검색이란 데이터베이스에 축적된 막대한 데이터로부터 필요로하는 데이터를 찾아내는 조사로서, 통신회선을 이용하여 리얼타임으로 결과를 인출하는 것이 온라인 검색이다. 데이터베이스의 내용으로는 학술문헌, 신문기사, 물성 데이터, 통계 데이터, 기업 데이터 등 여러 분야에 대한 자료를 포함하며 특허도 이에 포함된다. 본 자료는 특허 조사에서 온라인 검색의 역할과 특징에 대하여 이야기 하고자 한다. 특허에는 특허와 실용신안 그리고 이들의 공개, 공고, 등록의 여러 형태가 존재하나, 여기서는 이를 총칭하여 특허라는 용어로 사용하고자 한다.
이 연구에서는 XML 문서의 효율적인 검색을 위해 XML 데이터에서 색인어를 추출하고 가중치를 부여하여 내용기반 인덱스를 구축하고, 질의와 문서간의 유사도가 높은 문서들을 사용자에게 제공함으로써 기존의 경로 중심 혹은 패턴매칭 형태의 XML 문서 검색 기능을 확장하고자 한다. 내용기반 검색을 지원하는 XML 문서 검색시스템을 설계하고, 내용기반 검색과 관련한 이슈들을 논의한다. 개발 중에 있는 연구용 프로토타입 시스템을 이용하여 질의에 대한 내용기반 검색 결과를 간단히 소개한다.
대부분의 정보검색 과정들은 웹 페이지의 분석에 따라 검색 로봇을 이용한 검색기법, 카테고리를 이용한 색인 DB를 검색기법, 메타 태그를 이용한 검색기법을 사용하고 있다. 그러나 이러한 기법을 통하여 원하는 정보를 얻을 경우 정확도가 떨어지는 정보가 검색되어 사용자는 다시 한번 검색된 목록들을 확인해야 하는 경우가 발생한다. 본 논문은 다양한 형태의 웹 페이지에 대하여 바이오 인포메틱스 기술을 적용하여 분석, 사용자에게 필요로 하는 정보를 보다 정확하게 제공하는 기법을 제안한다.
MiDAS/IR 은 자료 저장 관리 시스템인 MiDAS-III 를 기반으로 하여 한글 전문 정보검색을 지원하는 시스템이다. 대부분의 정보검색 시스템은 자료를 상용 DBMS 또는 자료 저장 관리 시스템에 저장하고 정보검색 색인은 별도의 파일에 저장하여 관리하는 형태를 갖추고 있는데 반하여, MiDAS/IR은 MiDAS-III 와 정보검색기를 밀결합(Tightly coupled)시켜 자료는 물론 정보 검색 색인이 모두 하나의 저장소(MiDAS-III)에서 관리된다. 따라서 MiDAS/IR 은 정보검색 질의와 일반 데이터베이스 질의가 하나로 통합됨으로써 응용 프로그램의 작성이 쉽고 빠른 장점을 가지고 있다.
본 논문은 지능적 이미지 검색 시스템을 위한 질의 패턴 탐사를 제안한다. 지능적 이미지 검색 시스템은 이미지 검색시 질의 로그로부터 사용자의 검색 패턴을 탐사하여 패턴에 따라 연관된 검색을 동시에 수행함으로써 검색 효율을 높일 수 있는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템의 질의 로그 마이닝 과정에서 필요한 질의 패턴 탐사 방법을 제안한다. 연관 규칙의 경우 단편적인 연관 관계만이 탐사되기 때문에 사용자의 질의 패턴으로 사용하기에 효과적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 연관 규칙을 개선하여 하나의 항목과 연관된 패턴을 표현할 수 있는 형태를 제안한다. 질의 패턴을 사용하면 사용자의 패턴을 탐사하는 응용에서 좀 더 효율적으로 사용할 수 있다.
본 논문에서는 수리형태학에 기반한 새로운 특징값 추출 방법을 제안하였다. 수리형태학적 패턴 분포함수에 의한 수리형태학적 공간주파수를 소개하고 이를 새로운 특징인 평균높이를 정의하는데 적용하였다. 평균높이는 내용기반 이미지 검색을 위한 인덱스 키를 생성하는데 사용되는 특징값을 정의하기 위하여 사용하였다. 제안한 방법의 우수성을 다양한 영상에 대한 실험을 통하여 증명하였다. 또한 기존의 검색방법은 검색하는 이미지 데이터마다 에지 검출단계에서 적절한 문턱값에 의한 이진화 처리가 요구되어 지나 제안한 방법은 이진화가 필요 없어서 그 효용성이 크다.
웹의 발달로 정보의 수요가 증가하고 이를 위한 통합, 대용량 정보 저장 시스템들이 증가추세에 있다. 이런 정보 저장 시스템의 크기가 커져감에 따라 기존의 키워드 기반 논문 검색 방법은 검색결과의 양도 클 뿐만 아니라 검색자의 의도를 반영한 검색을 수행하기가 어렵다. 본 연구에서는 공학 논문들을 대상으로 논문 제목의 구성 형태를 분석하고, 제목 내의 키워드들의 역할 정보들을 RDF 시맨틱으로 구성하여 논문검색에 이용하는 방법을 제안한다. XML형태와 시맨틱을 이용하여 논문 검색에 이용한 결과 키워들 만을 이용하는 기존 방법보다는 훨씬 검색자의 의도를 잘 반영하면서도 필요한 결과만을 얻을 수 있었다.
기존 문서 검색 시스템의 경우 단순히 문서 내에서 텍스트를 추출한 후 그 텍스트를 색인, 검색하는 형태를 가지고 있었다. 본 논문에서는 MS Word, Excel, HWP 등 다양한 형태의 문서에서 텍스트, 표, 이미지, 차트, 동영상 등의 문서 개체를 분석, 색인하고 이를 검색하는 시스템의 개발 방법을 제외하였다. 제안된 시스템은 문서의 내부 자료 구조를 CDML(Composite Document Markup Language)로 변환하고, 이를 색인, 저장함으로 기존의 전문 검색 시스템의 한계를 효과적으로 극복했으며, 문서 내의 검색 대상 개체로 자동 이동하고 하일라이팅 시키는 기술을 구현함으로 사용자 편익성을 높였다. 개발된 시스템의 성능을 평가한 결과, 다양한 문서 형식에 대해 평균 97% 이상의 CDML변환 성공률과 개체 검색 성공률을 보였으며, 이진 파일에서 직접 개체를 추출함으로 매우 높은 분석 및 색인 속도가 달성되었음을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 소개된 새로운 패러다임의 문서 검색 솔루션을 통해 다양한 기술적 상업적 파급 효과가 기대되고 있다.
본 논문에서는 증강 현실 환경에서 실시간 마커리스 트래킹을 수행하기 위한 특징 서술자 데이터베이스 생성 및 검색 방법을 제안한다. 먼저, 특징 서술자를 효율적으로 검색하기 위하여 특징 서술자의 형태를 기준으로 정수 부호화 하여 총 4 단계의 인덱스 데이터베이스를 구성한다. 특정 특징 서술자의 검색은 데이터베이스에서 각 단계별로 유사성 있는 후보 특징 서술자의 인덱스를 탐색하고 입력된 특징 서술자와 탐색된 모든 후보 특징 서술자들의 유클리드 거리 값 비교를 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안한 검색방법은 형태를 기반으로 유사하지 않은 특징 서술자들을 검색 대상에서 제외하여 검색의 효율을 높였다. 제안된 방법은 기존 KD-Tree 방법에 비해서 특징 서술자당 약 16ms의 검색 속도 개선이 있었음을 확인할 수 있었다.
복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서,영어권 중심의 정보검색 모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다.복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고,그 형태 또한 여러가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큰 문제로 여겨져 왔다.본 논문에서는 복합명사의 어휘적 정보를 단위명사들의 통계적행태(statistical behavior)에 기반 하여 자동 획득하고,이러한 어휘적 정보를 검색에 적용하는 모델을 제시하고자 한다.본 방법은 색인시의 복합명사 인식의 어려움과 검색시의 형태의 다양성을 극복하는 모델로서 한국어를 포함한 동양권의 언어적 특징을 고려한 모델이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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