• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.4
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• pp.1-9
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• 2010

In the new generation of Web, commonly called "Web 2.0", blogging has facilitated the publishing information or his/her opinion on the web. Various blog retrieval algorithms have been proposed to search for blogs more effectively. However, actually keyword-based searching or link-analysis blog ranking system cannot satisfy the user's requirement. In this paper, we suggest a topic-based weighting blog retrieval system in which the links between blog writings and searching words are considered to improve the search results. Our system extracts topics from each blog and weights them much higher than other guide words. In the comparison with other systems, we see that the proposed topic-base system has better recall rate of search results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.777-778
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• 2009

2.0 시대에 도래하면서 웹에 대한 새로운 패러다임이 생성되었다. 이러한 웹 2.0의 주요 기술은 OpenAPI인데, OpenAPI는 간단한 프로토콜로 정의되어 사용되기 때문에 많은 사용자들이 손쉽게 서비스를 만들 수 있는 장점이 있다. 하지만 빠르게 증가하는 OpenAPI를 효과적으로 검색할 수 있는 여전히 연구중이다. 본 논문은 이러한 OpenAPI에 대해 키워드 기반 검색보다 한단계 발전한 시맨틱 기반의 검색을 제공하기 위해 관련 표준 및 기술에 대해 설명하였다. 이러한 시맨틱을 활용한 OpenAPI의 검색기법은 OpenAPI를 통해 많이 사용되는 매쉬업(Mashup)을 위한 서비스 검색에도 활용될 수 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.45 no.2
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• pp.34-39
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• 2008

This study established the efficient system that retrieves the 3D model by using a statistical technique called the function of discriminant analysis. This method was suggested to search index, which was formed by the statistics of 128 feature vectors including those scope, minimum value, average, standard deviation, skewness and scale. All of these were sampled with Osada's D2 method and the statistics as a factor effecting a change turned the value of discriminant analytic function into that of index. Through the primary retrieval on the model of query, the class above the top 2% was drawn out by comparing the query with the index of previously saved class from the group of same models. This method was proved an efficient retrieval technique that saved its procedural time. It shortened the retrieval time for 3D model by 57% faster than the existing Osada's method, and the precision that similar models were found in the first place was recorded 0.362, which revealed it more efficient by 44.8%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.517-519
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• 2004

Chord(6)는 N개의 노드로 이루어진 P2P(Peer-to-Peer)네트워크에서 검색에 사용되는 메시지를 O(logN)으로 줄인 P2P 검색 알고리즘이다. 하지만 모바일 Ad-hoc 네트워크에 이를 적용할 경우 검색 성공률이 매우 떨어져 (1000개의 노드가 도보속도(2m/s)로 움직이는 경우： 검색 성공률 30%이하)P2P 검색이 거의 이루어지지 않는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이 같은 문제점을 극복하기 위한 알고리즘인 Backtracking Chord을 제안한다. Backtracking Chord 방식은 O(logN)메시지를 사용하여 순차적으로 t번까지 검색을 요청함으로써(t： Timeout의 횟수(0 < t< logN)) t에 따라 최고 88%(t>4)까지 검색 성공률을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.45-50
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• 2008

웹의 폭발적인 성장으로 다양한 형태의 지역관련 정보가 웹 공간에 포함되어 있으며, 기존의 지리정보시스템에서 제공하지 못한 실생활의 다양한 지역 정보를 얻을 수 있게 되었다. 하지만, 사용자가 지역 정보를 얻기 위해서는 현재의 키워드 기반의 웹 검색 엔진을 사용하여 얻은 다수의 검색 결과와 이를 맵과 관련시켜 정리해야 하는 불편함이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 특정지역에 대한 정확한 지리정보를 갖고 있는 수치지도와 방대한 지역정보를 갖고 있는 웹 공간을 융합하여 특정지역과 관련된 지역정보를 효율적으로 제공할 수 있는 시스템인 "경기21서치 2.0"을 제안한다. 본 시스템에서는 웹을 통해 분석한 지역의 특징 및 지역 간의 의미적 관련성을 키워드를 통해 지역지식 네비게이터로 구성하고, 이를 수치지도에 기반한 맵 인터페이스와 연동하여 보다 효율적인 지역 웹 정보검색을 지원한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.2
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• pp.12-17
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• 2003

This paper proposes content-based image retrieval system with fuzzy ART neural network algorithm. Retrieving large database of image data, the clustering is essential for fast retrieval. However, it is difficult to cluster huge image data pertinently, Because current retrieval methods using similarities have several problems like low accuracy of retrieving and long retrieval time, a solution is necessary to complement these problems. This paper presents a content-based image retrieval system with neural network in order to reinforce abovementioned problems. The retrieval system using fuzzy ART algorithm normalizes color and texture as feature values of input data between 0 and 1, and then it runs after clustering the input data. The implemental result with 300 image data shows retrieval accuracy of approximately 87%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.210-215
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• 2000

HANTEC1.0은 12만 건의 문서집합과 30개의 질의집합, 그리고 각 질의에 대한 적합문서로 구성된 정보검색용 한글 테스트 컬렉션이다. 본 연구에서는 HANTEC1.0의 확장 및 보완하기 위해 과학기술분야 20개의 질의를 추가하였는데, 질의 추가를 위해서 일본 NACSIS 테스트 컬렉션의 질의를 번역하여 사용함으로써 한일 교차언어 검색환경을 조성하고자 하였다. 추가된 각 질의에 대해서는 여러 검색기에서 총 41가지 검색방법으로 검색한 후, 각 검색조합의 상위 50개 문서로 구성된 중간 결과집합을 만들었으며, 이를 대상으로 적합성판정에 대한 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 각 질의에 대한 적합성평가를 실시하였다 이렇게 구축된 HANTEC 테스트 컬렉션의 적합문서 집합의 객관적 품질 평가와 시스템 성능평가를 위하여 통계적인 방법을 적용하므로써 공신력있고 일반화된 테스트 컬렉션을 구축하고자 하였다. 현재 HANTEC2.0은 검색분야 연구자 및 개발자에게 자유롭게 배포 중이며 정보검색 시스템의 신뢰도 측정을 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용되어질 것이다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.12
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• pp.301-307
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• 2018

The most of the IR focus on the method for searching the document, so the keyword-based IR system is not able to reflect the feature information of the image. In order to overcome these limitations, we have developed a system that can search similar images based on the vector information of images, and it can search for similar images based on sketches. The proposed system uses the GAN to up sample the sketch to the image level, convert the image to the vector through the CNN, and then retrieve the similar image using the vector space model. The model was learned using fashion image and the image retrieval system was developed. As a result, the result is showed meaningful performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.330-332
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• 1998

정보의 양의 기하급수적인 증가에 따라 저장 용량과 검색 공간의 크기로 인한 문제를 효율적인 압축기법을 사용함으로써 해결하려는 노력이 계속되고 있다. 국내의 경우 한글 처리가 가능한 정보 검색 엔진에 대한 요구가 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 정보 검색 엔진에 고압축 기법을 적용한 MG(Managing Gigabytes) 1.2 시스템과 한글 형태소 분석기 HAM 4.0을 사용하여 고속 한글 정보 검색이 가능한 한글 MG 시스템을 구현하였다. 또한 인터프리터 방식의 질의 처리기를 수정하여 웹에서 한글 문서를 검색하는 한글 MG 테스트베드를 구축하였다.

• Journal of Information Management
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• v.39 no.4
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• pp.173-186
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• 2008

We propose a mash-up system for searching herb, which can search the herbal information in oriental medicine fields using the various Open APIs. We in particular developed and opened two Open APIs which enable to search papers and projects in oriental medicine fields with the general Open APIs. These Open APIs can share and provide the expert knowledge in oriental medicine fields. The information for a herb in oriental medicine fields has various names and descriptions according to their sources unlike other fields. Thus, it is hard to get the results using one or two keywords such as the general search engines. To solve this problem, we in this paper propose a way to provide the more exact and extensive search results using the herb ontology with one hundred herbal information in oriental medicine fields.