음악은 서로 다른 높이와 길이를 갖는 음표들을 주어진 박자 안에서 리듬성을 갖도록 나열한 패턴이기 때문에 음악의 선율정보는 시간의 흐름에 따라 정보 값을 갖는 시계열 데이터로 변환할 수 있다 따라서 본 연구에서는 음악의 특성을 유지하도록 선율정보를 정규화와 보정과정을 거쳐 시계열 데이터로 변환하고 유클리드 거리함수를 이용하여 선율정보간의 유사도를 계산하며, 유사성을 갖는 선율들을 클러스터링하여 각 클러스터의 대표성을 갖는 선율을 주제선율로서 추출한다. 그리고 추출된 주제선율로 다차원색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제선율색인을 구성한다. 사용자 질의에 대한 검색과정에서도 색인 구성단계와 같은 과정으로 사용자 질의를 시계열 데이터로 변환하여 검색을 한다. 또한, 본 연구에서는 주제선율색인을 이용하여 내용기반 음악 검색을 실시하는 프로토타입 시스템을 개발하여 제안된 주제선율색인 구성기법의 실효성을 시험하였다. 실험결과에 따르면, 주제선율색인을 이용하면 원하는 음악 정보를 적은 공간을 사용하여 빠르고 정확하게 검색할 수 있음을 알 수 있다.
키워드의 모호성은 효율적인 키워드 탐색에 있어서 일반적인 이슈가 되어왔는데, 이 모호성은 탐색결과의 신뢰성에 큰 영향을 줄 수 있으며, 기본적으로 질의에 사용된 용어 자체가 가지는 문맥상 의미의 모호함에 기인한다. 질의 자체의 모호함뿐만 아니라, 사용자들이 그 탐색 결과를 적절하게 해석하기 위해 결과에 나타나는 키워드간의 관계도 중요하므로 명확하게 명시 되어야 한다. 이 논문에서는 기존의 질의 용어와 스키마 용어/인스턴스간의 키워드 매핑기법을 적용하여 키워드 탐색의 모호성을 해결한다. 용어간의 매핑에서는 질의 키워드와 스키마 용어간의 구문적 유사성은 물론 시맨틱 유사성까지 고려하기 때문에 기존의 시스템에 비해 매핑과 정밀도가 50% 이상 상승하는 결과를 얻을 수 있다. 탐색결과에 나타나는 용어간의 불분명한 관계를 점 더 명확하게 나타내기 위하여 시맨틱 웹 기술을 적용하여 키워드간의 의미 있는 관계를 더 많이 지식베이스 내에서 찾을 수 있도록 하였다.
네크워크상의 분산되어 있는 정보를 접근하는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 정보 시스템에서는 효율적인 질의 처리를 위하여 질의 응답 시간을 줄여주는 향상된 캐쉬 메카니즘을 필요로 한다. 특히, P2P 네트워크 시스템은 웹 환경의 기본적인 하부 구조를 이루고 있으며, 질의가 발생하면, 소스 피어(Peer)로의 데이터 전송량을 줄이는 문제가 효율적인 질의 처리의 중요한 부분이다. 전통적인 데이터베이스 캐쉬 메카니즘으로부터 현재의 웹 환경에 적합한 질의 메카니즘들이 연구되어 왔으며, 질의 처리 결과를 캐쉬하는 것은 입력 질의 요구를 빠른 시간에 바로 사용자에게 전달할 수 있다. 웹 환경에서는 시맨틱 캐싱 방법이 연구되어 왔으며, 이는 캐쉬를 의미적인 영역들로 이루어진 공간으로 관리하는 개념이며, 논리적인 캐싱 단위가 질의와 질의 결과이므로 웹 환경에서 적합한 개념이다. 본 연구에서는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 정보가 클러스터 단위로 여러 피어에 분산되어 있는 경우에 캐쉬 메카니즘을 이용하여 효율적인 질의 처리가 이루어지도록 하는 방법을 제시한다. 특히, 캐쉬를 유지하고 처리하는 방법으로 스키마를 이용한 캐쉬 데이터 필터링 방법과 온톨로지와 질의 결과의 유사도를 측정하여 캐쉬 대체 영역 선택에 사용하는 방법을 제시한다.
최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.
Ontology is important role in semantic web to construct and query semantic data. Because of dynamic characteristic of ontology, P2P environment is considered for ontology processing in web environment. For efficient processing of ontology in P2P environment, clustering of peers should be considered. When new peer is added to the network, cluster allocation problem of the new peer is important for system efficiency. For clustering of peers with similar chateristics, similarlity measure method of ontology in added peer with ontologies in other clusters is needed. In this paper, we propose similarity measure techniques of ontologies for clustering of peers. Similarity measure method in this paper considered ontology's strucural characteristics like schema, class, property. Results of experiments show that ontologies of similar topics, class, property can be allocated to the same cluster.
Image retrieval is a procedure to find images based on the resemblance between query image and all images. In retrieving images, the crucial step that arises is how to define the similarity between images. In this paper, we propose a new similarity measure which is based on distribution of color. We apply the new measure to retrieving two different types of images, wallpaper images and the logo of automobiles, and compare its performance to other existing similarity measures.
대용량 데이터에서 의미있고 유용한 지식을 추출하는 기법 중의 하나인 연관규칙은 데이터베이스에 존재하는 속성들 사이에 유사성 또는 패턴을 기술하여 사용자에게 데이터에 관한 유용한 정보를 줄 수 있다. 기존에 연구되어 온 연관규칙은 이진(boolean) 데이터베이스에 존재하는 유무에 대한 규칙으로 발견하는 것에 대해서 주로 연구되어왔다. 본 논문에서는 정량적 속성의 데이터를 기호적 속성 값으로 바꾼 후 연관규칙을 추출함으로써, 퍼지개념을 사용한 퍼지 연관규칙을 이용한 지능적 질의 처리 시스템을 제안하고자 한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.121-140
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2006
UDDI (Universal Discovery Description and Integration) Registry is used for Web Services registration and search. UDDI offers the search result to the keyword-based query. UDDI supports WSDL registration but it does not supports WSDL search. So it is required that contents based search and ranking using name and description in UDDI registration information and WSDL. This paper proposes a retrieval engine considering contents of services registered in the UDDI and WSDL. It uses Vector Space Model for similarity comparison between contents of those. UDDI registry information hierarchy and WSDL hierarchy are considered during searching process. This engine suppports two discovery methods. One is Keyword-based search and the other is template-based search supporting ranking for user's query. Template-based search offers how service interfaces correspond to the query for WSDL documents. Proposed retrieval engine can offer search result more accurately than one which UDDI offers and it can retrieve WSDL which is registered in UDDI in detail.
단순한 형태의 네트워크 시스템에서는 질의가 발생하면 질의를 효율적이고 정확하게 처리하기 위하여 연결된 모든 피어로 질의를 전송한다. 그러나, 이러한 처리방식은 전송 대역폭을 낭비하게 되고, 각 피어의 효율을 감소시킨다. 이를 극복하기 위하여, 질의처리 기법뿐만 아니라 질의를 적절한 곳으로 전송하기 위한 라우팅 기법이 필요하다. 더구나 네트워크의 환경이 P2P 환경으로 구성되어 있는 경우엔, 효율적인 라우팅을 위해서는 네트워크를 구성하는 피어들을 여러개의 그룹으로 묶어 클러스터를 구성하는 것이 효율적이다. 이때 랜덤하게 클러스터를 구성하는 것 보다 유사성에 기준을 두고 클러스터를 구성하는 것이 중요한 요소가 된다. 이 논문은 특히 갈수록 중요성을 더해가는 시맨틱웹을 구성하기 위한 온톨로지 환경에서의 P2P 질의 처리를 위한 클러스터링 기술을 제안한다. 클러스터링을 하기 위한 유사성 측정요소를 제안하며, 질의를 P2P 환경에서 처리하기 위한 클러스터 인데스 구조, 질의처리 단계 등을 제안한다.
허밍 질의는 사용자가 가사를 모를 때, 유용하고 직관적으로 사용할 수 있는 질의 방법이다. 허영 질의 시스템은 사용자 멜로디를 입력으로 받고, 이 멜로디를 음악 데이터베이스의 모든 멜로디와 비교하며, 가장 유사한 k개의 멜로디를 반환한다. 본 논문에서는 허영 질의 시스템을 위한 허밍 대수를 제안하고, 허밍 대수를 이용하여 실제 허밍 질의처리 시스템인 HummingBase를 설계하고 구현하였다. 기존 유사 검색 방법들을 분석함으로써 10개의 기본 연산자로 구성된 대수를 유도하였다. 제안한 허밍 대수는 허밍 질의 시스템이 확장이 가능하고 모듈화가 되게끔 구현하는데 사용 될 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 사례 연구를 통해, 제안한 허밍 대수를 이용하면 기존의 허밍 질의처리 시스템을 쉽고 편리하게 표현할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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