본 연구의 목적은 서지정보검색시스템의 색인 정의의 중요성을 강조하고 최적 색인의 기초 자료를 마련하기 위함이다. 이를 위해 서지마크 데이터베이스로부터 색인 태그 정의 및 정규화를 통한 색인어추출이론에 대해 고찰하고, 이론에 따라 생성된 색인어의 검색 활용도를 분석하였다. 실험은 서지 2,200,488건에서 생성된 색인어 29,219,853건을 텍스트형 색인과 코드형 색인으로 나누어 이용자 왱 검색 로그에 나타난 색인 항목과 비교하여 어떤 색인 정의가 얼마나 활용되는가를 분석하였다. 결과에 따르면 서명, 저자, 출판사, 주제와 같은 텍스트형 색인어는 높은 검색 활용도를 보인 반면에 코드형 색인어는 검색 활용도가 낮아 검색에 활용되지 않는 불필요한 색인 정의들은 과감하게 제거하여 색인 정의를 최적화해야 함을 제안하였다.
각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.
멀티미디어 컨텐츠의 지능형 선택/검색 시스템(MISS: Multimedia Content Intelligent Selection/search) 는 콘텐츠를 공급하는 서버에 다량의 멀티미디어 컨텐츠들이 존재하며, 이 컨텐츠 중에서 원하는 것을 검색, 선택하는 시스템이다. 지능적 검색, 선택기능을 갖는 MISS 시스템은 인터넷 및 네트워크상에 연결된 시스템들간의 맞춤형 서비스 구현에 필요한 핵심이며, 모든 종류의 멀티미디어 콘텐츠에 적용 가능하다. 현재 WWW 서비스경우는 정보를 찾기 위하여 웹상에서 문서를 찾아주는 텍스트 기반 정보검색기술이 사용되고 있는데, 점점 우리가 접하는 정보의 형태는 텍스트와 함께 화상, 음성, 동영상 등의 멀티미디어화 및 디지털화하고 있다. 사용자들에게는 멀티미디어 데이터를 효과적으로 찾아야 하는 필요성이 증가하고 이에 따라 방대한 양의 분산된 멀티미디어 데이터를 처리할 수 있는 색인 및 검색 도구의 요구가 커지게 되었다. MISS 시스템은 WWW 서비스의 요구에도 적용될 수 있다. MISS 시스템은 다량의 동영상 콘텐츠 중에서 특정 배우, 감독등의 여러 가지 검색 조건으로 콘텐츠를 검색/선택할 수 있고, 하나의 동영상 콘텐츠 내에서 특정Video Segment를 검색할 수 있다. 본 MISS 시스템은 동영상에 대한 Search/Query를 위한DS 구조로써 MPEG-7의 User preference metadata를 이용하였다.
본 논문에서는 실종자 데이터베이스에 등록된 실종자에 대한 색인으로 텍스트 기반의 통제 색인만을 사용할 때 발생하는 문제점에 대한 해결책을 다룬다. 기존 실종자를 등록할 때 함께 등록하게 되는 실종자에 대한 이미지는 정형화 할 수 없어 실종자 조회에 사용될 수 없었다. 이러한 문제점을 해결하고자 OpenCV와 TensorFlow 를 이용하여 영상의 유사도를 추출함으로써 실종자의 이미지를 정형화시켜 유의미한 정보로 변경하여 사용하고자 하는 방법을 제안한다.
본 논문은 특허 문서에 맞게 벡터스페이스 모델을 적용하여 특허정보 검색기를 구현한다. 기존의 상용 특허 검색 시스템의 문제점을 제시하고, 특허 문헌의 특징을 분석하여, 이를 반영한 특허 문헌 검색등의 벡터 스페이스 모델을 제시한다. 하나의 특허 문서는 서로 상이한 특성을 지닌 텍스트와 데이터의 조합으로 이루어져 있다. 따라서 이를 하나의 벡터로 표현하는 것이 용이하지 않다. 이에 대해 본 연구에서는 내용 필드들을 특성에 따라 둘 이상의 벡터로 표현하고, 수치 및 고유명 필드는 불린검색형태로 처리되는 혼합형 벡터 모델을 제안한다. 각 필드의 특징에 맞게 색인어를 추출하며, 텍스트 필드의 색인어률 벡터로 표현하는 과정에서는 잘 알려진 TF-IDF 가중치를 사용하되, 특허 문서가 IPC 특허 분류 기준에 따라 완전 분류되어 있는 문서라는 특징을 이용, 보다 정확한 가중치를 부여한다. 실험과 성능평가를 통하여 제안한 특허 모델의 유용성을 보인다.
디지털 압축기술의 발달과 컴퓨팅 능력이 발전함에 따라서 많은 양의 이미지, 그래픽, 오디오, 비디오 정보가 인터넷을 통한 멀티미디어 시스템에서 활발히 이용되고 있다. 이에 따라 사용자가 원하는 멀티미디어 컨텐츠를 탐색하기 위한 다양한 검색기법이 요구되고 있으며, 특히 단순한 텍스트형 키워드에 의한 검색보다는 내용에 의한 검색 기법이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 전처리 과정을 통해 영상을 분류하고, 여기에 색상의 공간적, 질감적 특징을 선별적으로 적용함으로서 처리 효율을 높이면서 검색 성능을 증가시킬 수 있는 내용기반 색인 및 검색 알고리즘을 제안하였다. 또한, 특정 상표에 대한 내용기반 데이터 검색요청 및 수행 결과 분석을 통해 제안된 기법의 성능을 평가하였고, 그 결과를 기술하였다.
본 논문에서는 감정 마크업을 포함하는 Speech Synthesis Markup Language(SSML) 처리기를 설계하고 개발하였다. 다양한 음색과 감정 표현이 가능한 음성합성 기술이 개발되고 있으며 다양한 음색 및 감정 음성합성의 응용 확대를 위하여 표준화된 음성 인터페이스 마크업 언어인 SSML을 감정 표현이 가능하도록 확장한 감정 SSML(Emotional SSML)을 설계하였다. 감정 SSML 처리기는 그래픽 사용자 인터페이스로 손쉽게 음색 및 감정을 원하는 텍스트 부분에 표시할 수 있는 다음색 감정 텍스트 편집기, 편집 결과를 감정 SSML 문서로 생성하는 감정 SSML 문서 생성기, 생성된 감정 SSML 문서를 파싱하는 감정 SSML 파서, 감정 SSML 파서의 결과인 다음색 감정 합성 시퀀스를 기반으로 합성기와 연동하여 음성 스트림의 합성 을 제어하는 시퀀서로 구성된다. 본 논문에서 개발한 다음색 감정합성을 위한 감정 SSML 처리기는 프로그래밍 언어 및 플랫폼 독립적인 개방형 표준인 SSML을 기반으로 하여 다양한 음성합성 엔진에 쉽게 연동할 수 있는 구조를 가지며 다양한 음색과 감정 음성합성이 필요한 다양한 응용 개발에 활용될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 안드로이드 기반의 각종 어플리케이션에 내장시켜 사용가능한 검색체에 대해 연구하였다. 이를 위해 조사와 같이 무의미하지만 자주 사용되는 단어를 빈도수에 따라 억제하는 BM25, 아이템의 길이 편차에 따른 검색 순위 문제를 해결하기 위해 아이템의 길이에 따라 중요도를 보정하는 Pivoted Length Normalization, 그리고 벡터공간 모형 상에서 쿼리 벡터를 관련 있는 것으로 판정된 아이템들의 벡터 그룹으로 끌어당겨 보정하는 Rocchio's Method를 사용해 묵시적 피드백 기능을 지원하도록 하였다. 그리고 색인 작업은 오프라인 동작을 위한 간단 색인과 온라인 동작을 위한 정밀 색인의 두 단계로 나누어 동작성을 보장하도록 하였다. 본 논문에서 연구한 피드백 지원 검색체는 쿼리 유추를 통해 사용자의 입력을 색인된 자료와 비교해 입력 내용을 예측하고 오타 등의 사용자 실수에 대해서도 대응하므로 스마트폰 어플리케이션에 손쉽게 탑재되어 검색 기능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷 발달로 인한 정보격차는 장애인들의 문화지체현상을 가속화 시키고 있다. 이에 웹사이트의 원스톱 서비스에 있어 경험에 기초한 디자인과 보편적 디자인을 기반으로 접근성을 확장해 나가야 할 것이다. 본 연구에서는 문헌을 통해 장애인을 위한 접근성 필수항목 7가지, 즉 콘텐츠구성, 키보드접근, 마우스접근, 이미지처리, 텍스트처리, 색, 코드를 선정하고 이를 근거로 장애인 자료실이 있는 공공도서관과 그렇지 못한 공공도서관, 해외 공공도서관의 웹사이트를 대상으로 평가하였다. 이를 토대로 접근성 확장을 위해 메인페이지 개선, 사용자 경험을 기초한 콘텐츠 구성, 콘텐츠의 접근성, 의미 있는 마크업, 이용자를 위한 맞춤형 콘텐츠, 제작 권장사항 등을 제안하였다. 앞으로 장애인을 포함한 모든 이용자를 위한 웹 접근성 지침은 경험적 데이터와 보편적 디자인에서 이루어져야 할 것이다.
학술지 논문에 디스크립터를 자동부여하기 위하여 기계학습 기반의 접근법을 적용하였다. 정보학 분야의 핵심 학술지를 선정하여 지난 11년간 수록된 논문들을 대상으로 문헌집단을 구성하였고, 자질 선정과 학습집합의 크기에 따른 성능을 살펴보았다. 그 결과, 자질 선정에서는 카이제곱 통계량(CHI)과 고빈도 선호 자질 선정 기준들(COS, GSS, JAC)을 사용하여 자질을 축소한 다음, 지지벡터기계(SVM)로 학습한 결과가 가장 좋은 성능을 보였다. 학습집합의 크기에서는 지지벡터기계(SVM)와 투표형 퍼셉트론(VPT)의 경우에는 상당한 영향을 받지만 나이브 베이즈(NB)의 경우에는 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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