• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.463-469
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• 2013

집합 기반 POI 검색 기법은 부정확한 질의어 입력 시 검색결과의 재현율과 정확도가 현저히 떨어지는 기존 하드매칭 기법에 비해 우수한 성능을 보인다. 하지만 집합 개념을 바탕으로 했기 때문에 한 POI 레코드 내에 중복으로 포함된 동일 글자들을 구분하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하여 한 POI 내에 동일 글자가 여러 개 등장해도 동작하는 개선된 집합 기반 POI 검색 기법을 제시하고 구현하였다. 또한 개선된 집합 기반 POI 검색 기법의 검색결과와 기존 집합 기반 POI 검색 기법의 검색결과를 비교하는 실험을 통해 레코드 내에 중복으로 포함된 동일 글자가 있는 레코드에 대한 검색 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.711-716
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• 2014

최근 논문 표절 논란과 지능형 텍스트 검색서비스에 대한 관심이 증가하면서 문장 유사도 측정의 필요성이 증가하고 있다. n-gram, 편집거리, LSA 등 기존의 다양한 방향으로 선행 연구가 있었지만 각 기법마다 장단점이 존재한다. 본 논문에서는 집합 기반 POI 검색 기법을 이용한 새로운 방향의 문장 유사도 측정 기법을 제안한다. 집합 기반 POI 검색 기법은 하드매칭에 비해 단어의 도치, 누락, 삽입, 변경에 현저한 성능 향상을 보인다. 이 기법을 이용하면 보다 정확하고 빠른 문장 유사도 측정이 가능하다. 제안하는 기법은 기존 집합 기반 POI 검색 기법의 데이터 로딩 알고리즘과 텍스트 검색 알고리즘을 변형하고 어절 연산 알고리즘을 추가하여 두 문장의 유사도를 백분율로 표현한다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 기법이 정확도와 속도에서 n-gram과 기존 집합 기반 POI 검색 기법에 비해 우수함을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권9호
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• pp.498-506
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• 2014

교통의 발달로 활동범위가 넓은 현대인들은 네비게이션과 지도 앱을 통한 길찾기 검색을 자주 이용한다. 하지만 기존 검색 시스템에서는 부정확한 질의어가 입력되면 원하는 결과를 출력하지 못한다. 이 문제를 해결하기 위해 집합-기반 POI 검색 알고리즘이 등장했고 이어 문자열 유사도 측정 기법, 중복 글자를 고려한 검색 알고리즘이 연구되었다. 본 논문에서는 이전에 연구된 문자열 유사도 측정 알고리즘의 정확도를 향상시킨 기법을 제안한다. 기존 문자열 유사도 측정 기법에서 고려하지 않았던 고유어의 추정단계와 중복 단어를 고려한 블록 및 블록 나열 순서 구하기를 추가하고 측정 기법을 수식화한다. 이를 통해 측정방법을 체계적으로 표현하고 일반화함으로써 POI 검색 결과의 정확도를 향상시킨다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 기법이 검색 결과 및 검색 순위의 정확도를 향상시킨다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.799-800
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 LBS에서는 점차 대용량화 및 밀집화 경향을 보이는 POI에 대한 빠른 KNN 검색이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 DGR-Tree를 위해서 POI에 대한 빠른 KNN 검색을 위한 KNN 검색 알고리즘을 제시하고, 또한 성능 평가를 통해 그 우수성을 입증한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권3호
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• pp.269-274
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• 2015

최근 구글, 애플 등 스마트 디바이스 업체들이 모바일 운영체제를 활용한 차량용 운영체제 및 내비게이션을 경쟁적으로 공개함에 따라 차량용 운영체제 및 내비게이션 시장에서 사용자의 선택의 폭이 넓어지고 있다. 모바일 운영체제를 탑재한 내비게이션은 기존 내비게이션과 차별화된 기능을 제공하여 사용자의 편의성을 높였다. 그러나, 내비게이션에서 사용하는 POI 데이터베이스를 내비게이션 상의 응용 프로그램이 편하게 이용할 수 있는 API가 없어 POI 데이터를 활용한 애플리케이션이 부족하다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위한 내비게이션 운영체제용 POI 검색 관련 시스템 콜을 설계하고 구현하였다. 집합 기반 POI 검색을 지원하므로 잘못된 입력에 의한 검색 성능 저하 문제도 해결한다. 성능평가 결과, 검색 성능이 향상되었을 뿐만 아니라 응용 프로그램에서 API를 활용하는 데 문제가 없었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.67-80
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• 2007

최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 기존 유클리디언(Euclidean) 공간 대신, 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의는, 하나의 POI(Point Of Interest)를 다루는 대신 POI 집합에 대하여 질의처리를 수행하기 때문에 매우 비용이 많이 든다. 아울러, k 값 및 범위의 증가에 따라 질의처리에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용이 매우 크게 증가한다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 효율적인 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의 처리를 위해, POI 기반의 실체화 기법을 이용한 효율적인 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 기존 질의처리 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 검색 성능이 우수함을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.55-62
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 LBS, 즉 u-LBS는 실세계의 수많은 객체가 위치정보와 밀접히 연관된 대용량 데이타를 대상으로 한다. 특히, 사용자의 위치 정보와 관련하여 검색하려고 하는 객체인 POI에 대한 빠른 검색이 중요하다. 따라서 u-LBS에서 POI의 효율적인 검색을 위한 인덱스 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 u-LBS에서 정적 POI를 대상으로 이를 효율적으로 검색하기 위한 DGR-Tree를 제시한다. DGR-Tree는 변형된 R-Tree를 기본 인덱스로 하고 동적 레벨 그리드를 보조 인덱스로 사용하는 구조이다. DGR-Tree는 점 데이타에 적합하도록 최적화하고 있으며 리프 노드 간 겹침 문제를 해결한다. DGR-Tree에서 동적 레벨 그리드는 점 데이타의 밀집도에 따라 동적으로 구성되며, 각 셀은 DGR-Tree의 리프 노드와 연계를 위한 포인터를 저장하여 리프 노드를 직접 접근하도록 함으로써 인덱스 접근 성능을 향상시킨다. 또한, 본 논문에서는 DGR-Tree를 위한 KNN 검색 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 KNN 검색 시 후보 셀에 빠르게 접근하기 위하여 동적 레벨 그 리드를 활용하며, 후보를 노드별로 구분하여 저장함으로써 후보 리스트 내에서의 정렬 비용을 감소시킨다. 마지막으로 실험을 통해 DGR-Tree의 우수성을 입증하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.57-64
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• 2017

문자 메시지는 휴대폰을 사용하는 사람들에게 중요한 의사소통의 방법 중 하나이다. 또한 친구맺기 방식이 필요 없이 사용이 가능하기 때문에 이를 악용한 불법 광고 스팸메시지가 기승을 부리고 있다. 최근 스팸 필터링을 위해 기계 학습을 이용한 시스템들이 등장 하였지만 많은 계산을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검색할 쿼리를 입력할 때 부정확한 쿼리를 입력하더라도 저장된 데이터베이스와 비교하여 가장 비슷한 단어를 차수 개념을 적용하여 유추하는 집합 기반 POI(Point of Interest) 검색 알고리즘을 이용하여 스팸 필터링 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하면 서버 컴퓨팅 없이 문자의 조합만을 이용해 쿼리를 유추할 수 있기 때문에 스팸 필터링에 적용하여 입력된 문자메시지가 교묘하게 변형되더라도 스팸이라고 필터링이 가능하다. 또한 문장 유사도 측정 기법을 활용하여 스팸 필터링 성능을 향상시켰으며, 스팸 필터링에 취약한 특정 유형도 걸러내기 위해 특정 전처리 과정을 지원함으로써 대부분의 스팸메세지를 필터링 가능하도록 하였다. 기존 집합기반 POI 검색 알고리즘과 이를 확장 시킨 문장 유사도 측정 기법, 특정 전처리 과정을 추가한 시스템으로 필터링 시스템의 성능평가를 진행하였다. 그 결과 본 논문에서 구현한 시스템이 기존 집합기반 POI 알고리즘과 비교하여 향상된 스팸 필터링 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 이동통신사 3사에서 필터링에 취약한 유형이 본 논문에서 구현한 시스템으로 높은 성능으로 필터링이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.815-822
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• 2015

최근 스미싱 피해가 늘어남에 따라 스팸 메시지 처리를 위한 애플리케이션이 잇달아 출시되고 있다. 그러나 자음과 모음을 분리하는 등 교묘하게 내용이 조작된 스팸 메시지는 필터링하지 못 하는 경우가 대부분이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문자 메시지 내 스팸 문자열을 검사하는 애플리케이션인 안티스팸을 구현하였다. 안티스팸은 집합 기반 POI 검색 알고리즘을 활용하여, 전송된 문자 메시지내에 스팸 문자열이 있는지 검색한 후, 검색 결과에 따라 스팸 여부를 추정한다. 또한 스팸 필터링을 피하기 위해 교묘히 위장된 스팸 메시지도 걸러준다. 사용자는 메시지를 받으면 스팸 판단 결과와 메시지 내용을 확인하고 메시지 처리방식을 선택할 수 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.105-114
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• 2009

최근 사용자에게 자신과 가장 가까운 k 개의 주유소, 레스토랑, 은행 등의 POI(Point Of Interest) 정보를 추천해주는 위치 기반 서비스가 텔레매틱스, ITS(Intelligent Transport Systems), 키오스크(kiosk)등의 어플리케이션에서 필요로 하고 있다. 이를 위해, 보로노이 다이어그램 k-최근접점 탐색 알고리즘이 제안되었다. 이는 보로노이 다이어그램에서 각 POI의 네트워크의 거리를 미리 계산한 파일을 이용하여 k-최근접점 탐색을 수행한다. 그러나 이 알고리즘은 보로노이 다이어그램 확장에 따른 비용 문제를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 보로노이 다이어그램의 경계지점마다 각각에 대하여 최소거리 행렬을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 k 개의 POI를 탐색하기 위해, 최소거리 행렬을 이용한 k-최근접점 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 미리 계산된 경계 지점 간 최소거리 행렬을 통해 탐색하므로, k-최근 접점 탐색 시 보로노이 다이어그램의 확장비용을 최소화한다. 아울러 기존 연구와의 성능비교를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 검색시간 측면에서 성능이 우수함을 보인다.