KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3102-3119
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2021
In the modern rapid growing web era, the scope of web publication is about accessing the web resources. Due to the increased size of web, the search engines face many challenges, in indexing the web pages as well as producing result to the user query. Methodologies discussed in literatures towards clustering web documents suffer in producing higher clustering accuracy. Problem is mitigated using, the proposed scheme, Semantic Conceptual Relational Similarity (SCRS) based clustering algorithm which, considers the relationship of any document in two ways, to measure the similarity. One is with the number of semantic relations of any document class covered by the input document and the second is the number of conceptual relation the input document covers towards any document class. With a given data set Ds, the method estimates the SCRS measure for each document Di towards available class of documents. As a result, a class with maximum SCRS is identified and the document is indexed on the selected class. The SCRS measure is measured according to the semantic relevancy of input document towards each document of any class. Similarly, the input query has been measured for Query Relational Semantic Score (QRSS) towards each class of documents. Based on the value of QRSS measure, the document class is identified, retrieved and ranked based on the QRSS measure to produce final population. In both the way, the semantic measures are estimated based on the concepts available in semantic ontology. The proposed method had risen efficient result in indexing as well as search efficiency also has been improved.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.
웹 정보의 폭발적인 성장과 함께, 단순히 한 두 개의 키워드의 입력에 따른 검색은 너무 많은 검색결과를 가져오게 되기 때문에 전통적인 정보검색기법은 이용자들에게 있어서 만족할 수 없는 결과를 제공하고 있다. 본 연구에서는 정보에 대한 의미를 기반으로 정보검색의 질적 향상을 위한 기술의 개발을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 시멘틱 웹 기술에서 요구되는 시멘틱 기반 검색에 대한 최근의 연구동향 및 기술을 분석하여 시멘틱 기반 검색시스템에서 요구사항을 파악하고, 지능형 검색시스템의 아키텍처, 시멘틱 검색 서비스 개발 과정과 핵심기술 등을 살펴보았다. 분석결과와 함께, 시멘틱 기반 정보검색 시스템의 전체적인 아키텍처에 대한 설계 및 요구사항을 제안하였다.
The human subject analysis of a document has some critical problems. The method results in the inconsistency in analysis process and the contradiction of two objects of the subject analysis (one is the identification of the content for the retrieval of specific items and the other is to identify the content for the grouping of related materials). Since the subject analysis by mechanized has been recognized to be the possible way to aggregate the problems of manual analysis, various a n.0, pproaches of automatic indexing have been studied and experimented. This study is to examine the automatic indexing as one of the promising subject analysis techniques by statistical, syntactical and semantic a n.0, pproaches. In conclusion, the reasonable a n.0, pplication time of the automatic indexing should be made a decision based on the through investigation on the cost verse effectiveness, and automatic indexing system should be developed in the close relationship with the on-line search which is a good retrieval system for information explosion society. From now on, since the machine-readable document-text will be envisaged to be more and more available due to the rapid development of computer technology, the more substantial research on the automatic indexing will be also possible, which can bring about the increasing of practical automatic indexing systems.
최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 특히 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 그리고 비디오 색인 구조는 사용자의 선호도가 반영되어 관심있는 콘텐츠를 효과적으로 검색할 수 있도록 지원되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 선호도를 고려한 의미기반 비디오 검색 방법을 제안한다. 기존의 방법의 사용자 선호도를 고려하지 않는 단점이 있고, 사용자의 질의에 대하여 단순히 텍스트 매칭한 결과를 보여주기 때문에 의미적 검색을 지원하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 선호도 분석 방법을 개발하고, 의미적 검색을 위한 비디오 온톨로지 구성 방법을 제시한다. 실험 결과 사용자 선호도를 정확히 분석하고, 장면에 포함된 객체와 움직임 단위의 의미적 인덱싱 구조를 구성하므로, 기존의 방법 보다 더 나은 검색 성능을 보인다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이터에 대한 다양한 검색은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.
관계형 데이터베이스를 사용하여 상품 온톨로지의 저장과 관리가 현실적 방안이라고 할때, 의미적 관계에 대한 온톨로지 질의를 효과적으로 처리하기 위해서는 인덱스의 도움을 받는 것이 필요하다. 상품 온톨로지에서 의미적 관계는 상품 정보 간의 포함관계 및 분류계층 구조상의 위치관계 등 전이적 특성을 지닌 관계를 포함한다. 이 논문에서는 상품 정보 간의 포함관계 및 전이적 특성을 갖는 의미적 관계에 대한 질의를 효율적으로 처리할 수 있고, 정보의 갱신에 유리한 넘버링 기법을 사용한 인덱스 방법을 제안한다.
Requirements traceability is regarded as one of the important quality attributes in software requirements engineering field. If requirements traceability is guaranteed then we can trace the requirements' life throughout all the phases, from the customers' needs in the early stage of the project to requirements specification, deployment, and maintenance phase. This includes not only tracking the development artifacts that accompany the requirements, but also tracking backwards from the development artifacts to the initial customer requirements associated with them. In this paper, especially, we dealt with the traceability between functional requirements and non-functional requirements. Among many Information Retrieval (IR) techniques, we decided to utilize Latent Semantic Indexing (LSI) and Latent Dirichlet Allocation (LDA) in our research. Ultimately, we conducted an experiment on constructing traceability by using two techniques and analyzed the experiment results. And then we provided a comparative study between two IR techniques in constructing traceability between functional requirements and non-functional requirements.
Kim, Sang-Kyun;Jeong, Jin-Guk;Kim, Hyoung-Gook;Chung, Min-Gyo
ETRI Journal
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제31권1호
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pp.10-20
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2009
In this paper, a video broadcasting system between a home-server-type device and a mobile device is proposed. The home-server-type device can automatically extract semantic information from video contents, such as news, a soccer match, and a baseball game. The indexing results are utilized to convert the original video contents to a digested or arranged format. From the mobile device, a user can make recording requests to the home-server-type devices and can then watch and navigate recorded video contents in a digested form. The novelty of this study is the actual implementation of the proposed system by combining the actual IT environment that is available with indexing algorithms. The implementation of the system is demonstrated along with experimental results of the automatic video indexing algorithms. The overall performance of the developed system is compared with existing state-of-the-art personal video recording products.
이야기 쓰기를 돕는 본문 및 문장 검색시스템의 구축을 위해서 (1) 이야기와 단락 및 문장의 구조를 분석하고 (2) 색인작성과 탐색 질문에 적용되는 언어 추론을 연구하였다. 이야기 쓰기에 필요한 이야기, 단락, 그리고 문장으로 구성된 사항 데이터베이스와 필요한 추론규칙으로 이루어진 지식베이스와 온톨로 지가 고안되었다. 추론의 기초인 실례(實例) 파일들은 시맨틱 웹 환경에서 작동될 마크업 언어 형식으로 만들어졌다. 시맨틱 웹 환경에서 실용적인 시스템이 되려면 단락과 문장을 정확히 대변하는 색인 방법론과 이를 정밀하게 지식베이스화 할 수 있는 마크업 언어의 창조가 필수적이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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