2P 알고리즘과 Gnutella 알고리즘에 비해 비슷하거나 더 좋음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.15-18
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• 2004

XML 검색을 위한 기존의 비트맵 인덱싱은 XML을 문서, 경로, 단어로 구성된 3차원 비트맵 인덱스에 매핑하고 이를 이용해 정보를 추출함으로써 뛰어난 성능을 입증하였다. 그러나 이것은 유사 문서를 수집하고 검색하기 위해 경로 전체를 인덱스 구성의 단위로 사용함으로써 유사 경로를 인식하지 못하는 문제를 초래하였으며 유사 경로를 인식하지 못함으로 인해 유사 문서 검색의 치명적인 성능 저하가 발생하게 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 유사 경로 탐색을 위한 새로운 비트맵 인덱스를 설계하고 이를 통해 효과적으로 유사 문서를 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 노드들을 단위로 하는 새로운 비트맵 인덱스를 구성하고 구성된 인덱스의 중심을 통해 유사 경로 탐색을 위한 클러스터들을 선별적으로 검색한다. 그리고 유사 경로 탐색을 통해 추출된 경로들을 유사 문서 검색에 활용함으로써 비트맵 인덱싱의 빠른 성능을 그대로 유지하면서 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못함으로써 발생하는 유사 문서 탐색의 성능 저하를 효과적으로 해결한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2009

본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.51-55
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• 2016

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.16-27
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• 2011

배아란 동물이나 식물과 같은 다세포 생물의 초기 단계를 의미한다. 배아의 단계에서 다세포 생물의 기초적인 체제가 결정되기 때문에 배아는 개체발생의 기구를 연구하는 중요한 연구대상이 된다. 생물학자들은 배아 연구를 위해 대용량의 배아 이미지 데이터를 소유하고 있으며, 이러한 대용량 데이터 중 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터 구조화가 필요하다. 데이터베이스 구조화를 위해 주로 사용되는 방법으로 계층적 클러스터링이 있다. 그러나 기존의 계층적 클러스터링 방법은 데이터베이스를 트리 형태로 구조화 하는 과정에서 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하지 못하기 때문에 결과 클러스터링 트리가 경사 트리일 가능성이 매우 높다. 경사 트리인 경우 사용자가 원하는 이미지를 검색하기 위해 트리를 순회할 때 많은 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 배아 이미지 데이터를 경사 되지 않으며 균형 상태에 가까운 트리 형태로 구조화하기 위한 방안을 제시한다. 제안하는 방안은 데이터베이스 내에 저장된 배아 이미지를 그래프로 변환하고 반복적으로 그래프 분할 알고리즘을 적용하여 클러스터를 생성한다. 이 때 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하여 특정 클러스터의 크기가 지나치게 커지거나 객체 수가 많아지는 것을 방지한다. 실험을 통해서 제안하는 방안의 우수성을 규명하고 시각화 툴을 제공하여 사용자가 원하는 배아 이미지를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권1호
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• pp.1-8
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• 2007

발달된 인터넷 환경과 데이터 교환 표준 언어로서 확정되고 있는 XML을 기반으로 하여 대량의 웹 문서들이 생산되면서 정보 추출의 대상은 자연스럽게 웹 문서로 이동하게 되었다. 이에 따라 급속히 증가하고 있는 XML 문서에 대한 구조, 통합 및 검색을 위한 연구들이 있다. 이 논문에서는 XML 문서들에 대한 질의 처리, 검색 등을 효율적으로 처리하기 위한 기반으로써 빈발구조 중심의 XML 문서를 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 첫째 XML 문서를 트리 구조로 표현하여 분리하고 분리된 구조들을 대상으로 빈발하게 발생하는 구조들을 추출한다. 둘째 각 XML 문서에서 추출된 빈발 구조들을 트랜잭션의 항목으로 취급하여 클러스터링을 수행한다. 클러스터링을 수행할 때 각 클러스터의 생성 및 생성된 전체 클러스터의 응집도를 함께 고려하는 주요항목 가중치를 이용한다. 셋째 기존연구와의 비교 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.