• 한국도서관정보학회지
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• 제22권
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• pp.1-26
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• 1995

Indexes, especially subject indexes, are major tools for information retrieval. To enhance the retrieval effectiveness of subject indexes, the semantic and syntactic relationships of indexing languages are very important elements. This paper examines the afore-mentioned relationships, based on purely the syntax and semantics of Korean language. The outlines of this study are as follows: 1. The characteristics and usages of controlled vocabularies, particularly subject headings lists and thesaury, are reviewed. 2. The semantic relationships, such as equivalence, hierarchical and associative relationships, are defined, and their categories are investigated in detail. Accordingly, the usages of 'See' and 'See also' references are suggested circumstantially. 3. The syntactic relationships are also examined. Particularly, for the syntactic relationships of multiword indexing terms, two kinds of subject entry formats are compared. Since it is more rational for subject headings organized by the principle of context-dependency, the two-fine entry format is recommended for subject indexes. 4. Computerized production techniques of 'See' and 'See also' reference for the semantic relationships of indexing terms are presented. 5. Computerized production techniques of subject indexes representing the syntactic relationships of indexing terms are also presented.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.993-1014
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• 2021

This paper proposes a new image retrieval method called the 3D integrated multi-index to fuse SIFT (Scale Invariant Feature Transform) visual words with other features at the indexing level. The advantage of the 3D integrated multi-index is that it can produce finer subdivisions in the search space. Compared with the inverted indices of medium-sized codebook, the proposed method increases time slightly in preprocessing and querying. Particularly, the SIFT, contour and colour features are fused into the integrated multi-index, and the joint cooperation of complementary features significantly reduces the impact of false positive matches, so that effective image retrieval can be achieved. Extensive experiments on five benchmark datasets show that the 3D integrated multi-index significantly improves the retrieval accuracy. While compared with other methods, it requires an acceptable memory usage and query time. Importantly, we show that the 3D integrated multi-index is well complementary to many prior techniques, which make our method compared favorably with the state-of-the-arts.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권2호
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• pp.122-129
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• 2014

Effective information gathering and retrieval of the most relevant web documents on the topic of interest is difficult due to the large amount of information that exists in various formats. Current information gathering and retrieval techniques are unable to exploit semantic knowledge within documents in the "big data" environment; therefore, they cannot provide precise answers to specific questions. Existing commercial big data analytic platforms are restricted to a single data type; moreover, different big data analytic platforms are effective at processing different data types. Therefore, the development of a common big data platform that is suitable for efficiently processing various data types is needed. Furthermore, users often possess more than one intelligent device. It is therefore important to find an efficient preference profile construction approach to record the user context and personalized applications. In this way, user needs can be tailored according to the user's dynamic interests by tracking all devices owned by the user.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.832-841
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• 2017

버그리포트는 소프트웨어의 유지보수 단계에서 발생한 결함 정보를 담고 있는 문서로서 개발자가 해당 결함을 수정하기 위해 필수적인 정보이다. 이 때 개발자가 버그리포트를 해결하기 위해 결함을 추적하는 시간을 단축시키기 위한 정보검색기반 결함위치식별 기술들이 제안되었다. 그러나 정보검색에 유용하지 못한 내용들로 작성된 낮은 품질의 버그리포트가 등록 될 경우 결함위치식별 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 낮은 품질의 버그리포트를 선별하기 위한 품질 예측 방법을 제안한다. 이 과정에서 버그리포트의 쿼리로써의 품질 요소를 정의하고, 기계학습을 사용하여 품질을 예측한다. 제안 방법을 오픈 소스 프로젝트에 적용하여 기존 품질 예측 기술 대비 평균 6.62% 더 정확하게 예측하였다. 또한 기존 결함위치식별 기술에 제안 예측 기술과 자동 쿼리 재구성 기술을 함께 적용한 경우 결함위치식별 정확도를 1.3% 향상시켜, 제안 품질 예측 기술이 정보검색기반 결함위치식별 기술의 성능 향상을 도울 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.789-796
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• 2005

현재 대부분의 도서관 정보검색 시스템들은 키워드 정합매칭(exacting matching) 방법으로 검색 서비스를 제공하고 있으므로, 검색 결과의 양이 방대하고 비적합한 결과가 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 키워드기반 검색 엔진의 단점을 보완하고 현재 도서관 검색 환경을 고려하여 보다 적합한 결과를 사용자에게 신속하게 제공하기 위하여 전공분류표와 사용자 프로파일을 이용한 검색 모델 SULRM(Retrieval Model using Subject Classification Table, User Profile & LSI)을 제안한다. SULRM은 키워드 검색 결과로 얻은 자료들을 분류된 자료의 경우와 미분류된 자료의 경우로 나누어, 분류된 자료의 경우에는 전공분류표를 생성하여 자료 필터링을 수행하고, 미분류된 자료의 경우에는 사용자 프로파일과 LSI(Latent Semantic Indexing)을 이용하여 자료의 순위를 결정해서 사용자에게 제시한다. 실험평가는 우리 대학의 디지털 도서관을 실험환경으로 하여 필터링 방법, 사용자 프로파일 갱신 방법, 그리고 문서순위결정 방법의 성능을 측정한다.

• 정보관리학회지
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• 제30권3호
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• pp.23-48
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• 2013

본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.97-104
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• 2007

본 논문에서는 오디오를 내용기반으로 분석, 분류, 검색하기 위하여 사용되어 온 특징 추출 기법의 문제점을 제시하며, 새로운 검색 방법을 위해 하나의 전처리 과정을 제안한다. 기존 오디오 데이터 분석은 샘플링을 어떻게 하느냐에 따라 특징 값이 달라지기 때문에 같은 음악이라도 다른 음악으로 인식될 수 있는 문제를 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 포맷의 오디오 데이터를 내용 기반으로 검색하기 위해 PCM 데이터의 파형 정보 추출 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 다양한 포맷으로 샘플링 된 오디오 데이터들이 같은 데이터임을 발견 할 수 있으며, 이는 내용기반 음악검색에 적용 할 수 있을 것이다. 이 방법의 유효성을 증명하기 위해 STFT를 이용한 특징 추출과 PCM 데이터의 파형 정보를 이용한 추출 실험을 하였으며, 그 결과 PCM데이터의 파형 정보 추출 방법이 효과적임을 보였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.159-165
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• 2015

The need for the recognition of music emotion has become apparent in many music information retrieval applications. In addition to the large pool of techniques that have already been developed in machine learning and data mining, various emerging applications have led to a wealth of newly proposed techniques. In the music information retrieval community, many studies and applications have concentrated on tag-based music recommendation. The limitation of music emotion tags is the ambiguity caused by a single music tag covering too many subcategories. To overcome this, multiple tags can be used simultaneously to specify music clips more precisely. In this paper, we propose a novel technique to rank the proper tag combinations based on the acoustic similarity of music clips.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.491-501
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• 2002

Case-based reasoning is emerging as a leading methodology for the application of artificial intelligence. CBR is a reasoning methodology that exploits similar experienced solutions, in the form of past cases, to solve new problems. Hybrid model achieves some convergence of the wide proliferation of credit evaluation modeling. As a result, Hybrid model showed that proposed methodology classify more accurately than any of techniques individually do. It is confirmed that proposed methodology predicts significantly better than individual techniques and the other combining methodologies. The objective of the proposed approach is to determines a set of weighting values that can best formalize the match between the input case and the previously stored cases and integrates fuzzy sit concepts into the case indexing and retrieval process. The GA is used to search for the best set of weighting values that are able to promote the association consistency among the cases. The fitness value in this study is defined as the number of old cases whose solutions match the input cases solution. In order to obtain the fitness value, many procedures have to be executed beforehand. Also this study tries to transform financial values into category ones using fuzzy logic approach fur performance of credit evaluation. Fuzzy set theory allows numerical features to be converted into fuzzy terms to simplify the matching process, and allows greater flexibility in the retrieval of candidate cases. Our proposed model is to apply an intelligent system for bankruptcy prediction.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.6-8
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• 1999