• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.284-289
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• 1998

본 논문에서는 동영상 정보의 효율적인 관리를 위해 주석 기반 검색과 내용 기반 검색을 통합적으로 지원하는 통합 동영상 데이터 모델(Integrated Video Data Model, IVDM)를 제안한다. IVDM은 동영상 자료를 계층적으로 구조화하여 상위 수준에서는 의미 단위와 세그먼트 단위로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 이미지 인덱싱을 이용한 내용 기반 검색을 지원한다. 우리는 이 IVDM을 이용하여 MPEG-2로 압축된 동영상 정보를 관리하는 시스템(Integrated Video Information Management System, IVIMS)을 개발한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.79-84
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• 1998

일반적으로 동영상 검색을 위해 주석 기반과 내용 기반 검색을 사용하는데, 주석 기반 검색은 사용자의 주관이 개입되어 일관성을 잃기 쉽고, 내용 기반 검색은 동영상 데이터가 담고 있는 의미가 추출되기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그래서, 본 논문에서는 이 두 검색 기법을 상호 보완하여 검색의 효율성과 정확성을 높이기 위해 통합 동영상 데이터 모델(IVDM)을 제안하고, 이것을 기반으로 뉴스 동영상 검색을 위한 데이터베이스 스키마와 질의 유형을 설계한다. 이 모델은 동영상 데이터를 계층적으로 구조화한 형태로 상위수준에서는 주제별로 부여된 메타 정보로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 동영상 데이터에서 색깔, 모양, 움직임, 질감 등의 특징 데이터를 추출하여 내용 기반 검색을 지원한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권2호
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• pp.205-212
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• 2013

기존 채팅 시스템은 일반적으로 사용자 입력 문장과 데이터베이스 내 목표 문장들 사이의 어휘 일치도에 기반을 둔 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법은 어휘 불일치 문제를 자주 일으킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 순차적으로 적용되는 3단계 문장 검색 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 어휘 수준에서 사용자 입력 문장과 목표 문장들 사이의 공통 키워드 열을 비교하는 것이다. 두 번째 단계는 의미 수준에서 사용자 입력 문장과 데이터베이스 내 문장들 사이의 문장 유형과 의미 표지를 비교하는 것이다. 마지막 단계는 미리 정의된 어휘-구문 패턴을 사용자 입력 문장과 매칭하는 것이다. 실험에서 제안된 방법은 단순 키워드 매칭 방법 보다 더 나은 응답 정확도와 사용자 만족도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.526-528
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• 2000

디지털 비디오 정보를 효율적으로 관리 검색하기 위한 내용 기반 검색 시스템을 위해서는 내용정보의 추상화가 필수적이다. 지금까지 비디오의 내용정보의 추상화, 특히 의미적 내용 정보의 추출은 사람에 의한 수동적인 방법에 의존한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 MPEGgudtlr의 영화 데이터를 대상으로 폭발 장면 자동 추출을 위한 저급 수준 비디오 내용정보의 추상화 방법을 제안하고, 실제 구현을 통하여 그 유용성을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2020

문서 검색은 오래 연구되어 온 자연어 처리의 중요한 분야 중 하나이다. 기존의 키워드 기반 검색 알고리즘 중 하나인 BM25는 성능에 명확한 한계가 있고, 딥러닝을 활용한 의미 기반 검색 알고리즘의 경우 문서가 압축되어 벡터로 변환되는 과정에서 정보의 손실이 생기는 문제가 있다. 이에 우리는 BERT Sparse라는 새로운 문서 검색 모델을 제안한다. BERT Sparse는 쿼리에 포함된 키워드를 활용하여 문서를 매칭하지만, 문서를 인코딩할 때는 BERT를 활용하여 쿼리의 문맥과 의미까지 반영할 수 있도록 고안하여, 기존 키워드 기반 검색 알고리즘의 한계를 극복하고자 하였다. BERT Sparse의 검색 속도는 BM25와 같은 키워드 기반 모델과 유사하여 실시간 서비스가 가능한 수준이며, 성능은 Recall@5 기준 93.87%로, BM25 알고리즘 검색 성능 대비 19% 뛰어나다. 최종적으로 BERT Sparse를 MRC 모델과 결합하여 open domain QA환경에서도 F1 score 81.87%를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.175-177
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• 2005

검색된 정보의 정확성과 검색 속도는 정보 검색 시스템의 성능 평가에 있어서 매우 중요한 요소이다. MPEG-7 시각 정보 기술자는 예제 기반 이미지/비디오 검색 시스템을 구성할 때 사용할 수 있는 저급 수준시각 정보에 대한 표준화된 기술을 의미한다. 제안된 기술자는 검색 결과의 정확성에 대해서는 검증을 받은 상태이지만, 고차원 데이터이거나 시간 복잡도가 큰 매칭 함수를 가지고 있어 순차 검색을 할 경우 매우 많은 검색시간을 필요로 한다. 일반적으로 이러한 문제를 해결하기 위해 인덱스 정보를 구성하여 검색에 적용하는 방법이 주로 사용된다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자중 이미지 검색 시스템에 이용할 수 있는 색상 기술자와 텍스쳐 기술자, 그리고 외형 기술자를 인덱스 정보 구성 관점에서 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.440-442
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• 2003

문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어수준 이상의 개념 수준에서의 운서 비교를 가능하게 한다. 본 논문에서는 은닉변수모델을 이용하여 문서 집합으로부터 단어들 간의 의미관계를 자동적으로 추출하고 이를 통해 문서간 유사도 측정을 효과적으로 하기 위한 방안을 제시한다. 은닉변수 모델로는 다중요인모델의 학습이 용이한 헬름홀츠 머신을 활용하묘 이의 학습 결과에 기반하여, 문서간 비교를 한 의미 커널(semantic kernel)을 구축한다. 2개의 문서 집합 HEDLINE과 CACM 데이터에 대한 검색 실험에서, 제안된 기법을 적응함으로써 기본 VSM(Vector Space Model) 에 비해 20% 이상의 평균 정확도 향상을 이를 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.75-84
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• 2005

게시판 시스템은 텍스트 외에도 다양한 멀티미디어 데이터를 포함하는 구조로 발전해왔다. 그러나 기존 시스템은 사용자가 게시물의 내용을 파악하기 위해서는 많은 시간과 노력을 들여야 한다는 단점을 갖고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 대부분의 게시판 시스템에서 검색 기능을 제공하지만, 렉시컬 수준의 정보 접근으로 사용자의 의도에 적합한 게시물을 찾는 것은 어려운 일이다. 더욱이 게시물이 멀티미디어를 포함하는 경우에는 검색이 거의 불가능하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 시맨틱 웹을 적용한 새로운 게시판 시스템을 제안한다. 제안된 게시판 시스템은 게시물의 분야와 멀티미디어 속성을 표현할 수 있는 온톨로지를 제공한다. 또한, 사용자들이 제안된 온톨로지로 분야별 게시판 온톨로지를 기술할 수 있도록 설계되었다. 시스템의 수정 없이 다양한 분야별 의미기반 검색을 제공하기 위하여, 관리자가 기술한 게시판 온톨로지를 게시판 시스템에서 도입할 경우 자동으로 입력/검색 인터페이스와 RDF 데이터의 접근 구조가 형성되도록 구현하였다. 제안된 게시판 시스템은 사용자의 의도에 적합한 게시물 검색을 하는 의미기반 검색의 가능성과 유효성을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.231-242
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• 1999

일반적으로 동영상에 대한 정보 검색에는 주석 기반 검색이나 내용 기반 검색을 사용한다. 그러나, 주석 기반 검색은 사용자의 주관이 개입되어 일관성을 잃기 쉽고 내용 기반 검색은 동영상 데이터가 담고 있는 일반적인 의미 추출이 어렵다는 단점을 가지고 있다 그래서, 본 논문에서는 이 두 검색 기법을 상호 보완하여 검색의 효율성과 정확성을 높일 수 있도록 하는 통합 동영상 데이터 모델(IVDM)을 제안한다. 이 모텔은 동영상 데이터를 분석하여 계층적으로 구조화한다. 상위 수준에서는 주제별로 부여된 메타 정보로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 동영상 데이터에서 색깔, 모양, 움직임, 질감 등의 특정 데이터를 추출하여 내용 기반 검색올 지원한다. 그리고 이 IVDM의 타당성을 입증하기 위해 동영상의 대표격인 뉴스 동영상올 객체 지향 데이타베이스 스키마 형태로 설계하고, 이에 맞는 질의 유형 4가지와 그 처리 알고리즘도 제공한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.115-124
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• 2004

저 수준의 특징정보를 사용하는 내용기반 검색만으로 지능형 정보검색을 위한 사용자의 개념적인 요구에 부합하는 검색결과를 제공하기 어렵다. 일반적으로 비디오 데이터에는 동영상 정보와 함께 음성, 음향 등의 오디오 정보와 폐쇄자막 등의 정보가 포함되어 있다. 지식기반 비디오 검색은 그러한 다양한 정보를 사용하여 자동색인을 수행하고 색인 데이터베이스를 구축한다. 이로써 사용자는 보다 개념적인 검색 요구에 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 비디오 내의 한국어 폐쇄자막을 이용한 지식기반 비디오 검색 시스템을 제안한다. 한국어 폐쇄자막은 형태소 분석 수준에서 자동색인되며, 색인 데이터베이스를 이용하여 키워드 질의를 통해 비디오를 검색할 수 있다. 실험에서 한국어 속기시스템으로 제작된 폐쇄자막이 포함된 뉴스비디오에 적용하여, 제안하는 방법이 사용자의 보다 의미 있는 개념적인 요구에 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.