• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.443-445
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• 2000

모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 비디오 검색에 있어 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 비디오 검색에 있어서 중요한 것은 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것이다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴도 특징화시킬 수 있으므로, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture의 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로 정확도를 위주로 성능을 분석했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.15-21
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• 2010

본 논문은 검색 서비스 기능 중에 빼놓을 수 없는 기능인 한글 검색 질의어(query) 교정 시스템을 '야후!'에서 구축하며 분석한 한글 오타 패턴 그리고 사용자 로그를 기반으로 설계한 질의어 교정 서비스에 대한 설명을 하고 있다. 이 교정 서비스는 현재 '야후! 코리아'에 적용되어 있으며, 한글을 고려한 키스트 로크를 기반으로 한 설계 방식 그리고 동적으로 에러모델을 구축하는 방법을 소개하고 있으며 또한 구축된 모델의 성능을 다른 검색 서비스와 비교한 결과를 소개한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1165-1177
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• 2017

소프트웨어 개발 진행 시 개발자는 다양한 방법으로 API의 사용 방법을 검색하지만, 원하는 검색 결과를 얻지 못하는 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 추상구문트리의 연어 관계를 이용하여 API 패턴을 추출하고 이를 추천하는 시스템 JACE(Java AST Collocation-pattern Extractor)를 개발하였다. JACE는 자바 추상구문트리를 분석하여 API 호출 노드를 추출한 후, 노드 간 연어 관계를 분석하고 연어 관계 사전을 구축한다. 구축된 연어 관계 사전을 이용하여 연어 관계 리스트를 생성하고 이것을 패턴으로 정의한다. 정의된 패턴은 이클립스 플러그인으로 제작된 테스트 프로그램을 통하여 사용자 요청 시 추천된다. 실험을 위해 794개의 오픈소스 프로젝트를 분석하였고, 약 1천 5백만개의 API 호출 노드를 추출하여 실험하였다. 결과적으로, 기존 검색 시스템들보다 더 유용한 예제 코드 및 사용법을 제시하였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2005년도 종합학술대회
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• pp.147-153
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• 2005

최근 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 고객들에게 편의성과 효율성을 제공하기 위하여 구매자들의 선호도나 가격에 맞는 상품을 추천해 주는 연구들이 활발하게 진행되고 있지만추천된 상품들의 구매시점에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 적극적인 마케팅 일환으로 판매가격의 흐름을 시계열 패턴으로 분석하여 상품의 구매시점 정보를 제공하는 방안을 제안한다. 이를 위하여 과거의 판매 기록 데이터베이스에 있는 판매가격의 기준이 되는 패턴과 유사한 변화를 보이는 패턴을 정규화된 유사도로써 검색하고, 검색된 가격 패턴을 기준으로 미래의 가격 패턴의 변화를 분석하여, 미래 가격 패턴의 변화 폭에 따라 상품에 대한 구매시점을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.10-13
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• 2007

모티프는 진화과정을 거치면서 단백질 서열상에서 부분적으로 높게 보존된 지역을 의미한다. 이러한 모티프는 단백질의 기능과 구조를 예측하거나 생물학적으로 관련성이 있는 단백질의 공통적인 특성을 기술하는데 사용된다. 또한, 모티프와 단백질 서열의 상관관계는 생물학적 기능 예측에 필수적이며, 이러한 예측 문제는 모티프 검색을 통해 서열에 존재하는 빈발한 서열패턴과 구조패턴을 통해 단백질 서열에 대한 분석이 가능하다. 이 논문에서는 단백질 서열에 존재하는 2차 구조 특성과 빈발패턴을 검색하고 추출된 정보를 이용하여 단백질 기능 분류에 활용하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.597-600
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• 2004

최근에는 웹 환경에 적합한 개방형과 컴포넌트들을 효율적으로 분류하고 추출하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 개발환경에서 생성되는 산출물들 중 디자인패턴을 통합 관리하고, 추출, 검색하여 관리해 주는 인덱스순서관계정보모델을 설계 구현한다. 이 제안의 장점은 "인덱스 순서관계정보"로 클래스들 사이의 관련된 여러 관계정보를 UML 설계방법에 적응할 수 있는 구조로 변형할 수 있다. 두 번째 장점은 개발자가 인덱스 순서관계 정보에서 제공하는 정보를 가지고 관계정보를 쉽게 파악할 수 있으며, 디자인 패턴을 쉽게 추출함으로서 개발자는 설계정보에 쉽게 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 검색시간과 추출의 효율성을 입증하기 위해 시뮬레이션을 실시하여 향상된 기능을 입증하였다. 이 모델은 급변하는 소프트웨어 산업에 능동적으로 대체와 소프트웨어 개발에 시간을 단축함으로써 현존하는 다양한 디자인 패턴들을 최소한의 코드 수정을 통하여 재설계 함으로써 소프트웨어 개발 경제성을 높이는 데 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.110-112
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• 2000

최근 몇 년간 시계열 데이터의 저장 및 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 시계열 데이터베이스에서 유사패턴(similarity pattern)을 탐색하는 기법이 광범위한 응용분야에서 중요한 연구주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 회귀분석방법을 바탕으로 한 분해 시계열 방법을 이용함으로써 기존의 유사성의 개념을 확장시켰다. 즉, 시계열 데이터가 가지고 있는 패턴을 여러 성분으로 분해하여 각기 다른 저장 공간에 저장하고, 이를 이용하여 유사성을 탐색할 때에도 분리된 각 성분 중 특정 변동특성이 유사한 데이터를 추가적으로 요구되는 시간없이 검색할 수 있다. 이는 전체 시계열 데이터를 이해하는데 뿐만 아니라 데이터를 예측하는 방법에도 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2001년도 춘계학술대회 E-Business 활성화를 위한 첨단 정보기술
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• pp.23-24
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• 2001

기존의 전자상거래에서 사용되고 있는 지능형 검색엔진은 단순히 구매자가 상품에 대한 선호도를 직접 입력하면 그것을 바탕을 검색하는 기능의 형태였다. 그러나 고정된 형식을 바탕으로 한 선호도 등록은 각각의 사용자의 구매 패턴 등을 정확히 표현할 수 없고, 고객의 요구사항이 다이나믹하게 변화하는 것에 대처하기 힘들다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 고객의 등록에만 의존하지 않고 능동적으로 고객의 구매 패턴 등을 수집하고 고객의 선호도를 분석하고 상품정보를 제공할 수 있는 쇼핑몰을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.331-333
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• 1999

데이터웨어하우스의 주된 용도는 비즈니스 의사결정이며, 이를 위한 경향 및 패턴을 찾는 문제는 매우 중요한 연구분야이다. 경향 및 패턴은 데이터웨어하우스 내의 데이터간의 상호관계를 분석함으로써 찾을 수 있는데, 이를 위한 유사성 검색기법 중 특히 뛰어난 3가지 기법들을 자세히 알아보고, 이들에 모두 적용 가능한 히스토그램 비교법을 제안하였다. 제안된 히스토그램 비교법을 이용하면 유클리디안 거리측정의 부담을 대폭 줄여, 전체 처리시간을 비약적으로 감소시킬 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.303-307
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• 2002

효율적인 웹 마이닝을 위해서는 방대한 인터넷 공간에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내고, 이들 중 보다 유용하다고 판단되어진 자료를 선별적으로 제시할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 웹 컨텐츠 분석과 HTML 문서들 사이의 링크 연결의 패턴 분석을 기반으로 하는 웹 구조 분석 방법들을 검토하고, 웹 검색 시스템을 구현하여 결과를 분석하였다. 이를 위해 웹 문서의 내용을 인덱싱한 뒤 질의와의 관련성의 확률을 구하는 랭귀지 검색 모델에 링크 구조 분석을 이용한 순위 알고리즘을 사용하여 좋은 결과를 얻고자 하였다. 또한 기존의 링크 관련 알고리즘에서 알려진 문제점을 해결하기 위한 몇가지 테크닉을 사용하였다.