본 논문에서는 파일 검색 엔진에 대해 모델링하고, 파일 검색의 정확도와 속도 향상을 위해 파일내의 내용들을 이용한 가중치 값 기반의 파일 검색 방식을 제안한다. 대부분의 파일 검색 엔진들은 빠른 검색 속도의 한계로 KMP와 같은 스트링 매칭 알고리즘을 사용해 왔다. 그러나, 이런 종류의 알고리즘들은 사용자가 원하는 파일들을 정확하게 찾아 주지는 못한다. 따라서, 모바일 환경에서 파일내의 내용들을 이용한 가중치 값 기반의 검색 엔진을 제안하고, 기존 방법들과 비교를 통해 제안한 방법의 우수한 성능을 증명한다.
본 논문에서는 영상 내 객체들의 카테고리 분석을 위해 연구된 PLSA를 기반으로 특이점에 가중치를 부여하여 보다 유사한 카테고리 간에 인식 성능을 향상시키는 접근법에 대하여 연구하였다. PLSA는 문서기반의 정보검색 분야로부터 소개된 기법으로, 약한 수준의 비감독 방법임에도 불구하고 인상적인 인식성능을 보여준다. 그러나 비슷한 특징점 분포를 보이는 유사한 카테고리 간의 객체 카테고리 인식에 대해서는 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 연구에서는 카테고리간의 비교실험을 통해 각 특징점에 대하여 가중치를 부여한 PLSA를 적용하여 유사한 객체 간의 카테고리 인식 가능성을 살펴보았다. 실험에서는 기존의 PLSA 기법과 제안한 가중치를 부여 PLSA 기법을 각각 적용하여 그 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 기존 PLSA 기법에서는 비교적 낮은 인식률을 보인 유사한 카테고리 인식에 대하여 실험 결과를 통해 가중치를 부여한 PLSA 기법이 보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
인터넷의 발달로 전자문서가 증가함에 따라, 정보검색기술의 중요성도 함께 증가하게 되었다. 본 연구는 비정형 텍스트 웹 문서로부터 사용자가 요구하는 핵심 의미 지식을 추출하기 위하여 LGG(Local Grammar Graph) 구축에 기반 하여 보다 효율적이고 정확한 지식구축을 가능하게 한다. 주가등락이라는 특정 분야의 패턴을 추출하여 만든 패턴 문법을 사용해서 OWL(Web Ontology Language) 기반의 온톨로지를 구축하였다. 특정 분야의 온톨로지를 구축함으로써 기존 검색에서 할 수 없었던 지식의 의미 검색이 가능하며 나아가 사용자가 원하는 질의에 대한 정보의 추론이 가능할 것이다.
뉴스 콘텐츠 등 웹을 통해 제공되는 많은 정보들은 불필요한 클러터를 많이 포함하고 있다. 이러한 클러터들은 문서의 요약, 추출, 검색과 같은 자동화된 정보처리 시스템의 구축을 어렵게 한다. 본 논문에서는 웹 뉴스 콘텐츠를 추출하고 이를 요약하는 시스템을 구축하고자 한다. 추출 시스템은 HTML로 된 뉴스 콘텐츠를 입력받아 DOM 트리와 유사한 요소 트리를 구축하며, 이 요소 트리에서 HTML 태그의 하이퍼링크 속성을 갖는 클러터를 제외하면서 본문을 추출한다. 추출 시스템을 통해 추출된 본문은 요약시스템으로 전달되어 핵심 문장이 추출된다. 요약 시스템은 공기관계 그래프를 이용하여 구성한다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 추출된 요약 문장은 SMS와 같은 메시지 서비스를 통하여 PDA이나 모바일 폰 등에 전송될 수 있을 것으로 기대된다.
오디오 비디오 데이터의 활용이 증가함에 따라 멀티미디어 데이터의 내용에 대해 표현하려는 연구와 함께 멀티미디어 데이터의 내용이나 메타데이터를 저장하고, 검색하고, 조작하는 연구의 필요성이 증가하였다. 멀티미디어 데이터 표현은 사용자가 원하는 내용만을 쉽게 검색하고, 접근할 수 있도록 표현되고 저장되어야 한다. 본 논문은 멀티미디어 데이터가 포함된 문서를 검색하기 위해서 멀티미디어 데이터의 캡션(Caption) 정보를 이용하거나 문서 내용을 기반으로 멀티미디어 데이터를 검색 할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 멀티미디어 데이터의 캡션 정보와 문서의 텍스트는 모두 키워드를 추출하기 위해 필터링(Filtering) 단계를 거치고, B+ 트리를 이용한 역 파일 구조를 사용하여 빠르고 대용량의 문서 검색을 할 수 있도록 하였다.
Image annotations allow users to access a large image database with textual queries. But since the surrounding text of Web images is generally noisy. an efficient image annotation and retrieval system is highly desired. which requires effective image search techniques. Data mining techniques can be adopted to de-noise and figure out salient terms or phrases from the search results. Clustering algorithms make it possible to represent visual features of images with finite symbols. Annotationbased image search engines can obtains thousands of images for a given query; but their results also consist of visually noise. In this paper. we present a new algorithm Double-Circles that allows a user to remove noise results and characterize more precise representative annotations. We demonstrate our approach on images collected from Flickr image search. Experiments conducted on real Web images show the effectiveness and efficiency of the proposed model.
A Web Crawler is a program, which is commonly used by search engines to find the new brainchild on the internet. The use of crawlers has made the web easier for users. In this paper, we have used unstructured data by structuralization to collect data from the web pages. Our system is able to choose the word near our keyword in more than one document using unstructured way. Neighbor data were collected on the keyword through word2vec. The system goal is filtered at the data acquisition level and for a large taxonomy. The main problem in text taxonomy is how to improve the classification accuracy. In order to improve the accuracy, we propose a new weighting method of TF-IDF. In this paper, we modified TF-algorithm to calculate the accuracy of unstructured data. Finally, our system proposes a competent web pages search crawling algorithm, which is derived from TF-IDF and RL Web search algorithm to enhance the searching efficiency of the relevant information. In this paper, an attempt has been made to research and examine the work nature of crawlers and crawling algorithms in search engines for efficient information retrieval.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제16권10호
/
pp.3230-3255
/
2022
Causality mining in NLP is a significant area of interest, which benefits in many daily life applications, including decision making, business risk management, question answering, future event prediction, scenario generation, and information retrieval. Mining those causalities was a challenging and open problem for the prior non-statistical and statistical techniques using web sources that required hand-crafted linguistics patterns for feature engineering, which were subject to domain knowledge and required much human effort. Those studies overlooked implicit, ambiguous, and heterogeneous causality and focused on explicit causality mining. In contrast to statistical and non-statistical approaches, we present Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) integrated with Multi-level Feature Networks (MFN) for causality recognition, called BERT+MFN for causality recognition in noisy and informal web datasets without human-designed features. In our model, MFN consists of a three-column knowledge-oriented network (TC-KN), bi-LSTM, and Relation Network (RN) that mine causality information at the segment level. BERT captures semantic features at the word level. We perform experiments on Alternative Lexicalization (AltLexes) datasets. The experimental outcomes show that our model outperforms baseline causality and text mining techniques.
윈도우 영상은 흔히 컴퓨터에서 응용프로그램을 실행하였을 때, 모니터를 통해 출력되는 화면을 의미하여, 웹페이지, 동영상 플레이어 및 여러 가지 응용프로그램을 모두 포함한다. 웹페이지는 다른 어플리케이션에 비해 다양한 종류의 정보를 다양한 형태로 전달한다. 이러한 웹페이지와 같은 윈도우 영상은 카메라로부터 획득할 수 있는 자연영상과 달리 텍스트, 로고, 아이콘 및 하위 영상과 같은 여러 가지 요소들을 포함하고 있고, 각 요소들은 서로 다른 형식의 정보를 사용자에게 전달한다. 그러나 텍스트와 영상은 정보가 다른 형태로 제공되기 때문에, 엄연히 다른 특성을 가지고 있는 요소들을 지역적으로 분리할 필요성이 있다. 본 논문에서는 윈도우 영상을 지역적인 특성에 따라 다수의 블록으로 분할한 후, 분할된 각 영역을 배경, 텍스트, 하위영상으로 분류하였다. 이러한 분류기법을 통해 분류된 하위 영상은 3D입체영상 변환, 영상 검색, 영상 브라우징등과 같은 응용을 가질 수 있다. 영상을 분류하는 방법에는 여러 가지가 존재할 수 있으나, 본 논문에서는 기계학습 기반의 알고리즘이 하위 영상 검출에도 좋은 접근법이 될 수 있음을 증명하기 위해 AdaBoost를 이용하였고, 실험결과로부터 93.4%의 검출률, 13%의 거짓 긍정률을 보임으로서, 이를 입증하였다.
문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어 이상의 개념 수준에서의 문서간 비교를 가능케 한다. 본 논문에서는 다중요인모델에 기반 하여 텍스트 문서로부터 토픽들을 추출하고 이로부터 의미 커널(semantic kernel)을 구축하여 문서간 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 텍스트 문서는 내재된 토픽들의 다양한 결합에 의해 생성된다고 가정하며 하나의 토픽은 공통 주제에 관련되거나 적어도 자주 같이 나타나는 단어들의 집합으로 정의한다. 다중요인모델은 은닉층을 갖는 하나의 네트워크 형태로 표현되며, 토픽을 표현하는 단어 집합은 은닉노드로부터의 가중치가 높은 단어들로 구성된다. 일반적으로 이러한 다중요인 네트워크에서의 학습과 추론과정을 용이하게 하기 위해서는 근사적 확률 추정 기법이 요구되는데, 본 논문에서는 헬름홀츠 머신에 의한 방법을 활용한다. TDT-2 문서 집합에 대한 실험에서 토픽별로 관련 있는 단어 집합들을 추출할 수 있었으며, 4개의 텍스트 집합에 대한문서 검색 실험에서는 다중요인모델의 분석결과에 기반 한 의미 커널을 사용함으로써 기본 벡터공간 모델에 비해 평균정확도 면에서 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.