• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.502-504
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• 2000

현재 내용 기반 검색에 대해서 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 내용기반 검색 방법중에서 영상의 방향 성분을 이용한 텍스쳐 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 검색방법은 웨이블릿(Wavelet) 변화후에 생기는 고대역 부밴드들의 Energy 값을 가지고 텍스쳐 영상의 방향 성분을 구한 다음에 방향 성분에 따른 고대역 부밴드의 Energy와 저대역 부밴드의 GLCM(Gray Level Co-occurence Matrix) Energy 값을 가지고 텍스쳐 영상을 검색하도록 하는 방식으로, 실험을 통해서 검색시 좋은 결과를 보여주는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.36-38
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• 1999

본 논문에서는 대용량의 XML 문서를 효과적으로 저장, 관리 및 구조 기반 검색이 가능한 XML 저장관리시스템을 설계하고 구현한다. 구현한 XML 저장관리시스템은 관계형 모델을 기반으로 하고, XML 문서 전체를 저장하는 비분할 저장 모델을 사용하며, DTD에 따라 스키마가 생성되는 동적 스키마 생성 모델을 특징으로 한다. 본 논문의 XML 저장관리 시스템은 BRS 검색엔진과 ORACLE을 기반으로 하며 질의처리기 및 검색결과생성기, XML 객체관리자, XML 인덱스관리자, 구조검색엔진 등으로 구성된다. 이를 통하여 내용 및 애트리뷰트 검색 뿐만 아니라 다양한 구조 정보검색을 효율적으로 지원한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.5
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• pp.99-108
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• 2008

This paper proposes an image retrieval system which integrates metadata, contents, and emotions in textile images. First, the proposed system searches images using metadata. Among searched images, the system retrieves similar images based on color histogram, color sketch, and emotion histogram. To extract emotion features, this paper uses emotion colors which was proposed on 160 emotion words by H. Nagumo. To enhance the user's convenience, the proposed textile image retrieval system provides additional functions as like enlarging an image, viewing color histogram, viewing color sketch, and viewing repeated patterns.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.38 no.3
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• pp.31-31
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• 2001

최근 VHDL 코딩 및 합성방법에 의한 설계가 널리 사용되고 있다. 집적도가 증가함에 따라 VHDL에 의한 설계 또한 그 분량이 증가하여 많은 코딩오류가 발생하고 있으며, 이를 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서는 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 코딩오류를 검색하는 방법을 제안하였다. 그 방법에 있어서는 검색패턴을 생성하여 오류가 없는 응답과 설계의 응답을 비교함으로써 설계오류를 찾는 방법을 택하였다. 따라서 본 논문에서는 코딩오류를 검색하기 위한 검색패턴을 생성하는 알고리듬을 제안하였다. 검색패턴 생성은 각 코드에 대해 수행하며, 할당오류와 조건오류를 구분하여 수행하였다. 패턴생성을 위해 VHDL 코드를 CDFG로 변환하여 사용하며, CDFG상의 경로를 탐색하여 패턴생성에 필요한 정보를 추출한다. 경로탐색은 오류가 발생하였다고 가정한 지점으로부터 역방향 탐색과 정방향 탐색을 수행하여 패턴을 생성한다. 제안한 알고리듬은 C-언어로 구현하였다. 펜티엄-Ⅱ 400MHz의 환경에서 여러 가지 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 제안한 알고리듬을 적용하였다. 그 결과, 고려한 모든 설계의 모든 코드에 대한 검색패턴을 생성할 수 있었으며, 가정한 모든 오류를 검색할 수 있었다. 검색패턴 생성에 소요되는 시간은 고려한 모든 대상 설계에서 1초 미만의 CPU 시간을 보여 속도면에서도 매우 우수함을 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 검색방법은 VHDL에 의한 설계에서 설계검증에 필요한 시간과 노력을 상당히 감소시킬 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.463-466
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• 2018

본 연구는 논문을 기반으로 연구의 주요 키워드를 추출하는 알고리즘을 설계하고 이를 적용한 연구 검색 시스템을 개발하여 효율적인 검색 환경을 제공하는 것을 목표로 한다. 논문 키워드 추출 알고리즘은 논문 내에서의 단어 출현 빈도와 PMI 지표를 바탕으로 정의한 단어간 연관성 K(x,y)을 기반으로 설계하였다. 연구 검색 시스템은 고등학교 R&E 등 제한적인 환경에서 이루어지는 연구들의 선행 연구 자료 부족을 해결하는 것을 주 목적으로 한다. 또한, 구현한 연구 검색 시스템에 제안된 알고리즘을 적용하여 보다 정확하고 직관적인 검색 환경을 제공할 수 있었으며, 추후 연구 자료가 추가됨에 따라 그 가치가 높아질 것으로 전망한다.

• 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%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.13-19
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• 1999

본 논문은 분산, 독립적인 다수의 문서 컬렉션으로부터의 검색결과를 병합하는 컬렉션 융합(collection fusion)문제에 대한 효과적인 랭킹방법을 제시한다. 일반적인 컬렉션 융합 문제란 분산되어 있는 다수의 문서 컬렉션에서 독립적이고 능동적인 검색기들의 검색결과를 효과적으로 랭킹(ranking) 병합하는 것인데, 각기 다른 특성을 가진 다수의 컬렉션을 동일한 검색기를 통하여 검색된 결과를 병합하는 환경과 서로 다른 알고리즘을 갖는 검색기를 통한 검색 결과 병합 환경으로 나누어 질 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 특성을 갖는 다수의 컬렉션을 서로 다른 알고리즘을 갖는 검색기들을 통하여 검색한 결과를 병합하는 방법을 제시한다. 각 컬렉션에 학습 질를 넣어 얻은 정보를 토대로, 실제 질의를 넣었을 때 각각의 컬렉션에서 나온 결과가 통합 결과 집합에서 차지하는 비율과 각 문서의 순위를 결정한다. 기존 연구에서 사용한 방법들은 랜덤성에 의존한 비결정적인 랭킹 방법을 제시하거나, 단순하게 검색결과 집합의 문서 수를 바탕으로 인터리빙(interleaving)하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 학습 질의에서 나온 정보를 기반으로 결정적이면서도 보다 효과적인 랭킹 방법을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.8-12
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• 1995

본 논문은 정보검색에서 사용자에게 순서화된 문서를 제시하기 이전에 1차로 검색된 문서들에 대하여 자동 키워드망과 2단계로 문서 순위 결정하는 모델에 대하여 논하였다. 자연어 검색을 위한 색인은 자동으로 구축된 키워드 색인으로 1차로 자연어 검색을 하고, 2차로 자동 키워드망을 이용한 순위재조정을 통해 검색효율의 향상에 관해 검색 효율을 평가하여 1차 검색 결과보다 최대 10.9%의 검색효율 향상을 보였다. 또한 문서 순위 조정 방법에 있어서 여러 가지 공식을 비교 분석하였으며 내용 검색을 반영하는 공식을 찾았다. 본 논문에서 제시한 2단계 순위 결정 방법은 리스트를 기반으로 하는 정보 검색의 분야에 적용되어 검색효율을 높일 수 있는 한가지 방법이 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.509-511
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• 1998

본 논문에서는 동영상 데이터베이스에서 Key-frame을 검색하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 Key-frame을 검색하기위해 컬러 피쳐를 공간영역에서 추출하지 않고 wavelet transform 영역에서 컬러 피쳐를 추출하는 방법을 제안한다. wavelet transform 의 저주파 밴드는 영상전체의 특징을 잘 나타내고 고주파 밴드는 texture 와 국부적인 컬러 특성을 잘 나타낸다. 색인과정 알고리즘은 영상의 크기를 정규화하고 RGB 컬러공간에서 HSV 컬러 공간으로 변환을 하여, H, S, V 각 채널에 대해 Daubechies' wavelet transform을 수행한 후 변환 영역에서 피쳐를 추출하게 된다. 색인을 위한 피쳐로 wavelet 계수와 lowest 밴드의 평균과 표준편차를 추출하였다. 효율적인 검색을 위해 검색은 2단계로 수행된다. 먼저 평균과 표준편차만을 이용한 1차 검색을 통해 2차 검색의 후보 영상들을 추출하고 2차 검색에서는 1차 검색 통과 영상들에 대해서만 wavelet 계수들을 비교하여 최종 검색 결과를 얻게 된다. 검색결과 기존의 컬러 피쳐를 이용한 방법보다 우수한 검색결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.1027-1030
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• 2014

대중음악과 스마트폰 기술이 발달하면서 사용자가 직접 음악을 검색할 수 있는 내용 기반 음악 검색 기술이 연구되었다. 그 결과 허밍을 사용하여 음악을 검색할 수 있는 음악 검색 시스템이 개발되었지만, 검색 속도가 느리고 검색 결과가 부정확한 시스템이 많다. 본 논문에서는 음원의 주파수 변화율을 측정하고 이를 코사인 유사도 알고리즘을 이용하여 유사도를 측정하는 음악 검색 시스템을 설계하였고, 각 설계요소를 설명한다. 새로 설계한 음악 검색 시스템을 기반으로 한 실험을 통하여 기존의 음악 검색 시스템과 유사한 성능이 나오는 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 새로운 음악 검색 시스템은 기존 음악 검색 시스템보다 구조가 단순하면서도 유사한 결과를 내고 있다.