In a keyword search scheme a user stores encrypted data on an untrusted server and gives a database manager a capability for a keyword which enables a database manager to find encrypted data containing the keyword without revealing the keyword to the database manager. Conjunctive keyword search scheme enables a user to obtain data containing all of several keywords through only one query. One of the security requirements of conjunctive keyword search schemes is that a malicious adversary should not be able to generate new valid capabilities from the observed capabilities. In U:5 paper we show that conjunctive keyword search schemes are not secure. In particular, given two capabilities corresponding two sets of keywords, an adversary is able to generate a new capability corresponding to the dierence set of two keywords sets.
Image retrieval is one of the most exciting and rapidly growing research issues in the field of multimedia technology. This paper proposes a new method that performs search the relevant images by using query-by-example. The proposed method for search and retrieval of images utilizes the location information where the image had been taken. The system associates the photo images with their corresponding GPS coordinates that are used as metadata for searching. Experimental results show that the proposed method demonstrates better performance improving up to 59% of average recall and 49% of average precision. Moreover, we learned from the experimental results geo-location information embedded within the image header is more effective and positive on the search and storage.
암호화된 공간데이터베이스와 같은 최근의 여러 응용에서는 질의 기준이 최대근접객체가 되는 객체들을 찾는 역최대 근접질의가 자주 발생한다. 실세계의 검색공간에는 강, 호수 그리고 고속도로 등과 같은 다양한 장애물이 존재하며, 이러한 환경에서 검색성능을 높이기 위해서는 장애물을 고려한 검색거리 측도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 장애물이 존재하는 검색공간에서 역최대근접질의 처리를 최적화하기 위한 검색거리 측도들과 질의처리 알고리즘을 제시한다.
본 연구는 주제별 디렉토리인 Yahoo와 키워드 검색엔진인 Alta Vista가 대학도서관 이용자들에 의해 제기된 탐색질문에 대해 얼마나 적합한 문헌을 탐색해 내는지 알아보기 위하여 탐색적 연구의 형태로 진행되었다. 탐색결과는 검색된 문헌의 양, 검색된 적합문헌의 양, 재현율, 정확률의 측정기준에 의해 평가되었다 특히 Alta Vista는 특정적이고 전문적인 용어의 탐색에 적합한 반면 Yahoo는 일반적이며 추상적인 용어의 탐색에 적합한 것으로 드러났다.
최근 폭소노미라고 불리는 데이터들이 사용자의 의도 파악 및 흥미를 분석하는 데에 매우 유용하게 쓰이고 있다. 본 논문은 폭소노미 데이터를 이용한 개인화 검색에서, 기존의 벡터 기반 프로파일링 및 유사도 계산 모델의 한계점을 지적하고, 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 그래프 기반의 프로파일링 및 유사도 계산법을 제안한다. 최종적으로 그래프 기반의 개인화 검색 모델에 추가적으로 질의어간의 근접성까지 고려한 보다 발전된 개인화 검색 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 복수의 데이터셋을 사용한 객관적인 성능 평가 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 벡터 스페이스 모델에 기반한 프로파일링 기법 및 프로파일 간의 유사도 계산 기법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인하였다. 또한 추가적인 파라미터 실험을 통하여, 제안하는 모델은 어떠한 형태의 데이터셋에도 쉽게 적용가능함을 보였다.
정보에 대한 공간 복잡도가 높은 현재의 인터넷 환경에서는 사용자가 원하는 정보를 정확히 제공하는 것이 검색엔진의 목표이다. 그러나 대다수 검색엔진이 활용하는 내용 기반 기법은 현재의 인터넷 환경에서는 효과적인 도구로 사용될 수 없다. 내용 기반 기법은 어휘의 형태적 특성을 이용하여 웹페이지 가중치를 결정하기 때문에 웹페이지에 대한 변별력이 우수하지 못하다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하여 사용자에게 효과적인 정보를 제공하기 위해, 본 논문에서는 범주 기반 평가 기법을 제안한다. 범주 기반 평가 기법은 질의어를 의미관계로 확장하여 웹페이지와 유사성을 측정한다. 웹페이지 가중치 적용에 있어서, 범주 기반 평가 기법은 웹페이지 검색에 대한 사용자 반응과 질의어 범주를 가중치에 활용함으로써 웹페이지에 대한 변별력을 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 기법은 사용자가 원하는 정보를 검색엔진을 통해 효과적으로 제공할 수 있는 장점이 있으며, 다양한 실험을 통해 범주 기반 평가 기법의 활용성을 확인하였다.
대규모 인간 동작 데이터베이스에서 고차원의 데이터를 처리하는 것이 큰 비용을 요구하기에, 최근 데이터베이스 및 그래픽스 학계는 인간 동작 데이터 질의 및 접근에 큰 관심을 가지게 되었다. 특히, 인간 동작 데이터를 위한 효과적인 유사도(거리) 측정 방법이나 질의 처리는 여전히 많은 연구진들이 도전하고 있는 문제이다. 이에, 본 연구진은 SMoFinder 라고 명명한 동작 질의 처리 시스템을 제안한다. SMoFinder는 새롭게 고안된 운동학적 거리 측정 그리고 적응적 프레임 세그멘테이션에 기반하는 효율적인 인덱싱을 사용하여 동작 질의를 처리한다. 이를 위해, SMoFinder에서는 인간 동작을 다연결 물리 운동으로 간주하고 새로운 가중치 Minkowski 함수를 정의했다. 또한, 효율적인 인덱싱을 위해 모든 프레임을 저장하지 않고 유사한 프레임들 중에서 대표 프레임을 뽑아서 저장하는 적응적 세그멘테이션을 고안했다. 그리고, 효율적인 검색을 위해 이들 대표 프레임들만 가지고 k-근접 이웃 질의를 수행하는 새로운 방법을 제안한다. 마지막으로, SMoFinder가 데이터베이스 용량이 크게 줄지만(1/25배), 검색 능력은 다른 시스템과 동일하거나 우월하다는 것을 실험을 통해 보여주고자 한다.
그리드 맵에서의 경로 찾기는 로보틱스, 지능형 에이전트, 컴퓨터 게임 등의 분야에서 보편적으로 다루어지는 문제이다. 기술의 발전에 따라 게임의 가상 세계는 점점 정교하고 사실적으로 표현되는 추세인데, 이는 그리드 타일의 수가 너무 많아져 경로 탐색 시간이 증가한다는 단점을 수반한다. 본 논문에서는 축소된 상태 공간을 생성하고 이에 대한 경로를 사전계산하는 오프라인 전처리 과정을 통해, 실시간 질의에 대해 빠른 응답을 가능하게 하는 경로 찾기 알고리즘을 제안한다. 전처리 과정에서는 그리드 맵상의 자유 공간을 수직 분할하고, 분할된 영역들을 노드로 하는 연결 그래프를 생성하고, 모든 노드 쌍에 대한 경로를 행렬 형태로 저장한다. 실시간 쿼리 단계에서는 질의 점이 속하는 노드들을 찾고, 그에 해당하는 저장된 경로를 검색한다. 그리드 기반 경로 찾기의 수준기표로 이용되는 맵들의 집합에 대해 제안한 방법을 시뮬레이션하여, 탐색 공간과 탐색 시간이 획기적으로 감소됨을 확인한다.
본 논문에서는 사용자들이 노래 가사를 입력으로 음악을 검색할 때 사용자의 질의어 특징을 반영한 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 노래 가사 검색에서 사용자들이 작성하는 질의어들은 음악 하이라이트 부분에 해당된다는 점을 고려하여 본 논문에서는 노래 가사를 색인할 때, 하이라이트 부분이 더 중요하도록 만든다. 이를 위해 본 논문에서는 응집 계층 군집화를 사용하여 자동으로 음악 하이라이트 부분을 찾고, 하이라이트 부분과 그 주변 부분을 중요하게 고려할 수 있는 가우시안 중요도를 제안한다. 이 가우시안 함수는 평균을 하이라이트 부분으로 설정함으로써 하이라이트에서 가장 높은 값을 가지며, 주변부는 하이라이트보다 낮은 중요도를 가진다. 이렇게 얻어진 중요도와 함께 노래 가사를 색인함으로써 사용자들이 작성한 질의어에 대해 더 부합하는 검색 결과를 제공해준다. 실험에서 실사용자 5명에 대해 다양한 질의 타입들과 함께 평가하였으며, 가중치를 고려하지 않는 비교 모델보다 제안한 방법이 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 번역지원 시스템을 위한 유사예문 검객 알고리즘을 제안한다. 유사예문 검색이란 질의문에 대하여 구조적, 의미적으로 유사한 예문을 찾는 것으로 번역지원 시스템의 핵심 요소이다. 제안하는 알고리즘은 생물정보학 분야에서 두 단백질의 아미노산열의 유사성을 판별하기 위한 Needleman-Wunsch 알고리즘에 기반하고 있다. 표면정보만 이용하는 Needleman-Wunsch 알고리즘을 그대로 문장 비교에 적용하였을 경우 단어 굴절요소에 민감하여 의미적으로 유사한 문장을 발견하지 못할 가능성이 높다. 따라서 표면 정보 외에 단어의 표제어 정보를 추가적으로 이용한다. 또한 문장 구조의 유사성 정도를 반영하기 위해 품사 정보를 이용한다. 즉, 본 논문에서는 단어의 표면 정보. 표제어 정보, 품사 정보를 융합한 문장 비교 척도를 제안한다. 그리고 이 척도를 이용하여 유사 문장을 검색하고, 유사성에 기여하는 부분쌍을 파악하여 결과로 제시한다. 제안하는 알고리즘은 전기통신 분야의 데이터에 대해 매우 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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