• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.213-217
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• 2006

기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나 간단한 구조를 가진 메타데이터 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단점들을 극복하기 위해 다양한 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, Semantic 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)가 제안되었다. 분산 환경에서는 시스템의 규모가 커지면서 사용자들의 상호작용 성능을 떨어뜨리지 않으면서 다수의 동시 사용자들을 처리할 수 있는 확장성(Scalability)이 중요한 이슈가 된다. 제안된 프레임워크에서는 서비스를 사용하는 다수의 사용자들이 Broker 서버에 동시에 접속했을 경우 발생하는 Overhead에 대한 문제를 해결 할 수 없었기 때문에 성능의 저하와 확장성을 고려할 수 없는 문제를 안고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 Broker 서버의 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하고 이를 주기적으로 수집하여 저장하는 Monitoring System이 추가로 연구되었지만, 수집한 정보를 가공하여 다수의 Broker 서버에 대한 부하를 분산하는 알고리즘은 제공되지 않았다. 본 논문에서는 다수의 동시 사용자들이 접속했을 경우에도 성능의 저하 없이 비슷한 수준의 서비스를 제공하기 위해서 Broker 서버를 증설하여 Monitoring System으로부터 각각의 Broker 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하여 저장하고, 저장된 데이터에 대하여 각 Broker들에 대한 우선순위를 결정하는 테이블을 작성한다. 사용자로부터 Query를 입력받는 User Interface는 Broker의 Ranking Table을 참조하여 다수의 Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04). 결론: $[^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정

• International Journal of Contents
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• 제13권4호
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• pp.70-79
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• 2017

Images are an important element in patents and many experts use images to analyze a patent or to check differences between patents. However, there is little research on image analysis for patents partly because image processing is an advanced technology and typically patent images consist of visual parts as well as of text and numbers. This study suggests two methods for using image processing; the Scale Invariant Feature Transform(SIFT) algorithm and Optical Character Recognition(OCR). The first method which works with SIFT uses image feature points. Through feature matching, it can be applied to calculate the similarity between documents containing these images. And in the second method, OCR is used to extract text from the images. By using numbers which are extracted from an image, it is possible to extract the corresponding related text within the text passages. Subsequently, document similarity can be calculated based on the extracted text. Through comparing the suggested methods and an existing method based only on text for calculating the similarity, the feasibility is achieved. Additionally, the correlation between both the similarity measures is low which shows that they capture different aspects of the patent content.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.62-65
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• 2010

Image annotations allow users to access a large image database with textual queries. But since the surrounding text of Web images is generally noisy. an efficient image annotation and retrieval system is highly desired. which requires effective image search techniques. Data mining techniques can be adopted to de-noise and figure out salient terms or phrases from the search results. Clustering algorithms make it possible to represent visual features of images with finite symbols. Annotationbased image search engines can obtains thousands of images for a given query; but their results also consist of visually noise. In this paper. we present a new algorithm Double-Circles that allows a user to remove noise results and characterize more precise representative annotations. We demonstrate our approach on images collected from Flickr image search. Experiments conducted on real Web images show the effectiveness and efficiency of the proposed model.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.96-99
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• 2008

본 논문은 의료 영상을 효과적으로 분류하고 검색 하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 의료 영상 중 X-Ray 영상은 어두운 배경에 반해 밝은 전경을 갖고 있기 때문에, 전경의 두드러진 부분에서만 시각 기술자로 추출한다. 우선, 색 구조 기술자(H-CSD)에서 해리스 코너 검출기로 검출한 관심 포인트들에서 색상 특징을 추출하고, 경계선 히스토그램 기술자에서 영상의 전역 및 지역적 질감 특징을 추출한다. 추출된 특징 벡터는 멀티클래스 SVM 에 적용되어 각 영상을 위한 멤버십 스코어를 얻는다. 이후, H-CSD와 EHD 에 대한 SVM 의 멤버십 스코어를 앙상블 결합하여 하나의 특징 벡터로 생성하고, K-nearest Neighborhood 방법을 이용하여 상위-K 개의 영상을 검색을 하도록 하였다. imageCLEFmed2007 을 이용한 실험 결과에서 다른 전역적 속성 또는 분류 기반 검색 방법에 비교하여 보다 개선된 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권4호
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• pp.372-383
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• 2006

이미지 데이타베이스 분야에 대한 다양한 기법들 가운데, 내용 기반 영상 검색 기법 (Content Based Image Retrieval)은 대용량의 영상을 효율적으로 검색하고 탐색할 수 있도록 한다. 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템은 사용자가 입력한 질의 이미지에서 낮은 레벨의 특성 (low-level feature)을 추출하고 그에 기반하여 데이타베이스로부터 유사한 영상을 검색한다. 하지만 컴퓨터에서 사용하는 낮은 레벨의 특성은 실제 인간이 영상을 인식하는 방법과 다르게 영상을 인식한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 각 특성에 대한 가중치를 적합성 피드백 (relevance feedback)을 통하여 재조정하는 기법이 개발되었다. 기존의 특성 가중치 조정 (feature re-weighting) 기법은 모든 영상에 대하여 특성은 항상 고정된 길이의 벡터 데이타로 표현된다고 가정한다, 이러한 가정을 전제로 하여 기존의 기법은 특성 표현 (feature representation)의 각 부분을 n 차원 공간의 각 축에 할당한다. 하지만 특성 표현 기법의 발전에 따라 가변적인 길이의 벡터로 표현되는 특성이 출현하였으며 이로 인하여 기존의 제한된 길이의 벡터로 표현되는 특성 표현에 기반한 특성 가중치 조정 기법의 유효성은 감소하게 되었다. 본 논문에서는 가변적인 크기의 벡터로 표현되는 특성에 대해서도 특성 가중치를 효과적으로 조정할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 특성에 기반하여 계산된 질의 영상과 데이타베이스 내부의 영상간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기뿐만이 아니라 가변적인 크기의 데이타 역시 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 기법의 유효성을 입증하였으며, 다른 연구 결과와의 비교를 통하여 제안한 기법의 성능이 보다 우수함을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.1-14
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• 2004

이용자들은 유사문서를 검색할 때, 각 가지 문서의 시각적표현을 통하여 도움을 얻게 되며, 모든 정보검색에 관한 연구는 이용자들의 다양한 요구를 충족시키기 위한 여러 가지의 해결책을 제시하고 있다. 제안되어진 해결책은 알파벳 순서로 만들어 진 파피루스 문서로부터 카드목록, 마이크로 필름을 이용한 저장, 컴퓨터 디스크를 이용한 파일 보관 등에 이르기까지 다양한 방법들을 들 수 있을 것이다. 또한 대부분의 정보검색 시스템들은 Document SUITogate( 문헌을 대체할 수 있는 것들 ), 즉 요약문, 목차, 초록, 리뷰한 내용, 기계가독형목록 (MARC) 기록물 등과 같은 서지자료들을 전체논문을 대체하여 이용하게 된다. 본 논문에서는 또 다른 형태의 Document Surrogate 로서 용어 리스트의 집단화 방법을 이용해서 찾아보았다. 이 Document Surrogate 들은 Multidimensional Scaling (MDS) 을 이용해서 2 차원 그래프 위에 좌표로써 표현되어지고 있다. 사용된 2차원의 그래프 위에서 좌표간의 거리는 문헌들의 유사성을 나타낸다고 해석할 수 있으며 거리가 가까우면 가까울수록 두 문서는 더욱 유사한내용을 포함하고 있다고 해석할 수 있는 것으로 밝혀졌다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.443-451
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• 2000

지금가지 과학기술정보를 데이터베이스화한 여러 형태의 학술정보 데이터베이스가 있었지만, 이용자의 욕구를 만족시켜주는데는 미흡하였다. 따라서 이용자의 학술정보 데이터베이스의 기능을 보충하는 새로운 지식표현 패러다임으로 기술정보공간(ICPIS : Information Communication Papers Intelligent Surveyor)을 제안한다. 이것은 기술정보로부터 자동적으로 구축되어 그 중에서 이용자가 자유롭게 탐방 할 수 있는 정보 공간이다. 구축방법과 탐방기능을 명확히 하여 실 시스템을 구축, 평가하는 것이 연구의 목적이다, 이를 위해 ICPIS는 Keyword로 기술된 논문군을 입력하여 논문내용의 항목별 요약, 유사논문의 시각적 표시와 비교, 인과관계의 추출을 시작으로 논문의 요약정보, Survey정보를 사용자에게 제공한다. ICPIS에서 중심적 역할을 나타내는 것은 KP(Knowledge Piece)로 불리고, 이는 기술정보의 추출법과 구조화법을 일체화한 Domain지식의 패키지이다. ICPIS는 KP별로 기술된 Keyword에서 자연언어처리에 해당되는 기술정보를 논문 중에서 추출하여 KP에서 규정된 요약구조로 생성한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.19-24
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• 2016

인터넷이라는 거대한 정보의 공간에서 스마트 모바일 웹을 통해 사용자들은 다양한 지식분야에 대한 정보를 얻을 뿐만 아니라 개인 블로그나, SNS를 비롯한 다양한 매체를 통해 접근하고 검색을 수시로 하고 있다. 이에 따라 최근에 들어서는 방대한 웹의 자료를 시맨틱 웹이라는 기술을 통해 효과적으로 관리 및 연구하고 있다. 허나, 아직도 여러 분야로 다양하게 분포되어 있는 정보들을 통합하고, 사용자 중심 지식 정보 검색은 예전에 비해 많이 향상은 되었지만, 지식 정보 검색에 대한 연구는 상대적으로 부족하다. 이에, 본 논문에서는 시맨틱 웹을 이용하여 방대하고 지식이 넘쳐나는 정보의 공간에서 분산된 정보 및 지식들을 사용자 중심에 맞게 신뢰성을 높일 수 있는 적합한 형태의 정보 검색을 연구하고자 한다.

• 동의생리병리학회지
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• 제25권5호
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• pp.765-772
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• 2011

Knowledge which is represented by formal logic are widely used in many domains such like artificial intelligence, information retrieval, e-commerce and so on. And for medical field, medical documentary records retrieval, information systems in hospitals, medical data sharing, remote treatment and expert systems need knowledge representation technology. To retrieve information intellectually and provide advanced information services, systematically controlled mechanism is needed to represent and share knowledge. Importantly, medical expert's knowledge should be represented in a form that is understandable to computers and also to humans to be applied to the medical information system supporting decision making. And it should have a suitable and efficient structure for its own purposes including reasoning, extendability of knowledge, management of data, accuracy of expressions, diversity, and so on. we call it ontology which can be processed with machines. We can use the ontology to represent traditional medicine knowledge in structured and systematic way with visualization, then also it can also be used education materials. Hence, the authors developed an Shanghanlun ontology by way of showing an example, so that we suggested a methodology for ontology development and also a model to structure the traditional medical knowledge. And this result can be used for student to learn Shanghanlun by graphical representation of it's knowledge. We analyzed the text of Shanghanlun to construct relational database including it's original text, symptoms and herb formulars. And then we classified the terms following some criterion, confirmed the structure of the ontology to describe semantic relations between the terms, especially we developed the ontology considering visual representation. The ontology developed in this study provides database showing fomulas, herbs, symptoms, the name of diseases and the text written in Shanghanlun. It's easy to retrieve contents by their semantic relations so that it is convenient to search knowledge of Shanghanlun and to learn it. It can display the related concepts by searching terms and provides expanded information with a simple click. It has some limitations such as standardization problems, short coverage of pattern(證), and error in chinese characters input. But we believe this research can be used for basic foundation to make traditional medicine more structural and systematic, to develop application softwares, and also to applied it in Shanghanlun educations.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.579-586
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• 2020

웹 페이지에는 방대한 양의 멀티미디어 자료가 있으며 정확한 검색을 위하여 낮은 수준의 시각 정보에서 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 기술들은 대부분 한 장의 이미지에 하나의 정보를 추출하므로 이미지 내에 여러 객체가 조합되어 있는 경우 의미 정보를 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지내의 여러 객체와 배경 등을 추출하기 위하여 우선 각각의 저수준 특징을 추출하고, 이를 SVM을 이용하여 미리 정의해 놓은 배경과 객체로 나눈다. 이렇게 나눈 객체와 배경은 온톨로지로 구축하고, 위치와 연관 관계의 의미 정보를 추론엔진을 이용하여 추론한다. 이는 이미지 내의 여러 객체들 사이에 의미 정보 추론이 가능하고, 좀 더 복잡하고 다양한 고수준의 의미 정보를 추론하는 방법을 제안한다.