• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권2호
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• pp.421-431
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• 2023

Nuclear power plants (NPPs) have technical specifications (Tech Specs) to ensure that the equipment and key operating parameters necessary for the safe operation of the power plant are maintained within limiting conditions for operation (LCO) determined by a safety analysis. The LCO of Tech Specs that identify the lowest functional capability of equipment required for safe operation for a facility must be complied for the safe operation of NPP. There have been previous studies to aid in compliance with LCO relevant to rule-based expert systems; however, there is an obvious limit to expert systems for implementing the rules for many situations related to LCO. Therefore, in this study, we present a retrieval methodology for similar LCO cases in determining whether LCO is met or not met. To reflect the natural language processing of NPP features, a domain dictionary was built, and the optimal term frequency-inverse document frequency variant was selected. The retrieval performance was improved by adding a Boolean retrieval model based on terms related to the LCO in addition to the vector space model. The developed domain dictionary and retrieval methodology are expected to be exceedingly useful in determining whether LCO is met.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.579-586
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• 2002

영상의 에지정보를 이용한 내용기반 영상 검색 방법은 현재 MPEG-7(Moving Picture Experts Group) 에서 제안된 에지 서술자(edge descriptor)가 대표적인 방법이며, 이때 사용된 에지의 정보는 영상의 명암도에 따른 에지히스토그램을 이용하고 있다. 본 논문에서는 새로운 컬러 에지 추출 방법을 제시하고, 제안된 방법에 의해 컬러 에지히스토그램을 특징 값으로 하는 내용기반 영상검색 방법을 제시하였다. 아울러 제안된 방법에 기반하여 인터넷 쇼핑몰에서 사용되는 e-카탈로그 상품 영상 검색에 적용하였다. 성능평가를 위하여 기존 MPEG-7에서 제시된 에지히스토그램에 의한 영상검색 방법과 비교하여 보았으며 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 우수함을 입증할 수 있었다. 컬러에지의 추출은 컬러 영상의 R,G,B 채널의 각 성분의 벡터적 결합방법과 에지 맵의 벡터 노름(norm) 특성화를 통하여 이루어진다. 결과적으로 내용기반 영상 검색은 생성된 최종 에지모델이 갖는 에지의 방향성을 이용한 컬러 에지히스토그램을 통하여 수행된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제27권3호
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• pp.59-65
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• 2004

This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions which are coherent in color and texture space. These schemes are used for object-based image retrieval. Features for image retrieval are three color features from HSV color model and five texture features from Gray-level co-occurrence matrices. Once the feature extraction scheme is performed in the image, 8-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. VQ algorithm is used to cluster each pixel data into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to object within the image. The proposed method can retrieve similar images even in the case that the objects are translated, scaled, and rotated.

• 한국도서관정보학회지
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• 제38권3호
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• pp.223-246
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• 2007

본 연구에서는 FRBR 모형 기반 서지검색시스템의 검색 효율성을 평가하기 위해서 두 개의 실험 시스템을 구축하였다. 즉, FRBR화 알고리즘을 적용한 FRBR 기반 시스템과 일반 OPAC 기반 시스템을 387건의 KORMARC 기반 음악 자료를 데이터베이스로 활용하여 구성하였다. 그런 다음, 6개의 연구 가설을 세우고 28명의 피조사자와 표현형 질문 6개와 구현형질문 6개로 구성된 총 12개의 검색 질문을 이용하여 이 두 시스템을 재현율, 정확률 및 검색 시간을 측정 기준으로 하여 비교, 분석하였다. 중다변량분석과 t-검증을 이용하여 실험 결과를 분석한 결과, FRBR 시스템이 질문의 유형을 가리지 않고 평균 재현율이 OPAC 시스템 보다 단연 앞서는 것으로 나타났고, 구현형 질문의 경우 OPAC 기반 시스템이 FRBR 기반 실험시스템보다 평균 정확률이 조금 높았고 평균 검색 시간이 더 짧게 나타났다. 현 검색 환경에 FRBR 기반 시스템을 적용시키기 위해서는 우선 서지적 연관성이 높은 분야에 활용될 수 있으며 이러한 분야에 적용될 때 OPAC 시스템을 대체하기보다는 이를 보완하면서 FRBR 시스템의 특성을 살려 질의 유형이 표현형인 경우 또는 높은 재현율을 요하는 경우 특히 효율적으로 적용될 수 있음을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권3호
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• pp.193-205
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• 2007

디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다. 제안한 방법의 정확성을 검증하기 위한 실험 결과에 따르면, 같은 횟수의 피드백을 받으면서도 재현율과 정확률은 빠른 증가를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권6호
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• pp.614-618
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• 2008

인터넷 서비스의 급속한 발전으로 멀티미디어 데이타의 양이 크게 증가함에 따라, 이를 분석하여 유용한 정보를 얻기 위해 사용자 개개인에 초점을 맞춘 효율적인 검색기술이 필요하게 되었다. 하지만 최근 웹사이트에서 제공하는 사용자 모델링 서비스는 텍스트 기반 페이지 구성이나 추천 검색 등에만 국한되어 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 모델링 기법을 동영상 검색에 적용하기 위해 사용자의 선호도를 베이지안 네트워크로 모델링하고, 추론된 확률 값을 검색에 반영하는 방법을 제안한다. 이를 위해 실제 연구실 환경 내에 존재하는 컨텍스트 정보를 정의하였고, 설치된 카메라로부터 얻어진 동영상이 포함하는 컨텍스트 정보를 텍스트의 형태로 주석을 달았다. 사용자로부터 입력받은 사용자 개인의 정보는 설계된 베이지안 네트워크 모델의 증거 값으로 사용되어, 그로부터 사용자의 선호도를 추론하도록 하였다. 베이지안 네트워크의 추론 결과로 얻어진 확률 값은 검색에 반영되어 각 사용자의 선호도에 맞는 검색 결과를 보여준다. 사용자 평가 결과, 제안하는 모델을 사용하여 선택된 결과의 만족도가 일반적인 검색의 결과에 비해 높음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.33-43
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• 2020

Retrieving a 3D model from a 3D database and augmenting the retrieved model in the Augmented Reality system simultaneously became an issue in developing the plausible AR environments in a convenient fashion. It is considered that the sketch-based 3D object retrieval is an intuitive way for searching 3D objects based on human-drawn sketches as query. In this paper, we propose a novel deep learning based approach of retrieving a sketch-based 3D object as for an Augmented Reality Model. For this work, we introduce a new method which uses Sketch CNN, Wasserstein CNN and Wasserstein center loss for retrieving a sketch-based 3D object. Especially, Wasserstein center loss is used for learning the center of each object category and reducing the Wasserstein distance between center and features of the same category. The proposed 3D object retrieval and augmentation consist of three major steps as follows. Firstly, Wasserstein CNN extracts 2D images taken from various directions of 3D object using CNN, and extracts features of 3D data by computing the Wasserstein barycenters of features of each image. Secondly, the features of the sketch are extracted using a separate Sketch CNN. Finally, we adopt sketch-based object matching method to localize the natural marker of the images to register a 3D virtual object in AR system. Using the detected marker, the retrieved 3D virtual object is augmented in AR system automatically. By the experiments, we prove that the proposed method is efficiency for retrieving and augmenting objects.

• 대한산업공학회지
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• 제24권4호
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• pp.579-589
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• 1998

Full turnover-based storage policy (FULL) is often used to minimize the travel time needed to perform storage/retrieval operations in automated storage/retrieval systems (AS/RSs). This paper presents an approach for determining the required storage capacity for a unit load AS/RS under the FULL. An analytic model is formulated such that the total cost related to storage space and space shortage is minimized while satisfying a desired service level. To solve the model, some analytic properties are derived and based on them, an iterative search algorithm which always generates optimal solutions is developed. To illustrate the validity of the approach, an application is provided when the standard economic-order-quantity inventory model is used.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2407-2424
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• 2022

Recently, Transformer has made great progress in video retrieval tasks due to its high representation capability. For the structure of a Transformer, the cascaded self-attention modules are capable of capturing long-distance feature dependencies. However, the local feature details are likely to have deteriorated. In addition, increasing the depth of the structure is likely to produce learning bias in the learned features. In this paper, an improved Transformer structure named TransDCS (Transformer with Dynamic Convolution and Shortcut) is proposed. A Multi-head Conv-Self-Attention module is introduced to model the local dependencies and improve the efficiency of local features extraction. Meanwhile, the augmented shortcuts module based on a dual identity matrix is applied to enhance the conduction of input features, and mitigate the learning bias. The proposed model is tested on MSRVTT, LSMDC and Activity-Net benchmarks, and it surpasses all previous solutions for the video-text retrieval task. For example, on the LSMDC benchmark, a gain of about 2.3% MdR and 6.1% MnR is obtained over recently proposed multimodal-based methods.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제7권1호
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• pp.101-120
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• 2017

Healthcare professionals have edited many health questions (HQs) and their answers for healthcare consumers on the Internet. The HQs provide both readable and reliable health information, and hence retrieval of those HQs that are relevant to a given question is essential for health education and promotion through the Internet. However, retrieval of relevant HQs needs to be based on the recognition of the intention of each HQ, which is difficult to be done by predefining syntactic and semantic rules. We thus model the intention recognition problem as a text classification problem, and develop two techniques to improve a learning-based text classifier for the problem. The two techniques improve the classifier by location-based and area-based feature weightings, respectively. Experimental results show that, the two techniques can work together to significantly improve a Support Vector Machine classifier in both the recognition of HQ intentions and the retrieval of relevant HQs.