• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.430-432
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• 2011

본 논문에서는 질의 조합을 기반한 핵심질의 클러스터와 비핵심질의 클러스터를 각각 어휘 그래프로 표현한다. 이 때, 핵심질의 클러스터는 잠정적 적합 문서 집합으로, 비핵심질의 클러스터는 잠정적 부적합 문서 집합으로 본다. 핵심질의 클러스터의 어휘 그래프에서 비핵심질의 클러스터의 어휘 그래프를 빼서 확장어휘를 선택한다. 본 논문의 유효성을 검증하기 위해 웹문서 테스트컬렉션인 TREC WT10g 에 대해 실험하였고, 언어모델보다 평균정확률의 평균(MAP)이 9.4% 향상되었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.5
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• pp.399-404
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• 2010

In this paper, we propose a method for precision improvement based on core clusters and term proximity. The method is composed by three steps. The initial retrieval documents are clustered based on query term combination, which occurred in the document. Core clusters are selected by using proximity between query terms. Then, the documents in core clusters are reranked based on context information of query. On TREC AP test collection, experimental results in precision at the top documents(P@100) show that the proposed method improved 11.2% over the language model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.463-466
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• 2010

길이가 긴 질의에는 검색에 불필요한 단어가 포함되어 있어서 사용자가 원하지 않는 문서가 검색결과에 포함된다. 질의에서 불필요한 단어를 제거하고 핵심 단어만 선택한다면 검색에 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 질의 조합을 기반한 클러스터를 이용해 핵심 단어를 찾고 핵심 단어와의 근접도를 이용해 상위 문서의 정확율을 향상시키는 기법을 제안한다. 실험은 뉴스 집합인 TREC AP 문서를 검색한 결과를 제안한 알고리즘으로 재순위화하여 초기 검색 결과의 상위 문서의 정확율을 비교함으로써 제안된 알고리즘의 유효성을 검증한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.3
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• pp.189-194
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• 2012

In this paper, we propose a query expansion method based on word graphs using pseudo-relevant and pseudo non-relevant documents to achieve performance improvement in information retrieval. The initially retrieved documents are classified into a core cluster when a document includes core query terms extracted by query term combinations and the degree of query term proximity. Otherwise, documents are classified into a non-core cluster. The documents that belong to a core query cluster can be seen as pseudo-relevant documents, and the documents that belong to a non-core cluster can be seen as pseudo non-relevant documents. Each cluster is represented as a graph which has nodes and edges. Each node represents a term and each edge represents proximity between the term and a query term. The term weight is calculated by subtracting the term weight in the non-core cluster graph from the term weight in the core cluster graph. It means that a term with a high weight in a non-core cluster graph should not be considered as an expanded term. Expansion terms are selected according to the term weights. Experimental results on TREC WT10g test collection show that the proposed method achieves 9.4% improvement over the language model in mean average precision.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.331-333
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• 2002

웹그래프는 웹문서 간의 하이퍼링크를 각 웹문서의 핵심어간의 링크관계로 추상화하대 이 관계를 이용하여 핵심어의 개념 그래프를 구축하고 질의의 확장이나 영역지식을 제공하는 개념 기반 검색이 가능한 검색 시스템이다 본 논문에서는 웹그래프에서 가능했던 질의어에 대한 한 단계의 질의 확장에 그치지 않고. 최초의 질의어와 이후 확장어들에 대한 문맥을 유지하대 추가적인 다단계의 확장이 가능하도록 하는 방법을 계시한다. 검색 시스템 사용자는 최초 질의어가 속하는 해당 분야에 대한 지식이 부족한 경우, 문맥을 유지한 확장을 통하여 자신이 찾고자 하는 바를 명확히 해 나가며 세부 질의를 구축할 수 있고 해당 분야에 대한 지식을 얻는 것이 가능하다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.133-135
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• 2003

데이터베이스 기반의 웹 응용을 위한 캐슁 기법이 최근 많이 연구되고 있다. 자주 제기되는 질의의 결과를 캐쉬해두면 반복 질의를 위한 재사용은 물론 관련 질의의 처리에 이용될 수 있다. 웹 상에서 데이터 교환의 표준으로 XML이 등장한 이래 현재 웹 응용들은 네트워크 상의 원격 XML 소스로부터 데이터 검색을 수행하는 경우가 많아졌는데 이의 효율적인 지원을 위해 검색 결과를 캐쉬하는 것은 유용하다. 본 논문은 웹에서 XML 질의를 관련 XML 캐쉬를 이용하여 처리하는 기법의 구현 및 성능 평가에 관한 것이다. XML 질의로 XQuery, XPath, XQL 등과 같은 모든 XML 질의어의 핵심 요소인 경로 표현식을 대상으로 하였고, XML 캐쉬는 XML 실체뷰를 고려하였고, 캐쉬를 이용한 XML 질의 변환 알고리즘은 [12]에 제시된 것을 대상으로 하였다. [12]의 질의 변환 알고리즘을 지원하는 프로토타입 XML 저장 시스템이 관계 DBMS를 이용하여 구현되어 실제 웹에서의 성능 실험에 이용되었다. 성능 실험 결과 웹에서 캐쉬를 이용한 XML 질의 처리의 효율성을 확인하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.1
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• pp.225-236
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• 2013

The voice recognition has been made continuously. Now, this technology could support even natural language beyond recognition of isolated words. Interests for the voice recognition was boosting after the Siri, I-phone based voice recognition software, was presented in 2010. There are some occasions implemented voice enabled services using Korean voice recognition softwares, but their accuracy isn't accurate enough, because of background noise and lack of control on voice related features. In this paper, we propose a sort of multi-purpose preprocessor to improve this situation. This supports Keyword spotting in the continuous speech in addition to noise filtering function. This should be independent of any voice recognition software and it can extend its functionality to support continuous speech by additionally identifying the pre-predicate and the post-predicate in relative to the spotted keyword. We get validation about noise filter effectiveness, keyword recognition rate, continuous speech recognition rate by experiments.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.2
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• pp.317-324
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• 2004

Containment queries for XML documents is one of the most important query types, and thus the efficient support for this type of query is crucial for XML databases. Recently, object-relational database management system (ORDBMS) vendors try to store and retrieve XML data in their products. In this paper, we propose an extensible index to support containment queries over the XML data stored as BLOB type in ORDBMSs. That is, we describe how to implement the index using the extensibility feature of an ORDBMS, and describe its usage.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.176-179
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• 2007

센서 네트워크는 제한된 에너지를 가지는 작은 노드들로 구성이 된다. 제한된 자원을 가지는 센서 네트워크에서 저 전력에 대한 연구는 핵심 분야로써, 다양한 연구가 진행 중이다. 센서 네트워크에서 에너지 효율을 높이는 방법들이 많이 연구되고 있다. 센서 네트워크에서 가장 큰 에너지 손실을 가져오는 부분은 통신 부분이며, 질의 기반 센서 네트워크에서는 질의를 배포하게 될 때 에너지 소비의 주요 요소들이 발생하게 된다. 따라서, 본 논문은 베이스스테이션으로 다중 질의를 요청할 때 질의 합성을 통해 전달되는 질의 수를 최소화하여 질의의 배포에 따른 에너지 소비 요소를 줄이는데 그 목적이 있다. 질의는 조건절에서 특정 속성에 대해서 판별하는데, 본 논문에서 제안하는 방법은 속성에 따라 질의를 합성하여 원본 질의의 개수보다 적게 하는 것이다. 제안 알고리즘을 통해 합성된 질의가 센서 노드에게 전해지는 과정에서 데이터의 송수신 횟수 및 overhead를 줄일 수 있으며, 또한 센서 노드는 합성된 질의로 센싱 횟수를 줄 일 수 있어 에너지 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법과 일반적인 방법을 비교하기 위해 에너지 소모 절감 예를 살펴봤다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.13 no.1
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• pp.41-51
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• 2002

In this paper, I describe a knowledge-based question-answering system and significance of the system with a view to constructing a fact database. The knowledge-based system takes advantage of existing NLP-resources such as conceptual structures of ontologies along with morphotogical, syntactic and semantic analysis. The use of conceptual structures allows us to select right answers through inferences basically made by expansions of concepts. However, the work of constructing factual knowledge requires a great amount of acquisition time in large-scale applications because of the nature of human interference. This is why the procedure of acquiring factual knowledge cannot be fully automated. Apart from efficiency considerations. the knowledge-based system deserves serious consideration, I point out benefits of the system and describe the whole procedure of building the system in terms of a fact database.