• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.730-739
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• 2010

웹2.0환경에서의 핵심적인 기술은 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 태그가 가지는 근본적인 한계들로 인해 만족스럽지 못한 검색결과가 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 이미지 검색에 대한 선행연구를 기반으로 의미론적 지식체계인 토픽맵 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과 클러스터 내의 태그 정보들은 토픽맵에서의 토픽으로 자동 생성되었으며, 생성된 토픽맵의 토픽들 간에는 WordNet을 적용하여 의미연관관계를 부여하였다. 또한 토픽 쌍에 적합한 어커런스 정보들을 추출하여 토픽들에 부여함으로서 의미론적 지식체계인 토픽맵을 생성하였다. 이와 같이 생성된 토픽맵은 사용자의 정보검색 요구에 대한 시맨틱 내비게이션의 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 풍부한 정보제공이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1169-1178
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• 2008

웹 2.0에서 대부분의 정보는 사용자에 의해 생산되고, 사용자가 붙인 태그에 의해 분류되어진다. 현재 태그와 연관된 서비스 및 연구들은 자동 태깅 기법이나 태그 클라우드 구성 기술에 초점이 맞춰 진행되어짐에 따라, 태그에 의해 분류되어진 정보 및 리소스들을 효율적으로 분류하여 사용자에게 제공하는 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 웹상에 산재되어있는 리소스 및 그에 따른 태그 정보들을 수집하여 태그들 간의 연관성에 따라 맵핑하고, 이를 클러스터링하여 검색에 적용하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 제안 시스템의 성능평가를 위해 태그 기반 대표사이트인 플리커 사이트의 이미지 검색 결과와의 정확성과 재현율을 비교 평가함으로서 향상된 검색결과를 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.85-87
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• 2022

루푸스 신염을 정확히 진단하기 위해서는 신장의 침 생검을 통한 조직검사를 통해 사구체들을 찾아내고, 각각의 염증 정도를 분류해야 한다. 하지만 이에는 의료진의 많은 시간과 노력이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망 (Convolutional neural network, CNN)에 기반한 검출 및 분할에 딥 러닝 접근법을 적용하는 YOLOv5 알고리즘을 통해 검체 이미지 내에서 사구체를 자동으로 검출해 내도록 하였다. 그리고 루푸스 신염 환자의 슬라이드 이미지에 대한 태깅 작업을 거쳐 학습을 위한 데이터와 테스트를 위한 데이터를 생성하여 학습 및 테스트에 활용하였다. 그 결과 고화질의 검체 이미지 내에서 대부분의 사구체를 0.9 이상의 높은 precision과 recall로 검출해 낼 수 있었다. 이를 통해 신장 내부의 사구체 검출을 자동화하고 추후 연구를 통해 사구체 염증 정도를 단계화 할 수 있는 발판을 마련하였다.