The knowledge of the specialized fields has been changed rapidly in the both side of quantity and quality. A hyper media as a knowledge based system is so fixed in the linked media in mutual that we couldn't tell it information provision with the view of users. In this paper, we propose the way of offering intellectual and flexible information which is the same with demand in the side of user, selecting, searching and composing the hypertext at the point of user's view through the design of knowledge media system. Three concepts are used in order to challenge the knowledge media system : special document, agent system and ontology. The special document is a ensure that its activities are coordinated with those of the others within the community, providing a uniform control mechanism. Finally, ontology is a language for exchanging knowledgement, which is a message exchanged among agents to ensure the proper interaction among them. The combination of these three concepts is used to design the prototype of knowledge media system.
Construction documents or Data is highly valuable as the information that process are stored in. However it is not systematically manage to a document, productivity decrease and important information that can be reused to other projects is lost. The purpose of this study is a development for linked management prototype of construction data and documents that can manage to construction documents along with data, based on stored data, create second information. It is anticipated that searching time and efforts will be effectively reduced.
본 논문에서는 사용자의 취향에 맞춰 특정 웹 문서를 탐색하는 개인화된 웹 검색기의 구현을 다룬다. 사용자의 취향은 사용자의 직접적인 평가와 사용자의 검색 과정을 통해 얻어지는 간접적인 평가를 사용한 강화 학습을 사용하여 학습된다. 웹 문서의 검색은 사용자의 취향과 현재 문서와의 관련 도를 보상으로 사용한 강화 학습을 통하여 이루어진다.
본 연구의 궁극적인 목적은 엘리먼트 기반의 구조화된 XML 검색 시스템에서 나타나는 이용자의 정보 탐색행태를 조사하여 XML 검색에 대한 이용자 기반의 효과적인 접근점을 도출하기 위한 것이다. 본 연구의 실험절차 및 방법은 INEX 2006의 iTrack(Interactive Track)을 따랐고 실험을 위해 인문계열과 이공계열의 대학생 총 16명이 참가하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위한 기초 데이터는 실험 참가자를 대상으로 한 실험전과 실험후의 서베이와 검색전과 검색후의 서베이를 통해 수집되었고 검색 수행의 전 과정은 시스템 로그로 자동 저장되었다. 수집된 데이터는 Excel과 SPSS 17.0을 사용하여 분석하였고 결론을 도출하였다.
The performance of a novel medical question-answering engine called CliniCluster and existing search engines, such as CQA-1.0, Google, and Google Scholar, was evaluated using known-item searching. Known-item searching is a document that has been critically appraised to be highly relevant to a therapy question. Results show that, using CliniCluster, known-items were retrieved on average at rank 2 ($MRR@10{\approx}0.50$), and most of the known-items could be identified from the top-10 document lists. In response to ill-defined questions, the known-items were ranked lower by CliniCluster and CQA-1.0, whereas for Google and Google Scholar, significant difference in ranking was not found between well- and ill-defined questions. Less than 40% of the known-items could be identified from the top-10 documents retrieved by CQA-1.0, Google, and Google Scholar. An analysis of the top-ranked documents by strength of evidence revealed that CliniCluster outperformed other search engines by providing a higher number of recent publications with the highest study design. In conclusion, the overall results support the use of CliniCluster in answering therapy questions by ranking highly relevant documents in the top positions of the search results.
컴퓨터의 발전과 인터넷의 급속한 발전으로 정보의 양이 폭발적으로 증가하게 되었고 이러한 방대한 양의 정보들은 대부분 문서 형태로 관리되고 있으며, 문서 단위별 표현된 많은 정보들을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 문서 클러스터링은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 문서들을 주제별로 통합하는 방법으로 대용량의 문서들을 자동으로 분류하고, 검색하는 데 있어서 검색의 정확성을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 새로운 문서의 추가나 기존문서의 삭제로 인하여 군집화 대상이 되는 문서 집합이 점진적으로 변화하는 환경을 위한 점진적 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 점진적 문서 클러스터링 알고리즘은 새로운 문서가 추가되었을 경우 문서 전체를 다시 클러스터링하지 않고, 이미 생성된 클러스터들의 구조를 적극적으로 변화시킴으로써 높은 효율성을 제공할 수 있다. 또한, 문서 클러스터링의 정확도를 높이기 위하여 통계적인 기법으로 불용어를 판별하여 제거하는 알고리즘을 제안하고, 문서 클러스터링에서 정확한 단어가중치 산출을 위해 TF$\times$IDF 공식을 수정한 TF$\times$NIDF 공식을 제안한다.
본 논문은 형태 처리기법과 연결요소 분석을 이용한 문서 영상의 분할과 구조적인 특징과 투영 프로파일 분석을 이용하여 문서영상에서 제목영역 추출방안을 제안한다. 문서 영상의 처리는 영상 분할과 제목 추출, 두 단계로 이루어진다. 영상 분할의 단계에서는 문서 영상을 구성요소 영역들로 나눈다. 영상 분할이 끝나면 분할된 영역들을 대상으로 구조적인 정보를 이용하여 제목이 될 후보 영역을 추출한다. 제목이 아닌 영역을 제거하여 제목 후보영역을 추출하고 난 후 투영 프로파일을 분석하여 제목 영역을 최종적으로 추출한다. 본 논문에서 제시된 투영 프로파일 분석을 이용한 제목 추출 방법은 다양한 문서 영상의 분할 및 제목 추출 결과를 보였으며, 문서 제목 인식, 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상처리와 같은 다양한 응용분야에 활용될 것으로 기대된다.
정보 검색은 사용자가 필요로 하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할수 있어야 한다. 정보 검색에서 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하는냐를 기준으로 문서를 순서화 할 때, 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거 문서 검색을 위한 순의 결정 방법을 제안한다. 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계가 있다. 퍼지 양의 조합, 퍼지 음의 조합, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 하여, 유사도 측정을 하였다.
In this paper, we propose an efficient document layout analysis algorithm that includes table detection. Typical methods of document layout analysis use the height and gap between words or columns. To correspond to the various styles and sizes of documents, we propose an algorithm that uses the mean value of the distance transform representing thickness and compare with components in the local area. With this algorithm, we combine a table detection algorithm using the same feature as that of the text classifier. Table candidates, separators, and big components are isolated from the image using Connected Component Analysis (CCA) and distance transform. The key idea of text classification is that the characteristics of the text parallel components that have a similar thickness and height. In order to estimate local similarity, we detect a text region using an adaptive searching window size. An improved adaptive run-length smoothing algorithm (ARLSA) was proposed to create the proper boundary of a text zone and non-text zone. Results from experiments on the ICDAR2009 page segmentation competition test set and our dataset demonstrate the superiority of our dataset through f-measure comparison with other algorithms.
도표로 작성된 양식 문서에서 도표의 레이아웃 해석에 필요한 그리드 라인을 추출하기 위해 다양한 필터링 또는 모폴로지 등의 방법을 사용하여 직선 성분을 선명하게 개선시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 도표의 직선 성분을 선명화하더라도 직선 내부에 절단 점들이 존재하거나 기울어진 경우에는 직선 추출이 어렵고 도표 셀들의 레이아웃을 논리적으로 표현하는데 여전히 어려움을 겪을 수 있다. 본 연구에서는 직선에 절단점들이 존재하거나 기울어져도 직선을 검출할 수 있는 라인 추적 알고리즘을 제안하였다. 이를 이용하여 그리드 라인을 추출하고 라인들의 교차점 및 셀 정보들을 찾아 도표의 구조를 분석할 수 있는 알고리즘을 마련하였다. 제안한 알고리즘을 실제 양식 문서 영상을 대상으로 실험한 결과 평균 0.41초 처리시간에 96.4%의 도표 구조를 분석할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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