본 연구는 객체 지향 소스 코드의 검색과 재사용을 효율적으로 수행할 수 있는 의미망을 구축하였다. 이를 위하여 각 노드 간 객체지향 상속의 개념을 표현할 수 있도록 의미망의 초기 관련값을 시소러스로 구축하였다. 또한, 의미망의 노드와 간선을 활성화시키고 활성값을 전파시키기 위해 사용되는 스프레딩 엑티베이션 방법의 단점을 보완하여 스프레딩 엑티베이션의 성능은 최대한 유지하면서 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제안하였다.
Bu, Hee-Hyung;Kim, Nam-Chul;Yun, Byoung-Ju;Kim, Sung-Ho
Journal of Information Processing Systems
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제16권4호
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pp.991-1000
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2020
We propose a content-based image retrieval system that uses a combination of completed local binary pattern (CLBP) and color autocorrelogram. CLBP features are extracted on a multi-resolution multi-direction filtered domain of value component. Color autocorrelogram features are extracted in two dimensions of hue and saturation components. Experiment results revealed that the proposed method yields a lot of improvement when compared with the methods that use partial features employed in the proposed method. It is also superior to the conventional CLBP, the color autocorrelogram using R, G, and B components, and the multichannel decoded local binary pattern which is one of the latest methods.
오늘날의 컴퓨팅 시스템은 인터넷을 사용하여 비즈니스 거래와 분산 업무 처리로 확대되어가고 있으며 정보 기술은 점차적으로 재사용성과 독립성 그리고 이식성을 가진 컴포넌트를 기반으로 한 응용 개발이 확산되고 있다. 컴포넌트 개발 형태는 코드의 재사용이나 클래스 라이브러리보다 좀 더 발전된 형태의 부품개발 형태로서, CBD(Component Based Development)를 기초로 한다. 그러나, CBD를 이용하여 새로운 컴포넌트를 구축하는 비용의 증가와 함께 비즈니스 요구사항에 맞는 컴포넌트 개발을 위한 노력이 필요하며, 빠르게 정확한 컴포넌트 정보를 웹 상에서 지원할 수 있도록 시스템 측면에서 정규화 형태의 컴포넌트 모델이 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구사항에 접근하고 웹 상에서 빠르고 신속하게 애플리케이션이 개발되는데 목적을 두고 있으며, 네트워크 상에서 비즈니스 도메인을 기반한 가장 소규모 단위의 분산 컴포넌트를 대상으로 인터페이스 명세를 제공하고자 한다. 분산 컴포넌트 내부와 외부 관계를 담고 있는 명세는 사용자 중심의 컴포넌트를 제공하기 위해서 웹 상에서 요구사항을 작성하고 결국 이들은 조합되어 e-비즈니스 컴포넌트 명세 제공이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 분산 컴포넌트를 등록하고, 이에 대한 컴포넌트 정보를 검색말 수 있는 e-BCOS(e-Busines Component System)을 설계 구현한다. e-BCOS는 컴포넌트 등록. 검색을 위한 에이전트 시스템으로, 비즈니스 도메인에서의 분산 컴포넌트의 e-비즈니스 컴포넌트 개발을 통해 재사용성을 증대시키고, 웹 상에서 애플리케이션 구축을 빠르고 신속하게 처리될 수 있도록 하며, 사용자가 쉽게 컴포넌트에 관한 정보를 얻고 이해할 수 있도록 해준다. 또한 명세의 공유와 유통을 원활히 하기 위해서 XML(extensible Markup Language)로 명세를 표현하여 사용자의 다양한 욕구를 충족시키도록 한다. 따라서, e-BCOS는 에이전트에 의해서 효율성 증대와 시간 절약 및 신뢰성과 유지보수성을 증대할 수 있는 잇점을 가진다.
Two component analysis methods based on the fuzzy relational calculus are proposed in the setting of the ordered structure. First component analysis is based on a decomposition of fuzzy relation into fuzzy bases, using gradient method. Second one is a component analysis based on the eigen fuzzy sets of fuzzy relation. Through experiments using the test images extracted from SIDBA and View Sphere Database, the effectiveness of the proposed component analysis methods is confirmed. Furthermore, improvements of the image compression/reconstruction and image retrieval based on ordered structure are also indicated.
In this paper, we made software components reusable through syntax-analysis method, designed a Viewer for understanding component information, and retrieved similar components by using Enhanced SARM. Because SARM requires a lot of computation time, it was enhanced by reducing unnecessary activation value. Also GUI was designed for component-query relationship and Viewer represents hierarchy diagram of a retrieved component. This system supports facilities which can insert and delete components on diagram. For a component modification, this system supports a editor to rebuild class inheritance relationship. In this paper, SCRS (software components reuse system) is consisted of syntax-analysis method, component-query relationship interface, retrieval (Enhanced SARM), diagram viewer, reuse on diagram, and a editor.
본 연구는 컴포넌트의 효율적인 검색을 위하여 각 컴포넌트의 코드 정보를 분석하고, 카이제곱 검정 방법을 통하여 분석한 컴포넌트 정보인 term들을 최적화하였다. term의 최적화를 위한 시뮬레이션에서 전체 term 중 약 20%가 제거되었다. 또한 최적화된 term들을 이용하여 term-component 관계를 이용한 매칭, 비매칭 관계 계산을 통하여 term-term 사이의 유의어 매트릭스를 구성함으로써 시소러스를 구축하였다. 시소러스를 통한 검색 결과 최적화 이전의 검색결과와 성능이 비슷하게 나타나 본 연구의 시소러스 구축이 더 효율적임을 알 수 있었다.
이 연구는 강의지원서비스에 대한 사례분석을 통해 강의지원서비스의 기본 구성요소를 추출하였고, 강의자원의 공유를 위한 OCW현황을 살펴보았다. 각 대학에서 개설되는 교과목과 관련한 강의자원들에 대한 의미기반 검색이 가능한 온톨로지 기반 검색시스템의 모형을 설계하고 구축하였다. 구축된 시스템의 평가를 위해 기존 키워드 시스템과의 검색결과를 비교 분석하였다. 이를 통해 온톨로지 기반시스템이 단순 키워드 검색에 비해 적합한 검색결과를 나타냈고, 대학간 자원 공유에도 더 효과적임을 제시하였다.
객체지향 소프트웨어의 재사용은 사용자 관점에서 사고하도록 함으로써 기술 분업화를 가능하게 하고, 확장성과 재사용성 측면에서 개발 환경과 사용의 편리성에 대한 요구를 가장 근접하게 해결할 수 있다. 재사용의 현실화는 편리한 재사용 시스템, 특히 사용자 지향적인 검색 시스템의 제공으로 가능하다. 따라서 본 논문에서는 재사용 시스템 사용자들이 편리하고 정확하게 원하는 재사용 컴퍼넌트를 검색하고 수정하며 사용자의 관점에서 새롭게 조립할 수 있는 다중 템플리트 뷰(Multiple-Template Views : MT-Views)를 개발하였다. MT-Views는 혼합형 검색 방법에 따른 유사성 평가를 사용하여 재검색의 정보를 제공하므로써 검색의 효율성을 기하며 미숙한 사용자에 대한 편의와 검색된 부품의 이해를 위한 충분한 정보를 제공한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권5호
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pp.79-88
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2024
The information retrieval domain deals with the retrieval of unstructured data such as text documents. Searching documents is a main component of the modern information retrieval system. Locality Sensitive Hashing (LSH) is one of the most popular methods used in searching for documents in a high-dimensional space. The main benefit of LSH is its theoretical guarantee of query accuracy in a multi-dimensional space. More enhancement can be achieved to LSH by adding a bit to its steps. In this paper, a new Dynamic Locality Sensitive Hashing (DLSH) algorithm is proposed as an improved version of the LSH algorithm, which relies on employing the hierarchal selection of LSH parameters (number of bands, number of shingles, and number of permutation lists) based on the similarity achieved by the algorithm to optimize searching accuracy and increasing its score. Using several tampered file structures, the technique was applied, and the performance is evaluated. In some circumstances, the accuracy of matching with DLSH exceeds 95% with the optimal parameter value selected for the number of bands, the number of shingles, and the number of permutations lists of the DLSH algorithm. The result makes DLSH algorithm suitable to be applied in many critical applications that depend on accurate searching such as forensics technology.
컴퓨터 기반의 영상 데이터베이스의 급격한 증가에 따라 영상 정보를 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상분할 알고리즘에 Active Contour, 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(Color Autocorrelogram), 질감 특징으로 CWT(Complex Wavelet Transform), 그리고 형태 특징으로 Hu 불변모멘트를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 영역기반 다중 특징 영상검색 알고리즘을 제안한다. 칼라 오토코렐로 그램은 영상의 H(Hue), S(Saturation) 성분으로부터 추출 하였고, 질감 특징과 형태 및 위치 특징은 V(Value) 성분으로부터 추출하였다. 효율적인 유사도 측정을 위해 추출된 특징(오토코렐로그램, Hu 불변 모멘트, CWT 모멘트)을 결합하여 정확도와 재현율을 측정하였다. Corel DB 및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 제안된 영상검색 알고리즘은 94.8%의 정확도와 90.7%의 재현율을 가지며 성공적으로 영상검색 시스템에 응용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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