• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.171-178
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• 2008

문서에서 외래어가 일관되게 사용되지 않고 여러 이형태로 사용되고 있기 때문에, 정확한 질의어 일치를 지원하는 검색 시스템에서 외래어 질의로 문서를 검색하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 하나의 외래어로 질의할 경우, 원 질의어와 같은 뜻의 다양한 이형태 외래어 질의로 자동 확장하고 정제하여 더 많은 관련 문서를 손쉽게 검색할 수 있는 메타 검색 방법을 제안한다. 이 방법은 1차로 원 질의어에서 다양한 외래어 이형태를 통계적 방법으로 확장하고, 2차로 그 결과를 각 검색 엔진에게 질의하여 일정 개수 이상의 질의어가 문서에 나타났는지, 원 질의어의 문맥과 유사한 문맥에서 그 질의어가 쓰였는지를 비교하여, 같은 뜻의 유효한 외래어를 판별해 내고 이를 이용하여 검색할 수 있도록 한다. 실험 결과, 기준점으로 쓰인 1차로 만든 이형태로 검색했을 때 F값은 평균 38%이었으나, 제안된 방법인 2차로 정제된 질의어로 검색했을 때의 F값은 평균 81%로 매우 향상된 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.35-44
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• 2011

차세대 웹 기술로 각광 받고 있는 시맨틱 웹에서 웹 리소스는 온톨로지에 기술된 다양한 메타데이타에 의해 가용하게 되며 이러한 온톨로지를 대상으로 한 검색을 위해 SPARQL과 같은 여러 시맨틱 질의 언어가 제안되었다. 그러나 이러한 시맨틱 질의 언어를 사용자가 습득하였다 하더라도 올바른 정보를 찾기 위해서는 사용자가 온톨로지의 구조와 어휘를 잘 파악하고 있어야 한다는 어려움이 있다. 특히 사용자가 질의 언어의 문법과 복잡한 형식 논리 이론에 익숙하더라도 온톨로지 리소스 표기에 사용된 어휘를 모를 경우에는 질의 언어 작성 시 전혀 다른 어휘를 사용할 수 있으며 그에 따라 원하는 정보를 찾지 못하는 어휘 상이성 문제를 해결하여야 한다. 본 논문은 이러한 어휘 상이성 문제의 해소에 주안점을 두고 질의어의 의미와 온톨로지 어휘 사이의 의미 유사도를 이용하여 사용자가 온톨로지에 없는 질의어를 사용하였을 경우 그와 의미가 가장 가까운 온톨로지 어휘로 변환하여 줌으로써 어휘 상이성 문제를 해결하는 방안을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권7C호
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• pp.719-725
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• 2003

내용기반 이미지검색 시스템에서는 색인과정으로 색상, 형태 및 질감 등의 특징정보를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 전체 검색 시스템 내에서 탐색이라 함은 특징정보 데이터베이스를 이용하여 질의이미지와 유사한 특징정보를 갖는 이미지를 찾아나가는 부분 과정으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 내용기반 이미지검색 시스템에서의 새로운 2단계 탐색방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자가 질의를 입력한 후 결과를 얻을 때까지의 반응시간 중 가장 큰 비중을 차지하는 유사도 비교시간인 탐색시간을 최소화하기 위해 Cauchy-Schwartz 부등식의 특성을 이용하여 미리 특징벡터의 차원을 축약하여 저장하고, 이를 사용하여 검색범위를 최소화함으로써 검색속도를 향상시킬 수 있다. 실험결과를 통해 차원축약 기법을 이용하는 2단계 검색방법으로 기존 상세검색 방법과 비교하여, 동일한 검색 적합성을 보장하면서 대용량의 이미지 데이터베이스에서 월등한 탐색속도 향상을 확인하였으며, 특징벡터가 더욱 고차원화 되고 이미지의 수가 더욱 늘어날수록 효과적이었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.1-16
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• 2005

웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 문서 지식 구조를 파악하여 사용자 질의 용어와 색인어 사이의 내용 기반 유사도를 반영한 순위 재조정 모델을 제안한다. 이를 위해 전자는 시소러스 및 유사관계 행렬을 구축하여 주제 분석 메커니즘을 제공하고, 후자는 사용자 요구를 분석하기 위해 질의 확장 등의 탐색 모형을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 검색 시스템의 정보 구조를 활용한 검색으로 재현율을 유지하면서 동시에 기존 퍼지 검색 모델의 단점인 정확률을 향상시키는 2단계 탐색모형을 수립하는 내용 기반검색 기법이라 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.347-356
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• 2006

비디오 스트림은 다차원 공간에서 데이터 포인트의 시퀀스로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 시퀀스 내의 데이터 포인트들의 값들의 근사치에 대한 정보와 시퀀스 내의 포인트들의 방향성에 대한 정보를 내포하고 있는 트랜드 벡터(trend vector)에 대한 소개와 이 벡터를 이용하여 데이터 시퀀스를 위한 유사 패턴 검색 기법을 제안한다. 시퀀스는 복수 개의 세그먼트로 분할되며 각 세그먼트는 트랜드 벡터로 표현된다. 질의처리는 시퀀스 내의 각각의 포인트들에 대하여 수행되는 대신, 트랜드 벡터들에 대하여 처리된다. 제안한 기법은 이 벡터를 사용하여 질의와 무관한 데이터 시퀀스들을 데이터베이스로부터 여과하고 질의 시퀀스와 유사한 시퀀스들을 검색하도록 설계되었다. 제안한 기법을 검증하기 위하여 비디오 스트림과 가상으로 생성된 데이터에 관하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법의 정밀도(precision)는 기존의 방법에 비하여 2.1배까지 향상되었으며 처리시간은 45%까지 감소되었음을 보여주고 있다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권2호
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• pp.281-290
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• 2021

Objective: To assess the performance of content-based image retrieval (CBIR) of chest CT for diffuse interstitial lung disease (DILD). Materials and Methods: The database was comprised by 246 pairs of chest CTs (initial and follow-up CTs within two years) from 246 patients with usual interstitial pneumonia (UIP, n = 100), nonspecific interstitial pneumonia (NSIP, n = 101), and cryptogenic organic pneumonia (COP, n = 45). Sixty cases (30-UIP, 20-NSIP, and 10-COP) were selected as the queries. The CBIR retrieved five similar CTs as a query from the database by comparing six image patterns (honeycombing, reticular opacity, emphysema, ground-glass opacity, consolidation and normal lung) of DILD, which were automatically quantified and classified by a convolutional neural network. We assessed the rates of retrieving the same pairs of query CTs, and the number of CTs with the same disease class as query CTs in top 1-5 retrievals. Chest radiologists evaluated the similarity between retrieved CTs and queries using a 5-scale grading system (5-almost identical; 4-same disease; 3-likelihood of same disease is half; 2-likely different; and 1-different disease). Results: The rate of retrieving the same pairs of query CTs in top 1 retrieval was 61.7% (37/60) and in top 1-5 retrievals was 81.7% (49/60). The CBIR retrieved the same pairs of query CTs more in UIP compared to NSIP and COP (p = 0.008 and 0.002). On average, it retrieved 4.17 of five similar CTs from the same disease class. Radiologists rated 71.3% to 73.0% of the retrieved CTs with a similarity score of 4 or 5. Conclusion: The proposed CBIR system showed good performance for retrieving chest CTs showing similar patterns for DILD.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1519-1533
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• 2004

웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 본 논문에서는 용어의 상대적인 중요 정도를 축소용어 집합으로 구성하여 검색 시스템의 높은 시간 복잡도를 해결할 수 있도록 퍼지 검색 모델을 적용하였다. 또한 퍼지 호환관계의 특성을 만족하는 유사관계 행렬을 통해 사용자 질의를 정확하게 반영할 수 있도록 클러스터 검색을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 퍼지 검색과 문서 클러스터 검색의 유사도 결합을 통한 순위 재조정 검색 모델은 검색 성능을 표현하는 정확률과 재현율 척도에서 향상됨을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1057-1066
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• 2013

손가락 관절문(FKP, finger-knuckle-print)을 이용한 개인 인증은 손가락 관절부에 나타나는 주름의 특징을 이용하는 것으로, 텍스처의 방향 정보가 중요한 특징이 된다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점들을 추출하고, 벡터 유사도 정합을 통해 FKP를 효과적으로 인증할 수 있는 방법을 제안하다. 벡터는 질의 영상에서 추출한 특징점과 이에 대응되는 참조 영상의 특징점을 연결하는 방향 벡터로 정의된다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 벡터 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만, 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교함으로써 전역적인 특징으로 확장되는 장점이 있다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 방향코드를 이용한 다양한 방식에 비하여 우수한 성능을 나타내었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.32-55
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• 2018

The digitization of music has seen a considerable increase in audience size from a few localized listeners to a wider range of global listeners. At the same time, the digitization brings the challenge of smoothly retrieving music from large databases. To deal with this challenge, many systems which support the smooth retrieval of musical data have been developed. At the computational level, a query music piece is compared with the rest of the music pieces in the database. These systems, music information retrieval (MIR systems), work for various applications such as general music retrieval, plagiarism detection, music recommendation, and musicology. This paper mainly addresses two parts of the MIR research area. First, it presents a general overview of MIR, which will examine the history of MIR, the functionality of MIR, application areas of MIR, and the components of MIR. Second, we will investigate music similarity measurement methods, where we provide a comparative analysis of state of the art methods. The scope of this paper focuses on comparative analysis of the accuracy and efficiency of a few key MIR systems. These analyses help in understanding the current and future challenges associated with the field of MIR systems and music similarity measures.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권1호
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• pp.79-96
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• 2008

One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.