• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.1
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• pp.127-137
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• 2006

In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic- based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the automatic indexing agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we propose the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.697-699
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• 2005

본 논문에서는 실세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상으로부터 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 일반 영상으로부터 실세계의 조명 정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR영상을 생성한다. HDR영상의 색상 및 명도 변화를 이용하며 영역을 분할하고, 분할된 영역으로부터 명도 평균과 가중치를 이용하여 방향성 광원의 파라미터를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 장정은 비반복적인 기법을 사용하여 일관된 결과를 산출하여 사용자의 입력없이 자동으로 계산하는 것이다. 추정된 광원은 그래픽 하드웨어를 사용한 실시간 렌더링에 적용 가능하다. 또한 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강현실 분야에서 가상의 오브젝트를 렌더링할 때 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 사실적인 영상을 얻을 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.363-366
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• 2006

최근 전자 상거래가 증가하면서 인터넷 경매를 통하여 물품을 거래하는 경우가 확산되고 있다. 하나 기존 인터넷 경매 시스템들은 경매 물품의 경매 가격을 판매자의 결정에만 의존하고 있어서, 판매자가 물품의 경매 시작가격, 낙찰 예상가격, 즉시 구매가격 등을 정하는데 어려움을 가지고 있었다. 이를 해결하기 위하여 과거의 경매 기록을 데이터베이스로 구축하여 이를 통하여 판매자에게 경매 가격을 제시하는 방법이 제시되었다. 그러나 여기서는 경매 물품에 따라서 경매 가격에 중요한 영향을 미치는 속성 정보와 가중치 부여에 대한 기준이 제시되지 못하여 잘못된 정보 제공으로 경매 물품의 가격이 지나치게 낮게 결정되거나 높아서 유찰되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 과거의 경매 기록과 인터넷 전자상거래 사이트의 가격 정보로부터 경매 가격 결정 요인과 가중치를 추출하여, 사례 구조화 과정을 통하여 사례베이스로 구축하고, 이를 적용하여 적합한 경매 가격을 자동으로 생성하여 이를 판매자에게 추천하는 시스템을 구현한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.38-45
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• 2007

본 연구는 키워드 기반 통합 검색의 한계를 극복하고자, 시맨틱 웹 기술의 기반인 URI가 부여된 인스턴스를 등록하고 관리하는 URI 서버를 이용하여 개체 페이지를 구성하는 방식의 통합 검색 방안을 제안한다. 키워드로 구성된 사용자 질의어와 매칭된 URI 서버 내의 인스턴스를 분석하여 최적 개체를 선정하고 단위 서비스의 동시 작업 방식으로 개체 페이지를 구성한다. 또한, 논문으로부터 자동 추출된 주제 정보를 추론을 통해 인력, 기관, 위치 등으로 전파함으로써 주제 중심의 심층적 정보 제공이 가능하다. 해외에서 실 서비스되고 있는 Citeseer, Google Scholar와의 통합 검색 결과 비교 실험을 통해 본 연구의 효용성을 실증한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.514-517
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• 2016

본 연구에서는 비능숙자 특성을 연구하고, 검색어 이력 데이터를 기반으로 검색어 자동 생성기를 개발하고, 수집된 검색 이력 데이터를 이용하여 사용자 검색의도를 추출한다. 또한 비능숙자를 위한 인지적 표상 연구를 통해 정보수요예측 UI를 개발한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.298-300
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• 2005

감리는 정보시스템의 품질을 향상시키기 위한 일련의 활동들 중 하나로 독립된 제3자가 정보시스템 구축 및 운영에 관련된 각종 위험 및 통제 상태를 점검하고 평가하여 개선이 필요한 사항을 권고하는 것이다. 그러나, 대부분의 평가가 감리인의 전문적 경험 및 주관적 판단에 의존한 정성적 방법으로 수행되고 있어 중요한 위험을 간과할 문제점을 내포하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 다양한 비정형 산출물을 DTD와 스키마를 포함한 XML메타 모델인 표준포맷을 생성 후 단계별 필 통합적 방법으로 의미분석을 실시하여 자동으로 위험요소를 식별하고 평가할 수 있는 위험평가 프레임워크, 위험평가 모델, 위험평가 기준을 제안한다. 이와 같은 시스템화된 감리품질 개선기법을 통하여 추출된 결과는 감리인에게 사전에 전달됨으로써 감리노력과 일정을 절약할 수 있어 효율적인 감리수행 및 효과적인 감리결과가 보장된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.732-735
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• 2010

본 연구에서는 음악 데이터 베이스에서 노래의 특정 구간과 가장 유사한 구간을 검색하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 음악을 다차원 시계열 데이터로 간주하고, 음악의 조성 차이 및 템포(tempo) 차이를 고려한 음악의 유사도 계산 방법을 사용한다. 유사도 계산의 전처리 단계에서 조성 차이를 보정하고, 비트(beat)를 검출하며, 추출된 크로마그램(chromagram)을 검출된 비트와 동기화 하여 평균한다. 이후, 동적 시간 왜곡(DTW; dynamic time warping)을 사용하여 두 구간사이의 유사도를 계산한 후 계산된 유사도 순서로 정렬된 검색 결과를 출력한다. 사용자는 제안된 시스템을 사용하여 선택 구간 유사도 검색과 자동 유사 검색 결과로 도출된 구간 쌍을 검토하여 유사 구간을 보다 쉽게 찾을 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.765-768
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• 2020

검색 질의 연구 분야의 대부분 선행 연구는 검색 질의 주제 분류에 집중되어 있으며 질의 자체에 대한 연구자의 정성적인 판단으로 분석되었다. 이는 검색 이후 클릭 된 문서를 고려하지 않고 진행되었다는 점과 분석 주제 및 활용 데이터가 제한적이라는 것에 한계가 있다. 이에 본 연구는 국내 대형 온라인쇼핑몰의 1년간의 검색로그를 활용하여 검색 질의와 검색 이후 조회한 문서명 정보를 기반으로 토픽모델링을 수행하여 검색 질의 주제를 정의하였다. 또한 검색 행동특성에 따른 주제별 성격을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석하였다. 본 연구 결과는 효과적인 검색 서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여 할 것으로 기대된다. 향후 연구로는 텍스트 분류기 모델링 실험을 통해 자동 분류 시스템을 구현할 수 있을 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.397-400
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• 2020

본 논문은 영화에 나오는 효과음을 자막으로 생성해주는 자동자막생성을 제안하며, 그의 첫 단계로써 다중 사운드 분류 모델을 제안하였다. 고양이, 강아지, 사람의 음성을 분류하기 위해 사운드 데이터의 특정벡터를 추출한 뒤, 4가지의 기계학습에 적용한 결과 최적모델로 딥러닝이 선정되었다. 전처리 과정 중 주성분 분석의 유무에 따라 정확도는 81.3%와 33.3%로 확연한 차이가 있었으며, 이는 복잡한 특징을 가지는 사운드를 분류하는데 있어 주성분 분석과 넓고 깊은 형태의 신경망이 보다 개선된 분류성과를 가져온 것으로 생각된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.582-587
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• 2021

한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.