In CCVN, the existing content search and delivery protocols based on single-hop or multi-hop cause low content search ratio and high network traffic overhead. This paper proposes a RSU-based protocol for efficient content search and delivery. In the proposed protocol, an RSU chooses the candidate provider vehicle that provides the cost-minimized content delivery to the content requester vehicle. Simulation results verify that the proposed protocol achieves better performances.
Generally, either caption-based search method or content-based search methods is used to retrieve video information. However, each search method has its limitations. Caption-based search is apt to lose consistency as for user's subjects, and content-based search is hard to extract general means. To enhance efficiency and correctness as for complementing each other, we propose the Integrated Video Data Model(IVDM) which integrates the two search methods, to device the model, we analyze video data and construct the structure of video information hierarchically. IVDM supports caption-based search as assigning meta-data by analyzing thematic-unit in the higher level, and also supports content-based search as extracting feature data by analyzing the content of video data in the lower level. We design Object-Oriented database schema of news video, based-on the IVDM. And we provide 4-type of queries and query processing algorithm to retrieve news video information.
This study reviews the limit of image search by considering on the image search methods related to content-based image retrieval and suggests a user interface for more efficient content-based image retrieval and the ways to utilize image properties. For now, most studies on image search are being performed focusing on content-based image retrieval; they try to search based on the image's colors, texture, shapes, and the overall form of the image. However, the results are not satisfactory because there are various technological limits. Accordingly, this study suggests a new retrieval system which adapts content-based image retrieval and the conventional keyword search method. This is about a way to attribute properties to images using texts and a fast way to search images by expressing the attribute of images as keywords and utilizing them to search images. Also, the study focuses on a simulation for a user interface to make query language on the Internet and a search for clothes in an online shopping mall as an application of the retrieval system based on image attribute. This study will contribute to adding a new purchase pattern in online shopping malls and to the development of the area of similar image search.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.05a
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pp.229-238
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2007
This study was intended to point out the limit of existing digital content-centered studies, or approaches from the viewpoint of the supplier and in the aspect of business profit model and find ways to assess the quality of digital content, considering the characteristics of digital content. For this, the study is to apply value innovation strategy to digital content assessment, to analyze the applicability, and to propose a new and practical framework for digital content assessment method. To this end, this study selected the global No. 1 search service provider Google and local portal site Naver search service. The study on assessment factors by value innovation strategy was based on existing literature, while user-value elements in that respect were confined to information quality, interactivity, communication, interactive storytelling, and usability. This study objectified the relation with the value innovation strategic analysis, through qualitative and quantitative analyses on value elements of search service users.
Web 2.0 has features produced the content through the user of the participation and share. The content production activities have became active since social network service appear. The social bookmark, one of social network service, is service that lets users to store useful content and share bookmarked contents between personal users. Unlike Internet search engines such as Google and Naver, the content stored on social bookmark is searched based on tag keyword information and unnecessary information can be excluded. Social bookmark can make users access to selected content. However, quick access to content that users want is difficult job because of the user of the participation and share. Our paper suggests a method recommending search word to be able to access quickly to content. A method is suggested by using Collaborative Filtering and Jaccard similarity coefficient. The performance of suggested system is verified with experiments that compare by 'Delicious' and "Feeltering' with our system.
In this paper, a new content-based color image retrieval method is proposed, in which both the color content and the spatial relationship of image have been taken into account. In order to represent the spatial distribution information of image, a disorder matrix, which has the invariance to the rotation and translation of the image content, has been designed. This is based on multi-resolution color-spatial information. We present our algorithm in the following section, and then verified the search results with comparison to other methods, such as color histogram, wavelet histogram, correlogram and wavelet correlogram. Experimental results with various types of images show that the proposed method not only achieves a high image retrieval performance but also improve the retrieval precision.
Recently, as graph-structured data is widely used in various fields such as social networks and semantic Webs, needs for an effective and efficient search on a large amount of graph data have been increasing. Previous keyword-based search methods often find results by considering only the relevance to a given query. However, they are likely to produce semantically similar results by selecting answers which have high query relevance but share the same content nodes. To improve the diversity of search results, we propose a top-k search method that finds a set of subtrees which are not only relevant but also diverse in terms of the content nodes by controlling their similarity. We define a criterion for a set of diverse answer trees and design two kinds of diversified top-k search algorithms which are based on incremental enumeration and A⁎ heuristic search, respectively. We also suggest an improvement on the A⁎ search algorithm to enhance its performance. We show by experiments using real data sets that the proposed heuristic search method can find relevant answers with diverse content nodes efficiently.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.3
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pp.421-429
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2006
Recently, DHT-based Structured P2P System have a attention to scalability and providing efficient lookup by routing. Retrieving content of DHT-based P2P require knowledge of the exact identifier of sharing file. But user may wish to search for sharing file using descriptive keyword or content. To resolve the problem, this paper propose Extended-CAN mechanism to support keyword search. We defined content-based keyword and identifier of sharing file, and PLS extended to KID and CKD for keyword, common keyword processing. As a result, Extended-CAN mechanism provide efficient keyword search for DHT-based Structured P2P System.
The purpose of this research is to realize interactive art based on user's motions information using real time internet search terms. For this purpose, real-time search terms and related news information were extracted from three domestic and foreign portal sites, and the extracted information was used to generate content for interaction with the user. For interaction between the generated content and the user, a motion-based interactive technology that optimizes the intentions and experiences of the user was developed. A motion-based interactive system can be used to develop an immersive interface that induces user interest.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.2
no.3
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pp.6-17
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2014
The purpose of this study is to examine to what extent the context in which people interact with online information affects people's credibility perceptions. In this study, credibility assessment is defined as perceptions of credibility relying on individuals' expertise and knowledge. Context has been characterized with respect to three aspects: Context as user goals and intentions, context as topicality of information, and context as information activities. The data were collected from two empirical studies. Study 1 was a diary study in which 333 residents in Michigan, U.S.A. submitted 2,471 diary entries to report their trust perceptions associated with ten different user goals and nine different intentions. Study 2 was a lab-based study in which 64 subjects participated in performing four search tasks in two different information activity conditions - information search or content creation. There are three major findings of this study: (1) Score-based trust perceptions provided limited views of people's credibility perceptions because respondents tended to score trust ratings consistently high across various user goals and intentions; (2) The topicality of information mattered more when study subjects assessed the credibility of user generated content (UGC) than with traditional media content (TMC); (3) Subjects of this study exerted more effort into making credibility judgments when they engaged in searching activities than in content creation. These findings indicate that credibility assessment can or should be seen as a process-oriented notion incorporating various information use contexts beyond simple rating-based evaluation. The theoretical contributions for information scientists and practical implications for web designers are also discussed.
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