• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.29-40
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• 2008

최근, 이동 단말기의 확산과 통신 기술의 발달로 인하여 이동 객체들의 과거 궤적 데이터에서 이동 객체의 미동 패턴을 이용하는 응용 서비스의 활용이 점점 증대되고 있다. 특히, 대중교통의 노선 설계나 새로운 도시를 위한 도로 네트워크 설계에 활용하기 위하여, 도로나 철도와 같은 공간 네트워크 상에서 이동하는 이동 객체의 궤적들의 유사 패턴을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 공간 네트워크에서 이동 객체 궤적을 위한 시공간 유사 궤적 검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 도로 네트워크상에서 실제 도로 네트워크 거리에 기반한 시공간 유사도 측정방법을 정의하고, 효율적인 유사 궤적 검색을 위한 그리드 기반 색인 기법을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유사 궤적 검색 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 제안하는 알고리즘의 성능을 분석한다.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권1호
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• pp.46-50
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• 2006

According to the advancement of experimental techniques in molecular biology, genomic and protein sequence databases are increasing in size exponentially, and mean sequence lengths are also increasing. Because the sizes of these databases become larger, it is difficult to search similar sequences in biological databases with significant homologies to a query sequence. In this paper, we present the N-gram indexing method to retrieve similar sequences fast, precisely and comparably. This method regards a protein sequence as a text written in language of 20 amino acid codes, adapts N-gram tokens of fixed-length as its indexing scheme for sequence strings. After such tokens are indexed for all the sequences in the database, sequences can be searched with information retrieval algorithms. Using this new method, we have developed a protein sequence search system named as ProSeS (PROtein Sequence Search). ProSeS is a protein sequence analysis system which provides overall analysis results such as similar sequences with significant homologies, predicted subcellular locations of the query sequence, and major keywords extracted from annotations of similar sequences. We show experimentally that the N-gram indexing approach saves the retrieval time significantly, and that it is as accurate as current popular search tool BLAST.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.183-189
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• 2009

최근, PCS, PDA와 같은 이동기기 보급의 확산, GPS(Global Positioning System)의 활용, 유무선 네트워크의 급속한 발전 등으로 일반 사용자들조차 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 멀티미디어 데이타에 대한 활용이 증가하고 있다. 특히, 멀티미디어 데이타 중에서도 비디오 데이타는 텍스트나 이미지 데이타와는 달리 이동 객체에 대한 움직임 정보를 포함하고 있고 시간의 변화에 따라 공간의 변화를 가지는 시공간적 특성을 가진다. 객체의 공간적 위치가 시간의 흐름에 따라 계속 변하는 이동객체(Moving Object)들의 연속적인 움직임들의 모임을 궤적이라 하며, 데이타베이스에서 사용자로부터 주어진 질의 궤적과 유사한 궤적을 포함하는 데이타를 찾는 것을 유사 부분궤적 검색(Similar Sub-trajectory Retrieval)이라 한다. 그리고 이러한 유사 부분궤적 검색을 하기 위해선 사용자 질의 궤적과 주어진 유사정도(Tolerance) 내에서 유사한 데이타 궤적을 검색 할 수 있는 근사 매칭(Approximate Matching)이 가능해야 한다. 또한, 방대한 멀티미디어 데이타베이스에서 사용자가 원하는 데이타 만을 보다 빠른 시간 내에 찾을 수 있도록 기존 연구와는 다른 효과적인 검색방법이 요구된다. 이를 위해, 본 논문에서는 효과적인 검색을 위해 궤적을 그리드로 분할하여 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 그리드 기반 검색 기법을 제안한다.

• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.518-528
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• 2016

The searching of an extensive document database for documents that are locally similar to a given query document, and the subsequent detection of similar regions between such documents, is considered as an essential task in the fields of information retrieval and data management. In this paper, we present a framework for such a task. The proposed framework employs the method of short-read mapping, which is used in bioinformatics to reveal similarities between genomic sequences. In this paper, documents are considered biological objects; consequently, edit operations between locally similar documents are viewed as an evolutionary process. Accordingly, we are able to apply the method of evolution tracing in the detection of similar regions between documents. In addition, we propose heuristic methods to address issues associated with the different stages of the proposed framework, for example, a frequency-based fragment ordering method and a locality-aware interval aggregation method. Extensive experiments covering various scenarios related to the search of an extensive document database for documents that are locally similar to a given query document are considered, and the results indicate that the proposed framework outperforms existing methods.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.59-77
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• 2007

모바일 환경의 대중화와 이를 위한 기반 기술의 발전으로 인하여 이동 객체들을 효과적으로 표현하고 분석하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이러한 환경에서 이동 객체 궤적의 유사성 검색은 궤적에 대한 데이터 마이닝의 일부분으로 중요한 연구 분야중의 하나이다. 본 논문에서는 도로 네트워크상의 이동 객체 궤적을 위한 시공간 유사 궤적 검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 도로 네트워크상에서 두 이동 객체 궤적 사이의 시공간 거리를 정의하고, 이를 기반으로 궤적 사이의 시공간 유사도 측정 방법을 제안한다. 유사 궤적 알고리즘은 효율적인 검색을 위하여 시그니쳐 파일 기법을 이용하여 궤적을 검색한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 시공간 유사 궤적 검색 알고리즘을 구현하고, 성능 분석을 통해 제안하는 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제9권2호
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• pp.87-100
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• 2003

In managing organizational tacit knowledge, recent researches have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise. In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user′s information needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To improve FAH, a text categorization approach called Vector Space Model is utilized. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" sponsored by the Ministry of Science and Technology (MOST) of Korea, was developed.

• 한국경영과학회지
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• 제30권1호
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• pp.129-147
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• 2005

In Knowledge Management Systems (KMS), tacit knowledge which is usually possessed as forms like know-how, experiences, and etc. is hard to be systemized while managing explicit knowledge is comparatively easy using information technology such as databases, Recent researches in knowledge management have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise so that users can contact them for help, In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user's needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through' which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology, was developed.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.73-79
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• 2003

In managing organizational tacit knowledge, recent researches have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise. In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user's information needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To improve FAH, a text categorization approach called Vector Space Model is utilized. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" sponsored by the Ministry of Science and Technology (MOST) of Korea, was developed.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.113-124
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• 2017

기존의 소셜 검색은 사용자의 프로파일의 최신성과 유사한 사용자의 관심사를 고려하지 않기 때문에 검색 결과가 사용자에게 적합하지 않다는 문제가 있다. 이에 따라 시간적 속성과 다른 사용자의 관심사를 고려한 소셜 검색 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따른 최근 관심사, 사용자와 유사도가 높은 사용자들의 관심사를 고려한 소셜 검색 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 최근 관심사를 고려하기 위해 소셜 미디어 사용자의 활동 정보를 분석한다. 다른 사용자들의 관심사를 분석한 정보와 결합하여 랭킹을 수행함으로써 검색 결과의 만족도와 정확성을 향상시킨다. 성능평가를 통해 제안하는 소셜 검색 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.683-690
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• 2009

소셜 네트워크(Social Network)는 웹 환경에서 개인 중심의 네트워크로 구성되어 웹 사용자별 프로파일을 탐색하고 새로운 연결을 형성함으로써 정보의 소통을 지원한다. 따라서 유사한 내재적 정보를 가진 웹 사용자들로 구성 된 소셜 네트워크를 찾아서 검색에 적용한다면 검색의 효율성과 검색 결과에 대한 웹 사용자의 만족도를 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜 네트워크를 구성 한다. 둘째, 사용자들의 속성(Feature)에 내재된 정보를 이용하여 주제(topic)별 웹 사용자 간 유사성(Similarity)을 산정한 후, 주제(Topic)별 변화되는 유사성에 따라 소셜 네트워크를 재구성한다. 마지막으로 산정된 유사성과 웹 사용자들의 검색결과에 대한 만족도, 즉 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 주제별 유사성이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 이와 같은 사실을 검색에 적용한다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성 및 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.