• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.57-61
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• 2003

본 논문에서는 웹 에이전트를 이용하여 웹 상에서 멀티미디어 정보를 검색하는 것으로 HTML문서에 나타나는 텍스트 중 영상 이름이나 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 멀티미디어 자료를 JDBC를 이용하여 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 영상 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.644-651
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• 2004

본 논문은 웹상에 존재하는 이미지를 멀티 스레드에 의한 분산 아키텍처를 이용하여 수집 및 검색 시스템으로, 웹문서에 나타나는 텍스트중 이미지의 이름이나 확장자 그리고 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 이미지 자료를 JDBC를 이용하여 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 이미지 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다. 또한, 멀티 스레드를 이용한 분산 아키텍처를 이용하여, 데이터베이스화 하는 시간에 효율을 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.153-156
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• 2007

멀티미디어 자료는 빠르게 증가하고 있는 반면, 텍스트 기반의 검색엔진을 이용한 멀티미디어 자료 검색은 자료 내부를 검색할 수 없는 단점으로 인하여 검색된 정보의 정확성과 정확한 정보의 위치를 찾는 것이 어렵다. 그래서 이러한 문제를 해결하고자 멀티미디어 Deep Tagging 개념을 이용하여 비디오 파일에 자동으로 Deep Tagging 을 생성하고 또한 기존 하이퍼텍스트 기반의 하이퍼링크를 하이퍼비디오로 확장한 브라우저를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1237-1239
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• 2011

본 논문에서는 다양한 상황에서의 정보 접근성을 향상시키기 위해 이미지를 검색 수단으로 사용하는 검색 시스템을 제안한다. 본 콘텐츠는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 이미지를 얻어 텍스트를 추출하고, 이를 검색 엔진의 키워드로 입력하여 그 결과를 출력하는 과정을 거친다. 또한, 검색 결과를 스마트폰의 내장 데이터베이스에 저장하고, 이를 관리하여 추후에 재사용할 수 있도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.113-118
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• 2003

기존 문서 검색 시스템의 경우 단순히 문서 내에서 텍스트를 추출한 후 그 텍스트를 색인, 검색하는 형태를 가지고 있었다. 본 논문에서는 MS Word, Excel, HWP 등 다양한 형태의 문서에서 텍스트, 표, 이미지, 차트, 동영상 등의 문서 개체를 분석, 색인하고 이를 검색하는 시스템의 개발 방법을 제외하였다. 제안된 시스템은 문서의 내부 자료 구조를 CDML(Composite Document Markup Language)로 변환하고, 이를 색인, 저장함으로 기존의 전문 검색 시스템의 한계를 효과적으로 극복했으며, 문서 내의 검색 대상 개체로 자동 이동하고 하일라이팅 시키는 기술을 구현함으로 사용자 편익성을 높였다. 개발된 시스템의 성능을 평가한 결과, 다양한 문서 형식에 대해 평균 97% 이상의 CDML변환 성공률과 개체 검색 성공률을 보였으며, 이진 파일에서 직접 개체를 추출함으로 매우 높은 분석 및 색인 속도가 달성되었음을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 소개된 새로운 패러다임의 문서 검색 솔루션을 통해 다양한 기술적 상업적 파급 효과가 기대되고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.553-554
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• 2021

온라인 쇼핑 시장의 규모나 나날이 증가하고 있는 추세이다. 이러한 시장 경제 속에서 사용자들을 유지하기 위해 저마다 다른 독자적이 서비스를 제공하고 있으며 서비스 경쟁의 노력 중 하나로 이미지 검색을 사용하는 사이트가 늘어나고 있다. 하지만 기존의 이미지 검색을 의류 쇼핑몰에 그대로 적용할 경우 사용자가 검색하고자 하는 의류가 해당 사이트에 존재하지 않거나 검색을 위한 이미지를 소유하고 있지 않은 경우 기존 텍스트 형식의 검색 시스템을 그대로 이용해야 하는 등의 문제들이 존재한다. 이에 본 논문에서는 사용자가 직접 그린 그림을 이용한 '손그림 의류 검색 시스템'을 제안하였다. 본 시스템을 기존의 텍스트와 이미지에 국한되어 있던 검색 경험과 별개로 그림으로 검색을 시도함으로써 사용자에게 폭넓은 검색 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.47 no.3
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• pp.321-342
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• 2013

The purpose of this study was to compare and evaluate retrieval effectiveness of three types of image perception using different retrieval methods. Image types included specific, general, and abstract topics. The retrieval method included text only search, query by example (QBE) search, and a hybrid/hybrid search. Thirty-two college students were recruited for searching topics using Google image search system. The search results were compared with One-Way and Two-Way ANOVA. As a result, text search and hybrid search showed advantage when searching for specific and general topics. On the other hand, the QBE search performed better than both the text-only and hybrid search for abstract topics. The results have implications for the implementation of image retrieval systems.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.175-178
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• 2017

본 연구는 거시적 빅데이터 인문학과 미시적 언어 텍스트 검색 시스템을 구축하고, 이를 통해서 언어를 통한 문화의 역동적 변화를 시간적 순서에 따라 살펴보고자 한다. 연구의 최종적인 목표는 문화도 생물체처럼 변화하는 존재라 여기고 그 구성요소들을 연구한다는 뜻인 '문화체학(文化體學; Culturomics)'과 같은 '인문학 + 정보과학 + 사회과학' 등등의 다학문간의 융합적 연구에 있다. 이 시스템을 통해서 인류 역사의 기록인 텍스트 빅데이터를 통한 인문학적 성찰을 시각화하고 있다. 이러한 구글의 업적은 인문학과 정보기술의 융합을 통해서 인문학 자체의 지평을 넓히고, 사회과학을 변형시키고, 산업과 상아탑 사이의 관계를 재조정하는데 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.175-178
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• 2017

본 연구는 거시적 빅데이터 인문학과 미시적 언어 텍스트 검색 시스템을 구축하고, 이를 통해서 언어를 통한 문화의 역동적 변화를 시간적 순서에 따라 살펴보고자 한다. 연구의 최종적인 목표는 문화도 생물체처럼 변화하는 존재라 여기고 그 구성요소들을 연구한다는 뜻인 '문화체학(文化體學; Culturomics)'과 같은 '인문학 + 정보과학 + 사회과학' 등등의 다학문간의 융합적 연구에 있다. 이 시스템을 통해서 인류 역사의 기록인 텍스트 빅데이터를 통한 인문학적 성찰을 시각화하고 있다. 이러한 구글의 업적은 인문학과 정보기술의 융합을 통해서 인문학 자체의 지평을 넓히고, 사회과학을 변형시키고, 산업과 상아탑 사이의 관계를 재조정하는데 있다[1].

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.5
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• pp.76-85
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• 2001

정보검색시스템은 물론 텍스트 데이터를 대상으로하는 지식관리 시스템, 문서관리시스템, 그리고 전자도서관등에서 텍스트 마이닝에 대한 기술에 대한 수요가 증가하고 있는 추세이다. 이 글에서는 텍스트 마이닝의 개념을 소개하고, 텍스트 마이닝의 주요기능, 그리고, 응용사례등을 기술할것이다. 텍스트 마이닝은 텍스트 데이터를 대상으로 하여 그들간의 암묵적인 정보를 추출하는 과정으로 정의할 수 있다. 데이터마이닝과 텍스트 마이닝의 차이는 대상이 텍스트 데이터와 수치 데이터하는 점에서 구분되고 텍스트 마이닝은 데이터 마이닝과 달리 이를 구조화시키는 과정이 필요하다. 텍스트마이닝에 있어서 구조화하는 과정에서 가장 보편적으로 사용되는것은 문서색인이다.