• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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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.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.5
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• pp.683-690
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• 2009

Social Networks which is composed of network with an individual in the center in a web support mutual-understanding of information by searching user profile and forming new link. Therefore, if we apply the Social Network which consists of web users who have similar immanent information to web search, we can improve efficiency of web search and satisfaction of web user about search results. In this paper, first, we make a Social Network using web users linked directly or indirectly. Next, we calculate Similarity among web users using their immanent information according to topics, and then reconstruct Social Network based on varying Similarity according to topics. Last, we compare Similarity with Search Pattern. As a result of this test, we can confirm a result that among users who have high relationship index, that is, who have strong link strength according to personal attributes have similar search pattern. If such fact is applied to search algorithm, it can be possible to improve search efficiency and reliability in personalized and social search.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.884-887
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• 2010

최근 검색엔진의 효율성을 향상시키고 검색결과에 있어서 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 많은 방법론들이 제시되고 있다. 이는 방대한 정보 속에서 사용자의 검색 의도에 맞는 정보를 효과적으로 제공하는 것을 그 목표로 한다. 특히 본 논문에서는 검색하고자 하는 토픽별 사용자의 인적 속성들이 미치는 영향력을 기반으로 사용자간 소셜 관계 지수(SRV : Social Relationship Value)를 산정하는 방법을 제안한다. 소셜 관계 지수란 인간의 내재적인 특성을 수치로 산정한 것으로, 웹 사용자들에게 있어서는 검색 성향의 유사정도와 직결된다. 따라서 검색하고자 하는 토픽별 개인 성향의 유사정도를 수치로 부여하고 유사성이 높은 사람들의 검색 정보를 이용하면 사용자에 보다 만족된 검색결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 구글 디렉터리(Google directory)의 정제된 각 토픽별 하위 범주(category)에 대해 선택 결과가 같은 사람들을 대상으로 인적 속성을 분석하고, 그 영향력을 가중치로 적용해 산정된 소셜 관계 지수와 사용자들의 검색 패턴을 비교 하였다. 그 결과 특정인을 기준으로 소셜 관계 지수가 높은 사람들의 검색 패턴이 매우 유사함을 확인 하였다. 이를 통해 토픽별 개인 간 연결 강도가 강할수록, 즉 유사성이 높은 사용자간에는 검색 패턴 또한 유사함을 검증 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.364-368
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• 2009

"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.1
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• pp.185-192
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• 2010

This research suggests that valuate similarities by using the matches of patterns which is appeared on different two documents. Statistical ways such as fingerprint method are mainly used for evaluate similarities of existing documents. However, this method has a problem of accuracy for the high similarity which is occurred when many similar words are appeared from two irrelevant documents. These issues are caused by simple comparing of statistical parameters of two documents. But the method using patterns suggested on this research solved those problems because it judges similarity by searching same patterns. This method has a defect, however, that takes long time to search patterns, but this research introduce the algorithms complement this defect.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.1
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• pp.88-98
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• 2001

in this paper, we imlemented design pattern retrieval system for efficient managemant and reusability of design patterns. Pattern is conssisted of property information and meta information id used for similarity measurement on classification and retrieval of patterns.Meta information od used for UML modeling of patterns. We classified design patterns with the empirical scope in addition to Gamma's basic classification. also we used E-SARM for retrieval represented UML diagram with pattern meta information, and simulated the environment so as to obtain best result on applying to retrieval of design pattern. This system is able ro resister new patterns through pattern viewer and manages these patterns with property informaiton and meta information. Thus this system supports efficient management of patterns, UML modeling, priority pattern retrieval, higher reusability and reduces pattern selection cost.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.535-538
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• 2000

본 연구는 점차로 늘어가고 있는 설계 패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패싯 방식을 이용한 패턴 분류와 검색 방법을 제안하고 이를 UML 다이어그램으로 나타낼 수 있도록 설계 구현하였다. 재사용 가능한 설계 패턴은 기본적인 특성을 기준으로 영역별로 라이브러리에 저장하고 각 패턴의 특성을 표현하기 위하여 패싯과 항목을 설정하였다. 또한 모든 패턴의 패싯 항목에 대해 유사성을 측정하여 관련 패턴을 찾을 수 있도록 하였으며, 패턴 분류 체계에 따라 패턴을 추가.갱신함으로써 적절한 경험을 자동화된 방식으로 제공할 수 있도록 하였다. 제안한 분류 방식은 검색 결과 Gamma의 분류방법을 사용했을 때 보다 질의 작성이 간단하고 관련 패턴을 쉽게 찾을 수 있어 재사용에 용이하며 이를 UML 다이어그램으로 표현할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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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.