• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.33-35
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• 2016

본 논문에서는 모바일 디바이스를 이용하여 촬영한 이미지 또는 이미 모바일 디바이스에 저장된 이미지를 사용자가 검색을 위한 질의어로 사용할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 기존의 모바일 검색엔진을 그대로 활용하기 위해 이미지 어노테이션에 기반한 태깅 키워드를 검색 이미지와 매칭하여 질의하는 방식으로 구현하며, 이 과정에서 이미지의 분석과 분류를 위한 SVM(Support Vector Machine)과 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 사용하였으며, 이미지 어노테이션 태깅에 대한 키워드 매칭을 위해 빅데이터에서의 MapReduce를 응용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.571-574
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• 2004

디지털화 된 멀티미디어 데이터가 증가함에 따라 데이터의 효과적인 분류 및 검색 작업이 더욱 중요해 지고 있으며, 네트워크와 하드웨어의 발전으로 영상 정보를 검색함에 있어 기존의 웹상의 클라이언트/서버 기반 검색만으로는 부족하게 되었다. 이에 따라 영상 정보를 웹상에서 뿐만 아니라 모바일 같은 이기종간의 검색이 필요하다. 그러나 이기종 간의 플랫폼에서 동일한 정보를 얻기 위해서는 상호운용성에 문제가 있다. 웹 서비스(Web Service)는 분산 애플리케이션에 대한 언어-중립적(language-neutral)과 벤더-중립적(vendor-neutral)[5]을 제시하고 있어 기존의 서로 다른 플랫폼간의 정보 이전 문제를 해결할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영화 컨텐츠 검색 시스템을 웹 서비스화 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.464-466
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• 2000

오늘날 영상정보의 보편화로 효율적인 영상 검색 기술이 요구되고 있다. 최근 발표된 Color N$\times$M-grams 기반의 영상 검색 방법은 그 중의 하나이다. 그러나 이 방법은 영상의 특징을 추출한 벡터 Bin의 수가 많아서 검색을 위한 공간과 시간을 많이 필요로 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 연구에서는 영상의 국부성을 이용하여 Color N$\times$M-grams의 단점인 공간과 시간의 비효율성을 개선하고, GLCM의 결합으로 검색 효율을 향상시키는 연구를 수행하였다. WWW의 Color Draw Photo Album에 분류되어 있는 영상들과 미국의 코넬대학의 연구에 사용된 330개의 Benchmark 영상을 가지고 실험한 결과, 기존의 Color N$\times$M-grams에 비해 약 10배의 공간효율개선과 약 2배의 시간효율개선을 얻을 수 있었고, 검색율과 정확성공율에 있어서 각각 25%, 63% 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.674-675
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• 2015

최근 이미지가 가지는 의미적 정보를 온톨로지로 어노테이션한 후 이미지를 분류하고 검색하는 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이미지 검색이 어노테이션된 데이터에 SPARQL 질의를 통해 이루어지기 때문에 질의 결과와 일치하는 이미지들만 검색이 된다. 본 논문에서는 기존의 의미 기반 질의 방식이 아닌 이미지에 어노테이션된 온톨로지를 이용하여 유사 이미지를 검색하는 시스템을 제안한다. 설계된 시스템은 이미지가 가지는 태그 정보를 RDF 온톨로지로 확장하는 기존 연구에 추가적으로 온톨로지 유사 매칭 알고리즘을 사용하여 사용자가 원하는 유사 이미지를 검색할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1064-1067
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• 2013

정보검색 기술의 발달과 더불어 검색에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 있다. 특히, 스마트TV와 같은 장치에서 동영상 콘텐츠를 검색하는데 있어서 콘텐츠의 타이틀과 같은 정형 메타데이터를 이용한 검색뿐만 아니라, 콘텐츠 주제와 같은 비정형 메타데이터를 이용한 검색도 요구되고 있다. 이러한 검색 요구사항을 수용하기 위해서는 주제와 같은 비정형 메타데이터가 구축되어 있어야만 가능하다. 콘텐츠의 주제는 사람의 이해와 분석을 통해서 수작업으로 구축 가능하다. 본 논문에서는 수작업만으로 구축 가능한 콘텐츠의 주제를 기계학습을 기반으로 자동화 할 수 있는 기법을 제안하고, 제안한 기법의 실험을 통하여 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.360-362
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• 2023

건강정보 검색 요구가 증가하면서 다양한 건강정보 검색 서비스가 제공되고 있다. 하지만 최근의 건강정보 검색 서비스는 정형화 된 전문적인 의료정보와 그 해석을 제공하기 때문에 사용자는 이러한 정보를 스스로 이해하여 원하는 건강정보를 검색해야 한다. 사용자의 검색 피로를 줄이고 원하는 정보를 정확하게 얻을 수 있는 건강정보 검색 시스템 개발을 위하여 사용자의 비의료적 표현인 한국어 증상발화 데이터 구축이 선행되어야 한다. 이러한 데이터 구축은 많은 시간과 비용이 필요하기 때문에 이를 줄이기 위한 규칙기반 데이터 증강기법을 제시하고, 이를 활용하여 한국어 증상발화 데이터를 증강하였다. 증강된 데이터의 유효성을 보이기 위하여 KoBERT 기반의 증상분류 실험을 진행하였으며, 증강된 데이터가 그 전의 데이터보다 F1 스코어가 더 높음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.4
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• pp.173-193
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• 2010

The World Wide Web is transitioning from being a mere collection of documents that contain useful information toward providing a collection of services that perform useful tasks. The emerging Web service technology has been envisioned as the next technological wave and is expected to play an important role in this recent transformation of the Web. By providing interoperable interface standards for application-to-application communication, Web services can be combined with component-based software development to promote application interaction and integration within and across enterprises. To make Web services for service-oriented computing operational, it is important that Web services repositories not only be well-structured but also provide efficient tools for an environment supporting reusable software components for both service providers and consumers. As the potential of Web services for service-oriented computing is becoming widely recognized, the demand for an integrated framework that facilitates service discovery and publishing is concomitantly growing. In our research, we propose a framework that facilitates Web service discovery and publishing by combining clustering techniques and leveraging the semantics of the XML-based service specification in WSDL files. We believe that this is one of the first attempts at applying unsupervised artificial neural network-based machine-learning techniques in the Web service domain. We have developed a Web service discovery tool based on the proposed approach using an unsupervised artificial neural network and empirically evaluated the proposed approach and tool using real Web service descriptions drawn from operational Web services repositories. We believe that both service providers and consumers in a service-oriented computing environment can benefit from our Web service discovery approach.

• Journal of Information Management
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• v.37 no.1
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• pp.83-103
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• 2006

This study analyzes the classification schemes and classified information resources of the directory services provided by major web portals to complement keyword-based retrieval. Specifically, this study intends to quantitatively analyze the topic categories, the information resources by subject, and the information resources classified by the topic categories of three directories, Yahoo, Naver, and Empas. The result of this analysis reveals some differences among directory services. Overall, these directories show different ratios of referred categories to original categories depending on the subject area, and the categories regarded as format-based show the highest proportion of referred categories. In terms of the total amount of classified information resources, Yahoo has the largest number of resources. The directories compared have different amounts of resources depending on the subject area. The quantitative analysis of resources classified by the specific category is performed on the class of 'News & Media'. The result reveals that Naver and Empas contain overly specified categories compared to Yahoo, as far as the number of information resources categorized is concerned. Comparing the depth of the categories assigned by the three directories to the same information resources, it is found that, on average, Yahoo assigns one-step further segmented divisions than the other two directories to the identical resources.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.3
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• pp.175-187
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• 2011

Since insects play important roles in existence of plants and other animals in the natural environment, they are considered as necessary biological resources from the perspectives of those biodiversity conservation and national utilization strategy. For the conservation and utilization of insect species, an observational learning environment is needed for non-experts such as citizens and students to take interest in insects in the natural ecosystem. The insect identification is a main factor for the observational learning. A current time-consuming search method by insect classification is inefficient because it needs much time for the non-experts who lack insect knowledge to identify insect species. To solve this problem, we proposed an smart phone-based insect identification inference system that helps the non-experts identify insect species from observational characteristics in the natural environment. This system is based on the similarity between the observational information by an observer and the biological insect characteristics. For this system, we classified the observational characteristics of insects into 27 elements according to order, family, and species, and proposed similarity indexes to search similar insects. In addition, we developed an insect identification inference prototype system to show this study's viability and performed comparison experimentation between our system and a general insect classification search method. As the results, we showed that our system is more effective in identifying insect species and it can be more efficient in search time.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.11
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• pp.1427-1438
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• 2001

We design the evaluation factors to represent the relevance distribution information between a query and sources and proposes the scheme to get relevance distribution information based on evaluation factors. Then it is developed that the organization is able to classify the best source toward query, and shown the algorithms that is able to select the best source toward users query, it is developed algorithms that is decided ranking and mering these, after choose the best source to evaluate a query, Finally, it merges the result from the source, and present them to the user to the issued query. This paper also develops the scheme to classify the best sources for query and presents the selection algorithm of the best information sources. Finally the ranking and merging Federated Retrieval System is presented.