KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권6호
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pp.1113-1132
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2011
In wireless sensor networks (WSNs), most energy saving asynchronous MAC protocols are custom tailored for unicast communications only. However, broadcast protocols are very commonly used in WSNs for a variety of functionalities, such as gathering network topology information, event monitoring and query processing. In this paper, we propose a novel low-power asynchronous broadcast MAC protocol called Alarm Broadcast (A-CAST). A-CAST employs the strobe preamble that specifies the residual waiting time for the following data transmission. Each receiver goes back to sleep upon hearing the strobe preamble for the residual time duration, to conserve energy and to wake up just before data transmission starts. We compute the energy consumption of A-CAST via rigorous mathematical analysis. The analytic results show that A-CAST outperforms B-CAST, a simple broadcast extension of the well-known B-MAC. We also implement A-CAST on sensor motes and evaluated its performance through real experiments. Our experimental results show that A-CAST reduces the energy consumption by up to 222% compared to the previously proposed protocols.
Most recent web search engines perform effective keyword-based multimedia contents retrieval by investigating keywords associated with multimedia contents on the Web and comparing them with query keywords. On the other hand, most music and compilation albums provide professional artwork as cover art that will be displayed when the music is played. If the cover art is not available, then the music player just displays some dummy or random images, but this has been a source of dissatisfaction. In this paper, in order to automatically create cover art that is matched with music contents, we propose a music album cover art creation scheme based on music contents analysis and result synthesis. We first (i) analyze music contents and their lyrics and extract representative keywords, (ii) expand the keywords using WordNet and generate various queries, (iii) retrieve related images from the Web using those queries, and finally (iv) synthesize them according to the user preference for album cover art. To show the effectiveness of our scheme, we developed a prototype system and reported some results.
본 논문에서는 영문 텍스트 검색 엔진인 MG(Managing Gigabytes) 시스템과 한글 형태소 분석기 HAM (Hangul Analysis Module)을 이용하여 기가바이트 크기의 텍스트 데이타 처리가 가능한 한글 텍스트 검색 엔진 HMG(Hangul MG)를 구현하였다. 한글 처리를 위해 KSC 5601 완성형 코드를 사용하여 데이타베이스 구축 단계와 질의 처리 단계에서 사용하였다. HMG의 개발을 위해 MG 시스템의 렉시칼 분석기와 파서, 인텍스 구성 모률을 수정하였다. HMG 시스템의 유용성을 보이기 위해 웹에서 한글 소설을 검색할 수 있도록 하는 N NOD (Novel On Demand) 시스템올 구현하였다. HMG 시스템은 한글이 포함된 대규모 전문 검색 시스템의 구축에 활용될 수 있다.
Question Answering (QA) 서비스는 사용자의 자연어 질의에 대응하는 정확한 답변을 제공하는 시스템이다. 본 연구는 특정 도메인에 관련한 사용자들의 질문에 대해 QA 서비스가 자동으로 대응하는 방법에 관한 연구이다. 이를 수행하기 위하여 사용자의 자연어 질문을 이해하고, 정형 데이터 및 비정형 데이터로부터 사용자 질문에 적합한 답변을 도출하여 제공하는 방법을 제시한다. 실험 결과 top 1 accuracy 68%, top 5 accuracy 77% 결과를 얻었다. 또한 본 논문은 QA 시스템 내부 모듈이 전체 accuracy에 미치는 영향에 대해서도 기술하였다.
본 논문에서는 PCA(principal component analysis)기반의 특징을 이용한 효율적인 얼굴검색 방법을 제안한다. coarse-to-fine 전략을 사용하여 저차원 고유얼굴 공간에서 검색 결과들을 1차 정렬한 후 상위 후보들을 확장된 차원의 고유얼굴 공간에서 재정렬하는 방식으로 검색 순위를 재조정한다. 질의 영상과 클래스간의 유사도의 측정을 위해 PD(projection distance), MQDF(modified quadratic distance function), MED(minimum Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과 $32{\times}32$ 크기의 질의 영상에 PD를 활용하여 점진적으로 검색 결과를 조정하는 제안하는 방법이 얼굴검색에 효율적임을 알 수 있었다.
특허정보검색의 목적은 다양한 목적성을 지니고 있다. 일반적으로 특허정보검색은 제한된 키워드들에 의한 검색으로 이루어지며, 선행 특허권과 유사특허를 파악하기 위하여 반복적인 검색과 검토의 노력이 필요하다. 본 논문에서는 특허문서의 전체 텍스트를 분석하여 특징치를 찾아내는 내용기반 검색방법을 제안하고 검색결과를 질의문서와 유사한 문서 순으로 우선 배치하여 검색에 효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 즉, 제안된 알고리즘은 텍스트 분석과정을 통해 각 문서별로 특징치가 부여되고 문서 간 특징치 비교를 통해 유사문서를 찾고 문서를 랭킹하여 유사정보를 제공한다. 텍스트 분석과정은 Stop-word과정, 핵심단어 추출과정, 핵심단어 가중치 산출 과정으로 이루어진다. 실험결과에서는 정확도 측정을 실시하여 일반검색엔진과 본 논문에서 제안한 알고리즘의 검색 정확도를 비교하였다. 본 논문은 검색결과를 질의한 문서와 유사한 문서 순으로 랭킹하기 때문에 검색이용자가 검색결과 검토과정에서 유사한 문서를 먼저 검토할 수 있도록 하여 검토시간을 줄이고 검색의 효율을 높일 수 있다. 또한 특허문서 전체 텍스트를 입력받아 사용하기 때문에 특허검색에 익숙하지 않는 이용자도 검색을 쉽고 빠르게 이용할 수 있다. 그리고 내용 기반 검색이 이루어지기 때문에 키워드 및 검색 식을 이용하는 방법보다 검색범위를 넓힐 수 있어서 검색에 누락되는 데이터를 줄일 수 있는 효과를 가진다.
폭소노미는 폭소노미에 사용되는 태그에 대하여 유사어, 태깅 레벨, 신조어등의 문제점들이 있다. 본 연구자들은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 음악의 분위기 강도(Arousal과 Valence의 강도)를 음악의 내부 태그로 활용하는 방법을 사용하고자 한다. 즉, A(Arousal)값과 V(Valence)값을 이용하여 음악의 분위기를 수치적으로 표현하고, 분위기 태그도 AV값으로 대응시켜 검색하게 되면 태그가 일치하지 않더라도 유사한 AV 값을 갖는 음악이 검색되어 결과적으로 분위기가 유사한 음악들을 검색할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이의 선행연구로 AV값과 폭소노미 태그와의 관계를 정의하는 매핑테이블을 제안하고, 태그와 AV값의 연관 관계를 분석하기 위해 유명한 음악 검색 사이트인 last.fm에서 수집한 테스트 데이터에 대해 ANOVA 검증을 하였다. 검증결과, A값과 V값에 모두에 대하여 제 1종 오류확률 P가 0.0으로 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택할 수 있었다. 결론적으로 폭소노미 태그에 따라 AV 값 분포가 다르다는 것을 검증 할 수 있었다.
이용자의 이미지요구 규명은 이미지 정보 서비스와 시스템 효율성 증진을 위해 필수적인 요소이다. 최근에는 이미지요구 분석에 있어서 다양한 맥락 요소를 접목하여 다층적인 관점에서 이미지요구를 규명하고자 하는 시도들이 있다. 본 연구는 이러한 최근 연구의 흐름과 맥을 같이 하며, 이용자의 이미지요구를 규명하기 위해서 총 70건의 이미지 검색 실패 사례를 분석하였다. 그 결과 이미지 검색 실패 사례에 나타난 이미지요구는 구체적, 일반적/지칭 가능한 요구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 선행 연구와 유사한 것으로써 검색 실패한 이미지요구의 특성으로 볼 수 있다. 또한 이미지요구에 배태된 맥락요소에 관한 분석결과를 살펴보면, 업무/과제의 목표와 이용목적에 관련된 맥락요소가 주를 이루는 것으로 나타났다. 이용목적의 맥락을 보다 상세하게 살펴보면, 일러스트레이션 이용목적이 높은 비중으로 나타났다. 이미지 검색 질의 특성은 고유어와 정련어의 쌍으로 분석할 때 고유어/정련어, 비고유어/정련어, 고유어/비정련어, 고유어/정련어 쌍 순서로 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 검색 실패 이미지요구의 특성으로써 구체적이거나 일반적/지칭 가능한 요구이며 이는 비고유어/비정련어 쌍을 특징적으로 살펴볼 수 있다. 맥락의 관점에서는 목표 중심이며 일러스트레이션 이용목적이 주된 맥락 요소임을 알 수 있다. 이러한 결과는 이미지 검색 시스템이나 서비스 개선을 위한 시사점이 될 수 있다.
컴퓨터 그래픽스나 기하 정보 분석 및 검색 등의 애플리케이션에서 일반적인 octree가 널리 사용된다. 그러나 거리장 등 공간에 분포하는 특정한 연속 정보를 샘플링하기 위한 목적으로 일반적인 octree를 적용할 경우 샘플링 데이터 중복과 샘플링 지점과 표현 단위의 불일치가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 dual octree가 제안된 바 있다. 본 논문에서는 dual octree가 일반적인 octree의 단점은 해결했으나 무한하게 분할을 수행하더라도 특정한 연속 영역에 액세스하지 못한다는 사실을 증명하고 이러한 모든 문제들을 해결할 수 있는 대안으로 Lefebvre와 Hoppe가 제안한 primal tree를 응용할 수 있음을 제시한다. 또한 트리 구조의 병렬화에 널리 사용되는 Morton code를 응용한 3차원 primal tree 검색 알고리즘을 제안한다.
인삼 모상근의 프로테옴 분석에 의해 얻은 질량분석 스펙트럼 데이터는 MALDI/TOF/MS에서 얻는 질량 스펙트럼과 ESI/Q-TOF/MS에서 얻는 탄뎀 질량 스펙트럼으로 구분된다. 질량 스펙트럼은 단백질이 효소에 의해 분해된 펩타이드들의 분자량 정보를 제공하며, 탄뎀 질량 스펙트럼에서는 아미노산 단위로 분해된 절편 단백질의 분자량으로부터 아미노산 서열을 결과로 얻는다. 펩타이드의 아미노산 서열을 BLAST로 검색하면 유사한 단백질을 GenBank에서 검색할 수 있다. 이러한 단백질 동정 방법은 완전한 유전체 서열이 알려진 생물체의 경우 높은 정확도로 단백질을 동정할 수 있으나, 그렇지 않은 경우는 유사한 단백질이 데이터베이스에 존재하지 않아 분석이 용이하지 않다. 본 연구에서는 질량 스펙트럼 및 절편 단백질의 아미노산 서열을 EST (expressed sequence tag) 서열과 비교하여 프로테옴 데이터와 일치하는 EST 서열을 찾아내고 이를 BLAST검색에 의해 단백질 동정에 활용하였다. ESI/Q-TOF/MS 에서 얻은 아미노산 서열은 길이는 짧지만 데이터의 신뢰도가 높으므로 EST 서열과의 연관 관계를 밝힘으로써 단백질에 대한 정보를 보완할 수 있었다. ESI/Q-TOF/MS에서 얻은 펩타이드의 아미노산 서열을 EST 서열과 비교한 결과 90%의 아미노산 서열이 EST DB에서 발견되었다. NCBI의 nr 데이터베이스에서 아미노산 서열을 검색하여 찾은 단백질이 68%임에 비하여, 인삼 EST 서열에 의한 검색이 22% 더 많은 결과를 얻었다. MALDI/TOF/MS의 질량 스펙트럼에서 nr 데이터베이스로 검색한 결과와 인삼 EST 데이터베이스를 검색한 결과가 일치하는 경우는 47개 중 9개인 19%에 불과하여, 탄뎀 질량 분석으로 아미노산 서열을 얻지 않고, 단지 질량 스펙트럼으로부터 단백질을 동정하는 방법으로는 단백질 동정의 정확한 결과를 기대하기 어려움을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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