• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.103-106
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• 2003

비디오는 멀티미디어 데이터의 가장 대표적인 형태로, 텍스트나, 이미지. 오디오와 객체의 움직임 같은 풍부한 정보를 담고 있다. 비정형의 멀티미디어 데이터를 다양하고 효율적으로 표현하기 위해서는 XML(extensible Markup Language)을 사용하여 저장하고 검색하는 멀티미디어 검색시스템이 필수적이다. 그러므로 멀티미디어 데이터에 대한 검색을 위해서는 멀티미디어 데이터의 내용을 구조적으로 설명하는 메타데이터가 필요하고 이 메타데이터를 XML을 사용하여 표현하며 저장하고 검색하기 위한 멀티미디어 검색시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 메타데이터 모델링 기법과 이 모델링 기법을 기반으로 한 멀티미디어 검색시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.302-304
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• 1999

최근 이미지 데이터에 대한 요구가 폭발적으로 증가됨에 따라 대용량 이미지 데이터에 대한 저장과 검색에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이미지 데이터는 기존의 텍스트 데이터에 비해 대용량이라는 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적인 검색에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존에 이미지 검색을 위해 제안된 인덱스 구조중 고차원 특성을 효율적으로 수용하고 저장공간의 이용률과 검색성능이 뛰어난 CIR-트리를 국내에서 개발된 상용 데이터베이스 시스템인 바다의 하부 저장구조인 MiDAS 기반에서 구현한다. CIR-트리 관리기를 갖는 MiDAS-III에서 K-NN 질의 및 범위 질의가 처리될 때 순차검색에 비해 약 60~99%정도의 검색성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.568-571
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• 2012

정보화 사회의 정보 기반 구조로서, 고속 정보망의 구축, 개인용 컴퓨터의 급속한 보급, 멀티미디어 기술의 발전 등으로 인하여 정보 서비스의 새로운 장이 열리고 있다. 동영상 데이터는 텍스트만이 아니라 영상정보, 음성정보등 각종 의미있는 다양한 멀티미디어 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 동영상에서 음성과 영상을 분리하여 음성을 이용하여 음성열을 분할 및 복원하여 음성을 텍스트로 변환하여 텍스트색인파일을 만들고 영상은 이미지를 분할 및 히스토그램을 사용하여 이미지 샷을 검출하여 두 색인파일을 이용하여 인덱싱을 하여 동영상 검색에 활용한다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.9 no.2
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• pp.257-270
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• 2005

Researchers of humane studies including philosophy acquire knowledge from understanding of their texts. They spent a lot time and efforts to retrieve, read and understand many texts relevant to their research fields using a metadata-based text retrieval system. In this paper, we develop a philosophy ontology that enables researchers to retrieve knowledge in the content of texts of philosophy. Our philosophy ontology includes concepts and their hierarchical and associative relationships defined by philosophy researchers. We propose a methodology for constructing text-based ontology comprised of three phases and fourteen steps. This methodology may be used to construct another ontologies for learning. Also, we introduce a case study for applying our philosophy ontology to acquire and interchange knowledge of philosophy between a professor and students during philosophy classes.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.6
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• pp.614-618
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• 2008

As the multimedia data increase a lot with the rapid development of the Internet, an efficient retrieval technique focusing on individual users is required based on the analyses of such data. However, user modeling services provided by recent web sites have the limitation of text-based page configurations and recommendation retrieval. In this paper, we construct the user preference model with a Bayesian network to apply the user modeling to video retrieval, and suggest a method which utilizes probability reasoning. To do this, context information is defined in a real office environment and the video scripts acquired from established cameras and annotated the context information manually are used. Personal information of the user, obtained from user input, is adopted for the evidence value of the constructed Bayesian Network, and user preference is inferred. The probability value, which is produced from the result of Bayesian Network reasoning, is used for retrieval, making the system return the retrieval result suitable for each user's preference. The usability test indicates that the satisfaction level of the selected results based on the proposed model is higher than general retrieval method.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.21 no.4
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• pp.1-14
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• 2016

Semantic search is known as a series of activities and techniques to improve the search accuracy by clearly understanding users' search intent without big cognitive efforts. Usually, semantic search engines requires ontology and semantic metadata to analyze user queries. However, building a particular ontology and semantic metadata intended for large amounts of data is a very time-consuming and costly task. This is why commercialization practices of semantic search are insufficient. In order to resolve this problem, we propose a novel semantic search method which takes advantage of our previous semantic tensor space model. Since each term is represented as the 2nd-order 'document-by-concept' tensor (i.e., matrix), and each concept as the 2nd-order 'document-by-term' tensor in the model, our proposed semantic search method does not require to build ontology. Nevertheless, through extensive experiments using the OHSUMED document collection and SCOPUS journal abstract data, we show that our proposed method outperforms the vector space model-based search method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 주제어 인식에 기반한 문서영상의 검색 및 색인 시스템에 적용하기 위한 단어 단위 분한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 전처리, 문서 구조 분석을 통해 추출된 텍스트 영역을 입력으로 단어 단위 분할을 수행하는데, 텍스트 영역에 대해 텍스트 라인을 분할하고 분할된 텍스트 라인을 단어 단위로 분할하는 계층적 접근 방법을 사용한다. 텍스트라인 분할은 수평 방향 투영 프로파일을 적용하여 분할 지점을 구한다. 그리고 단어 분할은 연결요소들을 추출한 후 연결요소간의 gap 정보를 구하고, gap 군집화 기법을 사용하여 단어 단위 분한 지점을 구한다. 이때 단어 단위 분할의 성능을 저하시키는 특수기호에 대해서는 휴리스틱 정보를 이용하여 검출한다. 제안 시스템의 성능 평가는 50개의 텍스트 영역에 적용하여 99.83%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.2
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• pp.88-97
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• 2004

지난 10년 동안 인터넷의 대중화 덕분으로 World Wide Web과 e-mail은 이미 정보 전달의 일반적인 수단으로 자리를 잡았다. 인터넷과 이에 기반한 e-Busine器는 기존 산업의 전 부분에 걸쳐 효율성과 생산성 증대를 위한 전략적인 도구로 그 중요성이 지속적으로 증대되고 있으며. 지식 노동자들은 업무 시간의 대부분을 문서로 대표되는 정보와 지식을 생산하고 검색하는데 보내고 있다. 새로운 기업정보 자료들이 끊임없이 등록되고, 지난 자료들이 수정, 갱신되는 등 전 세계에 있는 수 많은 기업에서 다양한 지식 자산(Knowledge Asset)들이 지속적으로 생성, 재활용되고 있다. 그러나 이렇게 기업이 생성, 저장, 재 사용하는 정보 중 20% 만이 활용성이 높은 정형 데이터로 구성되어 있고, 나머지 80%는 워드프로세서, e-mail, 프리젠테이션, 스프레드시트, PDF와 같은 복합문서와 인터넷 페이지 등의 비정형 텍스트 형태로 구성되어 있다［1］.(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.733-735
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• 2004

게시판 시스템은 양방향으로 정보를 교환하는 정보 시스템으로서의 높은 효용을 지니고 있으며, 웹과 결합하여 다양한 정보 시스템의 핵심 요소로 자리잡고 있다. 또한 이미지 등의 멀티미디어 정보를 게시물에 포함하여 효율적인 정보 공유에 사용되고 있다. 그러나 지금까지의 게시판 시스템은 게시물의 내용에 접근하기 위해, 단순한 텍스트 패턴 매칭에 의존하고 있다. 이러한 접근 방식은 텍스트 중심의 게시판에서는 어느 정도 효용을 갖지만. 멀티미디어를 포함하는 게시판의 경우에는 적용되기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이의 해결을 위해 이미지 데이터를 포함하는 게시물에 대해 시맨틱 태깅을 할 수 있는 게시판 시스템에 관하여 논한다. 제안된 시스템은 사전에 정해진 태깅 정보가 코드에 고착되지 않고, 외부에서 지정한 시맨틱 태깅을 동적으로 수용하는 구조물 갖고 있다. 이러한 구조를 통하여 이미지의 종류나 성격에 가장 적합한 태깅을 동적으로 지정할 수 있게 되며. 의미 기반의 검색을 지원하게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.875-878
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• 2000

내용 기반 영상 검색은 일반적으로 질의 영상을 사용해서 검색한다. 대부분의 사용자는 검색 당시에 자신이 생각하는 질의와 일치하는 영상을 실제로 갖고 있지 않다. 사용자는 검색기가 제공하는 샘플이나 자신이 갖고 있는 영상 중에서 검색하고자 하는 개념과 비슷한 영상을 질의 영상으로 사용한다. 그러나, 이 질의 영상은 사용자가 생각하는 개념을 충분히 반영하지 못하는 경우가 대부분이다. 따라서 사용자는 자신이 원하는 결과를 얻기 위해서 검색을 여러 번 하게 된다. 이는 최초 검색에서 적절한 질의 영상을 사용하지 못하고 있기 때문이다. 검색 시스템의 검색엔진도 중요하지만, 적절한 질의의 사용 여부에 의해 검색 결과가 크게 좌우된다. 적절한 질의 사용의 중요성은 기존의 텍스트 기반 검색에서 이미 알려진 사실이다. 영상 검색에서도 효과 적인 검색을 위해서는 사용자가 생각하는 질의 영상을 구체화하여 질의로 사용하는 기술이 필요하다. 이러한 관점에서, 사용자가 검색하고자 하는 추상적인 개념을 구체화하여 질의 영상으로 사용한다면 검색 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 생각하고 있는 추상적인 질의를 구체화하기 위해 스케치 인터페이스를 개발하였다. 스케치 인터페이스를 통해서 사용자가 생각한 질의를 구체화하여 이를 검색에 활용함으로서 전체 검색 회수를 줄임으로서 보다 빠른 시간에 효과적으로 검색을 수행할 수 있었다.