• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.507-509
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• 2000

소프트웨어 공학의 새로운 패러다임인 컴포넌트가 지니는 다양한 속성들과 장점은 아직 많은 문제점들이 남아있는 상태이지만 소프트웨어 개발시의 높은 생산성과 효율성, 그리고 재사용성과 유지보수의 이점으로 크게 주목받고 있다. 컴포넌트의 뛰어난 장점들을 효과적으로 이용하기 위해선 우선 표준화된 명세를 통해 컴포넌트가 개발되어 유통업체나 벤더의 저장소에 저장되어 있어야 하며 구축된 저장소에서 사용자는 컴포넌트 검색 서비스를 이용하여 자신의 요구에 적합한 컴포넌트를 구매, 사용할 수 있는 체계화된 프로세스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 검색을 위한 선행 작업으로서, 검색용 메타데이터를 메타데이터가 가져야 하는 원칙을 적용하여 정의한다. 컴포넌트가 가지는 일반적인 속성과 성질로부터 사용자가 컴포넌트를 검색하고자 할 때 사용되어질 수 있는 키워드를 메타데이터의 항목으로 추출하였으며 이렇게 정의된 메타데이터를 바탕으로 일반적인 정보의 분류에 적합한 기존 웹 검색과는 다른 컴포넌트만의 검색을 다루는 새로운 검색 시스템을 설계하였다. 따라서 효과적인 컴포넌트 재사용을 위해 검색용 메타데이터와 이를 바탕으로 한 컴포트 검색 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.157-159
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• 2004

시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 검색은 문서의 의미를 온톨로지의 메타데이터로 생성하여 이를 바탕으로 검색을 수행하게 된다. 이와같은 온톨로지 기반의 시맨틱 검색은 논리를 바탕으로 추론을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 적용한 시맨틱 검색 시스템을 언급하고 시맨틱 검색 시스템에서의 성능향상을 위해 추론엔진의 작업메모리 영역의 부하를 줄여 기존의 시스템보다 빠른 성능의 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 시맨틱 검색 시스템의 성능향상을 위한 방법론으로는 다음과 같다 첫째, 추론엔진이 검색 도메인내의 전체 메타데이터를 가지고 추론을 수행하지 않고 메타데이터의 온톨로지부분 만을 사용하여 사용자가 원하는 질의문을 추론하여 검색에 사용하게 한다. 둘째, 시맨틱 검색 방법에서 Dirtectly 매칭 검색과 시맨틱 추론검색을 병행하여 수행하게 한다. 이를 위해 본 논문에서는 메타데이터의 온톨로지부분과 인스턴스부분을 분리하는 단계와 분리된 온톨로지부분에서 사용자가 원하는 질의를 추론하는 단계, 추론된 질의문을 검색시스템에서 매칭하는 단계를 수행하게 된다. 이러한 방법은 메타데이터의 양이 증가하여도 온톨로지부분은 증가하지 않으므로 추론엔진에서 전 방향 추론단계의 수행시간을 단축과 추론엔진의 호출 횟수를 단축시키는 결과를 가져온다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.202-209
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• 2005

In this paper, we propose a design of the metadata engine of the video recording system to minimize the retrieval time. For this purpose, the proposed metadata engine stores the XML metadata as a separated fragment and construct a hierarchical indexing scheme based on the contextual and structural properties of metadata. The hierarchical indexing scheme is consisted of a node index for basic searching and a group index for advanced searching. In this way our approach can minimize the number of indexes and thus the retrieval time. Our simulation results show that the response time of our proposed system is shorter than that of the previous works.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.3
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• pp.232-243
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• 2007

Metadata IR model has high precision and low recall because the query in Metadata IR model is strict that is, the query can express user information need exactly, while Full-text IR model has low precision and high recall because the query in Full-text IR model is a kind of simple keyword query which expresses user information need roughly. If user can translate one's information need into structured query well, the retrieval result will be improved. However, it is little possible to make relevant query without understanding characteristics of metadata. Unfortunately, most users do not interested in metadata, then they cannot construct well-made structured query. Amount of information contained in metadata is less than text information. In this paper, we suggest hybrid IR model using metadata and text which can provide users with lots of relevant documents by retrieving from metadata field and text field complementarily.

• 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.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.463-471
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• 1997

비디오 데이타는 다양하고 방대한 양의 의미를 포함하고 있어 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해서는 비디오 데이타를 기술하는 구조적이고 체계화된 형태의 메타데이타가 요구된다. 이러한 메타데이타는 검색 시 색인과 같은 역할을 수행하게 되므로 내용 기반검색의 가장 기본적이고 필수적인 데이타이다. 본 논문에서는 뉴스 응용 분야(News On Demand：NOD)를 적용한 비디오 데이터베이스 시스템의 효율적인 내용 기반 검색을 위한 메타데이타를 분류하고, Rambaugh의 OMT기법을 이용하여 메타데이타를 모델링한 후 질의 유형에 따라 모델의 접근 경로를 검사하여 모델을 검증하였다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.142-144
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• 2002

대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.245-252
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• 2002

여러 검색 엔진이 낸 결과를 결합하여 성능의 향상을 얻고자 하는 정보 검색 방법을 메타 검색(metasearch)이라고 한다. 정보 검색에서의 사용자 요구가 다양화되고 있지만, 기존의 메타 검색에 관한 연구는 이를 제대로 반영하지 못하고 웹 문서를 대상으로 검색(topic relevance task)한 결과를 결합하는 데에만 치중해 있다. 최근에는 사이트 검색(entry page finding task)만을 목적으로 한 시스템도 개발되고 있다. 본 논문에서는 사이트 검색 엔진들의 결과를 결합하는 메타 검색 방법을 제시한다. 웹 문서 검색 결과를 결합시에는 여러 검색 엔진에서 중복(overlap)하여 나타난 문서에 가중치를 두는 방법이 효과적이다. 하지만 이 방법을 그대로 사이트 검색에 적용하면 웹 문서 검색에서와 같은 좋은 결과를 낼 수 없다. 본 논문에서는, 여러 검색 엔진에 중복하여 나타난 문서에 가중치를 두는 것보다는 그 문서가 속한 사이트를 고려하여 사이트 단위로 중복된 정도를 반영하는 것이 사이트 검색 엔진의 견과를 결합하는 데 더 효과적임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.442-444
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• 2004

TV-Anytime은 차세대 디지털 방송을 위한 표준으로 기존의 방송시스템에서 방송 서비스 제공자가 사용자에게 방송 프로그램을 일방적으로 전송하는 것과는 달리 사용자가 다 채널 환경하에서 관련 메타데이터를 이용하여 채널을 직접 검색하고 검색한 정보를 저장하였다가 시간과 장소에 무관하게 사용하는 것을 목표로 한다 이러한 환경을 가능하게 하기 위하여 본 논문에서는 TV-Anytime 메타데이터를 저장 및 관리하고 검색하기 위한 시스템을 설계 및 구현한다. TV-Anytime기반 메타데이터 관리 시스템은 메타데이터의 특성을 파악하여 일반적인 메타데이터 관리 방법보다는 TV-Anytime 메타데이터에 특화된 방법으로 설계하고 구현하였다. 또한, 사용자에게 보다 풍부한 질의를 제공하기 위해서 MPEG7을 추가하여 내용기반 검색을 가능하도록 할 뿐만 아니라, XQuery를 검색을 위한 질의어로 사용하여 시스템간의 상호운용성을 보장하였다.