• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.95-100
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• 2000

사실 표준 XQL(XML Query Language) 기반의 문서 질의를 이용하여 XML 문서에 대한 구조 검색과 내용 검색을 위한 문서검색 시스템을 구성하였다. 즉 XML 문서를 파징하여 내용 및 구조 정보를 트리구조로 구성하고, 표준 XQL을 이용하여 트리 구조 정보에 질의함으로서 구조 및 내용 검색을 하도록 구현하였다. 이를 이용한 응용분야로는 향후 방대한 크기의 XML문서 검색과 문서 관리, 전자 상거래 등 다양한 분야에 활용될 수 있는 요소기술로서 기대된다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3341-3355
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• 2000

최근 멀티미디어 문서의 개수가 기하 급수적으로 증가함에 따라, 사용자가 요구하는 멀티미디어 문서를 보다 효과적으로 저장 및 검색할 수 있는 멀티미디어 문서 검색 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 XML로 정의된 문서를 문서 구조 및 이미지 내용을 기반으로 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 효율적인 구조-기반 검색을 지원하기 위해서 구조 인덱스를 o2store 저장 시스템을 사용하여 구현한다. 아울러 내용-기반 검색을 지원하기 위해서 X-트리에 기반한 효율적인 고차원 색인구조를 구현한다. 마지막으로 구현된 멀티미디어 문서검색 시스템을 검색시간, 저장시간, 부가 저장 공간의 관점에서 성능평가를 수행한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.2
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• pp.12-17
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• 2003

This paper proposes content-based image retrieval system with fuzzy ART neural network algorithm. Retrieving large database of image data, the clustering is essential for fast retrieval. However, it is difficult to cluster huge image data pertinently, Because current retrieval methods using similarities have several problems like low accuracy of retrieving and long retrieval time, a solution is necessary to complement these problems. This paper presents a content-based image retrieval system with neural network in order to reinforce abovementioned problems. The retrieval system using fuzzy ART algorithm normalizes color and texture as feature values of input data between 0 and 1, and then it runs after clustering the input data. The implemental result with 300 image data shows retrieval accuracy of approximately 87%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.64-66
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• 2001

비디오 데이터는 미디어의 특성상 시간의 흐름에 따라 객체의 위치가 변하는 움직임 객체(Moving Object)를 가지며, 움직임 객체를 기반으로 비디오 데이트를 색인 및 검색하기 위해서는 적합한 시공간 표현 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 움직임 객체의 움직임 경로(Trajectory)를 효율적으로 모델링하고 사용자에게 빠른 검색 결과를 제공할수 있는 근사 탐색(Approximation Search)이 가능한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 이는 사용자가 직접 스케치한 움직임 경로를 토대로 검색을 수행하는 내용 기반 검색과 움직임 객체의 일련의 움직임 경로들과 움직임 경로가 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색을 지원한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1403-1406
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• 2003

XML이 가지는 다양한 장점을 이용하기 위해, 음악을 XML로 표현하려는 다양한 연구가 계속되고 있다. 그러나, SMDL, MNML, MusicXML과 같은 기존의 연구는 악보상의 정보를 그대로 표현하거나, 전자 음악의 표준인 MIDI 포맷과의 상호교환성을 중심으로 연구되어 왔기 때문에 음악에 대해 구조-내용 기반 복합 검색을 하기에는 부적합하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 음악의 대표 선율을 이용한 구조-내용 기반 복합 검색을 위한 XML 스키마를 제안한다. 먼저, 본 논문에서는 사용자가 질의할 가능성이 높은 첫 동기, 절정, 일정 유사도 내에서 반복되는 주제 선율을 해당 음악을 대표하는 선율로서 XML 스키마에 표현하였다. 제안한 XML 스키마에 대해 XML 질의 언어를 이용하여 구조-내용 기반 복합 검색시 전체 선율을 검색하지 않고 대표 선율만을 검색하여 사용자의 응답 시간을 빠르게 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.880-882
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• 2005

내용기반 영상 검색 시스템은 데이터베이스에 저장된 정지영상의 색이나, 질감, 형태 등의 특징을 이용한다. 본 연구는 실험 영상 집합에서 주요 객체를 추출하여, 객체들의 외형으로부터 분리된 토큰들을 군집화 한 후, 그 군집단위를 색인어로 사용하여 검색하는 방법이다. 기존의 내용기반 영상 검색 시스템에서 모양 정보는 그 표현과 색인 정합 등의 문제로 처리 방법이 명확하지 않았고, 회전, 크기 변화, 폐색 등에 민감했다. 따라서 기존 방법의 문제점을 해결하기 위해서 토큰을 이용한 색인을 이용하여 지역 정보와, 이들 지역 정보들의 관계에 의한 전역 정보를 복합적으로 이용한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.331-337
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• 2005

현재 인터넷과 멀티미디어 데이터배이스 상에서 부딪치는 검색 문제의 해결 방안으로서 명시적 배경지식의 사용을 지향하는 시맨틱 웹과 새로운 표준 기술 등은 이미지 데이터에 대한 배경 지식을 규정하는 구문론 등을 지원한다. 따라서 본 연구에서는 이미지의 주제(양)에 대한 배경지식을 표현한 도메인 온톨로지를 이용하여 사용자에게 검색어의 정확한 선택이 이루어지도록 제공하고 이미지의 내용과 기술 특정에 대한 시맨틱 주석을 이용하여 검색 용어의 일반화와 다의어, 이미지 대상물의 행위와 같은 고수준의 메타데이터 스키마를 제공함으로써 이미지의 검색에 있어 내용에 기반한 시맨틱 주석과 도메인 온톨로지의 구현과 검색 방법을 제안하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.125-130
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• 2022

최근 자연어처리 연구로 지식 기반 대화에서 대화 내용에 자유로운 주제와 다양한 지식을 포함하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지식 기반 대화는 대화 내용이 주어질 때 특정 지식 정보를 포함하여 이어질 응답을 생성한다. 이때 대화에 필요한 지식이 검색 가능하여 선택에 제약이 없는 오픈 도메인(Open-domain) 지식 기반 대화가 가능하도록 한다. 오픈 도메인 지식 기반 대화의 성능 향상을 위해서는 대화에 이어지는 자연스러운 답변을 연속적으로 생성하는 응답 생성 모델의 성능 뿐만 아니라, 내용에 어울리는 응답이 생성될 수 있도록 적합한 지식을 선택하는 지식 검색 모델의 성능 향상도 매우 중요하다. 본 논문에서는 오픈 도메인 지식 기반 한국어 대화에서 지식 검색 성능을 높이기 위해 밀집 벡터 기반 검색 방식과 주제어(Keyword) 기반의 검색 방식을 함께 사용하는 것을 제안하였다. 먼저 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하고 학습된 모델로부터 고난도 부정(Hard negative) 지식 후보를 생성하고 주제어 기반 검색 방식으로 고난도 부정 지식 후보를 생성하여 각각 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하였다. 성능을 측정하기 위해 전체 지식 중에서 하나의 지식을 검색했을 때 정답 지식인 경우를 계산하였고 고난도 부정 지식 후보로 학습한 주제어 기반 검색 모델의 성능이 6.175%로 가장 높은 것을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.8
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• pp.837-841
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• 2010

This paper proposes an effective similarity measure for content-based image retrieval using MPEG-7 DCD. The proposed method can measure the similarity of images with the percentage of dominant colors extracted from images. As the result of experiments, we achieved a significant improvement of 18.92% with global DCD and 47.22% with local DCD in ANMRR than the result by QHDM. This result shows that the proposed method is an effective similarity measure for content-based image retrieval. Especially, our method is useful for region-based image retrieval.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.2085-2093
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• 2000

본 논문에서는 초음파 영상의 대한 내용기반 검색을 위한 초음파 영상의 특징 추출방법과 추출된 특징들을 이용한 검색 방법에 대해 제안한다. 내용기반 초음파 영상 검색을 위한 특징들로 공간영역에서 히스토그램과 웨이브릿 변환후 각 부대역에서 통계적 특성을 추출한다. 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특성은 질의 영상과 유사한 영상의 특성 벡터 거리가 평균 특성 벡터 거리보다 작다는 특성을 가진다. 이러한 특성을 이용하여 일차 검색을 수행하여 그 결과를 공간영역의 히스토그램을 이용한 이차 검색을 위한 후보로 사용함으로써 이차 검색의 대상이 줄어들게 된다. 히스토그램을 이용한 검색은 대상이 많을수록 오류를 범할 가능성이 높아짐으로 검색대상을 줄인다는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 히스토그램을 사용함으로써 영상내 의학적 객체의 이동이나 회전에 무관하게 검색을 수행할 수 있다.