• Spatial Information Research
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• v.17 no.1
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• pp.1-14
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• 2009

Demands for a system which enable users to retrieve any kind of geographic and regional information over the Web have been increasing. However, in order to obtain geographic or regional information over the web, users still need to search web pages related to region by inputting keywords and to arrange the searched results with map. We can solve that problem by using the fact that most of geographic and regional information contain geographic keywords related to location. In this paper, we propose a system to retrieve geographic and regional information efficiently. For the purpose, we present a conceptual model based on three layers of "Real-World", "Knowledge", and "Applications", from the web space and construct the above link process. These layers are connected to each other and enable users to navigation information over the linkage. Especially, users can obtain various correlated information about geographic information and properties.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.2 s.14
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• pp.81-89
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• 2005

Declustering and parallel index structures are important research areas to improve a performance of databases. Previous researches proposed several distribution schemes for parallel R-trees, however there is no search schemes to be suitable for the index. In this paper, we propose schemes to improve the performance of range queries for distribute parallel indexes. The proposed schemes use the features that a parallel disk can read multiple nodes from various disks. The proposed schemes are verified using various implementations and performance evaluations. We propose new schemes which can read multiple nodes from multiple disks in contrast that to the previous schemes which can read a node from disk. The experimental evaluation shows that the proposed schemes give us the performance improvement by 40% from the previous researches.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.48 no.5
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• pp.25-32
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• 2011

In this paper, we propose a subspace search-based detector (SSD) with low-complexity to achieve near optimal performance for multiple-input multiple-output systems. As an effective solution to reduce the prohibitive computational complexity of the optimal maximum likelihood detector, a partial candidate symbol vector is generated through a partitioned search space but not the entire search space. In addition, based on a partial candidate symbol vector, an ensemble candidate symbol vector generation considering the whole search space is introduced to produce a near optimal solution. As a result, the proposed SSD achieves near-maximum-likelihood performance while having a significantly reduced computational complexity.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.21 no.4
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• pp.1-14
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• 2016

Semantic search is known as a series of activities and techniques to improve the search accuracy by clearly understanding users' search intent without big cognitive efforts. Usually, semantic search engines requires ontology and semantic metadata to analyze user queries. However, building a particular ontology and semantic metadata intended for large amounts of data is a very time-consuming and costly task. This is why commercialization practices of semantic search are insufficient. In order to resolve this problem, we propose a novel semantic search method which takes advantage of our previous semantic tensor space model. Since each term is represented as the 2nd-order 'document-by-concept' tensor (i.e., matrix), and each concept as the 2nd-order 'document-by-term' tensor in the model, our proposed semantic search method does not require to build ontology. Nevertheless, through extensive experiments using the OHSUMED document collection and SCOPUS journal abstract data, we show that our proposed method outperforms the vector space model-based search method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.121-123
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• 2005

최근 LBS(Location Based Service) 밑 텔레매틱스 응용의 효과적인 지원을 위해, 도로, 철도와 같은 공간 네트워크 데이터베이스에 관한 연구가 활발히 수행 중에 있다. 한편 공간 네트워크 데이터베이스에 대한 효율적인 접근을 위해, 공간 네트워크 자체의 데이터, POI 데이터, 이동 객체 데이터를 효율적으로 저장 및 색인하는 구조가 설계되었다[1]. 따라서 본 논문에서는 설계된 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 저장/색인 구조를 구현하고 이를 공간 네트워크 자체의 데이터 검색, POI 데이터 검색, 이동 객체 궤적 검색 관점에서 성능평가를 수행한다. 아울러 기존에 연구되었던 접근 기법과 검색 성능을 비교한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.12
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• pp.2931-2946
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• 1997

In multimedia information retrieval applications, content-based image retrieval is essential for retrieving relevant multimedia documents. The purpose of our paper is to provide effective representation and efficient retrieval of images when a pixel-level original image is automatically or manually transformaed into its iconic image containing meaningful graphic descriptions, called icon objects. For this, we first propose new spatial match representationschemes to describe spatial relationships between icon objects accurately by expressing them as rectangles, rather than as points. In order to accelerate image searching, we also design an efficient retrieval method using a two-dimensional signature file organization. Finally, we show from our experiment that the proposed representation schemes achieve better retrieval effectiveness than the 9-DLT (Direction Lower Triangular) scheme.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 1999.06a
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• pp.131-145
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• 1999

최근 정보화 사회에서 정보의 처리와 공유에 대한 관심이 크게 증가하지만 기존 지리정보시스템(GIS)이 갖고 있던 상호 이질적인 지형공간데이타 포맷을 가지고는 효율적인 정보의 처리와 공유가 어려운 형편이다. 이러한 지형공간데이타 포맷의 문제로 인해 지형공간 데이터의 중복수집의 문제가 발생하였으며, 또한 많은 시간과 경비가 중복 투자퇴고 있다. 본 논문에서는 지형공간 데이타 중복수집의 문제점을 효과적으로 해결하고, 이미 구축되어 있는 지형공간 데이타를 필요로 하는 사람들과 공유하고 유통하기 위하여 KGDC(Korean Geospatial Data Clearinghouse)를 설계 및 구현하였다. KGDC를 통하여 ESRI와 Intergraph사의 상용 지리정보시스템들의 데이타를 별도의 처리과정 없이 공유할 수 있으며, 또한 OGC(OpenGIS Consortium)의 OpenGIS 구현명세에 기술되어 있는 표준 OpenGIS 인터페이스를 지원하는 지형공간 데이타 서버의 데이타도 효과적으로 공유할 수 있다. 특히, KGDC는 다양한 검색 기능과 다양한 정보를 제공하여 손쉬운 지형공간 데이타의 공유 및 유통을 가능하게 하며, 검색을 위한 정보와 검색의 결과로 이용하기 위해 ISO/TC211 표준 메타데이타를 부분적으로 지원하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.163-165
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• 2000

내용기반 이미지 검색을 위한 기존의 대부분의 기법들은 이미지 데이터에 효과적으로 적용할 수 있는 고차원의 색인구조를 고려하지 않았다. 이 연구에서는 이미지 데이터베이스에서 보다 효율적이며 정확도가 높은 검색결과를 기대할 수 있는 색상 특징 데이터 표현방법인 ECCV기법, 모양 특징 데이터 표현방법인 EPA기법을 소개한다. 또한 고차원 데이터에 대해서도 검색속도를 향상시킬 수 있는 새로운 다차원 공간 인덱스 구조인 XS-트리를 제안한다. 이 방법을 이용하면 특징표현단계에서는 차원의 수가 증가되어 저장에 필요한 공간을 많이 요구하지만 인덱싱 단계를 거치면 이미지 검색 속도가 향상되며 정확한 이미지를 검색 할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1390-1393
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• 2013

인터페이스가 제한된 단말에서 정보 검색 서비스를 제공하는 경우, 검색 재현율보다는 정확도가 중요하다. 데이터를 쉽게 구조화할 수 있고 검색 정확도가 중요한 한정된 도메인에서는 시맨틱 검색 기술을 통해 강력한 정보 검색 서비스를 제공할 수 있지만, 사용자 키워드 질의를 시스템 질의로 변환하는 과정에서 다양한 해석들이 존재할 수 있기에 개선의 여지도 많다. 본 논문에서는 해석 정확도와 확장성을 동시에 향상시키기 위한 새로운 모델을 제안한다. 제안 모델은 공간의 구조와 요소들의 해석을 제한함으로써 중간 탐색 공간의 크기를 점진적으로 줄이면서 사용자의 검색 의도는 가능한 보존할 수 있다. 실제 데이터로 이루어진 대용량 지식을 이용해 다른 최신 기술과 비교하여 실험적 평가를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.719-721
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• 2003

이미지를 비롯한 멀티미디어 데이터의 검색시스템에서 객체들 간의 공간 관계는 이미지를 표현하는 중요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 기존의 검색 방식과는 달리 이미지에 나타나 있는 객체들 간의 다양한 공간 관계 감소규칙을 제안한다. 이것은 이미지 오브젝트간의 공간관계를 수를 줄여주고 질의처리속도를 빠르게 해준다. 특히 기존의 2차원 이미지뿐만 아니라 3차원 이미지에서도 본 논문에서 제안하는 기법을 적용할 수 있다. 마지막으로 실제 실험물 통해서 제안된 감소규칙의 성능을 평가하였다.