• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-157
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• 2010

컴퓨터와 인터넷의 발달로 정보의 형태가 다양화 되어 문서 위주의 자료들로부터 이미지, 오디오, 비디오, 음성 등의 모습으로 혼합되어 가고 있다. 하지만 대부분의 검색은 문서 위주로 하기 때문에 이미지, 오디오, 비디오 등은 파일의 이름이 명확하게 설정되어 있지 않을 경우에는 검색을 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 문서가 아닌 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 검색이라고 한다. 그리고 이미지의 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 이미지 검색이라고 한다. 본 논문에서는 HSI 컬러 공간, ART2 알고리즘, SOM 알고리즘을 이용한 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습 대상을 선정하기 위해 원 영상의 특징을 분할한다. 그리고 사용자가 학습 대상을 선정하도록 하기 위해 분할된 특징을 SOM 알고리즘에 적용하여 비슷한 특징을 가지는 영상들로 군집화 한다. 군집화된 영상들에 대해 사용자가 학습 대상을 선정하여 ART2 알고리즘에 적용하여 학습한다. 제안한 방법을 적용하여 이미지 검색을 실험한 결과 제안된 방법은 하나의 이미지가 여러 개의 키워드를 가질 수 있기 때문에 이미지에 포함된 정보를 효과적으로 검색하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.133-135
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• 2000

최근 들어 인터넷의 급속한 발전과 엄청난 양의 멀티미디어 데이터가 다양한 형태로 생성, 제공되면서 이에 대한 서비스 및 관리 기법에 관한 문제가 주요 관심사로 대두되고 있다. 그 중에서도, 일반 인터넷 사용자들의 기본적인 요구로써 기존의 문자 기반 검색 서비스로써 제공될수 없는 내용 기반 검색 기법을 들 수 있다. 사용자가 원하는 영상 혹은 임의의 동영상에서의 한 장면을 빠르고 정확하게 찾는 검색 기법이 최근 들어 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 본 논문에서는 이러한 내용 기반 검색을 가능하게 하는 하나의 기법으로써 다차원 쉘 구조를 이용한 동영상에서의 영상 검색 알고리즘을 소개한다. 또한, 이를 내용 기반 검색에서 주로 사용되는 색인 트리 구조의 검색 기법과의 비교를 통해 장, 단점을 비교 분석해 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1285-1288
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• 2000

인터넷의 양적 질적 성장을 통해 인터넷상에 존재하는 웹 문서의 숫자는 엄청난 속도로 증가하여 왔다. 이러한 방대한 웹 문서를 대상으로 한 검색 방법은, 지금까지 일반적으로 텍스트 기반의 방법이 주류를 이루어 왔다. 그러나 웹 문서는 멀티미디어 형태로 존재하며 텍스트, 이미지, 동영상, 컴퓨터 그래픽 둥 다양한 미디어들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 인터넷에 존재하는 웹 문서를 대상으로 내용 기반 이미지 검색방법을 제시한다. 내용기반 웹 이미지 검색 시스템은 웹 상의 텍스트 기반의 기존 상용 검색엔진을 이용하여 주요 검색어에 대한 이미지를 수집하는 웹 이미지 수집기와 수집된 이미지에 대해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 데이터베이스에 색인하는 데이터베이스 불리기(population), 그리고 내용 기반 이미지 검색엔진으로 구성된다. 사용자는 장르, 주제 및 주요단어에 의해 분류되어 데이터베이스에 색인된 웹 이미지를 대상으로 검색이 가능하다. 이는 웹 문서를 직접 대상으로 한 특정 단어에 대한 내용 기반 이미지 검색이 가능하며 검색이 데이터베이스를 대상으로 이루어지기 때문에 빠른 검색 속도를 얻을 수 있으며, 또한 기존 웹에서 제공되는 텍스트 기반의 상용 검색엔진을 이용하여 주요단어에 대한 웹 이미지를 수집하여 색인하기 때문에 별도의 텍스트 검색엔진 구현을 필요로 하지 않는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1461-1464
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• 2004

본 논문에서는 LAN 상에서 유휴 PC들을 사용하여 PC Cluster를 구성한 후 이를 사용한 내용기반의 화상 정보 검색(CBIR) 시스템에 관한 연구를 수행하였다. LAN 상의 유휴 PC 들은 인터넷상의 연산 자원들보다 안정되고 신뢰성이 있기 때문에 복잡한 보안 기법을 사용하지 않아도 되며 또한 연산시간이 유휴시간으로 고정되어 있기 때문에 네트워크의 부하 및 노드의 부하를 고려하는 복잡한 부하 균등화 기법이나 스케쥴링 기법이 필요로 하지 않는 특징을 갖는다. 내용기반의 화상 정보 검색은 화상 데이터의 대용량 특징으로 인해 화상 특징 추출 및 유사도 계산을 위해 많은 연산을 필요로 한다. 특히 다양한 내용기반의 정보 검색 서비스를 지원하기 위해 다중 특징(Multiple Features)을 동시에 추출하고자 할 때 연산시간은 급격히 증가한다. 따라서 이러한 내용 기반의 화상 정보 검색 시스템을 구현하기 위해 저비용의 고성능의 PC Cluster를 사용하여 전체 연산시간을 단축하고 실시간 정보검색이 가능하도록 하는 연구를 수행 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.76-78
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• 2001

현재 웹 서비스 기반검색 시스템의 일반화에 힘입어 단순한 덱스트 정보뿐 만 아니라 이미지 데이터와 같은 멀티미디어 정보가 보편화되고 그 교류의 양이 크게 증가하였다. 따라서 덱스트 정보에 대한 검색과 함께 멀티미디어 정보에 대한 효과적 검색을 지원하는 시스템 개발이 중요시되고 있다. 그러나 기존에 개발된 시스템들은 멀티미디어 데이터를 검색 결과의 부가적 정보로서 사용하는 것이 일반적이며 그 자체를 질의 검색의 주요 대상으로 처리하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 웹 상에서 대용량 이미지 데이터베이스를 구축하고 이를 기반으로 효과적 검색을 지원하는 멀티미디어 검색 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 크게 두 가지 검색 구조를 제공하는데, 먼저 기존의 덱스트 기반 검색을 위하여 이미지의 의미 정보를 XML로 표현하여 이를 DTD 독립적인 스키마에 따라 관계형 데이터베이스에 저장, 관리하여 체계적이고 구조적인 서비스를 지원한다. 또한 이미지에 대한 내용 기반 검색을 위하여 이미지 데이터베이스를 구축하고 이미지 데이터로부터 색상 히스토그램 특성을 자동으로 추출하여 구축한 인덱스를 유지, 관리하며, 이를 통한 내용 기반 검색 구조와 사용자 질의 인터페이스를 설계한다.

• 정보관리연구
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• 제34권2호
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• pp.55-66
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• 2003

인터넷의 발달로 인해 웹에서 얻을 수 있는 정보의 종류와 수는 급진적으로 증가하고 있다. 기존의 문서 위주의 구성에서 멀티미디어 서비스, 쇼핑몰 등 종류와 매체에 있어서 다양한 변화를 보이고 있다. 이에 따라 사용자가 요구하는 정보의 단위는 문서 뿐만 아니라, 사이트 그리고 서비스 단위로 확장되고 있다. 웹 환경에서 사용자의 정보 요구를 보면 크게 세가지로 볼 수 있다. 첫째는 원하는 정보를 설명하는 혹은 정보와 관련된 문서를 찾는 내용검색, 둘째는 사용자가 관심 있어 하는 개인이나 단체의 사이트 입구를 찾는 사이트 검색, 셋째는 사용자가 관심 있어 하는 서비스를 제공하는 웹 페이지를 찾는 서비스 검색을 들 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사용자의 정보 요구 목적에 따라서 문서 순위화가 달라져야 함을 보인다. 지금까지 정보 검색에서 언급된 내용 정보, 링크 정보 그리고 URL 정보의 유용함을 사용자의 정보 요구 형태에 따라서 분류한다. 내용 검색에서는 내용 정보가 유용한 반면 링크 정보와 URL 정보를 결합할 경우 성능의 저하를 초래했다. 반면 사이트 검색에서는 내용 정보만 쓰는 것 보다는 링크 정보와 URL 정보를 결합할 경우 성능의 향상을 얻을 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.12-17
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• 2003

본 논문은 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 이용하여 내용기반 영상을 검색하는 연구를 제시한다. 대용량의 영상 데이터베이스를 검색할 때, 클러스터링은 빠른 검색을 위해 중요하다. 그러나 많은 양의 영상 데이터를 적절하게 클러스터링 하는 것은 상당히 어렵다. 기존의 유사도에 따른 검색 방법은 검색의 정확도가 떨어지고 검색시간이 많이 걸리는 단점이 있기 때문에 이러한 단점을 보완하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 보완하기 위하여 신경망 알고리즘을 사용한 내용기반 영상검색 시스템을 제안한다. 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 사용한 본 검색 시스템에서는 색상과 질감을 검색에 필요한 특징치로 잡아 데이터를 0과 1사이의 데이터로 정규화 하여 신경망 알고리즘의 입력 데이터로 넣어서 영상을 클러스터링 한 후 검색을 실시하였다 300개의 영상을 가지고 실험한 결과 약 87%의 검출률을 보여 주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.639-641
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• 2018

고전적으로 이용되던 디렉터리 분류로는 원하는 정보를 빠르게 찾기 어려워지면서, 키워드 기반 검색 시스템이 정보 처리의 중심이 되고 있다. 본 논문에서는 개인용 컴퓨터에서의 빠른 자료 검색을 위한 키워드 기반 정보검색 시스템을 제안한다. 시스템에서는 동적 색인을 통하여 기존 시스템들보다 빠른 시간 내에 검색 결과를 제공한다. 내용 기반 검색과 다양한 포맷에 대한 문서 검색 기능을 포함하여 사용자에게 편리한 환경을 제공할 뿐만 아니라, 한글 문장이 포함된 문서에 대해서 원활한 검색을 제공하고자 한다. 성능 비교 검증을 수행한 결과 기존 시스템에 비해 보다 빠른 시간 내에 많은 문서를 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.224-230
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• 2000

기존의 전문 검색 시스템은 문서를 단지 단어의 연속이라는 제한적 관점에서만 바라보았다. 또한 기존의 필드 검색 시스템은 고정된 필드를 색인 및 검색대상으로 하거나, 문서의 내용이 아닌 메타 정보에 관한 검색만이 가능하였다. 본 논문에서는 내용과 필드 구조를 통합하여 가변 필드 구조 문서를 색인 및 검색하는 모델인 교차 필드 검색 모델을 제안한다. 기존 정보검색 시스템의 기능을 기본으로 제공하면서 필드구조를 색인/검색하기 위한 기능적 요구사항을 제시하고, 내용 및 필드 구조를 색인하면서 동적인 삽입/삭제가 가능한 색인 구조를 제안한다. 아울러 검색시에 문서 가중치를 계산하여 문서를 순위조정하는 분리언 모델, 확장 불리언 모델, 벡터 공간 모델의 변형 모델을 제시한다. 아울러 구현 사례로 STEER-XDS 검색 시스템에 대해 알아본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.224-230
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• 2000

기존의 전문 검색 시스템은 문서를 단지 단어의 연속이라는 제한적 관점에서만 바라보았다. 또한 기존의 필드 검색 시스템은 고정된 필드를 색인 및 검색대상으로 하거나, 문서의 내용이 아닌 메타 정보에 관한 검색만이 가능하였다. 본 논문에서는 내용과 필드 구조를 통합하여 가변 필드 구조 문서를 색인 및 검색하는 모델인 교차 필드 검색 모델을 제안한다. 기존 정보검색 시스템의 기능을 기본으로 제공하면서 필드구조를 색인/검색하기 위한 기능적 요구사항을 제시하고, 내용 및 필드 구조를 색인하면서 동적인 삽입/삭제가 가능한 색인 구조를 제안한다. 아울러 검색시에 문서 가중치를 계산하여 문서를 순위조정하는 불리언 모델, 확장 불리언 모델, 벡터 공간 모델의 변형 모델을 제시한다. 아울러 구현 사례로 STEER-XDS 검색 시스템에 대해 알아본다.