• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.365-366
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• 2020

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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.8
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• pp.3677-3688
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• 2011

The patent information retrieval system can serve a variety of purposes. In general, the patent information is retrieved using limited key words. To identify earlier technology and priority rights repeated effort is needed. This study proposes a method of content-based retrieval using text mining. Using the proposed algorithm, each of the documents is invested with characteristic value. The characteristic values are used to compare similarities between query documents and database documents. Text analysis is composed of 3 steps: stop-word, keyword analysis and weighted value calculation. In the test results, the general retrieval and the proposed algorithm were compared by using accuracy measurements. As the study arranges the result documents as similarities of the query documents, the surfer can improve the efficiency by reviewing the similar documents first. Also because of being able to input the full-text of patent documents, the users unacquainted with surfing can use it easily and quickly. It can reduce the amount of displayed missing data through the use of content based retrieval instead of keyword based retrieval for extending the scope of the search.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1997.10a
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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.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.503-506
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• 2009

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.556-558
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• 2001

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.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.472-476
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• 2010

Nowadays, as the indices of the major search engines grow to a tremendous proportion, vertical search services can help customers to find what they need. Real time search is valuable because it lets you know what's happening right now on any given topic. In this paper, we designed a new architecture to implement a high performance real time search system. Based on the real time search's characters, we divided the whole system to two parts which are collection system and search system. The evaluation results showed that our design has the potential to provide the real time search transparent scalability while maintaining the replication overhead costs in check.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.311-320
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• 2002

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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.8
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• pp.1101-1112
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• 2004

In this paper, we propose a Web page weighting scheme using the user preference in each sense of query word to improve the performance of Web search. Generally search engines assign weights to a web page by using relevancy only, which is obtained by comparing the query word and the words in a web page. In the information retrieval from huge data such as the Web, simple word comparison cannot distinguish important documents because there exist too many documents with similar relevancy In this paper we implement a WordNet-based user interface that helps to distinguish different senses of query word, and constructed a search engine in which the implicit evaluations by multiple users are reflected in ranking by accumulating the number of clicks. In accumulating click counts, they are stored separately according to senses, so that more accurate search is possible. The experimental results with several keywords show that the precision of proposed system is improved compared to conventional search engines.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.2
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• pp.179-188
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• 2003

In content-based image retrieval, the query is an image itself and the retrieval process is the process that seeking the similar images to the given query image. In this way of retrieval, the user has to know the basic physical features of target images that he wants to retrieve. But it has some restriction because to retrieve the target image he has to know the basic physical feature space such as color, texture, shape and spatial relationship. In this paper, we propose an emotion-based retrieval system. It uses the emotion that color images have. It is different from past emotion-based image retrieval in point of view that it uses relevance feedback to estimate the users intend and it is easily combined with past content-based image retrieval system. To test the performance of our proposed system, we use MPEG-7 color descriptor and emotion language such as "warm", "clean", "bright" and "delight" We test about 1500 wallpaper images and get successful result.lpaper images and get successful result.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.2
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• pp.360-373
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• 2003

The Meta Search system proposed in this paper is operated based on relevance distribution Infer mation(RDI). It first evaluates the sources applicable to the search, and then selects the most appropriate source. According to the evaluation of the sources, it discreetly collects the documents from the concerned sources and classifies them into a useful order based on the RDI, which is an evaluation score of the sources. The documents are classified into order and presented to the user as a single search result. For this Purpose, this study presents evaluation factor models to present the RDI between the query, and source, and proposes a method for drawing out the RDI based on the evaluation factors. The system for selecting the most appropriate sources according to the query has been developed based on an algorithm that selects the best source. Finally, after searching the documents suitable for query from extracted sources, we present a Meta Search system, HoleInOne, that ranks and merges them.