이미지검색을 위해서 객체의 시각적인 특징에 대한 저차원의 특징 정보를 추출하고 이미지에 의미를 부여하기 위하여 주석을 다는 것이 일반적이다. 하지만 주석 기반 검색에서는 주석으로 달아 놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 재질의 질의어 확장과 같은 기법을 써서 문제를 해결해 왔으나 여전히 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭의 문제를 안고 있다고 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 이미지 관련 Text에서 단어를 추출한 후 추출된 단어들간의 개념 관계를 WordNet을 이용하여 표현한 주석 시스템을 제안한다. 이 시스템은 단순 스트링 매칭이 아닌 개념적 매칭에 의한 개념 기반 검색을 지원할 수 있다.
본 연구에서는 유동성이 크고 데이터의 규모도 상당한 도서관에 일반화시켜 적용할 수 있는 지식베이스 및 검색엔진을 제안하였다. 이를 위해 총 세 개의 지식베이스(트리플 구조 온톨로지, 의미거리기반 의미망지식 베이스, 키워드중심의 도치색인파일)를 구축하였고, 이의 성능을 측정하기 위해 각각 세 개의 검색엔진(추론 규칙기반 제나검색엔진, 개념기반 검색엔진, 키워드기반 루씬검색엔진)을 구축하였다. 시스템 성능평가 결과, 종합적으로 개념기반 검색엔진이 가장 높은 성능을 보여주었고, 다음으로 온톨로지기반 제나검색엔진, 다음으로 일반 키워드 검색엔진 순으로 나타났다.
본 논문에서는 개념 기반 검색엔진 시스템(Concept-based Search Engine System)의 검색 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 MeSH를 이용하였다. MeSH는 Medical Subject Headings의 약자로서 MEDLINE 논문의 원활한 검색을 위하여 주제어를 코드화한 것으로 이를 개념 그래프의 시소러스로 사용하여 개념 그래프의 가장 중요한 부분인 개념 추출의 정확성을 보장하도록 하였다. 본 논문은 2003년 MeSH의 Descriptor Data의 Term 항목을 사용하여 개념과 관련이 있는 유의어를 추출했다. 추출된 유의어로 개념 그래프를 구성한 것과 문서 내에서의 단어 빈도수에 의하여 개념 그래프를 구성한 것의 검색 결과를 비교한 결과 MeSH 를 시소러스로 사용하여 개념 그래프를 구성한 것이 훨씬 더 정확한 결과를 내는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 개념망을 이용한 효율적인 정보검색을 위한 방법을 제안한다. 본 논문은 일반적인 개념망을 기반으로 시스템을 설계하였기 때문에 온톨로지와 접근 방식은 같지만 사용자가 보다 효율적으로 정보검색을 하고자 하는 객체와 개념사이의 협업 관계를 구축하여 사용할 수 있도록 개념망을 제안한다. 제안한 시스템은 다음과 같다. 첫 번째, 입력 키워드 중심의 키워드 개념망과 전문가 그룹이 추천한 전문가 개념망 그리고 테마 개념망 이러한 세 종류의 개념을 이용하여 협업적 검색을 하며, 이를 기반으로 사용자가 원하는 정보를 검색할 수 있는 효율적인 검색 시스템을 제안한다. 그리고 전문가 개념과 키워드 개념이 결합되어 키워드의 빈도 및 카테고리의 빈도를 제공함으로써, 사용자가 입력한 검색어와 관련된 키워드를 추천하는 역할을 할 수 있다. 그리고 테마 개념망을 이용하여 사용자의 관심 테마에서 사용되는 키워드 또는 카테고리를 알려주는 기능도 제공한다. 두 번째, 사용자가 입력한 키워드가 없을 경우 2차 검색을 통해 입력 키워드와 관련 있는 키워드를 제공해줌으로써 관련키워드를 이용하여 검색의 목적달성이 가능하다. 세 번째, 이러한 정보들은 대부분 분산되어 관리되고 있기 때문에 이렇게 분산되어 관리되는 정보는 표현방식이 다를 뿐만 아니라 시간에 따라 정보가 변하게 된다. 따라서 분산된 정보의 효율적 데이터 접근 및 통합을 위해 XMDR(eXtended Mata-Data Registry)을 이용하였고, 본 논문에서는 분산된 데이터를 통합하기 위한 기법 및 검색 시스템을 제시한다.
본 논문에서는 퍼지 트리플을 사용하는 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 이미지 내 객체들 사이의 공간 관계는 내용 기반 이미지 검색을 위해 사용되는 주요한 속성들 중의 하나이다. 그러나, 기존의 트리플을 이용한 이미지 검색 시스템들은 개념 기반 검색 방법을 지원하지 못하고, 방향들 사이의 근사 정합을 처리하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 정합과 근사 정합을 지원하는 퍼지 트리플을 이용한 이미지 검색 방법을 제안한다. 개념 기반 정합을 위해서는 퍼지 소속성 집합으로 이루어진 시소러스가 사용되며, 근사 정합을 위해서는 방향들 사이의 관계를 정량화 하기 위한 k-weight 함수가 각각 이용된다. 이 두 가지 정합은 퍼지 트리플 간의 퍼지 정합을 통하여 균일하게 지원될 수 있다. 본 논문에서는 또한, 개념 기반 정합과 근사 정합에 대한 검색 효과를 정량적으로 평가하는 작업을 수행한다. Abstract This paper proposes an inexact and a concept-based image match technique based on fuzzy triples. The most general method adopted to index and retrieve images based on this spatial structure may be triple framework. However, there are two significant drawbacks in this framework; one is that it can not support a concept-based image retrieval and the other is that it fails to deal with an inexact match among directions. To compensate these problems, we develope an image retrieval technique based on fuzzy triples to make the inexact and concept-based match possible. For the concept-based match, we employ a set of fuzzy membership functions structured like a thesaurus, whereas for the inexact match, we introduce k-weight functions to quantify the similarity between directions. In fuzzy triples, the two facilities are uniformly supported by fuzzy matching. In addition, we analyze the retrieval effectiveness of our framework regarding the degree of the conceptual matching and the inexact matching.
본 연구는 이용자기반 정보검색시스템의 기본 개념과 디지털 환경에서의 다양한 정보서비스 모델을 통하여 '이용자기반'에 대한 개념의 변화를 살펴보고 디지털 환경에 적합한 '이용자기반' 개념을 새롭게 정립하였다. 또한 정보검색시스템 설계요소들에 관한 기존 연구를 토대로 이용자기반 정보검색시스템의 설계에 고려되어야 할 6가지의 이용자기반 정보검색시스템의 설계요소를 도출하였다. 그리고 대학도서관의 이용자기반 정보검색시스템의 설계에 있어서 고려되어야 할 이용자 요구를 420명의 대학생을 대상으로 52문항으로 구성된 설문지 조사를 통하여 시스템 설계요소별로 이용자기반 접근에 따른 인지적, 사회적 측면에서 분석하였다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(Moving Object's Trajectory)을 효과적으로 모델링할 수 있는 시공간 표현 기법(Spatio-Temporal Representation Scheme)과 궤적을 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위한 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시공간 표현 기법은 궤적을 기반으로 하는 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)과 궤적에서 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색(Concept-based Retrieval)을 지원한다. 아울러, 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들은 탐색하여 필터링을 수행한 후, 검색된 후보 시그니쳐들에 대해서만 디스크를 접근하기 때문에 순차 탐색에 비해 많은 수의 디스크 접근 횟수를 감소시킴으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 검색 효과(Retrieval Effectiveness) 및 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 기존의 방법인 Li나 Shan의 방법에 비해 우수함을 보인다.
본 연구에서는 다양한 개념 패싯과 관계 패싯들을 수용한 범용 과학기술 시소러스 구축용 웹 기반 워크벤치 개발에 대해 기술한다. 기존 국내 시소러스 구축용 워크벤치들이 제공하는 기본적인 용어 관계구축 기능을 확장하여 개념 패싯, 범주 관계 패싯, 의미역 관계 패싯, 속성 관계 패싯 및 속성 키워드 처리 기능을 원활히 제공할 수 있는 사용자 중심적 워크벤치를 개발함으로써 시소러스 상의 개념들에 대한 효율적인 구축이 가능하도록 한다. 또한 시멘틱 웹 상의 온톨로지 영역에 보다 근접한 고도화되니 시소러스 구축을 위해 용어들을 개념화시키고, 개념간의 다양한 관계를 설정하는 프로세스 중심적 설계로 분야 적합성이 높은 정보 처리 기반을 갖춘다. 궁극적으로 여러 마이크로 시소러스들을 통합하여 운용할 수 있는 복합 모델을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 목적에 부합하는 시스템 구현을 위해 CBD(Component Based Development) 개발 방법론으로 MSF/CD를 이용하였으며, 분산 환경에서 이기종간의 데이터 교환을 용이하게 하기 위하여 웹 서비스 (XML Web Services)를 이용하였다. 또한 시멘틱 웹 기반 연구자 간 협업 지원 서비스 구현을 위한 확장 검색용으로서도 활용할 수 있도록 하였다. 시소러스 반출은 CSV, XML 및 RDF를 모두 지원할 수 있도록 함으로써 다양한 사용자 요구 사항에 부합할 수 있도록 하였다. 시소러스 브라우징을 시각화 기반의 3단계 구조를 가진 플래시로 구현하여 사용자가 쉽게 시소러스를 탐색하고 분석할 수 있는 기반을 제공하였다. 또한 다양한 검색 요구를 만족시키고자 기본 검색, 고급 검색, 메타 검색을 선택할 수 있도록 하며, 개념 편집 및 시소러스 브라우징과 연동시켜 효율적인 시소러스 구축이 가능하도록 하였다. 본 연구의 워크벤치를 이용하여 구축된 시소러스는 기존 시소러스들에 비해 사용자가 보다 폭넓은 의미 기반 검색을 수행할 수 있도록 함으로써 다각적인 정보를 쉽게 획득할 수 있는 기반을 마련하고 있다는 데 의의가 있으며, 다국어 시소러스 및 다중 시소러스를 수용할 수 있는 방향으로 발전시킬 계획이다.
본 연구에서는 개념 기반 이미지 정보 시스템 COIRS(COncept-Based Image Retrieval System)를 설계하고 구현하였다. COIRS는 개념에 기반한 질의가 가능하다는 점에서 기존의 내용기반 이미지 검색 시스템들과 다르다. 즉, 사용자는 개념적으로 관련이 있는 이미지를 검색할 수 있다. 본 논문에서 개념은 기본적으로 한 이미지 내에 있는 단순 객체들의 복합 형태를 의미한다. COIRS에서 한 이미지는 대상 객체들과 그들 사이의 공간관계로 이루어지는 트리플들에 의해 표현되며, 트리플 시소러스에 의해 개념이 유추된다. COIRS는 가시적 이미지 색인기, 트리플 시소러스, 역화일, 사용자 질의기로 구성되어 있다. 가시적 이미지 색인기는 객체의 이름 명시를 통한 객체의 인식과 그들간의 상대적 위치를 명시함으로써 색인시 수작업을 최소화하기 위한 도구이다. 트리플 시소러스는 트리플을 분석하여 개념을 유추함으로T 궁극적으로는 이미지 전체의 의미를 추출할 수 있게 한다. 이미지를 색인할 경우와 질의를 정형화 할 때 모두 공통적으로 트리플이 사용되므로 질의의 평가는 사용자 질의기를 통해 주어진 트리플들과 역화일내의 트리플간의 부합에 의해 수행된다. COIRS의 주된 장점은 1)기존의 이미지 정보 검색 시스템들이 색, 모양, 질감 등의 정보에 의해 검색을 수행하는데 비해 개념에 기반한 검색을 수행하므로 한 단계 더 진보된 이미지 정보 검색 시스템이며, 2)개념에 기반한 검색 기능과 더불어 기존의 이미지 정보 검색기술도 모두 균일한 환경안에서 수용할 수 있는 통합된 구조를 지원한다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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