초록

Abstract

In many information retrieval experiments, the data fusion techniques have been used to achieve higher effectiveness in comparison to the single evidence-based retrieval. However, there had not been many image retrieval studies using the data fusion techniques especially in combining retrieval results based on multiple retrieval methods. In this paper, we describe how the image retrieval effectiveness can be improved by combining two sets of the retrieval results using the Sobel operator-based edge detection and the Self Organizing Map(SOM) algorithms. We used the clip art images from a commercial collection to develop a test data set. The main advantage of using this type of the data set was the clear cut relevance judgment, which did not require any human interven- tion.

초록

시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.

Abstract

Currently be proceeded a lot of researchers for ‘user information demand description' for interface of an information retrieval system or Web search engines, but user information demand description for a natural language form is a difficult situation. These reasons are as they cannot provide the semantic similarity that an information retrieval model can be completely satisfied with variety regarding an information demand expression and semantic relevance for user information description. Therefore, this study using the description logic that is a knowledge representation base of OWL and a vector model-based weight between concept, and to be able to satisfy variety regarding an information demand expression and semantic relevance proposes a decision way for perfect assistances of user information demand description. The experiment results by proposed method, semantic similarity of a polyseme and a synonym showed with excellent performance in decision.

초록

최근 웹 환경이 대중화되고 개방됨에 따라 웹은 단순한 정보 획득의 공간이 아닌, 의견 표출과 교환의 장이 되어 가고 있으며, 이에 따라 웹 상에서 표출된 특정 주제에 대한 사람들의 의견을 자동으로 검색하기 위한 기술 개발의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이러한 의견 문서 검색 문제는 사용자 질의와 문서간의 적합성만을 고려하는 일반적인 정보검색 방법으로는 해결하기 어려우며, 문서 내 의견 포함 여부 분석을 수행할 수 있는 더욱 진보된 시스템을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존 검색 시스템의 구조 하에서, 의견 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 의견 검색을 수행하기 위해 문서 내 의견 분석 방법에 대해 기존의 사전 기반 방식과 기계학습 기반 방식을 결합한 새로운 혼합 방식을 제안하고, 실험을 통하여 검색 성능을 개선하는 효과가 있음을 보였다.

Abstract

Recently, as its growth and popularization, the Web is changed into the place where people express, share and debate their opinions rather than the space of information seeking. Accordingly, the needs for searching opinions expressed in the Web are also increasing. However, it is difficult to meet these needs by using a classical information retrieval system that only concerns the relevance between the user's query and documents. Instead, a more advanced system that captures subjective information through documents is required. The proposed system effectively retrieves opinionated documents by utilizing an existing information retrieval system. This paper proposes a kind of hybrid method which can utilize both a dictionary-based opinion analysis technique and a machine learning based opinion analysis technique. Experimental results show that the proposed method is effective in improving the performance.