Information retrieval must be able to search the most suitable document that user need from document set. If foretell document adaptedness by similarity degree about QL(Query Language) of document, documents that search person does not require are searched. In this paper, showed that can search the most suitable document on user's request searching document of the whole space using genetic algorithm and used knowledge-base operator to solve various model's problem.
본 논문에서는 객체들의 공간적 특성이 반영된 시각적인 특징벡터를 이용한 내용기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 검색 기법은 여러 색상으로 이루어진 객체들을 표현하기 위하여 가우시안 혼성 모델을 적용하여 모델의 최대유사 파라미터는 EM 알고리즘을 사용하여 추정한다. GMM을 기반으로 하여 분할된 각 객체들로부터 Fourier descriptor의 색상 히스토그램을 사용하여 모양과 색상 특징을 추출하게 된다. 영상 검색은 두 단계로 구성되는데 첫 단계에서는 공간적인 모양 특성을 추출하여 모양이 유사한 객체들을 후보 영상으로 압축하게 되며 마지막으로 객체의 색상 히스토그램에 의하여 검색이 수행된다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 분할된 객체의 공간적, 시각적 특징을 이용하여 효율적으로 검색을 수행할 수 있음을 보여준다.
Over the past generation, data warehousing and online analytical processing (OLAP) applications have become the cornerstone of contemporary decision support environments. Typically, OLAP servers are implemented on top of either proprietary array-based storage engines (MOLAP) or as extensions to conventional relational DBMSs (ROLAP). While MOLAP systems do indeed provide impressive performance on common analytics queries, they tend to have limited scalability. Conversely, ROLAP's table oriented model scales quite nicely, but offers mediocre performance at best relative to the MOLAP systems. In this paper, we describe a storage and indexing framework that aims to provide both MOLAP like performance and ROLAP like scalability by essentially combining some of the best features from both. Based upon a combination of R-trees and bitmap indexes, the storage engine has been integrated with a robust OLAP query engine prototype that is able to fully exploit the efficiency of the proposed storage model. Specifically, it utilizes an OLAP algebra coupled with a domain specific query optimizer, to map user queries directly to the storage and indexing framework. Experimental results demonstrate that not only does the design improve upon more naive approaches, but that it does indeed offer the potential to optimize both query performance and scalability.
The interface design for most present query-base model of OPAC systems does not include the function to implement an iterative feedback process till the user arrives at satisfied search results through the interaction with the system. Also, the interface doesn't provide the help function for a user to select pertinent search terms. To formulate a query at the present OPAC system, a user should learn a set of syntax different from system to system. All of above mentioned things make an end-user feel difficult to utilize an OPAC system effectively. This experimental system is attempted to alleviate a few limitations of the present OPAC system by a n.0, pplying the direct-manipulation technique as well as the feedback principle. First, this system makes it unnecessary for a user to learn some syntax for query formulation by providing option buttons for access points. Second, this system makes it possible for a user to decide whether each displayed record is relevant or not, and for keywords included in the relevant records to be automatically stored in order to be used for later feedback. Third, in this system, the keywords stored in [sayongja yongeu bogyanham] can be deleted if unnecessary or can selected as search terms for a query expansion as well as a query modification. Fourth, in this system, after inputting the original query, the feedback process can be proceed without coming back to the previous search step until a user becomes satisfied with the search results. In conclusion, the searching behaviors of heterogeneous users should be continuously observed, analysed, and studied, the findings of which should be integrated into the design for the interface of the OPAC system.
2.4 GHz 능동형 RFID가 보다 활성화되기 위해 개선되어야 할 요인 중 하나는 배터리 수명 문제다. 그러나 현재 까지 소비 전력 예측을 위한 정확한 모델이 존재하지 않는다. 본 연구에서는 태그의 전력 소비를 정확하게 예측 할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 충돌 제어와 query 명령어 사용 방법에 따라 6개의 시뮬레이션 모델을 제안 하였다. 예측 정확도를 높이기 위하여 태그의 작동 모드를 몇 개로 분류하고 그에 따른 전력 소비와 작동 시간을 조사하였다. 태그 수집과 응답 확인 과정을 간소화 하는 Query command 명령 방법과 최근에 제안된 충돌 제어 알고리즘을 본 시뮬레이션 모델에 사용하였다. 소비 전력 이외에도 시스템 효율과 다중 태그의 인식 시간, 그리고 인식률과 같은 성능 지표를 구하여 기존의 ISO/IEC 18000-7 시스템과 비교하였다.
본 연구에서는 기존 연구에서 도출된 프로그램 사용의 어려움이나 많은 매개변수 산정 및 적용 문제, 복잡한 전처리과정 등의 어려움이나 문제점을 좀 더 단순화하고 정밀도가 높은 범람해석 및 홍수범람도 작성 방법을 제시하여 위험요소를 줄이고 개선시킬 수 있는 기법을 제시하고자 하였다. 대상 하천으로는 안성천 유역을 선정하였으며 월류 및 제방 붕괴만을 고려하기 위하여 계획빈도를 초과하는 이상홍수개념으로 홍수범람 시나리오를 작성하여 범람모의를 실시하였다. 범람모의를 위한 모형 적용은 1차원 수치모형인 HEC-RAS의 Storage 기능을 이용하여 월류 및 제방 붕괴에 대한 분석을 실시하였으며, 일반적으로 사용되는 Area-Time-Depth 방법보다는 좀 더 정확한 범람모의를 위해 Elevation versus Volume Curve를 적용하였다. Arcview 3.2a의 Query기법과 SURFER의 Mathematical 기법을 이용하여 작성한 침수면적의 차이가 크지 않아 전처리과정이 복잡한 Arcview 3.2a보다 비교적 작성방법이 간단하고 정밀도가 높은 홍수범람도를 작성할 수 있는 방법을 제시하였다.
최근 다수의 외부 장치를 제어하는 시스템에서는 빈번하게 변하는 신호의 이력을 자동적으로 관리하는 기법이 요구된다. 그 신호들은 스트림 데이터로서 다양한 종류, 짧은 보고 주기, 비동기적인 보고시간을 가진다. 또한 처리시스템은 스트림 데이터에 대해 높은 신뢰성과 실시간 처리를 필요로 한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 질의는 최신의 값을 검색하는 현재 질의, 과거 특정시점의 값을 검색하는 스냅샷 질의, 과거부터 현재까지의 값들을 검색하는 슬라이딩 윈도우 질의 등이 있다. 이 논문에서는 소규모 운영체제에서 파일 구조화된 데이터베이스를 이용하여 스트림 데이터들을 효율적으로 저장하고 관리하는 기법을 제안하고자한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 슬라이딩 윈도우 질의를 포함한 다양한 질의를 수용하는 질의 모델을 제안한다. 파일 기반 데이터 베이스는 QNX의 적은 저장장치, 낮은 계산 능력을 감안하여 델타버전과 공유메모리 버퍼링 등의 방법을 도입한다.
In this research, we developed an efficient Hangul document classification system for text mining. We mean 'efficient' by maintaining an acceptable classification performance while taking shorter computing time. In our system, given a query document, k documents are first retrieved from the document case base using the k-nearest neighbor technique, which is the main algorithm of case-based reasoning. Then, TFIDF method, which is the traditional vector model in information retrieval technique, is applied to the query document and the k retrieved documents to classify the query document. We call this procedure 'CB_TFIDF' method. The result of our research showed that the classification accuracy of CB_TFIDF was similar to that of traditional TFIDF method. However, the average time for classifying one document decreased remarkably.
This paper suggests constraint data modeling based on constraint data presentation techniques to perform complex spatial database operation naturally. We were able to identify the limitation of extendibility of dimension and non-equal framework via relevant research for former schema of spatial database and query processing. Therefore we described generalized tuple of spatial data and the definition of suggested constraint data modeling. Also we selected MLPQ/PReSTO tool among constraint database prototype and compare standard functionality of ARC/VIEW. Then we design scenario for spatial operation using MLPQ/PReSTO and we suggested application effect after query processing. Based on above explanation, we were able to identify that we can process spatial data naturally and effectively using simple constraint routine on same framework via constraint data modeling.
In this paper, we propose an intelligent e-commerce meta-search engine which integrates distributed e-commerce sites and provides a unified search to the sites. The meta-search engine performs the following functions: (1) the user is able to create a category-based user query, (2) by using the WordNet, the query is semantically refined for increasing search accuracy, and (3) the meta-search engine recommends an e-commerce site which has the closest product information to the user’s search intention by matching the user query with the product catalogs in the e-commerce sites linked to the meta-search engine. An experiment shows that the performance of our model is better than that of general keyword-based search.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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