인터넷의 발전으로 인터넷을 통해 미디어 콘텐츠를 제공하는 OTT 서비스의 이용자가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 OTT 서비스 이용자의 검색 편의성을 위한 Vision API를 활용한 영상 속 랜드마크 검색 시스템을 제안한다. 이는 영상을 시청하는 사용자가 영상을 보다가 궁금한 장소가 있으면 따로 검색하지 않고, 바로 해당 장소의 정보를 얻도록 하는 것이다. 본 논문에서 개발한 영상 속 랜드마크 검색 시스템은 사용자가 원하는 영상을 검색 및 재생할 수 있고 재생 중 바로 화면을 캡처할 수 있다. 해당 캡처 이미지를 랜드마크를 기계 학습한 Vision API를 통해 어떤 랜드마크인지 파악하고 결과를 표시한다, 또한 동일 영상에서 다른 사용자가 검색한 이력이 있는 경우 이력을 표시하여주며, 검색한 랜드마크가 나온 다른 영상을 검색하여 보여준다.
특허정보검색의 목적은 다양한 목적성을 지니고 있다. 일반적으로 특허정보검색은 제한된 키워드들에 의한 검색으로 이루어지며, 선행 특허권과 유사특허를 파악하기 위하여 반복적인 검색과 검토의 노력이 필요하다. 본 논문에서는 특허문서의 전체 텍스트를 분석하여 특징치를 찾아내는 내용기반 검색방법을 제안하고 검색결과를 질의문서와 유사한 문서 순으로 우선 배치하여 검색에 효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 즉, 제안된 알고리즘은 텍스트 분석과정을 통해 각 문서별로 특징치가 부여되고 문서 간 특징치 비교를 통해 유사문서를 찾고 문서를 랭킹하여 유사정보를 제공한다. 텍스트 분석과정은 Stop-word과정, 핵심단어 추출과정, 핵심단어 가중치 산출 과정으로 이루어진다. 실험결과에서는 정확도 측정을 실시하여 일반검색엔진과 본 논문에서 제안한 알고리즘의 검색 정확도를 비교하였다. 본 논문은 검색결과를 질의한 문서와 유사한 문서 순으로 랭킹하기 때문에 검색이용자가 검색결과 검토과정에서 유사한 문서를 먼저 검토할 수 있도록 하여 검토시간을 줄이고 검색의 효율을 높일 수 있다. 또한 특허문서 전체 텍스트를 입력받아 사용하기 때문에 특허검색에 익숙하지 않는 이용자도 검색을 쉽고 빠르게 이용할 수 있다. 그리고 내용 기반 검색이 이루어지기 때문에 키워드 및 검색 식을 이용하는 방법보다 검색범위를 넓힐 수 있어서 검색에 누락되는 데이터를 줄일 수 있는 효과를 가진다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.270-281
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1997
현재 기업 뿐 아니라 개인에도 정보의 중성이 증대되고 있는 실정이다. 특히, 정보기술의 활용과 빠른 컴퓨팅 환경의 변화 및 인터넷이라는 네트웍을 기반으로 다양한 정보를 접할 수 있게 됨으로써 필요한 정보를 보다 빠르게 검색해야 하는 필요성이 생기게 되었다. 지금까지는 다양하고 방대한 데이터들을 정보의 형태로 가공하여 DB를 중심으로 유용한 정보를 제공하였지만, 이제는 효과적인 정보의 활용을 위해 정보검색의 중요성이 증대되고 있다. 즉, 흩어져 있는 데이터를 정보의 형태로 변환시키는 것보다 그 정보를 효율적이고 빠르게 검색하여 한차원 높은 'Knowledge' 로써의 역할을 하느냐가 중요하게 된것이다. 본 논문에서는 각 정보들의 검색을 위해 사용되고 있는 기존의 검색기법인 SQL-Based 검색, Full text 검색과 새로 소개되고 있는 Parametric 검색에 대해서 고찰하여보고 다양한 정보의 유형에 대해 효과적인 검색을 위한 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 대용량 멀티미디어 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 비디오 검색 시스템의 설계를 제안한다. 제안하는 시스템은 주석기반검색과 특징기반 검색을 각각의 에이전트를 통하여 자동으로 처리하였다. 먼저 주석기반검색은 사용자의 검색어를 입력하게 되면 가중치를 적용하여 의미를 더욱 구체화 하여 오류율을 최소화 하였으며, 특징기반검색은 주석기반검색에서 선택된 키프레임에 의해 데이터베이스의 영상들과 유사도를 검사하여 검색하였다. 시스템의 구현결과 기본시스템보다 0.5%의 재현율의 향상과 97.8%의 정확률을 나타내었다.
전체 영상을 이용하지 않고 영상 안에 포함된 특정 객체 혹은 영역만을 이용하는 "영역에 의한 질의(query-by-region)" 방법은 내용기반 영상 검색 중 상위개념의 방법 이지만, 영상 분할의 한계, 여러개로 분할된 영역을 모두 검색하기 위한 인덱싱 문제, 유사성 측정 시 선형적으로 분리되지 않는 특징 값들에 대한 무리한 선형 조합으로 인한 검색 오류와 같은 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP에 대하여 영상 분할의 한계를 극복하고, 사용자의 주관성을 영상 검색에 적용하기 위해 확률적 연관성 학습 모델(MPFRL)을 유사성 측정 단계에서 적용 하였고, 아울러 검색 모델로는 기존에 일반적으로 사용되어 오던, 선형 모델을 사용하지 않고 선형 모델보다 유연한 검색 결과를 보여주는 확률적 이접 부울 모델(PDB)을 사용하였다. 또한, 검색 시간을 단축 시키기 위해, 선형 검색 방법에 부울 AND 연산자를 적용 시킴으로써, 검색 시간을 상당부분 단축 할 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법(MPFRL+PDB)을 사용할 경우 검색 결과가 선형 조합 보다 향상되는 것을 알 수 있었다. 아울러 사용자 피드백을 통해 사용자가 특징 가중치를 일일이 조절하지 않더라도 단순한 몇 번의 클릭만으로 사용자의 주관성을 반영하고 보다 정확한 검색 결과를 보여 줄 수 있는 시스템을 설계 할 수 있었다.
최근 주요 검색 엔진들의 인덱스들이 굉장한 비율로 성장하는 것처럼, 수직형 검색 서비스들은 사용자가 원하는 것을 찾을 수 있도록 지원할 수 있다. 실시간 검색은 주어진 주제를 쉽게 찾아낼 수 있기 때문에 매우 유용하다. 본 논문에서는 고성능 실시간 검색 시스템을 구현하기 위한 새로운 구조를 설계하였다. 전체적인 시스템은 실시간 검색의 특징을 기반으로, 크게 수집 시스템과 검색 시스템의 두 부분으로 나뉘어진다. 본 논문의 평가 결과에서 제안한 구조가 Replication Overhead 값을 유지하면서 실시간 검색에 있어 투명한 확장성을 제공할 수 있음을 확인하였다.
시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는데 있다. 그러나 인터넷 등 정보통신 기술의 발전으로 인해 정보량이 급증함으로써 이들 정보 자원을 효과적으로 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주석 에디터를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 볼 수 있으며, HTML 뷰를 통해 메타데이타를 수동으로 수정이 가능하다. 이 메타데이타는 RDF Repository로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 RDF 메타데이타 생성을 확인할 수 있다. 이렇게 생성된 RDF 메타데이타는 웹 로봇이 내용의 의미 파악 및 카테고리 정보를 쉽게 알 수 있도록 해준다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.
본 논문에서는 웹 검색의 성능 향상을 위해 질의어 의미별 사용자 선호도를 이용한 웹 페이지의 가중치 부여 방식을 제안한다. 일반적으로 검색엔진들은 검색 질의어와 웹 페이지의 어휘 비교에 의한 관련도 측정만을 사용하여 웹 페이지의 가중치를 부여한다. 웹과 같이 방대한 자료를 대상으로 검색을 할 경우 유사한 관련도를 가진 검색 결과가 매우 많으므로 어휘 비교만으로는 중요한 웹 페이지를 선별하기 어렵다. 본 논문에서는 질의어의 의미를 구분하도록 워드넷(WordNet)을 이용한 사용자 인터페이스를 구축하고, 사용자의 클릭 수를 각 웹 페이지의 가중치에 누적함으로써 다수 사용자의 검색 행위에 의한 묵시적 평가가 웹 페이지의 검색 순위에 반영되는 검색 시스템을 구현하였다. 클릭수의 누적에 있어서 질의 어 의미별로 가중치를 구분하여 저장함으로써 일반적인 검색엔진보다 정확한 검색이 되었으며, 웹 페이지의 범주별 가중치와 질의어의 의미별 사용자 선호도를 이용함으로써 검색 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 20개의 어휘에 관련된 41개의 의미들을 대상으로 실험한 결과로 확인하였다.
내용기반 영상검색에서 질의는 영상 그 자체이며 질의와 유사한 영상을 찾는 방식으로 검색이 진행된다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 색, 형태, 질감 또는 이들의 공간적인 배치 등의 내용을 염두에 두고 있어야 검색이 가능하다. 이러한 검색방법은 사용자가 검색대상의 내용을 상당 부분 파악하고 있어야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 본 논문에서는 사용자가 영상이 제공하는 감성을 이용하여 칼라영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색과 감성평가가 relevance feedback을 통하여 동시에 진행됨으로 기존의 내용기반 영상검색과 통합이 용이하며, 사용자의 주관적인 평가가 이루어질 수 있다는 점에서 과거의 감성기반 칼라영상 검색과 차이가 있다. 본 논문에서 제안한 검색기의 평가를 위해 영상속성으로 MPEG-7의 칼라 기술자(descriptor)를 사용하였으며 "깨끗한" "밝은" "재미있는", "포근한" 등의 감성형용사를 적용한 결과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 제안된 관련성 분포 정보(Relevance Distribution Information: RDI)를 이용하여 메타검색 시스템을 제안한다. 이는 먼저 주어진 질의에 대하여 검색에 참여한 정보원(source)을 평가하고 질의에 가장 적합한 정보원을 선택한다. 그리고 정보원의 평가 결과에 따라 해당 정보원으로부터 검색 문서를 차별적으로 수집하고, 검색된 문서들은 정보원의 평가 값인 RDI를 기반으로 최종 검색 문서의 순위 매김을 수행한다. 이렇게 순위 매김 된 검색 문서는 단일 우선 순위를 가지는 검색 문서의 집합으로 수집하여 사용자에게 단일 검색 결과를 제공한다 이를 위해 본 논문에서 질의와 정보원 사이에 대한 RDI를 표현할 수 있는 평가요소들을 설계하고, 이들 평가 요소를 기반으로 RDI를 추출하는 방법을 제안하였다. 그리고 질의에 대하여 가장 좋은 정보원들을 분류할 수 있는 체계를 개발하여 사용자의 질의 에 대하여 최선의 정보원들을 선택할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 마지막으로 선택된 정보원으로부터 질의에 적합한 문서를 검색한 후에 이들을 순위 매김하고 수집하는 HoleInOne(wHOLE INformation ONEtime) 메타검색 시스템을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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