We propose a model-based method for information alignment using educational standards as a case study. Discrepancies and inconsistencies in educational standards across different states/cities hinder the retrieval and sharing of educational resources. Unlike existing educational standards alignment systems that only give binary judgments (either "aligned" or "not-aligned"), our proposed system classifies each pair of educational standard statements in one of seven levels of alignments: Strongly Fully-aligned, Weakly Fully-aligned, Partially-$aligned^{***}$, Partially-$aligned^{**}$, Partially-$aligned^*$, Poorly-aligned, and Not-aligned. Such a 7-level categorization extends the notion of binary alignment and provides a finer-grained system for comparing educational standards that can broaden categories of resource discovery and retrieval. This study continues our previous use of mathematics education as a domain, because of its generally unambiguous concepts. We adopt a materialization pattern (MP) model developed in our earlier work to represent each standard statement as a verb-phrase graph and a noun-phrase graph; we align a pair of statements using graph matching based on Bloom's Taxonomy, WordNet, and taxonomy of mathematics concepts. Our experiments on data sets of mathematics educational standards show that our proposed system can provide alignment results with a high degree of agreement with domain expert's judgments.
본 논문에서는 컬러 영상 데이터베이스에서의 효과적인 영상검색 및 비교를 위한 새로운 알고리듬을 제시한다. 이를 위하여 전처리 과정에서 조명의 영향을 배제하기 위한 새로운 컬러 균일성 보정 알고리듬을 제안하여 조명의 변화에 민감한 기존의 방법과는 달리 기준 영상의 조명조건을 입력 영상의 조명조건을 변화시킴으로써 히스토그램을 이용한 컬러 영상 검색에 있어서 적절하게 이용된다. 또한 제안하는 영상 정합 기법은 컬러 영상을 노드와 에지로 표현되는 그래프 형식으로 표현하여 그래프 정합방법을 통해 두 영상의 유사도를 측정한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 방법에 의해 영역화 고정이 없고 기하하적 정보추출을 위한 시간이 필요하지 않으므로 빠르면서도 우수한 검색 성능을 나타낸다.
The explosively growing attractiveness of the Web is commencing significant demands for a structuring analysis on various web objects. The larger the substantial number of web objects are available, the more difficult for the clients(i.e. common web users and web robots) and the servers(i.e. Web search engine) to retrieve what they really want. We have in mind focusing on the structure of web objects by introducing optimization models for more convenient and effective information retrieval. For this purpose, we represent web objects and hyperlinks as a directed graph from which the optimal structures are derived in terms of rooted directed spanning trees and Top-k trees. Computational experiments are executed for synthetic data as well as for real web sites' domains so that the Lagrangian Relaxation approaches have exploited the Top-k trees and Hop constraint resolutions. In the experiments, our methods outperformed the conventional approaches so that the complex web graph can successfully be converted into optimal-structured ones within a reasonable amount of computation time.
k-인접 이웃 그래프는 모든 정점에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로서, 많은 정보검색 및 추천 시스템에서 k-인접 이웃 그래프를 활용하고 있다. 현재까지 k-인접 이웃 그래프를 생성하는 다양한 방법들이 제안되었지만, 다음의 두 조건을 동시에 만족하는 알고리즘은 제안되지 못했다: (1) 특정유사도 척도를 가정하지 않는다. (2) 정점 또는 차원의 수가 증가하더라도 정확도가 감소하지 않는다. 본 논문에서는 balanced canopy clustering을 이용하여 위 두 조건을 모두 만족하는 k-NN 그래프 생성 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 정점과 차원의 수에 상관없이 기본 알고리즘에 비해 5배 이상 빠르면서 약 92%의 정확도를 유지했다. 본 알고리즘은 새로운 유사도 척도를 사용하거나, 높은 정확도를 보장해야 할 경우 효과적으로 사용될 수 있다.
In this paper, production system is implemented with the inferential neural network model using semantic network and directed graph. Production system can be implemented with the transform of knowledge representation in production system into semantic network and of semantic network into directed graph, because directed graphs can be expressed by neural matrices. A concept node should be defined by the state vector to calculated the concepts expressed by matrices. The expressional ability of neunal network depends on how the state vector is defined. In this study, state vector is overlapped and each overlapping part acts as a inheritant of concept.
The hypertext document is used for information exchange in the Web environments. Its structure is considered as having graph structures with links, which makes nonlinear processing of documents possible. This paper proposes an indexing method for information retrieval system using XML links. We define new attributes that control links of a remote document and assign an unique identifier for the attribute of each link. Each identifier has a different weight according to its occurrence position that is local or remote documents. We index a word not only from a local document but a remote document based on the given weight. Experimental results show that the proposed method outperforms conventional retrieval systems that ignore links.
The paper suggests newly conceptualized information retrieval system on the notion of citation analysis. The paper also criticizes the traditional information retrieval techniques using Boolean logic. The underlying assumption of this paper is that any pair of papers cited by one paper could be strongly related each other in meaning (Co-citation Analysis). And also any two papers to share same references could be similar each other (Bibliographic Coupling), By using graph algorithm, the networks of two kinds of the papers (the citing group, the cited group) is made in the fields of the genetics and the information and library science. The results say that the maps or networks for cited and citing groups can be useful when applied to the paper set made by the broad searching by subjects or keywords.
본 논문에서는 콘텐츠 명성 및 사용자 명성 평가를 통해 신뢰성 높은 UCC 검색을 가능하게 하는 방법에 대해 기술한다. 기존 정보검색과 달리 UCC에서는 얻을 수 있는 텍스트 정보가 한정적이기 때문에 텍스트 외적인 정보의 사용이 필요하다. 콘텐츠 명성과 사용자 명성은 비텍스트 정보를 이용하여 평가되는데, 평가된 명성을 자질로 사용하여 UCC 검색을 수행하면 기존 검색 방법보다 향상된 검색 성능을 기대할 수 있다. 콘텐츠 명성은 영상 자체 정보와 영상과 관련된 소셜활동 정보로부터 콘텐츠의 명성, 즉 가치를 평가한다. 또한 사용자 명성은 콘텐츠와 사용자, 사용자와 사용자 사이의 소셜활동 하나하나에 주목하여 네트워크를 구축하여 사용자의 명성을 평가한다. 각각의 명성을 평가하여 UCC 검색에 사용하는 두 개의 시스템을 구현하고, 유튜브로부터 수집한 UCC와 사용자 정보를 이용하여 두 시스템의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 콘텐츠 명성을 활용한 시스템에서 조금 더 높은 사용자의 동의를 이끌어 낼 수 있었으며, 이 결과는 향후 UCC 검색에 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
관계형 데이터베이스가 많은 기업에서 널리 사용되고 있지만, 개체간의 관계를 효과적이고 효율적으로 관리하지는 못하고 있다. 빅데이터를 분석하기 위해서는 다양한 개체간의 관계를 그래프로 표현할 필요가 절실하다. 본 논문에서는 그래프 데이터베이스와 그의 구조를 정의하고, 트랜잭션, 일관성, 가용성, 검색 기능 및 확장 등의 그 특성에 대해 살펴본다. 또한, 그래프 데이터베이스를 적용해야할 분야와 적용하지 말아야 할 분야에 대해 살펴본다.
현재 대부분의 정보검색시스템에서 사용되고 있는 키워드 매칭기법은 기하급수적으로 늘어나는 정보를 효과적으로 처리하기에는 부적합하다. 이러한 문제는 의미정보를 활용하여 해결할 수 있으며, 본 논문에서는 의미정보를 효과적으로 활용할 수 있는 한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안한 기법은 의미정보를 개념그래프를 이용하여 표현하고, 이를 정보검색에 활용한다. 구현된 시스템은 완전 매칭과 부분 매칭이 가능한 시스템이다. 부분 매칭은 구문적 부분 매칭과 의미적 부분 매칭 두 가지가 있다. 의미적 유사도는 온톨로지 내의 서브클래스 관계로 계산된다. 이러한 기법은 정보검색 뿐만 아니라 동적 하이퍼링크의 구현 등 다양한 분야에서 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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