• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 2004.08a
• /
• pp.605-613
• /
• 2004

인터넷 등 각종 미디어의 발달은 정보에 대한 접근과 취득을 용이하게 만들었고 교육내용의 유용한 전달수단으로 자리 잡았다. 그러나 인터넷의 수많은 정보 중에서 단순한 정보의 취득만으로는 비구조적이고 복잡 다양한 여러 문제를 해결하는데 큰 효과를 발휘하지 못하므로 정보를 가공하여 도출되는 결과물인 지식을 취득하고 활용하여 문제를 해결하는 방안을 제시하였다. 인터넷의 엄청나 정보량은 어떤 정보가 학습자에게 필요한지 파악하기 어려우며 또, 원하는 정보를 적시에 손쉽게 취득하여 학습자가 원하는 지식으로 조합할 수 있는 방법에 익숙치 못하다. 지식검색 서비스는 간단한 키워드의 사용만으로 다양한 지식을 정보의 형태가 아니라 지식의 형태로 제공하기 때문에 빠르고 간편하게 문제를 해결하는 방법으로 지식검색 서비스 활용도는 매우 커지고 있다. 그러나 새로운 지식습득 방법으로 제시되는 지식검색 서비스가 과연 문제중심학습 등에서 문제를 해결할 수 있을 정도로 제공되는 지식이 정확성을 가지고 있는지, 다양한 범위를 가지는지, 손쉽게 사용할 수 있는지 등을 검증할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 전통적인 검색방법을 이용한 지식습득과 지식검색 서비스를 이용한 지식의 습득에서 오는 차이를 분석하여 문제중심학습 등에 적용 가능한 현실적인 지식습득 방법과 개선책을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.247-250
• /
• 2002

본 논문에서는 인터넷 및 방송망 등과 같은 분산된 다수의 환경을 통해 배포되는 대용량의 멀티미디어 컨텐츠를 검색 및 저장하기 위한 TV-Anytime 멀티미디어 컨텐츠 맞춤형 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 멀티미디어 컨텐츠의 저장 및 검색, 획득을 위해 TV-Anytime 표준과 Mpeg-7 표준을 사용하였다. 구현한 저장관리 시스템은 메타데이터 객체 관리자, 메타데이터 인덱스 관리자, 개인화엔진, 메타데이터 검색 API, Location Handler 모듈 등으로 구성된다. 본 논문에서 구현한 저장관리 시스템은 메타데이터의 처리를 위해 DOM/SAX 인터페이스를 지원하며 메타데이터에 대한 내용검색과 애트리뷰트에 기반한 검색을 제공하며, 사용자 프로파일을 이용하여 개인화 된 지능형 맞춤 서비스를 제공한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 2005.11a
• /
• pp.47-54
• /
• 2005

정보 사회가 발전하고 정보의 활용이 늘어남에 따라 공간 데이타가 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고, 공간 데이타가 널리 활용됨에 따라 ESRI와 같은 다양한 지리 정보 시스템(Geography Information System)이 발전하게 되었다. 그러나, 기존의 지리 정보 시스템은 다양한 분야에서의 활용을 위해 많은 기능을 제공함으로 인해 일반적으로 대용량 공간 데이타에 대한 검색이 비효율적이다. 특히, 네트워크 환경이 발전하고 컴퓨팅 파워가 증가함에 따라 점차 대용량의 지도 서비스를 제공하는 분야에서 기존의 지리 정보 시스템 적용 시공간 데이타 검색 속도가 저하되는 문제가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 안정적인 상용 DBMS인 Oracle을 기반으로 대용량 공간 데이터를 효율적으로 검색할 수 있는 Oracle 기반의 대용량 지도 서비스를 위한 XServer를 설계 및 개발하였다. XServer는 다양한 클라이언트의 질의를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 관리자, 대용량의 공간 데이타를 빠르게 검색하기 위한 공간 인덱스 관리자 및 데이타 버퍼 관리자, 대용량의 공간 데이타를 안정적으로 저장하기 위해서 Shape 화일에서 추출한 공간 데이타를 Oracle에 저장 및 관리하기 위한 수입/수출 관리자와 DB 관리자로 구성되어있다. 마지막으로, 본 연구에서 개발한 Oracle 기반의 대용량 지도 서비스를 위한 XServer와 Oracle Spatial을 비교함으로써 기능을 검증하고 성능의 우수함을 입증하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.10B no.6
• /
• pp.687-694
• /
• 2003

According to the rapid increase of multimedia data quantity recently, various means of video data search has been desired. In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic-based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we design the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.

• Journal of IKEEE
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.13-23
• /
• 2017

Short-term prediction of the number of passengers at the airport is very essential for the efficient and stable operation of the airport. Here, to forecast the immigration of Incheon International Airport, we perform the predictive modeling of Korean and Chinese outbound travelers comprising most of immigration. We conduct the Granger Causality test between the number of outbound travelers and related search trend data to confirm the correlation. It is found that the forecasting with both "outbound travelers" and "search term trends" data outperforms the one only with "outbound travelers" data. This is because search activities are done before doing something and this study confirms that search trend data inherently possess the potential for prediction.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.208-216
• /
• 2003

최근 들어 사용자의 위치 데이타를 기반으로 한 LBS가 유용한 서비스로 등장함에 따라 이동 객체의 관리에서 발생하는 대용량의 위치 데이타에 대한 처리가 중요한 문제가 되었다. 이러한 대용량의 위치 데이타는 초당 몇 백만 건이 생성 및 변경되기 때문에 위치 데이타에 대한 신속한 저장 및 검색을 위한 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 위치 데이타를 효과적으로 분산 저장 및 검색할 수 있는 MODBMS를 위한 분산 위치 저장 컴포넌트를 설계 및 구현하였다. 분산 위치 저장 컴포넌트는 미들웨어의 정보를 관리하는 서버 관리자, 검색할 서버의 정보를 반환하는 연결 관리자, 디스크 정보 및 백업 작업을 위한 디스크 관리자, 위치 데이타의 저장 및 검색을 위한 미들웨어, 그리고 클라이언트로 구성되어 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.226-228
• /
• 2003

최근에 무선 인터넷과 이동 컴퓨팅 기술이 발전하고, 휴대 전화와 PDA 같은 이동 단말기가 보편화됨에 따라 사용자의 위치정보를 활용한 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Services)가 가능하게 되었다. 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 대용량의 위치 데이타를 신속하게 처리하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 위치 데이타를 효과적으로 분산 저장 및 검색할 수 있는 이동 객체를 위한 분산 위치 저장 컴포넌트를 구현하고 그 성능을 평가하였다. 분산 위치 저장 컴포넌트는 위치 데이타를 저장하고 검색하는 미들웨어, 분산된 미들웨어의 정보를 관리하는 서버 관리자, 빠른 검색을 위해 위치 데이타의 인덱스 정보를 관리하며 검색할 서버의 정보를 반환하는 연결 관리자, 서버의 디스크 상태를 확인하고 디스크 사용을 관리하는 디스크 관리자, 그리고 클라이언트로 구성된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.06a
• /
• pp.246-248
• /
• 2019

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.6 no.10
• /
• pp.2574-2586
• /
• 1999

Since a SGML document is composed of elements, the primitive unit of information, SGML information retrieval should support retrieval on element as well as document. In addition, SGML index organization should support the partial insertion and deletion of document for the dynamic environment. For this, we propose a SGML index organization suited to structured-based retrieval for dynamic environment. Based on the proposed index organization, we design a SGML index manager to support content-based and structure-based retrieval efficiently. We implement the SGML index manager based on O2 storage system and compare the performance of our SGML index manager with the conventional SGML index manager. According to the performance comparison, it is shown that the proposed index structure achieves better retrieval performance than the conventional K-ary complete tree.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.203-216
• /
• 2004

In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic- based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we design the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.