• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.1121-1124
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• 2005

Edge Histogram Descriptor는 image의 edge 분포 정보를 표현하며 방향성을 가지는 Bio Image 검색에 있어 높은 검색 성능을 나타낸다. 그러나 Bio Image의 객체 분포의 특성으로 인해 지역적 edge 분포 비교는 충분한 검색 성능을 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 특징 block을 이용한 효율적인 검색 알고리즘을 제안한다. Local histogram으로부터 Global bin을 얻어 image의 대표 방향성을 선정하고 특징 block을 선정한다. 특징 block의 비교는 edge 분포와 함께 주요 객체의 위치 정보를 더하는 효과를 가진다. Bio Image의 검색 실험에서 제안 알고리즘은 향상된 검색 성능을 보여준다. 또한 Bio image 검색을 위한 descriptor 조합 연구에도 적용 가능하여 검색 효율을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.69-71
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• 1998

본 논문에서는 웹을 기반으로 한 인터넷에서 유전자 알고리즘을 이용한 정보검색 방법을 제시한다. 특정 문제에 대한 가설 공간을 탐색하여 최적의 해를 찾을 때 지역성과 전역성을 함께 고려하는 유전자 알고리즘의 특성을 웹에서의 정보검색에 이용한다. 여기에서 고려할 점은 탐색속도와 탐색방향인데 본 논문에서는 탐색속도를 고려하지 않았다. 탐색방향은 사용자의 정보 요구와 검색된 문서와 유사도 평가함수로 조절하였다. 본 논문에서 제안한 유사도 평가함수로 실험을 한 결과, 사용자의 초기 정보요구에 대한 검색결과의 적합성 여부에 대한 사용자의평가가 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 HTML 문서의 특성을 고려해서 검색하는 경우에는 검색어에 대해 보다 특정적인 결과를 제시했으며, 문서 내에서 검색어의 지역 중요도만을 고려하는 경우는 보다 일반적인 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.5
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• pp.522-527
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• 2010

In the connected environment by network, clients shared resources as that requested the file that a server had, but P2P system is alternative because of the overload of servers. To improve the performance of this P2P system, we are studying about that. In this study, we can improve a usability for users using P2P search system, and suggest a group search algorithm based on a preprocessing search.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.523-525
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• 2003

방송 프로그램이나 영화와 같은 동영상을 인터넷에서 검색하는 서비스가 활성화됨에 따라 특정 인물이 등장하는 부분을 검색하는 기능은 일반 사용자나 프로그램을 만드는 제작자 모두에게 필요한 기능이 되었다. 등장인물 중심의 검색을 위해서는 해당 인물의 얼굴 검출 및 인식 기능이 필수적이며, 특히 방송영상의 특성에 적합하고 등장인물 검색 서비스에 적용 가능한 얼굴 검출 및 인식 기술이 요구된다 이를 위해 본 논문에서는 고속 얼굴 인식 시스템을 제안하고, 실시간 수행이 가능한 얼굴 검출 및 인식 알고리즘을 제안하다. 제안한 얼굴 검출 및 인식 알고리즘은 DCT 기법을 전처리 단계로 두어 계산량을 최소화하면서도 특징값의 정보량은 유지하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘이 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보이며, 실제 방송 영상을 구현된 시스템에 적용하여 시간과 검출률/인식률 측면에서 우수한 결과를 나타냄을 보인다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.651-662
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• 2000

멀티미디어 데이터베이스에서 k-최근접 질의는 가장 일반적이며, 비공간 검색 조건이 포함된 경우가 많다. 현재까지 이러한 질의를 위한 여러 기법 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 점증적 최근접 알고리즘에 가장 유용하다고 알려져 있다. 질의 처리를 위해 상위 연산자가 k보다 많은 객체를 요구할 때, 이 알고리즘은 처음부터 질의를 재실행하지 않고 다음 객체를 전달할 수 있기 때문이다. 그런데, 이 알고리즘에서 사용하는 R-트리는 결국에는 비공간 검색조건을 만족시키지 않을 투플 후보들을 부분적으로 제거할 수가 없기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서 우리는 이 알고리즘을 보완한 RS-트리 기반 점증적 최근접 알고리즘을 제안한다. RS-트리는 R-트리와, 그 보조 트리로서 계층적 시스니쳐 파일을 기반으로 하는 S-트리로 구성된다. S-트리는 R-트리를 탐색하는 과정에서 많은 불필요한 투플을 제거하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 실험을 통해 RS-트리가 Hjaltason과 Samet의 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.17 no.3
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• pp.45-70
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• 2000

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.39-42
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• 2002

인터넷의 빠른 성장과 함께 그 속에 존재하는 많은 정보들을 이용하고자 하는 인터넷 이용자들의 욕구를 충족시키기 위해 정보검색 기술이 발달하였고, 그 결과 현재 수많은 검색엔진들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 검색엔진을 이용한 검색의 경우 페이지 순위 결정시 사용자들에 의해 많이 읽혀진 페이지가 높은 순위에 랭크될 수 있도록 하여 좀 더 빠르고 정확한 결과를 찾을 수 있도록 하는 사용자 뷰 기반 페이지 랭킹 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.256-258
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• 1998

대용량의 멀티미디어 자료를 기반으로 하는 내용-기반 멀티미디어 검색 시스템에서 k-최근접 탐색 질의는 사용자의 매우 중요한 검색 질의 중에 하나이다. 하지만, 방대한 양의 멀티미디어 데이터베이스를 기반으로하는 경우에는 적중 에러 없는 정확(exact) k-최근접 데이터 탐색을 위해서 상당히 많은 디스크 접근 횟수가 요구된다. 본 논문에서는 X-트리에서의 정확 k-최근접 탐색 질의를 개선하고, 또한 사용자의 빠른 검색 성능을 위해 다소의 적중 에러는 허용한다 하더라도 디스크 접근 횟수를 줄이는 근사(approximate) k-최근접 탐색 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.151-153
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• 2004

정보검색이 발달함에 따라 인터넷 환경에서의 정보 검색은 하이퍼링크 정보를 분석하여 이용하는 추세에 있다. 최근에는 주어진 주제어나 질의어에 대해 가장 적합한 검색 방법을 결정하기 위해 하이퍼텍스트 기반 링크 구조를 분석하는 알고리즘이 늘어나고 있는 실정이다. Bharat〔2〕은 HITS 알고리즘의 문제점을 지적하고 이를 개선하기 위한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 Bharat이 제시한 확장 질의어를 만드는 방법에 대한 문제점 제기와 이 문제에 대한 개선 안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.799-800
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 LBS에서는 점차 대용량화 및 밀집화 경향을 보이는 POI에 대한 빠른 KNN 검색이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 DGR-Tree를 위해서 POI에 대한 빠른 KNN 검색을 위한 KNN 검색 알고리즘을 제시하고, 또한 성능 평가를 통해 그 우수성을 입증한다.