• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1660-1671
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• 2004

본 논문은 두 문서간 유사도 측정 방법을 제안한다. 제안한 유사도 측정 모델의 주안점은 문서간 관련성의 정도를 두 문서간 일치하는 단어(term)및 단어쌍(tenn-phrase)에 기반하여 이들이 해당 문서에서 차지하는 가중치를 통해 측정하는 것이다. 유사도 측정 과정에 영향을 미치는 특징을 설계함에 있어 기존의 연구들이 하나의 특징만을 고려하였던 것에 비하여 본 논문은 여러 가지 특징들을 고려한다 즉, 단어뿐만 아니라 단어쌍과 관련된 특징을 결합하여 신경망을 통해 유사도를 측정한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 두 가지 측면에서 실험하였다. 첫 번째는 두 문서의 동일성 여부를 검증하는 문제이며, 두 번째는 다수의 문서를 대상으로 유사한 문서를 찾는 검색 문제이다. 이 두 가지 실험 모두에서 제안 방법이 기존의 Cosine 유사도 계산 방법 및 구색인 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-9
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• 2012

디지털 음악과 스마트 폰이 대중화되면서 잡음에 강인한 실시간 음악 핑거프린트 시스템이 다양하게 개발되고 있다. 특히 핑거프린트 알고리즘 중 Multiple Hashing(MLH)은 잡음에 강인하고 정교한 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 음악 데이터베이스로부터 질의 및 응답의 정확도를 개선하기 위해 에너지 집중필터를 사용하고 연속성과 중복성을 제거하는 통계적 필터를 제안한다. 에너지 집중 필터는 하위 비트에 에너지가 집중되는 Discrite Cosine Transform(DCT)의 특징을 이용하고, 통계적 필터는 검색된 핑거프린트 정보들 사이의 상관관계 특성을 이용한다. 실험 결과로 잡음 환경에서 에너지와 통계적 필터링으로 구성된 제안 알고리즘은 우수성을 보인다. 이는 제안된 필터 엔진으로 Philips Robust Hash(PRH)보다 잡음에 강인하고 Multiple Hashing(MLH)보다 간결한 핑거프린트 시스템을 구성할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권4호
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• pp.309-326
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• 2011

There have been several milestones in the history of library classification but most of the schemes failed to meet the new challenges in the organisation of information. Dr. S. R. Ranganathan tried to revolutionise the whole thinking on classificatory approach, when he devised the Colon Classification (CC) in 1933. He developed the Colon Classification scheme with a sound theoretical background based on normative principles, Five laws of Library science, canons, etc. One important feature of CC is that, its use is not confined to information storage and retrieval alone. This paper presents an over view of different editions of the CC highlighting the salient features of the editions. Further the implication of Five Laws of Library Science has been described. The authors stressed that the features of such as greater hospitality, specificity and mixed notation has paved the way to design and develop the depth schedules on various micro level subjects and so far about 130 micro schedules have been published. The impressions by the leading LIS professionals during and after Ranganathan's time have been highlighted. The authors expressed the fear that when the library world would see the complete version of the seventh edition of CC? It may be due to lack of institutional support engaging in the research or financial constraints. The authors are of the opinion that any scheme to flourish needs a sound research body to bring out the revised editions as done in the case of Dewey Decimal Classification. The relevance of the CC in the contemporary world of Librarianship is discussed. Finally concludes that CC needs to be resuscitated as it is a precious national heritage; and still a force for the management of libraries.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권9호
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• pp.776-786
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• 2006

본 논문은 제한된 디스플레이를 가지는 모바일 디바이스 상에서 XML로 작성된 정보를 사용자에게 효과적으로 보여주는 rectangle layout을 이용한 XML 기반의 모바일 정보 시각화 시스템을 제안한다. 먼저 트리 형태의 정보뿐만 아니라 사이클이 존재하는 그래프 정보까지 기술하도록 XML 스키마를 정의한다. XML로 기술된 정보에 대해 디스플레이 화면상에 배치할 때, 사각형의 형태를 가지는 디스플레이 화면의 특징을 고려하여 기존 radial layout을 개선한 rectangle layout 방식을 적용한다. 그 다음 전체 정보와 사용자가 관심을 가지는 정보를 동시에 표현하기 위해 어안 뷰(fisheye view)알고리즘의 DOI를 rectangle layout에 표현된 모든 정보에 적용한다. 또한 사용자가 새로운 관심 대상 정보를 선택하였을 때, 정보들의 화면 재배치에 따른 변화에 사용자 혼란을 줄이고 사용자의 인지력을 향상시키기 위한 방법을 모바일 디바이스의 능력을 고려하여 제안한다. 제안된 focus+context 방식의 정보 시각화 시스템은 데스크 탑에 비해 CPU 계산 능력과 디스플레이 화면, 메모리 제약이 심한 PDA, 셀룰라 폰, 스마트 폰과 같은 모바일 디바이스 상에서 정보 검색에 효과적인 인터페이스를 제공한다. 본 논문에서는 제안한 정보 시각화 시스템을 PDA상에 구현하고 제안된 rectangle layout을 이용한 정보 시각화 방식과 기존 radial layout을 이용한 정보 시각화 방식에 다양한 조건을 적용하여 실험 및 평가를 진행한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.595-604
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• 2004

문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어 이상의 개념 수준에서의 문서간 비교를 가능케 한다. 본 논문에서는 다중요인모델에 기반 하여 텍스트 문서로부터 토픽들을 추출하고 이로부터 의미 커널(semantic kernel)을 구축하여 문서간 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 텍스트 문서는 내재된 토픽들의 다양한 결합에 의해 생성된다고 가정하며 하나의 토픽은 공통 주제에 관련되거나 적어도 자주 같이 나타나는 단어들의 집합으로 정의한다. 다중요인모델은 은닉층을 갖는 하나의 네트워크 형태로 표현되며, 토픽을 표현하는 단어 집합은 은닉노드로부터의 가중치가 높은 단어들로 구성된다. 일반적으로 이러한 다중요인 네트워크에서의 학습과 추론과정을 용이하게 하기 위해서는 근사적 확률 추정 기법이 요구되는데, 본 논문에서는 헬름홀츠 머신에 의한 방법을 활용한다. TDT-2 문서 집합에 대한 실험에서 토픽별로 관련 있는 단어 집합들을 추출할 수 있었으며, 4개의 텍스트 집합에 대한문서 검색 실험에서는 다중요인모델의 분석결과에 기반 한 의미 커널을 사용함으로써 기본 벡터공간 모델에 비해 평균정확도 면에서 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.455-462
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• 2006

고차원 데이터 공간에서의 효과적인 검색을 위해 최근 VA-file[1], LPC-file[2] 등과 같이 벡터 근사에 기반을 둔 필터링 색인 방법들이 연구되었다. 필터링 색인 방법은 벡터를 근사한 작은 크기의 색인 정보를 사용하여 근사 거리를 계산하고, 이를 사용하여 질의 벡터와 유사하지 않은 대부분의 벡터들을 빠른 시간 안에 검색 대상에서 제외한다. 즉, 실제 벡터 대신 근사 벡터를 읽어 디스크 I/O 시간을 줄여 전체 검색 속도를 향상시키는 것이다. 하지만 VA-file 이나 LPC-file은 근사 거리를 구하는 방법이 순차 검색과 같거나 복잡하기 때문에 검색 속도 향상 효과가 그리 크지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 근사 거리 계산 시간을 줄이기 위하여 새로운 비트맵 색인 구조를 제안한다. 근사 거리 계산속도의 향상을 위하여, 각 객체의 값을 특성 벡터 공간상의 위치를 나타내는 비트 패턴으로 저장하고, 객체 사이의 거리를 구하는 연산은 실제 벡터 값의 연산보다 속도가 훨씬 빠른 XOR 비트 연산으로 대체한다. 실험에 의하면 본 논문이 제안하는 방법은 기존 벡터 근사 접근 방법들과 비교하여 데이터 읽기시간은 더 크지만, 계산 시간을 크게 줄임으로써 전체 검색 속도는 순차 검색의 약 4배, 기존의 방법들보다는 최대 2배의 성능이 향상되었다. 결과적으로, 데이터베이스의 속도가 충분히 빠른 경우 기존의 벡터 근사 접근법의 필터링을 위한 계산 시간을 줄임으로써 더욱 검색 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.