• 한국통신학회논문지
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• 제25권8B호
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• pp.1391-1399
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• 2000

본 논문에서는 영상분할을 이용한 영역기반 영상검색에 관해 논하였다 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 분 할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역 병합을 이용하였고 병합 후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 내용기반 영상 검색은 분할된 영역정보를 이용하여 수행되며 칼라와 질감 모양 특징 벡터를 구성하여 질의를 수행하였다 영역간 유사도 검사는 특징벡터간 유클리디안 거리를 측정하여 수행하였으며 다양한 형태의 자연영상을 대상으로 한 실험을 통해 본 방법의 효율성을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.113-121
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• 2009

본 논문에서는 지역적으로 서로 다른 감성을 지닌 영상을 검출하기 위해서 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템을 제안 하였다. 제안하는 검색 시스템은 영상을 $17{\times}17$의 겹치지 않는 부분영역으로 나누고, 각 부분영역에 대한 감성 특징을 추출한다. 본 논문에서는 부분영역 내에서 감성 특징을 추출하기 위해서, H. Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 부분영역으로부터 해당 감성어에 대한 감성 색상의 분포정도를 계산하여 각 부분영역의 감성어에 대한 히스토그램 값 중 가장 큰 값을 지닌 감성어를 취하게 된다. 제안하는 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템은 Corel 영상 데이터베이스에 대해서 유효성을 평가하여, 전역적 방법보다 우수한 검색 정확도와 재현도를 가짐을 보여주었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.311-317
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• 2017

일반적으로 십 수 편의 분량으로 구성된 드라마는 가장 인기 있는 방송프로그램 장르 중의 하나로서 시간의 흐름에 따라 등장인물의 지위, 신분, 상호간 관계가 변하고 드라마 내용에 영향을 주는 중요한 행위들이 산발적으로 발생하는 특징을 갖고 있다. 따라서 중간에 드라마 시청을 누락하는 경우 변화된 등장인물들의 정보와 새롭게 발생한 중요 행위에 대한 정보 없이는 드라마 내용 이해에 곤란을 겪게 되고 드라마 시청을 포기하는 경우도 발생할 수 있다. 이 에, 본 논문은 드라마와 연동되어 매 편 최신 업데이트된 등장인물의 정보와 중요 행위들의 정보를 시청자에게 제공하는 데이터 서비스를 고안하였다. 본 데이터 서비스는 현재 시청 중인 장면에 등장하는 인물들을 중심으로 정보를 제공하여 신속한 내용 이해와 장면 속 대화에서 언급되는 인물의 정보도 제공하여 폭넓은 내용 이해를 돕는 특징을 갖고 있다. 본 논문은 데이터 서비스에 대한 전반적 소개와 정형적으로 정의된 드라마 장면 구분 정보와 등장인물 정보, 그리고 이 정보를 전송하기 위한 디지털방송 국제표준인 DVB-SI 기반의 데이터 전송 방법을 담고 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권3호
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• pp.219-231
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• 2004

최근 비디오 데이타의 사용이 증가되면서 비디오 데이타에 포함된 이동 객체에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이타에 포함된 이동 객체는 시간의 변화에 따라 시각적 특징, 공간적인 위치가 변화한다. 또한 이동 객체는 다른 객체 또는 사건과 연관되어 나타난다. 본 논문에서는 비디오 데이타에서 이동 객체에 대한 내용 검색을 지원하기 위한 모델링과 다양한 검색 유형을 제안한다. 제안하는 모델링은 시간의 변화에 따른 객체의 시각적 특징, 이동 궤적 그리고 연관된 의미적 내용을 표현한다. 이를 통해 다양한 검색 유형을 지원한다. 이를 위한 다양한 검색 연산자를 제안한다. 제공하는 모델링의 우수성을 입증하기 위해 검색 시스템을 구현하고 제공되는 질의 유형 관점에서 기존의 기법들과 비교한다. 제안하는 기법은 기존 검색 기법에서 제공하지 않은 다양한 유형의 검색을 지원하며 검색 처리의 효율성을 향상시킨다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.104-115
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• 2001

본 논문에서는 칼라 인접성과 기울기를 이용한 새로운 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 칼라 영상의 특징 정보로 사용되는 칼라 히스토그램은 시점이나 영상의 회전등의 영향을 적게 받고 특징 정보의 계산이 간단하고 빠른 장점이 있지만 칼라의 위치 정보를 나타낼 수 없기 때문에 균일 양자화에 의해 비슷한 히스토그램을 가진 서로 다른 영상을 구별하지 못하고 특징 저장량이 많은 등 단점이 있다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 보편적으로 사용하는 양자화 대신 영상에서의 인접 화소의 칼라 변화량 즉 기울기를 계산하여 보다 정확한 색차를 구함으로써 비슷한 칼라가 서로 다르게 양자화됨으로 인한 오차를 감소시켰다. 동시에 영상의 주요 칼라 구성 특징을 나타나는 칼라 인접성 정보를 추출하여 이진 배열로 표시함으로써 특징 정보의 방대한 저장량을 줄이고 비교속도를 향상시켰다. 실험 결과 기존의 검색 방법에 비하여 제안한 방법은 적은 특징 저장 양으로 외부조건의 변화에 더욱 강건함을 보여주고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.127-137
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• 1998

본 논문에서는 효율적인 장면 전환 검출을 위하여 압축된 MPEG 비디오 시퀀스로부터 특징 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 압축된 MPEG 비디오 시퀀스로부터 일부만을 복원하여 각 DCT 블록의 주요 5개의 AC 계수를 추출하고, 이로부터 각 블록의 에지 정보를 구하여 에지 영상을 얻는다. 제안된 에지 추출 방법에서는 기존의 DC 계수를 이용하여 에지를 검출하는 방법에서 생기는 블러링 (blurring) 문제를 해결할 수 있다. 또한 제안된 방법에 의해 얻어진 에지 영상을 각 프레임의 내용 정보를 포함하고 있으므로 장면 전환 검출뿐만 아니라 내용기반 (content-based) 검색 등에도 효과적으로 이용될 수 있다. 실험 결과, AC 계수를 이용하여 구한 에지 영상은 DC 계수를 이용하여 구한 에지 방법보다 원 영상의 정보를 더 잘 나타내었으며 장면 전환 검출에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.487-489
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• 2002

기존의 키워드 기반 이미지 검색에서는 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 인간이 주석 형태로 달아주었다. 그러나 이런 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석을 달아놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개념 기반 이미지 검색 시스템을 위한 WordNet의 적용 방안에 대해 연구했다. WordNet은 단언형이 아닌 단어의 의미 즉 synset이 구성 요소라는 특징을 이용해 각각의 이미지에 텍스트 정보 대신 적합한 개념의 Synset번호를 저장한다. 그리고 검색시 개념간의 유사성 측정을 이용해 검색어와 개념적으로 유사한 모든 이미지를 검색하도록 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2009년도 하계학술대회
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• pp.227-233
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• 2009

웹 기반 학습 환경에서 스캐폴딩 (Scaffolding) 전략은 내용 지식과 과제의 특성을 반영하고 학습자 수준과 특성에 맞게 도움을 제공하여 개별화된 학습 환경과 학습자가 스스로 학습할 수 있도록 추가적인 정보를 제공할 수 있는 효과적인 학습 전략이다. 본 연구에서는 경도정신지체 학생이 학업 성취도 향상을 위해서 초인지 스캐폴딩 전략을 적용한 웹 기반 학습 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자에게 학습에 대한 방향과 목표를 명확하게 제시해 준다. 둘째, 과정에 집중할 수 있도록 학습단계마다 지원을 제공하여 학습의 효율성을 높이게 한다. 셋째, 교사와 학습자의 접근성이 용이하도록 개발하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제34권3호
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• pp.77-107
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• 2000

이 연구는 인터넷 기반 전자저널을 기술하는데 적합한 한국목록규칙과 KORMARC형식을 개발하기 위한 기초연구로서, 인터넷 기반 전자저널을 기술하는데 필요한 주요 사항별로 AACR2(1998 Revision), ISBD(ER), CCM Module 31, OCLC Manual의 목록규칙 및 지침에 규정되어 있는 내용들을 비교분석하고, 또한 관련 USMARC의 서지데이터 요소와 특징을 분석하였다. 아울러 실제 인터넷 기반 전자저널의 목록 작성시 제기될 수 있는 문제점들을 살펴보고 이에 대한 개선방안을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.35-38
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• 2022

콘텐츠 기반 추천 시스템은 대표적인 추천 모델 방법 중 하나이다. 하지만 콘텐츠 기반 추천 시스템은 사용자 관련 메타데이터를 고려하기보다 내용 관련 메타데이터에만 의존하는 경향이 있다. 본 논문에서는 영화의 특징을 담고 있는 메타데이터를 이용해 추천 시스템을 간단히 구현하고, 추천한 영화와 사용자의 영화 평점을 이용해 추천 시스템의 정확도를 측정하였다. 영화 메타데이터 keywords, genres, cast의 개수를 늘려가며 정확도가 변화하는지 알아보았다. 메타데이터 각각의 개수가 증가하면 정확도도 향상할 것이라고 기대했으나 큰 차이가 나타나지 않았다. 모델 평가 결과, 미세한 차이지만 영화 메타데이터를 상위 3개씩 추출해 영화를 추천했을 때의 정확도가 1.2100318041248186으로 가장 높았다.