• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 1999년도 학술대회지 vol.2
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• pp.575-586
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• 1999

The advent of the Internet and the enormous increase in volume of electronically stored information (SGML, Image, Sound, etc.) has led to substantial work on IR(Information Retrieval). To service on the WWW, construction and retrieval technology of SGML, which is the fundamental standard data format for CALS/EC, is needed specially. Due to such a change, it becomes essential to change the existing paradigm of conventional information retrieval systems and to adopt new Internet service system with search engine, SGML browser and advanced Internet technology on WWW. KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service), which is the specialized and integrated Internet service systems in the field of industrial property rights information service, is trying to be a guide for our country to establish its technological competitiveness with providing the online service of high quality. The objective of the paper identifies features and technologies of KIPRIS IR(Information Retrieval) system based on WWW as follows. First, it describes the development background and process of KIPRIS. Second, it presents a fundamental technology that consists of IR(Information Retrieval) concept, BRS(Bibliographical Retrieval System) search engine, SGML implementation technologies and the Internet/WWW technologies. Third, it provides information about system configuration, architecture, and the features and characteristics of KIPRIS. Finally, the implemented KIPRIS system is introduced.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권4호
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• pp.270-276
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• 2012

With the increase in amount of data and information available on the web, there have been high demands on personalized information retrieval services to provide context-aware services for the web users. This paper proposes a novel dynamic multi-agent context-awareness user profile construction method based on ontology to incorporate concepts and properties to model the user profile. This method comprehensively considers the frequency and the specific of the concept in one document and its corresponding domain ontology to construct the user profile, based on which, a fuzzy c-means clustering method is adopted to cluster the user's interest domain, and a dynamic update policy is adopted to continuously consider the change of the users' interest. The simulation result shows that along with the gradual perfection of the our user profile, our proposed system is better than traditional semantic based retrieval system in terms of the Recall Ratio and Precision Ratio.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.230-240
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• 2022

Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.

• 한국생산제조학회지
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• 제23권5호
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• pp.505-511
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• 2014

The functional role of warehouses in modern industry is changing from an established concept of storage to a concept of circulation. The target of this study is to improve the stacker crane's efficiency for the internal operations of the Automated Storage and Retrieval System (AS/RS). Eight operating schemes are proposed under the combination of three conditions, namely, the storing method, the layout type, and the sequence of command execution. The moving distance of the stacker crane is calculated using the same gateway data through a simulation based on a C# program. The optimal operating scheme is proposed based on the analyzed simulation results. In conclusion, the combination of conditions of random storage, two-way type warehouse, and dual command execution elicits optimum results in travel efficiency for the stacker crane.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권12호
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• pp.3025-3035
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• 1998

본 연구에서는 개념 기반 이미지 정보 시스템 COIRS(COncept-Based Image Retrieval System)를 설계하고 구현하였다. COIRS는 개념에 기반한 질의가 가능하다는 점에서 기존의 내용기반 이미지 검색 시스템들과 다르다. 즉, 사용자는 개념적으로 관련이 있는 이미지를 검색할 수 있다. 본 논문에서 개념은 기본적으로 한 이미지 내에 있는 단순 객체들의 복합 형태를 의미한다. COIRS에서 한 이미지는 대상 객체들과 그들 사이의 공간관계로 이루어지는 트리플들에 의해 표현되며, 트리플 시소러스에 의해 개념이 유추된다. COIRS는 가시적 이미지 색인기, 트리플 시소러스, 역화일, 사용자 질의기로 구성되어 있다. 가시적 이미지 색인기는 객체의 이름 명시를 통한 객체의 인식과 그들간의 상대적 위치를 명시함으로써 색인시 수작업을 최소화하기 위한 도구이다. 트리플 시소러스는 트리플을 분석하여 개념을 유추함으로T 궁극적으로는 이미지 전체의 의미를 추출할 수 있게 한다. 이미지를 색인할 경우와 질의를 정형화 할 때 모두 공통적으로 트리플이 사용되므로 질의의 평가는 사용자 질의기를 통해 주어진 트리플들과 역화일내의 트리플간의 부합에 의해 수행된다. COIRS의 주된 장점은 1)기존의 이미지 정보 검색 시스템들이 색, 모양, 질감 등의 정보에 의해 검색을 수행하는데 비해 개념에 기반한 검색을 수행하므로 한 단계 더 진보된 이미지 정보 검색 시스템이며, 2)개념에 기반한 검색 기능과 더불어 기존의 이미지 정보 검색기술도 모두 균일한 환경안에서 수용할 수 있는 통합된 구조를 지원한다는 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.22-28
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• 2008

본 논문에서는 전자정부 시스템의 대 국민 사용성과 효율성을 증진시키기 위한 의미기반 문서 분류 방법(CoWDC)을 제시한다. 기존 의미기반 문서분류 방법에서 많은 양의 키워드들의 계층적 컨셉들을 이용하는 것을 지양하고 사용자들이 사용하는 키워드들 간의 관계를 중심으로 문서를 분류한다. 즉, 문서의 컨텍스트(context)에 근거하여 깊고 정확한 의미를 키워드 간 관계를 분석하여 적은 양의 정보로 효율적인 문서분류를 하게 된다. 이를 위해 제안한 CoWDC(Concept Wright Document Classification) 시스템은 기존의 시소러스/온톨로지의 의존도를 줄이고 키워드 관계, 관계의 경중 고려, 상하위 개념으로 변환 등을 통한 실험과 평가가 이루어졌다. 전자정부 시스템의 구조 및 특징 분석을 통해 CoWDC 실험 결과는 대국민 서비스 향상을 위해 매우 필요함을 인지하고 이를 접목하기 위한 기술적, 정책적 제언을 제시하였다. CoWDC를 통해 의미기반 검색기술의 우수함을 입증하였고 이는 전자정부 시스템의 지식베이스 구축, 운영체제의 운용, 시소러스의 구성 등의 과정에서 체계적으로 통합 운영되어야 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제8권
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• pp.73-101
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• 1981

Retrieval effectiveness is the principal criterion for measuring the performance of an information retrieval system. The effectiveness of a retrieval system depends primarily on the extent to which it can retrieve wanted documents without retrieving unwanted ones. So, ultimately, effectiveness is a function of the relevant and nonrelevant documents retrieved. Consequently, 'relevance' of information to the user's request has become one of the most fundamental concept encountered in the theory of information retrieval. Although there is at present no consensus as to how this notion should be defined, relevance has been widely used as a meaningful quantity and an adequate criterion for measures of the evaluation of retrieval effectiveness. The recall and precision among various parameters based on the 'two-by-two' table (or, contingency table) were major considerations in this paper, because it is assumed that recall and precision are sufficient for the measurement of effectiveness. Accordingly, different concepts of 'relevance' and 'pertinence' of documents to user requests and their proper usages were investigated even though the two terms have unfortunately been used rather loosely in the literature. In addition, a number of variables affecting the recall and precision values were discussed. Some conclusions derived from this study are as follows: Any notion of retrieval effectiveness is based on 'relevance' which itself is extremely difficult to define. Recall and precision are valuable concepts in the study of any information retrieval system. They are, however, not the only criteria by which a system may be judged. The recall-precision curve represents the average performance of any given system, and this may vary quite considerably in particular situations. Therefore, it is possible to some extent to vary the indexing policy, the indexing policy, the indexing language, or the search methodology to improve the performance of the system in terms of recall and precision. The 'inverse relationship' between average recall and precision could be accepted as the 'fundamental law of retrieval', and it should certainly be used as an aid to evaluation. Finally, there is a limit to the performance(in terms of effectiveness) achievable by an information retrieval system. That is : "Perfect retrieval is impossible."

• 정보관리학회지
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• 제17권3호
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• pp.45-70
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• 2000

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.309-316
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• 2006

본 논문에서는 도메인 온톨로지를 이용하여 XML 형식의 지식 문서를 분류하고 대표 개념을 효과적으로 추출하기 위한 기법을 제시하였다. 먼저, 도메인 온톨로지는 텍스트마이닝 기법과 통계적 기법을 이용하여 생성하였다. 이를 위해 XML 문서의 구조적인 특징을 이용하여 도메인 대표용어 집합을 구성하였다. 그리고 XML 문서를 효과적으로 분류하기 위한 DScore 기법과 지식 문서로부터 개념을 추출하기 위한 TScore 기법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 295편의 컴퓨터 관련 논문을 대상으로 실험하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 도메인 대표 용어 집합을 이용한 분류 결과가 기존의 방법보다 우수한 성능을 보였다. 특히 TScore기법에서는 문서에서 출현한 용어의 빈도수는 낮더라도 문서의 개념을 대표할 수 있는 용어를 효과적으로 추출할 수 있음을 보였다. 본 연구는 개념 기반의 검색 기법을 통하여 대량의 지식 문서를 효과적으로 관리하기 위한 지식 관리 모델에 적용할 수 있다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제7권3호
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• pp.271-286
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• 2008

The core of the semantic web is ontology, which supports interoperability among semantic web applications and enables developer to reuse and share domain knowledge. It used a variety of fields such as Information Retrieval, E-commerce, Software Engineering, Artificial Intelligence and Bio-informatics. However, the reality is that various errors might be included in conceptual hierarchy when developing ontologies. Therefore, methodologies and supporting tools are essential to help the developer construct suitable ontologies for the given purposes and to detect and analyze errors in order to verify the inconsistency in the ontologies. In this paper we propose a new approach for ontology error detection based on the Concept Lattices of Formal Concept Analysis. By using the tool that we developed in this research, we can extract core elements from the source code of Ontology and then detect some structural errors based on the concept lattices. The results of this research can be helpful for ontology engineers to support error detection and construction of "well-defined" and "good" ontologies.