• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.986-998
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• 2006

인터넷의 발전으로 방대해진 정보를 컴퓨터가 이해하고 효율적으로 관리하기 위해서는 시맨틱 웹 기반의 메타데이타가 반드시 필요하다. 그러나 메타데이타 생성 시 의미 중의성을 가진 정보가 존재하며 이 문제의 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 순차적으로 존재할 수 있는 단어들의 확률 모델을 이용하여 문서와 같은 정보에 포함된 의미가 애매한 단어를 관련성이 높은 모델의 개념으로 메타데이타를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 메타데이타를 생성 할 때, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 중의성을 고려하고 명칭(named entity)의 일부 단어에 대한 인식을 위해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용한다. 먼저 온톨로지에 정의된 각 클래스(class)의 인스턴스(instance)를 인식하기 위한 마르코프 모델을 생성한다. 다음으로 문서로부터 의미가 애매한 단어의 의미를 파악할 수 있는 상황정보(Context)를 생성하고, 상황정보에 포함된 단어들의 순서에 대응하는 최적의 마르코프 모델을 찾아 메타데이타 생성시의 중의성 문제를 해결한다. 제안한 방법으로 전산학관련 논문에 대해 의미가 애매한 7개의 단어를 추출하여 실험하였다. 그 결과 상황정보에 존재하는 개체(entity)의 의미부류들 중 가장 빈번한 의미 부류로 애매한 단어의 의미를 선정한 SemTag보다 정확도 면에서 38%정도의 나은 성능을 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.79-82
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• 2019

본 논문에서는 검색엔진 최적화(SEO; Search Engine Optimization)에 인공지능 기법을 접목하여, 자동화된 SEO 도구 설계 및 구현을 목표로 한다. 기존의 SEO 온-페이지(On-page) 최적화 기법들은 웹페이지 관리자들의 경험적 지식에 의존하는 한계점을 보이고 있다. 이는 SEO 성능에 영향을 끼칠 뿐 아니라, 웹페이지 관리자들에게도 SEO 도입의 장벽으로 작용한다. 따라서, 위 문제를 해결하기 위하여 메타데이터의 효과적인 구성을 위해 다음과 같은 3단계의 접근법을 제안하고자 한다. i) 상위 랭킹 웹사이트들의 메타데이터를 추출한다. ii) 어텐션 메커니즘에 기반한 LSTM(Long Short Term Memory)을 이용하여 사용자 질의어와의 관련성 높은 메타데이터를 생성한다. iii) GAN(Generative Adversarial Network) 모델을 통하여 학습함으로써 전반적으로 성능을 높여주는 기법을 제안한다. 본 연구결과는 기업의 온라인 마케팅 프로세스를 평가하고 개선하기 위한 최적화 도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1505-1518
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• 2004

본 논문은 구조적, 의미론적 이질성을 가진 분산 XML 문서의 통합 검색을 위해 반자동으로 생성된 인터페이스를 통해 각 지역 문서에 대한 질의를 생성하여 검색하는 방법을 제안한다. 본 시스템에서는 데이타 통합을 위한 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(Distributed Documents XML Metadata Interface)를 정의하고, 분산 데이타에 대한 DTD를 입력으로 받아 사용자로 하여금 전역 DTD와 각 지역 DTD 간의 의미 차이를 극복하기 위한 사용자 인터페이스 생성 방법을 제안하였다. 전역 DTD와 지역 DTD의 특성을 고려하여 인덱스 매핑과 그에 필요한 함수 이름의 매핑 정보를 기반으로 DDXMI가 자동으로 생성된다. XML 질의 언어인 Quilt를 사용하여 생성된 DDXMI를 통해 각 지역 문서에 적합한 질의를 생성, 수행한다 사용자는 검색 대상 문서의 스키마와 통합스키마의 구조를 잘 알고 있다고 가정하였다. XML로 만들어진 석박사 논문, 논문지, 연구보고서에 대한 소규모, 중규모 전역 DTD를 만들어 실제로 질의를 생성하여 검색 결과를 검증할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 JavaCC와 Java 서블릿을 이용하여 개발하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.986-1005
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• 2020

In this paper, we propose AnoVid, an automated video annotation tool based on deep neural networks, that automatically generates various meta data for each scene or shot in a long drama video containing rich elements. To this end, a novel meta data schema for drama video is designed. Based on this schema, the AnoVid video annotation tool has a total of six deep neural network models for object detection, place recognition, time zone recognition, person recognition, activity detection, and description generation. Using these models, the AnoVid can generate rich video annotation data. In addition, AnoVid provides not only the ability to automatically generate a JSON-type video annotation data file, but also provides various visualization facilities to check the video content analysis results. Through experiments using a real drama video, "Misaeing", we show the practical effectiveness and performance of the proposed video annotation tool, AnoVid.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.340-345
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• 2006

개인 디지털 콘텐츠 증가에 따른 개인 미디어의 관리를 위해 대량의 메타데이터를 자동으로 생성하는 연구가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 이용하여 개인 미디어 메타데이터를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부족한 정보로부터 적합한 의미를 추출하여 메타데이터를 자동 생성하므로 콘텐츠관리의 어려운 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용자가 메모를 부착하기만 하면, 온톨로지 기반 추론을 통해 메타데이터를 자동 생성하는 방법으로 다음과 같은 세가지 기술과 특징을 갖는다. 첫째, 개인 미디어 온톨로지를 정의한다. 둘째, 미디어 메타데이터 표준을 정의한다. 미디어의 종류가 다르더라도 정의한 표준의 키워드만 추출할 수 있다면 미디어의 통합관리가 가능하다. 셋째, 메타데이터 자동 생성 기술을 연구한다. 단순히 온톨로지에 정의된 키워드의 의미만을 보지 않고, 온톨로지 기반의 추론엔진을 이용하여 사용자를 중심으로 관련 키워드의 관계를 고려한 메타데이터 생성의 정확성을 높인다. 이러한 기술을 기반으로 시맨틱 검색도 가능하며, 기존의 메타데이터 저작도구와 비교하여 보다 정확한 메타데이터 자동생성과 검색이 가능하다.