시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 정보의 의미가 정의되고, 이들 간의 의미적 연결을 지원한다는 특징이 있어서, 최근 차세대 웹으로 부각되고 있다. 이러한 의미적 연결을 위해서 시맨틱 웹의 기반인 온톨로지가 필요하다. 온톨로지는 리소스에 대한 메타데이터를 정의하여 의미적 연결이 가능하게 하므로 효율적인 정보 검색이 가능하다. 이 논문에서는 정보 검색의 효율을 증가시키기 위해서 시맨틱 웹의 핵심인 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다. 쇼핑 사이트에서 효율적인 마케팅을 위해 사용자의 구매 패턴을 조사하여 고객에게 알맞은 정보 추천을 하기 위한 것을 목적으로 한다. 온톨로지의 구축은 XTM을 기반으로 토픽맵을 이용하였다. 그리고 온톨로지를 기반으로, 사용자의 구매패턴을 찾아서 정확한 정보 전달을 위해서 데이터 마이닝 기법을 이용하였다. 빈발패턴 트리 기법을 기반으로 하는 멀티 레벨 멀티 디멘션 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 이용하여 사용자 패턴을 분석하여 정보 검색에 효율을 기하였다.
본 논문에서는 지형의 고도와 기울기를 고려하여 사운드의 확산과 회절을 인터렉티브하게 표현할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 광선 추적법(Raytracing)을 기반으로 소리의 크기를 보여줄 수 있는 사운드 강도 맵을 빠르게 계산한다. 지형의 고도와 기울기 값을 고려하여 소리의 강도 맵에 가중치를 적용하여, 결과적으로 지형의 지오메트리 분석인 큰 계산 과정을 피하고 지형을 고려한 소리의 크기를 인터렉티브하게 업데이트한다. 이 과정에서 소리의 근원지에 따른 고도 간의 격차를 계산하여 소리의 크기를 자동으로 감쇠시키며, 주변 지형의 공간 기울기를 기반으로 기울기의 차에 따라 소리의 크기를 자동으로 감쇠시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 실제 높낮이가 있는 현실의 지형에서 듣는 소리의 전파 및 감쇠와 유사한 형태를 보여주며, 소리의 위치에 따라서 소리 감소 패턴이 변경되고, 또한, 지형에 따라서 소리의 크기가 제어되는 결과를 보여준다.
본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.
최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 간은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현이 되고, 고차원에서 발생되는 문제인 "Curse of dimensionality" 때문에 기존의 인덱싱 방법(예를 들면 트리 구조를 이용하는 다차원 인덱싱 방법, 차원을 줄이는 방법, 양자화 등의 압축 기법을 이용하는 방법 등)으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자들의 특징을 반영한 효율적인 인덱싱 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기술자를 속성 히스토그램으로 변형하고 히스토그램의 자 빈 값을 이진 형태로 표현하여 비트열을 생성하며, 이러한 비트열들을 이용하여 비트맵 인덱스를 구성한다. 질의 오브젝트가 입력되면 비트맵 인덱스를 이용하여 결과에 포함될 가능성이 있는 후보 오브젝트 리스트를 생성하게 되는데 즉, 각 오브젝트의 인덱스와 질의 오브젝트의 비트열에 대한 XOR(Exclusive OR) 연산을 수행하여서 후보 오브젝트 리스트를 생성한다. 그리고 이 리스트에 있는 오브젝트들에 대해서만 L1-norm과 같은, 기술자를 위해 사용되는 비교 연산식을 수행하여 최종 결과 오브젝트들을 사용자에게 보여주게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 단순한 비트 연산을 통해 검색 결과에 포함될 가능성이 있는 오브젝트들을 추출해낼 수 있기 때문에 빠른 시간 내에 검색을 마칠 수 있도록 해준다. 실험에 의하면 제안한 방법을 이용하는 경우, 90% 이상의 정확도를 유지하면서 검색 시간에서는 순차 검색에 비해 15배 이상의 속도 향상을 보임을 알 수 있었다.
다차원 온라인 분석처리 (MOLAP, Multidimensional On-line Analytical Processing) 시스템은 데이타를 큐브라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 이용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브를 디스크에 저장할 때 각 변의 길이가 같은 작은 청크들로 조각내어 저장하게 되면 데이타 클러스터링 효과를 통해 모든 차원에 공평한 질의 처리 성능이 보장되며, 이러한 큐브 저장 방법을 ‘청크기반 MOLAP 큐브’ 저장 방법이라고 부른다. 공간 효율성을 높이기 위해 밀도가 낮은 청크들은 또한 압축되어 저장되는데 이 과정에서 데이타의 상대 위치 정보가 상실되며 원하는 청크들을 신속하게 엑세스하기 위해 인덱스가 필요하게 된다. 본 연구에서는 비트맵을 사용하여 청크기반 MOLAP 큐브를 인덱싱하는 방법을 제시한다. 인덱스는 큐브가 생성될 때 동시에 생성될 수 있으며, 인덱스 수준에서 청크들의 상대 위치 정보를 보존하여 청크들을 상수 시간에 검색할 수 있도록 하였고, 인덱스 블록마다 가능한 많은 청크들의 위치 정보가 포함되도록 하여 범위 질의를 비롯한 OLAP 주요 연산 처리 시에 인덱스 엑세스 회수를 크게 감소시켰다. 인덱스의 시간 공간적 효율성은 다차원 인덱싱 기법인 UB-트리, 그리드 파일과의 비교를 통해 검증하였다.
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.
유비쿼터스 환경에서 대표적인 장치들 가운데 하나인 이동장치가 이동성 덕분에 주목받고 있다. 일반적인 이동장치의 흐름은 스마트폰의 애플리케이션에 주목하고 있으며, 이 가운데 증강현실 등 객체들에 대한 지리적인 위치 및 현실적용 사례가 증가하고 있고, 이들에 대한 데이터 처리가 매우 중요해지고 있다. 이와 같이 사용자에게 제공하는 모바일응용서비스들은이동객체에기반한다양한서비스에대한기술이요구되어지며, 또한이들기술을활용하여 데이터를 시각적으로 인덱싱하여 신속하게 데이터가 처리되는 것을 시각적으로 표현하는 기술도 요구되어지고 있다. 그러나 이와 같이 사용자의 작업 이해를 높이기 위한 시각화 작업이 부족한것이 사실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 하위 트리를 갖는 R tree 인덱스를 활용하여 객체 생성을 수행하며, 생성된 객체들을 기반으로 3차원 도형으로 표현한 구현 결과를 보인다. 특히, 객체 생성과 이를 3차원으로 보여주며, 미니맵을 통해 사용자의 위치를 파악할 수 도 있으며, R tree의 노드안에 포함관계를 시각화시켜서 사용자의 이해를 향상시킬 수 있었다.
OLAP(Online analytical processing)은 의사지원시스템을 효과적으로 지원하기 위한 핵심요소이며 주로 집단함수를 포함한 분석 질의를 처리한다. 이러한 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구들이 많이 이루어져 왔으나, 기존의 연구들은 어떤 범위 내의 모든 값을 대상으로 하는 집단함수의 처리 방법들을 다루고 있다. 그러나 이러한 범위 질의 외에도 범위 내의 특정 값들, 즉 다중점에 대한 질의도 많이 사용될 수 있으며, 이러한 질의에는 기존의 연구가 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 다중점 MAX/MIN 질의를 효율적으로 처리하는 방법으로 순위 색인과 순위 결정 트리를 제안한다. 최대/최소값을 구하기 위해, 비트맵 형태의 노드로 이루어진 순위 결정 트리를 사용하여 결과의 순위를 구하고, 순위 색인을 통하여 질의의 결과를 얻는다. 그리고 실험을 통하여 제안한 방법이 대부분의 MAX/MIN 질의에 대해 안정적으로 높은 성능을 나타낸다는 것을 보였다. 또한, 단일 선계산 자료만으로 MAX와 MIN 질의를 모두 처리할 수 있다는 것도 제안한 방법의 주요 장점이다.
하이퍼미디어 시스템은 멀티미디어 정보를 검색하고 제시하기 위하여 링크를 이용한 브라우징과 탐색항해 도구를 이용한다. 본 연구에서 설계·구현한 시스템은 보다 효율적인 탐색항해를 지원하기 위하여 계층적 그룹과 지역 맵 도구를 제공한다. 특히, 클러스터링 기법을 적용하여 클러스터 트리를 형성하고 이를 이용하여 항해시 필요한 지식을 제공하는 방법을 제 안하고 있다. 또한 탐색 과 브라우징 기능을 통합함으로써 하이퍼미디어 시스템의 정보검색기능과 사용자 인터페이스를 높이도록 설계하였다. 본 하이퍼미디어시스템을 백과사전, 참고문헌정보, 전자사전, 전자책등의 분야에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 해마와 피질 사이의 상호 작용을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 영상 검색 시스템은 대부분 예제(example) 질의 혹은 스케치 질의 등을 이용하고 있고 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 제안하는 알고리즘은 CSB 트리맵 (Color and Spatial based Binary tree map)을 이용하여 객체를 추출하고 지역 라벨링 알고리즘을 이용하여 객체의 색상의 상관관계, 객체의 크기와 위치 정보를 비트 스트림 형태로 변환하고 이것을 해마와 피질 사이의 상호 작용의 관계를 이용한 해마 신경망을 사용하여 학습시킨다. 사람의 뇌 속에서 어떤 패턴을 인식을 하는 경우 해당 패턴의 특이한 특징에 대해 흥분하는 세포들이 특정 신호를 발생시킨다. 이것은 흥분학습에 의해 단기기억에서 장기기억으로 저장하는 해마의 기능으로 기존의 신경망에서는 입력되는 패턴의 특성과는 상관없이 특징 개수가 모두 동일하게 비교된다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상 패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 장기 기억 시켜서 적응성 있는 고속 검색 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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