• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1-11
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• 2010

시맨틱 웹의 성공 여부는 온톨로지 구축과 생성을 위해서 지식을 체계화하는 시맨틱 어노테이션에 달려있다. 그러므로 각 분야의 많은 지식 표현을 변환하여 온톨로지 인스턴스로 생성하기 위해서 시맨틱 어노테이션의 효율성이 중요하다. 본 논문에서는 기존 웹에서 시맨틱 어노테이션 작업을 통하여 온톨로지 인스턴스를 정확하고 효율적으로 생성하는 규칙기반 온톨로지 인스턴스 생성 시스템을 제안한다. 기존연구에서는 사용자가 관련 정보를 찾아서 온톨로지와 대조하여 정보를 입력하는 수동적인 과정이 필요하였다. 그러나 제안한 방식에서는 추출할 정보들에 관한 키워드 데이터와 규칙정보를 분할해서 관리한다. 따라서 소수의 키워드와 규칙정보들을 추가함으로써 다양한 웹문서의 효율적 정보 추출이 가능하다. 이것은 여러 사이트에서 규칙과 키워드를 재사용할 수 있는 온톨로지 인스턴스 생성이 가능하다는 것을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권5호
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• pp.1252-1271
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• 2013

Automatic image annotation has become an increasingly important research topic owing to its key role in image retrieval. Simultaneously, it is highly challenging when facing to large-scale dataset with large variance. Practical approaches generally rely on similarity measures defined over images and multi-label prediction methods. More specifically, those approaches usually 1) leverage similarity measures predefined or learned by optimizing for ranking or annotation, which might be not adaptive enough to datasets; and 2) predict labels separately without taking the correlation of labels into account. In this paper, we propose a method for image annotation through collaborative similarity metric learning from dataset and modeling the label correlation of the dataset. The similarity metric is learned by simultaneously optimizing the 1) image ranking using structural SVM (SSVM), and 2) image annotation using correlated label propagation, with respect to the similarity metric. The learned similarity metric, fully exploiting the available information of datasets, would improve the two collaborative components, ranking and annotation, and sequentially the retrieval system itself. We evaluated the proposed method on Corel5k, Corel30k and EspGame databases. The results for annotation and retrieval show the competitive performance of the proposed method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.143-152
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• 2008

비디오 데이터에 대한 의미적 검출을 위해 이벤트 표현에 대한 많은 방법론이 연구되고 있지만, 아직도 저차원 특징을 이용한 내용기반 검출과 각 데이터에 주석을 정의한 주석기반 검출 방법이 대부분이다. 본 논문은 기존의 방법보다 의미적인 검색을 위해 객체 움직임 단위 생성과 이를 통한 이벤트 검출 기법을 제안한다. 첫째, 이벤트 단위로 움직임을 분류한다. 둘째, 분류된 객체 움직임에 대한 의미적 단위를 정의하고 이를 이벤트 검출에 이용하기 위해 저차원 특징과 매핑 가능한 규칙을 생성한다. 이를 통해 비디오 샷 단위의 의미적 이벤트 검출을 가능하게 한다. 제안된 내용의 유용성 평가를 위해 우리는 비디오 영상 이벤트 검출을 실험한 결과 약 80%의 정확률을 얻었다.

• International Journal of Contents
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• 제2권1호
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• pp.22-28
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• 2006

In this paper, we propose new semantic contents modeling using individual features, associative relations and visual features for efficiently supporting browsing and retrieval of video semantic contents. And we implement and design a browsing and retrieval system based on the semantic contents modeling. The browsing system supports annotation based information, keyframe based visual information, associative relations, and text based semantic information using a tree based browsing technique. The retrieval system supports text based retrieval, visual feature and associative relations according to the retrieval types of semantic contents.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.926-930
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• 2006

Current image retrieval techniques have shortcomings that make it difficult to search for images based on a semantic understanding of what the image is about. Since an image is normally associated with multiple contexts (e.g. when and where a picture was taken,) the knowledge of these contexts can enhance the quantity of semantic understanding of an image. In this paper, we present a context-aware image retrieval system, which uses the context information to infer a kind of metadata for the captured images as well as images in different collections and databases. Experimental results show that using these kinds of information can not only significantly increase the retrieval accuracy in conventional content-based image retrieval systems but decrease the problems arise by manual annotation in text-based image retrieval systems as well.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.999-1000
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• 2017

본 논문에서는 이전의 의미 기반 이미지 어노테이션 및 검색 시스템 Moment(Mobile Semantic Image Annotation and Retrieval System)에 RDF(Resource Description Framework) 추론 기능을 사용한 어노테이션 방법을 제안한다. 이를 위하여 제안된 시스템은 Apache Jena Inference API를 통해 구현되였으며 각 이미지들이 가진 어노테이션의 개수가 증가되었다. 자동으로 추론된 결과 또한 SPARQL 질의를 통해 검색이 가능하며, 기존 어노테이션 결과에 대한 의미 검색을 더욱 효과적으로 할 수 있게 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1665-1667
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• 2007

Recently, retrieval of various video data has become an important issue as more and more multimedia content services are being provided. To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safetyrelated educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.1-15
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• 2005

쇼핑몰들의 상품 정보를 효과적으로 비교할 수 있는 비교 쇼핑(comparison shopping) 시스템에서 사용자가 찾고자하는 상품에 대한 정확한 지식이 없이 검색할 경우, 불필요한 검색 결과로 인해 시스템의 효용성을 떨어지고, 사용자는 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교 쇼핑 시스템(Comparison Shopping Systems using Image Retrieval based on Semantic Web)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 각 쇼핑몰들의 상품 이미지들을 온톨로지(Ontology) 기반으로 주석(annotation)처리한 후, 주석처리 된 이미지들을 통해 쇼핑몰을 구축하게 된다. 사용자는 이렇게 생성된 쇼핑몰에서 복잡한 키워드 검색을 이미지 검색으로 대체하여, 자신의 요구사항을 반영하고, 보다 정확한 검색을 할 수 있게 된다. 제안된 시스템의 성능평가를 위해 기존의 키워드 검색 기반 시스템과 단순 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템의 성능을 비교 평가하였다. 그 결과, 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교쇼핑 시스템이 키워드 검색기반과 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템보다 평균적으로 50%, 20% 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권7호
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• pp.682-692
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• 2006

유사한 생물학적 특성을 가진 유전자 산물을 검색하는 것은 생물정보학 연구에 필수적인 기술이다. 현재 대부분의 생물학 데이타베이스에서 Gene Ontology의 용어를 사용하여 유전자 산물의 생물학적 특성을 기술하고 있다. 본 논문에서는 이런 유전자 산물의 주석 정보를 사용해 의미적으로 유사한 유전자 산물을 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 정보 이론에 기반한 유전자 산물간의 의미적 유사도를 정의하였다. 그리고 이 유사도를 이용한 의미적 유사성 검색 알고리즘을 제안하였다. 의미적 유사성 검색을 처리하기 위해 Fagin의 문턱값 알고리즘(threshold algorithm)을 다음과 같이 변형한 기법을 사용하였다. 우선 사용하는 유사도 함수가 단조 증가 성질을 갖지 않기 때문에 유사도 함수에 맞는 문턱값을 재정의 하였다. 또 역색인 리스트의 구조를 사용하여 중간 검색을 생략할 수 있는 클러스터 스키핑 기법과 역색인 리스트 액세스 순서를 제안하였다. 실제 GO와 주석 정보를 이용하여 성능 평가를 했으며 제안한 알고리즘은 효율적인 알고리즘임을 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.219-226
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• 2006

어노테이션(annotation)은 문서에서 개인의 의견, 정리, 요약 등을 표현하기 위한 주석을 의미한다. 따라서 전자문서에서도 어노테이션은 중요하게 사용되며 특히 전자 잉크(digital inking)릉 이용한 이동 단말기 환경에서 효과적으로 사용된다. 그러나 기존 연구에서는 휴대용 단말기 환경의 단점인 적은 디스플레이 공간을 전혀 고려하지 않기 때문에 어노테이션 작성 및 활용이 매우 불편하다. 따라서 본 논문에서는 전자펜과 이동식 단말기 환경을 고려한 어노테이션 모델 및 시스템을 제안한다. 제안 어노테이션 모델은 다양한 컨텍스트(context)를 고려하고 이에 기반한 어노테이션 마크업 언어를 정의한다. 본 모델은 다양한 어노테이션 타입 및 의미(semantic) 모델, 펜 기반 어노테이션의 자동 인식 및 영역 보정 기능 등을 고려하며, 이것을 기반으로 CAML(Context-based Annotation Markup Language)를 정의한다. 또한 본 모델을 이용하여 XML 기반의 전자책문서 및 단말기 환경을 고려한 어노테이션 시스템을 구현하고 그 활용 가능성에 대하여 살펴본다. 본 연구의 결과는 eLearning, Cyber-Class, IETM(Interactive Electronic Technical Manuals) 에서 적절히 응용 가능하다.