• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.114-117
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• 2007

최근 UCC의 등장으로 인터넷을 이용한 멀티미디어의 활용이 생활화되고 있다. 이러한 환경에서 사진, 동영상, 음악 등 멀티미디어의 검색은 시간과 접촉 이용성을 증가시켜줄 수 있는 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 현재 제안되어 있는 멀티미디어 활용 시스템들은 전체 사용자를 기반으로 우선순위를 적용하여 단일화된 metric을 통한 랭킹 시스템을 제안함으로 사용자 중심의 실용적인 랭킹 시스템을 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점에 기반하여 사용자 중심의 차별화된 뷰를 제공해 줄 수 있는 사용자 선호 기반(User Favor-Based) 멀티미디어 랭킹 시스템 '포토톡'을 제안한다. 제안하는 시스템은 현실적인 랭킹시스템을 통해서 사용자 중심의 결과를 도출할 수 있는 장점을 가진다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.11
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• pp.1305-1314
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• 2013

The existing tag based system deducts a retrieval result with low accuracy through the usage of a single tag matching by using tags tagged in contents. And the system doesn't provide effectively contents related information which the tags have, as the users place tags on contents without considering the priority and associative relation between tags. For a solve of above problems, this paper suggests a tag ranking system which extracts semantic similarity between tags and re-ranks the tags tagged in contents. In order to evaluate the performance of suggested system, this paper experiments and compares the ranking result of this paper's tag ranking system with the result of baseline method using tags tagged in images and frequency method adapting tag co-appearance frequency.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1243-1244
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• 2011

블로그 이용이 활성화됨에 따라 포스트 랭킹 방법의 필요성이 증가하고 있다. 기존 연구에서는 HITS 에 기반을 둔 포스트 랭킹 방법인 BAITS 와 BAITS 를 수정한 포스트 랭킹 방법들을 제안한바 있다. 본 논문에서는 이러한 포스트 랭킹 방법들을 다양한 척도를 이용한 비교 실험을 통해 비교하여 가장 정확도가 높은 랭킹 방법을 판별하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.1
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• pp.47-53
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• 2016

A type of workflow affiliation network is one of the specialized social network types, which represents the associative relation between actors and activities. There are many methods on a workflow affiliation network measuring centralities such as degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality. In particular, we are interested in the closeness centrality measurements on a workflow affiliation network discovered from enterprise workflow models, and we know that the time complexity problem is raised according to increasing the size of the workflow affiliation network. This paper proposes an estimated ranking algorithm and analyzes the accuracy and average computation time of the proposed algorithm. As a result, we show that the accuracy improves 47.5%, 29.44% in the sizes of network and the rates of samples, respectively. Also the estimated ranking algorithm's average computation time improves more than 82.40%, comparison with the original algorithm, when the network size is 2400, sampling rate is 30%.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.8 no.2
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• pp.113-119
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• 2007

Recently, multimedia applications using internet are increasing by emergency of UCC. The retrieval of photo, video, audio is a main issue to increase utility of access and efficiency of access time. But the exist multimedia applications do not provide the practical ranking system. They provide only simple ranking system using metric. This paper provides "PhotoToc", the user favor-based multimedia ranking system, that can provide differenced view to users. The proposed system has a to retrieve the user centered results.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.175-180
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• 2012

기술용어 패러프레이즈 (Terminological Paraphrase, TP)는 학술 문헌 내에서 기술 용어의 개념 및 정의를 다른 형태로 풀어서 알기 쉽게 서술적 문구 (descriptive expression) 를 의미한다. 이러한 TP들에 대한 효율적인 식별과 추출은 학술 정보에 대한 개념적 접근이나 학술 정보 검색의 재현율 향상에 매우 중요하다. 본 논문은 생명 공학 분야의 논문에 나타나는 다양한 형태의 TP들을 효율적으로 추출하기 위한 정보 검색 기반의 추출 방법론을 제시하고 총 여섯 가지의 추출 랭킹 모델을 기반으로 이를 결합함으로써 TP추출의 확장 가능성에 대한 실험적 연구를 수행한다. 실험 결과, 활용된 랭킹 모델이 서로 상호 보완적인 관계에 있음을 알 수 있었으며, 랭킹 결합에 의한 성능 개선 효과를 얻을 수 있었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.4
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• pp.247-253
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• 2009

Rank learning and processing have gained much attention in the IR and data mining communities for the last decade. While other data mining techniques such as classification and regression have been actively researched to interoperate with RDBMS by using the tightly coupled or loose coupling approaches, ranking has been researched independently without integrating into RDBMS. This paper proposes a tightly coupled integration of the Ranking SVM into MySQL in order to perform the rank learning task efficiently within the RDBMS. We implemented new SQL commands for learning ranking functions and predicting ranking scores. We evaluated our tightly coupled integration of Ranking SVM by comparing it to a loose coupling implementation. The experiment results show that our approach has a performance improvement of $10{\sim}40%$ in the training phase and 60% in the prediction phase.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.478-480
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• 2002

질의 응답 시스템의 성능을 높이기 위해서는 정답 후보(Answer Candidate)를 랭킹하는 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 기존의 정답 후보 랭킹을 위해 사용하던 위치 근접성의 문제점을 제시하고, 이를 보완하기 위한 구문 근접성을 이용하는 방법에 대해 제안한다. 실험 결과는 논문에서 제안한 구문 근접성을 사용한 정답 후보 랭킹 방법이 위치 근접성을 이용만 방법보다 더 개선된 방법임을 보여준다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.31-36
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• 2010

최근 대두되고 있는 웹2.0의 특징은 일반 사용자들이 능동적으로 정보를 생산해내고 공유하는데 있다. 웹 2.0의 참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미(Folksonomy)는 과거 택소노미(Taxonomy)와 같이 전문가에 의하여 구축되는 분류 체계가 아닌 사용자들이 협동적으로 태그(Tag)들을 만들고 관리하는 소셜 태깅(Social Tagging)에 의한 분류 시스템이다. 최근 이러한 폭소노미를 활용하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 Flickr와 같은 태그 기반 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 검색 시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폭소노미에 기반한 이미지 공유 데이터베이스에서 적합한 태그들을 태그 전달(Tag Propagation)하거나 확률 및 출현빈도에 기반하여 태그 랭킹을 수행하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있지만 여전히 만족할만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 이미지 공유 데이터베이스에서 유사한 이미지들로부터 이미지에 보다 적합한 태그들을 부여하기 위해서, WordNet을 활용하여 태그들 간의 의미관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법을 제안한다. 또한, 신뢰성 있는 태그 기반 검색을 위하여 제안한 태그 랭킹 기법이 현재 이미지 공유 시스템의 랭킹 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.250-253
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• 2007

본 논문에서는 현재 검색 엔진의 랭킹 방식의 문제점과 인터페이스의 문제점을 해결하기 위하여 노력하였다. 기존의 페이지간 링크와 같은 부가적 정보를 이용한 인기도 기반 랭킹의 문제점을 단어간의 수식 관계를 이용한 의미 기반 랭킹 알고리즘의 제시를 통해 해결하였다. 또한 검색어와 연관된 단어를 수식 관계를 이용하 계산, 시각화하여 제공함으로써 사용자가 잘못된 검색어로 검색을 시작하였더라도 항상 올바른 검색 결과를 얻을 수 있도록 도왔으며 각 검색 결과와 함께 원문을 요약해 제공함으로써 검색 결과를 일일이 클릭해 보지 않고도 내용을 쉽게 유추할 수 있도록 도왔다.