• 정보관리학회지
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• 제8권2호
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• pp.3-31
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• 1991

본 연구에서는 지능형 정보 검색의 개념을 정립하고, 지능형 정보 검색 시스템의 모 형을 제시하였다. 실제로 우리말 문헌을 검색하는 지능형 시스템을 구현하였으며, 이 시스템 은 자연 언어 인터페이스, 이용자 모형화, 격관계를 이용한 자동 색인, 복수의 검색 기법 등 을 수용한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.53-59
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• 2021

의약품 정보검색 서비스를 사용할 때 대표적인 검색방법은 ATC(Anatomic Therapeutic Chemical Classification) 코드를 사용하는 것이다. 기존의 ATC코드 기반 의약정보 검색은 주요 성분이 한가지인 단일제 검색에는 매우 유용하다. 하지만 복합제의 경우에는 검색 오류가 종종 발생하고 있다. 이 문제의 원인은 ATC코드 기반 검색은 단일제 ATC 코드를 패턴매칭하여 진행 된다는 것이다. 본 연구는 ATC코드기반 검색 시 주성분을 기준으로 복합제를 검색하는 요구사항 시나리오를 분석하여 ATC코드기반 매핑 스키마를 설계하였다. ATC코드기반 매핑 스키마는 복합제의 ATC코드와 복합제에 포함된 모든 단일제의 ATC코드를 저장한 스키마를 의미한다. 이 스키마를 사용한 ATC코드기반 검색은 단일제의 주성분으로 복합제를 검색하므로 기존 방법보다 높은 정확도를 가진다. ATC코드기반 매핑 스키마는 의사의 환자 처방 효율을 높일 수 있고 의약품 안전 사용 서비스의 정확도를 올릴 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.250-252
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• 2001

With the growth in computer and network technologies, some content-based music retrieval systems have been developed. However, their retrieval efficiency does not satisfy user's requirement yet. Of course users hope to have a more efficient and higher precision for music retrieval. In this paper so for these reasons, we Propose an efficient content-based music retrieval algorithm using melodies represented as music sequences. From the experimental result, it is shown that the proposed algorithm has higher exact rate than the related algorithms.

• 한국비블리아학회지
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• 제15권2호
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• pp.97-115
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• 2004

본 논문에서는 먼저 이미지 및 비디오 내용기반 검색 시스템 개념 및 유형을 분석 한 후 현재 상용중인 내용기반 검색시스템 5개를 선정해서 기존의 선행연구 및 각 시스템 홈페이지를 방문하여 성능을 분석 하였다. 그 결과 멀티미디어 정보검색의 효율성을 개선하기 위해서는 내용기반 검색과 주석기반 검색을 병행하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권1호
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• pp.36-41
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• 2021

Text-based image retrieval is not only cumbersome as it requires the manual input of keywords by the user, but is also limited in the semantic approach of keywords. However, content-based image retrieval enables visual processing by a computer to solve the problems of text retrieval more fundamentally. Vision applications such as extraction and mapping of image characteristics, require the processing of a large amount of data in a mobile environment, rendering efficient power consumption difficult. Hence, an effective image retrieval method on mobile platforms is proposed herein. To provide the visual meaning of keywords to be inserted into images, the efficiency of image retrieval is improved by extracting keywords of exchangeable image file format metadata from images retrieved through a content-based similar image retrieval method and then adding automatic keywords to images captured on mobile devices. Additionally, users can manually add or modify keywords to the image metadata.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.99-124
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• 2015

As the improvement of digital technologies increases the use of images from various fields, the domain of image retrieval has evolved and become a growing topic of research in the Library and Information Science field. The purpose of this study is to identify the knowledge structure of the image retrieval domain by using the author co-citation analysis and author bibliographic coupling as analytical tools in order to understand the domain's past and present. The data set for this study is 245 articles with 8,031 cited articles in the field of image retrieval from 1998 to 2013, from the Web of Science citation database. According to the results of author co-citation analysis for the past of the image retrieval domain, our findings demonstrate that the intellectual structure of image retrieval in the LIS field consists of predominantly user-oriented approaches, but also includes some areas influenced by the CBIR area. More specifically, the user-oriented approach contains six specific areas which include image needs, information seeking, image needs and search behavior, image indexing and access, indexing of image collection, and web image search. On the other hand, for CBIR approaches, it contains feature-based image indexing, shape-based indexing, and IR & CBIR. The recent trends of image retrieval based on the results from author bibliographic coupling analysis show that the domain is expanding to emerging areas of medical images, multimedia, ontology- and tag-based indexing which thus reflects a new paradigm of information environment.

• 한국도서관정보학회지
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• 제31권2호
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• pp.279-302
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• 2000

본 연구는 질의어의 표현, 새성, 확장, 탐색식의 구성, 피드백 탐색 등 정보 탐색의 전과정을 지동으로 수행할 수 있는 한글 시소러스 브라우저 기반 자동정보검색 시스템을 구현하기 위해 시도되었다. 구현 시스템은 Delphi 4.0(PASCAL)으로 프로그래밍 되었으며, 자동색인, 클러스터링 기법, 시소러스의 구축과 표현, 자동정보겸색이 가능하도록 구성되었다. 구현된 시스템의 평가결과는 새로운 알고리즘에 의해 구축된 시소러스 브라우저가 정보검색에 있어서 시소러스의 구축의 용이성, 이용의 편리성, 검색 속도, 검색의 적합성 수준에서 우수힘을 입증하고 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.451-460
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• 2001

본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 구조 검색을 위한 색인 모델을 제안한다. 색이 모델은 문선 계층상의 모든 레벨에서 내용 기반 질의와 구조 및 에트리뷰트 질의와 같은 다양한 질의를 지원하기 위한 구조정보와 이를 이용한 색이 구조로 구성된다. 구조검색을 지원하기 위해 새로운 구조정보 표현 방법을 제안한다. 제안한 구조정보 표현 방법에 따라 표현된 구조정보를 이용해 효율적인 검색을 위한 내용 색인, 구조 색인, 에트리뷰트 색인을 구성한다. 또한 내용과 구조가 혼합된 질의의 처리과정을 설명하고, 제안하는 색인 모델의 성능평가를 보임으로써 기존의 방법보다 성능이 우수함을 보인다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권3호
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• pp.349-364
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• 2013

The big challenge in current content-based image retrieval systems is to reduce the semantic gap between the low level-features and high-level concepts. In this paper, we have proposed a novel framework for efficient image retrieval to improve the retrieval results significantly as a means to addressing this problem. In our proposed method, we first extracted a strong set of image features by using the dual-tree rotated complex wavelet filters (DT-RCWF) and dual tree-complex wavelet transform (DT-CWT) jointly, which obtains features in 12 different directions. Second, we presented a relevance feedback (RF) framework for efficient image retrieval by employing a support vector machine (SVM), which learns the semantic relationship among images using the knowledge, based on the user interaction. Extensive experiments show that there is a significant improvement in retrieval performance with the proposed method using SVMRF compared with the retrieval performance without RF. The proposed method improves retrieval performance from 78.5% to 92.29% on the texture database in terms of retrieval accuracy and from 57.20% to 94.2% on the Corel image database, in terms of precision in a much lower number of iterations.

• 한국문헌정보학회지
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• 제17권
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• pp.49-83
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• 1989

A Full text retrieval system is a natural language document retrieval system in which the full text of all documents in a collection is stored on a computer so that every word in every sentence of every document can be located by the machine. This kind of IR System is recently becoming rapidly available online in the field of legal, newspaper, journal and reference book indexing. Increased research interest has been in this field. In this paper, research on full text databases and retrieval systems are reviewed, directions for research in this field are speculated, questions in the field that need answering are considered, and variables affecting online full text retrieval and various role that variables play in a research study are described. Two obvious research questions in full text retrieval have been how full text retrieval performs and how to improve the retrieval performance of full text databases. Research to improve the retrieval performance has been incorporated with ranking or weighting algorithms based on word occurrences, combined menu-driven and query-driven systems, and improvement of computer architectures and record structure for databases. Recent increase in the number of full text databases with various sizes, forms and subject matters, and recent development in computer architecture artificial intelligence, and videodisc technology promise new direction of its research and scholarly growth. Studies on the interrelationship between every elements of the full text retrieval situation and the relationship between each elements and retrieval performance may give a professional view in theory and practice of full text retrieval.