초록
인터넷검색의 대상이 되는 각종 문서, 이미지, 동영상 등의 자료가 늘어날수록 이에 대한 효율적인 검색의 문제가 중요시되고 있다. 효율적인 검색의 관점은 초기의 키워드 중심의 검색에서 자료가 지니는 의미적인 요소들을 종합적으로 판단하여 이들의 연관성을 찾아 검색하는 의미적 검색의 방향으로 진행되고 있다. 이에 따라, 각종 자료에 대한 의미적 검색을 위하여 메타데이터 처리를 위한 시맨틱 주석을 생성, 운영하는 시스템들이 연구되어 왔다. 그러나, 동일한 종류의 자료에 대한 주석 위주로 진행되었고, 각기 다른 방법과 형태로 생성된 주석 데이터 간에는 호환적인 검색이나 처리가 어렵다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여 다양한 주석문서를 내용분석에 따라 단계별 형태로 분류하고, 상이한 종류의 자료 간에도 검색이 가능하도록 문서간의 유사도를 측정하는 방법을 제시하였다. 주석문서간의 유사도 측정은 소스문서와 유사도가 높은 주석문서를 검색하여 결과적으로 자료의 종류나 형태에 상관없이 가장 유사한 내용을 지니는 문서나 이미지, 동영상 등을 검색하는데 사용할 수 있다.
Various documents, images, videos and other materials on the web has been increasing rapidly. Efficient search of those things has become an important topic. From keyword-based search, internet search has been transformed to semantic search which finds the implications and the relations between data elements. Many annotation processing systems manipulating the metadata for semantic search have been proposed. However, annotation data generated by different methods and forms are difficult to process integrated search between those systems. In this study, in order to resolve this problem, we categorized levels of many annotation documents, and we proposed the method to measure the similarity between the annotation documents. Similarity measure between annotation documents can be used for searching similar or related documents, images, and videos regardless of the forms of the source data.
