• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.82-87
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• 2009

본 논문에서는 감성 기반으로 텍스타일을 자동으로 색인하고 검색 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상 수집기, 감성 색인기, 검색기(Matcher), 질의 인터페이스로 구성되어 있다. 감성 색인기는 텍스타일 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 기반으로 감성개념을 인식하고, 이를 이용하여 영상을 색인한다. 이때, 감성 어휘로 고바야시가 정의한 8개 (romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern)를 사용한다. 질의 인터페이스에서 사용자는 두 가지 방식으로 질의를 선택할 수 있다. 첫 번째 방법은 감성 키워드를 사용하는 것이고, 두 번째는 사용자의 의도를 설명할 수 있는 영상을 이용하는 예제 기반 질의 방식이다. 질의가 주어지면, 검색기는 랭킹 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 생성한다. 이 때, 유사도 비교방식은 선택된 질의방식에 따라 달라진다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 웹 검색에 익숙한 50명(남자: 32명, 여자: 18명)을 대상으로 웹에서 수집한 3,416 장에 대해서 3가지 항목으로 사용자 평가를 하였다. 사용자 평가의 항목인 적합도(Relevance), 노력(Search Effort), 만족도(Satisfaction)의 결과로 사용자가 검색한 결과영상에서 적합도의 수치가 낮게 나왔지만, 만족도와 노력의 수치는 높게 평가되었다. 제안된 시스템에서 사용자는 자신이 선호하는 결과 영상을 상위 40개의 영상 내에서 얻을 수 있었다. 이는 제안된 시스템이 사용자들이 원하는 영상을 효율적으로 검색할 수 있다는 것을 증명했다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권1호
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• pp.27-33
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• 2002

트리플 이미지 색인 기법에는 두 가지 문제점이 있는 데 그 하나는 개념기반 이미지 검색을 지원하지 않는다는 것이고 다른 하나는 이접 레이블링(labeling)이 허용되지 않는다는 점이다. 이 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 불확정적 퍼지 트리플(I-퍼지 트리플)이라는 새로운 이미지 색인 자료 형을 제안한다. I-퍼지 트리플에 의한 이미지 색인 방식에서는 이접 레이블링을 허용하기 때문에, 이미지 내 객체들이 꼭 확정적으로 인식될 필요가 없으며, 또 확정적으로 인식되지 않는 이미지들에 대해서도 개념 기반 이미지 정합이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 이접 레이블링은 확장된 폐 세계 가정에 기반을 두고 있으며, 기념 기반 이미지 검색은 퍼지 술어에 의한 정합에 근거를 두고 있다. 본 논문에서는 또한 이접 레이블링에 의해 불확정적으로 색인된 이미지 데이터베이스로부터 원하는 답을 $\alpha$$\in$[0,1]확정도로 구해내는 개념기반 질의 평가 방식도 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.764-772
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• 2003

본 논문에서는 사용자에게 보다 유용한 정보를 제공하기 위하여 개념의 활용분야에 따른 속성 분류 기법이라는 새로운 분류 기법을 제안하고, 이를 활용해 정답문서집합 지식베이스를 자동으로 구축하는 방안을 제시한다. 제안된 방법은 범주간의 구분이 유동적인 속성의 특성을 반영하기 위하여 속성 특징(clue)을 활용함으로써 분류 정확도를 높이고, 개념망에 정의된 개념들 사이의 관계를 참조함으로써 지식베이스를 구축하기 위한 노력과 비용을 최소화하여 점진적인 분류기 생성을 가능하게 한다. 실험을 통해 제안된 방법의 정확도와 효율성을 입증하였으며, 정답문서기반 정보검색 시스템을 위한 정답문서집합 구축과정에 적용시킨 결과를 제시함으로써 방법의 실제 효용성을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제22권2호
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• pp.41-56
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• 2005

기계가 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 기존의 웹을 확장하는 것을 목적으로 하는 시멘틱 웹은 온톨로지를 이용하여 지식을 공유하게 된다. 본 논문에서는 정교한 질의의 처리를 위하여 온톨로지 내에 존재하는 의미 관계들을 질의의 확장을 위한 연관피드백 정보로 이용하는 방안을 제안한다. 실험은 도메인 온톨로지인 Medicine 온톨로지를 대상으로 하였으며, 출현 용어들의 빈도정보만을 이용한 키워드 기반 문서검색과 제안한 온톨로지기반 문서검색의 성능을 비교하였다. 이 때, 두 시스템의 정확률과 재현율을 성능 평가의 기준으로 삼았다. 그 결과, 검색 엔진은 온톨로지에 정의된 개념들과 규칙들을 활용하면서 검색의 정확률을 향상시키는데 도움이 되었고 검색 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 사용될 수 있었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제41권3호
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• pp.269-290
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• 2010

각각의 시소러스가 지닌 고유한 특성 및 상이한 구축목적으로 인해서, 하나의 시소러스를 이용하여 특정 도메인의 정보를 조직하고 검색하는데 여러 가지 문제가 나타나고 있다. 시소러스의 통합은 이러한 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법이 될 수 있다. 본 연구에서는 물리학 분야에서 널리 사용되고 있는 시소러스인 PACS와 PIRA를 선정하여 이들 시소러스를 개념적으로 통합할 수 있는 패싯 프레임워크를 구축하였다. 이들 두 시소러스를 연결하기 위해 물리학 분야 전체를 다룰 수 있는 계층구조를 구축하였고, 이 계층구조에 패싯분석을 적용함으로써 각각의 주제 사이의 관계를 설정할 수 있는 하나의 지식기반을 제공하고 있다. 또한, 이 개념기반 패싯 프레임워크를 통해 보다 효율적으로 정보를 조직하고 검색할 수 있는 접근방법을 제안하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.275-278
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• 2012

웹 서비스는 SOA를 웹 상에서 구현한 기술로, 서비스들간의 느슨한 결합을 실현함으로써 재사용 가능한 서비스들의 활용을 극대화 한다. 본 논문에서는 확장 객체 기반 시소러스(eXtended Object-based Thesaurus, XOT)를 사용하여 적응 가능한 오케스트레이션 명세가 가능한 개념 기반 오케스트레이션 기법을 제안한다. XOT는 재사용 가능한 서비스들이 속하는 범주들을 개념으로 표현하고 상호 합성 패턴 관계를 포함한 개념간 상관 관계를 명시한 일종의 지식베이스이다. 이 기법은 오케스트레이션에 참여하는 복합 서비스를 포함한 여러 다양한 서비스들을 구체적으로 명세하는 대신 XOT 내의 개념들로 변수화 하고, 이들을 오케스트레이션 시 적절한 재사용 가능한 서비스 또는 구성 서비스들의 조합으로 대체시킴으로써 서비스들의 재사용성을 획기적으로 개선할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.197-200
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• 2005

의미 기반 영상 검색은 Color, Texture, Region 정보, Spatial Color Distribution 등의 저차원 특징 정보와 이미지 데이터에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드나 시소러스와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 따라서 본 논문에서는 WordNet 어휘 사전을 확장한 개념적 어휘 체계를 갖는 대형 Ontology를 기반으로 하여 이미지 데이터 내의 객체 인식과 추출된 객체간의 관계를 정의하여 이를 논리적으로 표현할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.385-388
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• 2004

인공지능분야에서의 온톨로지란 기본적인 개념의 규정과 개념들 사이의 관계를 표현한 용어들의 분류(classification)를 의미한다. 온톨로지를 만들기 위해서는 많은 온톨로지 관련 언어가 있다. 그 중 최근의 연구 방향은 DAML+OIL과 OWL로 작성된 온톨로지를 이용한 추론, 인텔리전트 서비스 분야이다. 본 논문에서는 웹 상의 미술 작품 온톨로지에 대해 기존의 키워드 매칭 검색 대신에 추론엔진을 이용한 시맨틱 기반의 확장된 검색 방법을 소개한다. 향후 연구는 퍼지 개념을 도입하여 기존의 결과 보다 정확한 검색 결과를 얻기 위한 연구를 할 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.596-605
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• 2005

기존의 XML 질의 방법은 단순 키워드 정합이나 단순 구조적 확장 등에 국한되므로 문서에 내재된 정보를 검색하기에 불충분할 뿐만 아니라,모든 문서에 질의를 인가함으로써 정보검객의 효율을 저하시킨다. 본 연구는 온톨로지로부터 생성한 포괄적 BTD에 의해 검객대상 문서를 사전에 미리 선별하는 문서여과 방법과 온톨로지의 개념구조와 개념 간 연관관계를 추론하여 질의를 확장하는 방법을 제안함으로써 XML정보검색의 효과를 증대 하고자 한다. 제안한 문서여과 및 질의확장 방법은 다양한 XML 문서를 대상으로 검색 효과를 실험하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.601-616
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• 2004

구조적 문서들에 대한 검색시스템은 구조 기반 검색 질의를 지원하여 다양한 수준의 검색 기능을 제공한다. 완전한 구조 기반 질의를 처리하기 위해서는 구조적 문서가 가지는 엘리먼트 간의 구조적 포함관계나 순서에 관한 정보를 유지되어야 한다. 본 논문에서는 엘리먼트와 엘리먼트 사이의 구조적 상관관계와 엘리먼트의 발생순서에 관련된 질의 등 여러 유형의 순수 구조 질의를 처리할 수 있는 네 가지 색인구조를 제시하고 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 알고리즘은 전체 문서 인스턴스 트리 개념에 바탕을 두고 있다.