• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.105-110
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• 2001

웹 상에서의 이미지 정보검색은 주로 표준화되지 않은 이미지의 서지정보로부터의 검색이 이루어지고 있어 그 정확성과 효율성이 그리 높지 않은 실정이다. 따라서 이미지 검색을 위한 효과적인 메타데이터 표준의 선정은 일반인들이 신속하고 효과적으로 웹 상의 이미지를 검색할 수 있게 해주는 기초적인 단계일 것이다. 이 연구에서는 기존의 이미지 메타데이터에 대해 살펴보고 이를 토대로 하여 웹 상에서의 빠르고 효과적인 이미지 정보의 교환을 위한 핵심 메타데이터를 선정하고 XML DTD 및 스키마를 완성하였다. 그리고 선정된 메타데이터를 대상으로 이미지 검색이 이루어질 수 있도록 메타데이터 데이터베이스를 구축하고 이를 검색할 수 있는 웹기반 이미지 검색시스템을 설계하여 구현해보았다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.202-205
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• 2003

인터넷의 보급으로 사용자는 일반문서에 대한 검색뿐만 아니라 멀티미디어 데이터에 대한 검색도 할 수 있게 되었다. 기존 포탈사이트의 검색은 주로 html 문서위주로 제공되고 있으며, 검색방법은 html 문서의 단어, 구를 이용하는 검색방식을 주로 사용하고 있다. 멀티미디어 데이터에 대한 검색 또한 데이터 제공자(Data provider)가 제시한 검색어구를 바탕으로 이루어진다. 본 논문에서는 사용자(User)에게 관심이 있는 멀티미디어 데이터 부가정보를 인덱스로 유지하고 구성하여 제공하는 XML 트리 형식의 검색 시스템을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.211-214
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• 2007

최근 멀티미디어 데이터, 특히 UCC를 중심으로 동영상 데이터가 급증하고 있다. 그러나 현재 대부분의 검색 시스템은 키워드 기반의 동영상 데이터 검색만을 지원하고 있으며, 따라서 사용자가 원하는 동영상 데이터를 효율적으로 검색하지 못하는 실정이다. 동영상 데이터에 대한 효율적인 검색을 지원하기 위해서는, 동영상의 내용(이미지, 색, 모양 등)을 고차원의 특징 벡터 데이터로 표현하여 유사한 동영상을 검색하는 내용-기반 검색이 요구된다. 본 논문에서는 내용-기반 검색을 위해 제안된 기존의 고차원 벡터 데이터 색인 구조를 실험을 통하여 성능을 비교하며, 이를 통해 동영상 내용-기반 검색에 가장 효율적인 색인 기법을 제시한다. 아울러 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위한, 근사 k-NN 질의 탐색 기법의 유용성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.490-492
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• 2002

본 논문에서는 효과적인 멀티미디어 데이터 검색을 위하여 기존의 주석과 내용 기반 검색 기법을 보완한 새로운 멀티미디어 데이터 검색 기법과 멀티미디어 데이터 모델을 사용한 통합 멀티미디어 검색 및 주석 시스템을 제안한다. 데이터 모델로는 MPEG-7 표준에 정의 되어있는 멀티미디어 기술 구조(MDS)와 기술 정의 언어인 XML Schema를 사용하였다. 이러한 모델을 기반으로 멀티미디어 데이터를 XML의 계층구조를 이용하여 주석 처리하고 다양한 방법을 통하여 검색을 할 수 있는 멀티미디어 검색 시스템을 구현하여, 실제 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10a
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• pp.133-136
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• 2001

오디오 비디오 데이터의 활용이 증가함에 따라 멀티미디어 데이터의 내용에 대해 표현하려는 연구와 함께 멀티미디어 데이터의 내용이나 메타데이터를 저장하고, 검색하고, 조작하는 연구의 필요성이 증가하였다. 멀티미디어 데이터의 표현은 사용자가 원하는 내용만을 쉽게 검색하고, 접근한 수 있도록 표현되고 저장되어야 한다. 그러나 기존의 멀티미디어 검색 시스템들은 특정 객체에 중점을 두고 색상, 위치, 모양 등의 정보를 가지고 유사 객체를 찾는 방식을 취하고 있으므로 특정 사건이나 구체적인 인물 정보나 에피소드의 정보를 검색하고자 한 때는 키워드에 의한 검색을 해야하므로 불필요한 정보가 다량으로 검색되며 여러 번의 검색이 이루어져야 하는 단점이 있다. 또한 일반 사용자들은 주로 특정 장면에서 특정 객체의 특징이나 행동, 장소, 사건 등의 정보에 대해 관심을 갖고, 이에 따른 질의를 하는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 "장면"이라는 계층 구조에 중점을 두고 멀티미디어 데이터의 내용 정보와 구조 정보를 표현 및 저장을 하며, 사용자는 특정 사건이나 객체들의 특징 정보를 가지고 장면이나 전체 구조를 검색찬 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 멀티미디어 데이터의 표현 및 저장 검색의 모든 과정은 데이터의 재사용성과 접근 용이성을 위해 XML을 기반으로 하여 처리된다. 이렇게 XML로 표현된 데이터는 사용자들에게 구조 정보나 내용 정보에 있어서 다양한 검색 결과를 제공할 수 있는 장점이 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.618-620
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• 2013

네트워크 및 컴퓨팅 기술의 발달로 데이터를 위탁 저장하고 이를 언제어디서든 다양한 단말로 처리 할 수 있는 클라우드컴퓨팅서비스가 활성화되고 있다. 특히 클라우드컴퓨팅 서비스 중 DaaS가 널리 사용되고 있다. 하지만, 위탁 저장된 데이터베이스에 신체 정보라던가 개인의 민감한 정보가 암호화 없이 저장된다면 서버에 저장된 데이터를 데이터 소유주의 동의 없이 공격자 및 비윤리적인 서버관리자가 열람할 수 있다는 보안 문제점이 있어 위탁 저장된 데이터베이스의 암호화가 필요하다. 하지만 기존에 사용되고 있는 암호화 알고리즘으로 암호화된 데이터를 안전하게 검색하기 위해선 암호화 데이터를 전부 데이터 소유자의 단말기에 내려 받고 전부 복호화해서 검색해야 하기에 데이터를 위탁 저장하는 의미가 퇴색된다. 이와 같은 문제를 해결하기위해 검색 가능한 암호시스템(Searchable Encryption System)이 등장하게 되었다. 하지만 기존의 검색가능 암호 시스템은 같은 키워드를 검색하기위해 생성된 트랩도어가 동일한 형태를 가지게 된다. 수많은 검색 쿼리들이 위탁저장소에 전송되며, 저장소의 관리자는 쿼리를 통해 키워드를 유추하고, 쿼리를 통해 사용자가 어떤 데이터를 저장하고 검색하는지 학습이 가능하기 때문이다. 따라서 본 논문은 동일한 사용자가 같은 키워드를 검색하더라도 매번 다른 트랩도어가 생성되도록 하여 비윤리적인 서버관리자가 검색 쿼리를 통해 검색 내용 및 데이터를 유추할 수 없도록 하는 일회용 트랩도어를 이용한 검색가능 암호 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.487-490
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• 2010

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.43-45
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• 2001

NCBI 의 GenBank 데이터베이스는 전세계에서 수집된 염기 서열 데이터들의 집합이며, 그 중 특허로 등록되어 있는 데이터들을 GenBank 특허 데이터라 부른다. 본 논문에서는 한국생명공학연구원의 유전체 사업단에서 개발해 오고 있는 웹기반 GenBank 특허 데이터 검색 시스템의 설계와 구현에 대해서 설명한다. 본 시스템은 일반 속성(attribute)을 저장하고 검색하기 위해 DBMS 를 사용하고, DNA 시퀸스 검색을 위해 BLAST를 사용한 약결합 아키텍쳐(loosely-coupled architecture)를 채택하고 있다. 즉, 일반 속성으로 저장될 수 있는 데이터들은 데이터베이스의 테이블들의 컬럼 값으로 저장하고 SQL 언어를 통해 검색할 수 있도록 하였으며, DNA 시퀸스 검색을 위해서는 BLAST 에서 제공하는 인덱스를 구축하고 BLAST 명령어를 사용하여 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 검색 결과들이 기존의 외부 특허 시스템과 연동하도록 하기 위해, 결과 분석 모듈을 구현하여 검색 결과들이 다른 웹 사이트의 데이터를 가리키도록 하였다. 마지막으로, 이러한 DNA 검색 시스템을 구현할 때에 고려해 되야 되는 이슈들을 설명한다.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.6
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• pp.89-105
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• 2023

With the development of information technology, most of the information has been converted into digital information, leading to the Big Data era. The demand for search platform has increased to enhance accessibility and usability of information in the databases. Big data search software platforms consist of two main components: (1) an indexing component to generate and store data indices for a fast and efficient data search and (2) a searching component to look up the given data fast. As an amount of data has explosively increased, data indexing performance has become a key performance bottleneck of big data search platforms. Though many companies adopted big data search platforms, relatively little research has been made to improve indexing performance. This research study employs Elasticsearch platform, one of the most famous enterprise big data search platforms, and builds physical clusters of 3 nodes to investigate optimal indexing performance configurations. Our comprehensive experiments and studies demonstrate that the proposed optimal Elasticsearch configuration achieves high indexing performance by an average of 3.13 times.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.157-159
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• 2004

시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 검색은 문서의 의미를 온톨로지의 메타데이터로 생성하여 이를 바탕으로 검색을 수행하게 된다. 이와같은 온톨로지 기반의 시맨틱 검색은 논리를 바탕으로 추론을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 적용한 시맨틱 검색 시스템을 언급하고 시맨틱 검색 시스템에서의 성능향상을 위해 추론엔진의 작업메모리 영역의 부하를 줄여 기존의 시스템보다 빠른 성능의 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 시맨틱 검색 시스템의 성능향상을 위한 방법론으로는 다음과 같다 첫째, 추론엔진이 검색 도메인내의 전체 메타데이터를 가지고 추론을 수행하지 않고 메타데이터의 온톨로지부분 만을 사용하여 사용자가 원하는 질의문을 추론하여 검색에 사용하게 한다. 둘째, 시맨틱 검색 방법에서 Dirtectly 매칭 검색과 시맨틱 추론검색을 병행하여 수행하게 한다. 이를 위해 본 논문에서는 메타데이터의 온톨로지부분과 인스턴스부분을 분리하는 단계와 분리된 온톨로지부분에서 사용자가 원하는 질의를 추론하는 단계, 추론된 질의문을 검색시스템에서 매칭하는 단계를 수행하게 된다. 이러한 방법은 메타데이터의 양이 증가하여도 온톨로지부분은 증가하지 않으므로 추론엔진에서 전 방향 추론단계의 수행시간을 단축과 추론엔진의 호출 횟수를 단축시키는 결과를 가져온다.