본 논문에서는 지능형 방송에서 내용 기반 검색 서비스에 관해 연구하였다. 이를 통해 MPEG-7 오디오/비주얼 서술자들을 이용하여 TVAF 메타데이타와 메타데이타 전송 서비스 스키마를 확장하였다. 그리고 MPEG-7 오디오 서술자를 이용한 내용 기반 검색 시 나리에 제안된 스키마를 적용하여 효용성을 증명하였다.
현재 웹 기술은 HTML에서 정보를 표현하는 외형과 내용을 분리하여 정보를 구조화할 수 있는 XML을 사용하고 있다. 구조적으로 구성된 XML은 새로운 정보 검색의 방법을 제시하였다. 즉, 태그를 이용한 정보검색으로 검색어에 의미를 부여함으로써 정보 검색자에게 좀더 효율적인 검색을 가능하게 하였다. 그러나 이러한 구조화 문서 검색 기법은 정확한 태그를 입력하였을 경우에만 결과를 얻을수 있는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 XML문서의 태그 검색에 있어 정확한 태그 검색을 확장한 유사 태그 검색기법을 설계하고 구현하였다. 유사한 태그를 검색하기 위하여 시소러스를 구성하였으며, 작성된 시소러스를 이용하여 유사한 태그에 대한 검색을 수행하였다. 기존의 XML문서 검색 시스템은 정한 태그에 대한 검색만을 수행할 수 있는 반면, 본 시스템은 태그검색에 있어 시소러스를 활용함으로써 질의에 입력되어진 태그와 유사한 태그에 대한 검색 결과를 보여줌으로써 사용자에게 질의어 선정의 불편함을 감소시켰다.
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 검색시스템을 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 검색 기법과 최적 비교 영역 추출을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.
HANTEC1.0은 12만 건의 문서집합과 30개의 질의집합, 그리고 각 질의에 대한 적합문서로 구성된 정보검색용 한글 테스트 컬렉션이다. 본 연구에서는 HANTEC1.0의 확장 및 보완하기 위해 과학기술분야 20개의 질의를 추가하였는데, 질의 추가를 위해서 일본 NACSIS 테스트 컬렉션의 질의를 번역하여 사용함으로써 한일 교차언어 검색환경을 조성하고자 하였다. 추가된 각 질의에 대해서는 여러 검색기에서 총 41가지 검색방법으로 검색한 후, 각 검색조합의 상위 50개 문서로 구성된 중간 결과집합을 만들었으며, 이를 대상으로 적합성판정에 대한 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 각 질의에 대한 적합성평가를 실시하였다 이렇게 구축된 HANTEC 테스트 컬렉션의 적합문서 집합의 객관적 품질 평가와 시스템 성능평가를 위하여 통계적인 방법을 적용하므로써 공신력있고 일반화된 테스트 컬렉션을 구축하고자 하였다. 현재 HANTEC2.0은 검색분야 연구자 및 개발자에게 자유롭게 배포 중이며 정보검색 시스템의 신뢰도 측정을 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용되어질 것이다.
다품종 소량 생산은 제품개발의 사이클을 단축시켰다. 그 결과 생산기술의 축적에 의존한 제품경쟁력은 그 한계에 이르렀다. 결국 경쟁력 있는 제품생산을 위한 핵심적 전략은 제품개발기간 단축에 있다. 제품 개발기간에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중에 설계 오류는 약 50%가 반복적으로 발생한다. 이는 제품 개발 노하우의 체계적 관리가 미비학, 숙련된 설계자가 보유한 제품개발지식의 공유가 잘 이루어지지 않기 때문에 나타나는 현상이다. 비록 설계 지식의 공유를 지원하는 시스템을 갖추었어도, 단순히 설계지식을 저장해놓은 경유에, 설계자가 키워드를 통하여 검색을 하게 되면, 원하지 않는 결과 까지 제공되어, 시스템의 사용이 저조해진다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, IKMS라는 시스템을 개발하였다. 이 시스템의 설계문서를 XML 형태로 저장, 다양한 문서가공이 가능하게 하였고, 온톨로지를 이용하여 지식 체계를 구성하였다. 이 시스템은 설계자가 온톨로지로 구성된 지식 체계를 통하여, 설계 지식을 공유하였고, 개발중인 제품에 대한 기술적 지식을 가지고 검색하게 함으로서 필요 없는 검색 결과를 최소화 하여, 이용하는 설계자의 일의 로드를 줄이고자 하였다.
시 공간상의 제약 없이 다양한 정보의 제공이 가능한 현재의 웹 환경을 통해서 우리나라는 다양한 정보와 자료를 활용하여 학습자 중심의 탐구활동 및 자기 주도적 학습을 강구하고 있다. 따라서, 전국 초중등 학생들을 대상으로 시도별 특화된 맞춤 서비스, 즉 LMS(학습관리시스템)을 구축 운영하고 있지만 현재 시스템에서는 다양하고 방대한 학습 콘텐츠에서 학습자가 자신에게 맞는 과정을 검색, 신청하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 어려움을 해결하기 위해서 학습자가 개인의 학습내용을 빠르고 편리하게 등록하고 검색할 수 있게 하고, 시스템의 지능적인 의미검색이 가능하게 하기 위해서 시맨틱 웹과 AJAX기술을 이용한 개인 맞춤형 학습관리 시스템 설계 및 구현을 하였다.
사용자가 특정 태그를 찾기 위해 사용하는 RFID 태그 검색 시스템은 재고관리, 물류, 유통, 미아 찾기 등 다양한 환경에 사용될 수 있으며 이 기법은 RFID 시스템을 이용한 응용 분야 중 하나로 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 RFID 시스템을 이용한 다른 기법들과는 달리 RFID 태그 검색 기법에서는 특히 특정 태그를 찾기 위해 리더의 이동성이 강조되어지는데, 만약 이동형 리더를 가지고 무선 통신이 불가능한 지역에 가게 되었을 경우 중앙 데이터베이스로부터 태그에 대한 정보를 얻어올 수 없어 실시간 검색이 불가능한 상황에서도 검색이 가능해야 한다. 또한 RFID 태그 검색 프로토콜에서는 사용자가 태그가 아닌 이동형 리더를 소지하기 때문에 이동형 리더 소지자에 대한 프라이버시가 고려되어야 한다. 리더의 신호는 태그의 신호보다 도청이 수백 배 더 쉽기 때문에 이동형 리더 소지자의 프라이버시 문제는 매우 중요하다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위한 RFID 태그 검색 기법들이 제안되고 있으나 이 기법들은 모두 이동형 리더 소지자에 대한 프라이버시 문제를 고려하지 않음으로써 이동형 리더 소지자의 프라이버시 침해가 심각하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이동형 리더 소지자의 프라이버시 문제를 해결하면서도 수동형 태그에 적합한 안전한 태그 검색 프로토콜을 제안한다.
내용기반 영상검색에서 질의는 영상 그 자체이며 질의와 유사한 영상을 찾는 방식으로 검색이 진행된다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 색, 형태, 질감 또는 이들의 공간적인 배치 등의 내용을 염두에 두고 있어야 검색이 가능하다. 이러한 검색방법은 사용자가 검색대상의 내용을 상당 부분 파악하고 있어야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 본 논문에서는 사용자가 영상이 제공하는 감성을 이용하여 칼라영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색과 감성평가가 relevance feedback을 통하여 동시에 진행됨으로 기존의 내용기반 영상검색과 통합이 용이하며, 사용자의 주관적인 평가가 이루어질 수 있다는 점에서 과거의 감성기반 칼라영상 검색과 차이가 있다. 본 논문에서 제안한 검색기의 평가를 위해 영상속성으로 MPEG-7의 칼라 기술자(descriptor)를 사용하였으며 "깨끗한" "밝은" "재미있는", "포근한" 등의 감성형용사를 적용한 결과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 과잉 공급되고 있는 데이터베이스 환경에서 정보를 효과적으로 검색하고 제공할 수 있는 정보 스캐닝 훈련의 중요성을 인식하고, 실제 검색과정에서 이루어지는 정보스캐닝과 그를 저해하는 요소를 조사하였다. 과학기술분야 전공 석 박사학위 이상의 검색 의뢰인을 이용자로 선정하고 문헌정보학 전공 4학년생이 검색자가 되어 검색을 진행하며 그 과정에서의 정보스캐닝을 모니터하는 실험을 실시하였다. 실험검색에서 나타난 것은 검색자 대부분이 단순탐색이상의 검색을 요하는 전문분야 정보의뢰에 대해서는 탐색된 결과에 대한 중요성 판단과 선별에 필요한 정보 스캐닝을 제대로 해내고 있지 못했으며, 최종적으로 이용자에게 제공할 정보을 조직하거나 구성하는 역할을 충분하게 하지 못하는 것으로 분석되었다. 이에 검색전문가로서의 능력배양을 위해서는 특정 전문 주제에 대한 배경지식이 필요하며 그를 바탕으로 정보스캐닝 훈련이 주제별로 세분되어진 DB검색 실습으로 지원되어야 한다는 점이 실증적으로 지적되었다.
정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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