• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.15 no.3
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• pp.45-71
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• 1998

There is increasing importance of a system to reorganize explosive expansion of internet information resources efficiently; therefore, an increasing concern about classification system as an instrument for facilitating an access to a specific subject and improving efficiency in information retrieval. Comparing the hierarchical structure and access methodology of internet-based classification system with those of library classification such as Dewey Decimal Classification through their structural aspects and retrival process, this paper proposes the proper classification system in internet environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.848-851
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• 2019

이미지 형식으로 등록되는 상표의 특성상 상표의 검색에는 어려움이 따른다. 특허청은 도형 상표의 검색을 용이하게 하기 위해 상표가 포함하고 있는 구성요소에 도형분류코드를 부여한다. 하지만 도형 상표에 포함된 이미지를 확인하고 분류코드를 부여하는 과정은 사람이 직접 수행해야 한다는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 자동으로 도형 상표 내 객체를 인식하고 분류코드를 부여하는 방안을 제안한다. DenseNet을 이용하여 중분류를 먼저 예측한 후 각 중분류에 해당하는 Faster R-CNN 모델을 이용하여 세분류 예측을 수행하였다. 성능평가를 통해 비엔나분류 중분류별 평균 74.49%의 예측 정확도를 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.1 s.59
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• pp.99-119
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• 2006

The most widely used information searching method in the current internet environment is the keyword-based one, which has certain limitations in terms of precision and recall. Most major internet portals provide directory-based searching as a means to complement these limitations. However, that they adopt different classification schemes brings significant inconvenience to the users, and it consequently suggests a need to develop mapping gateway to provide cross-portal, or cross-directory information searching. In this context, this study attempts to develop a prototype system of intermediary gateway for integrated search, using the directory services of three major portals, Naver, Yahoo and Empas, and test its performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.771-774
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• 2005

인터넷이 폭 넓게 보급되어 온라인 상에서 얻을 수 있는 텍스트 정보의 양이 급증함에 따라 산재해 있는 문서들에 대한 효과적인 정보 관리 및 검색이 요구되고 있다. 자동 문서분류란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 특히 한국어 정보처리의 중요성에 비해 관련 분야의 자료들을 수집, 분류하는데 있어 많은 어려움이 있다. 따라서 논문에서는 한글 웹문서 자동 문서 범주화에 대한 수행단계중 각 분야에 대해 사전구축을 하고, 중복단어제거를 통한 보다 효과적인 분야별 문서분류를 제안하고자한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.39 no.1
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• pp.265-278
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• 2005

This study examines web query types and topics submitted to Naver during one year period by analyzing query logs and click logs. Query logs capture queries users submitted to the system, and click logs consist of documents users clicked and viewed. This study presents a methodology to classify query types and topics. A method for click log analysis is also suggested. When classified by query types, there are more site search queries than content search queries. Queries about computer/internet. entertainment, shopping. game, education rank hightest. The implications for system designers and web content providers are discussed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.122-124
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• 2000

본 논문은 질병이 있는 뇌종양 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘 기반의 스케치 질의 방안을 제시한다. 기존의 이미지 검색 시스템은 이미지가 갖는 속성 중 일부의 속성 값만을 가지고 사용자가 직접 질의 이미지를 작성한다. 그러나 이런 방법으로는 여러 복잡한 속성값을 갖는 뇌종양 MRI 이미지의 내용을 표현하기는 어렵다. 그래서 본 논문에서는 질병이 있는 뇌 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘을 사용한 템플릿 형식의 메디컬 스케치 질의 방법을 제시한다. 뇌에서 발생하는 뇌질환을 질병별로 분류하였고, 분류된 질병들이 가지고 있는 색상이나 질감, 모양과 같은 속성 값들을 아이콘화하여 템플릿 이미지로 제공되는 정상인의 이미지에 정의된 질병 아이콘의 크기와 위치를 설정함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의 이미지를 쉽게 작성할 수 있는 스케치 형식의 질의방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.530-532
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• 1999

백혈구는 형태상으로 임파구, 중성구, 반핵구 등 7~8 종의 정상적인 백혈구 종류가 있으며 비정상적인 백혈구는 변형으로 인하여 수 십 가지가 되어 분류시 많은 어려움이 있다. 백혈구는 질환에 대한 많은 정보를 가지고 있어 질병 유무 및 상태 판단에 절대적으로 필요한 검사로서 현재는 전문가에 의해 백혈구 크기, 색상, 내부 핵유무, 핵의 모양 및 boundary 모양 등을 개인적 판단 기준으로 검사하고 있어 많은 어려움이 있다. 이에 질환별 백혈구 형태 분류 알고리즘과 이에 따른 백혈구 영상 정보 확보 및 검색 시스템을 설계 구현하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.20 no.3
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• pp.37-53
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• 2015

본 고에서는 사물인터넷과 관련된 한국, 미국, 일본 및 유럽 특허 분석을 통해 국가별, 응용분야별 기술개발 현황을 분석하였다. 특허검색 결과 총 101,245건이 검색되었으며 중복제거 및 필터링을 통하여 8,304건의 유효 분석대상 특허를 선별하였다. 사물인터넷의 응용분야를 기준으로 4개의 중분류로 기술체계를 수립하였으며, 중분류 내의 각 세부기술을 대상으로 분석을 수행하였다. 이를 통해 우리나라의 기술 수준, 선진 기업의 연구 개발동향 및 핵심특허 현황 등을 파악하여 객관적인 특허정보 제공과 사물인터넷 분야의 연구개발 방향을 제시한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.4B
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• pp.245-257
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• 2012

As one of the most challenging tasks in designing the Internet routers, packet classification is required to achieve the wire-speed processing for every incoming packet. Packet classification algorithm which applies binary search on trie levels to the area-based quad-trie is an efficient algorithm. However, it has a problem of unnecessary access to a hash table, even when there is no node in the corresponding level of the trie. In order to avoid the unnecessary off-chip memory access, we proposed an algorithm using Bloom filters along with the binary search on levels to multiple disjoint tries. For ACL, FW, IPC sets with about 1000, 5000, and 10000 rules, performance evaluation result shows that the search performance is improved by 21 to 33 percent by adding Bloom filters.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.4
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• pp.273-280
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• 2013

This paper presents novel OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) based on orientation of pixel gradient and image retrieval system based on BoF (Bag-of-Feature) and random forest classifier. Feature vectors extracted from training data are clustered into code book and each feature is transformed new BoF feature using code book. BoF features are applied to random forest for training and random forest having N classes is constructed by combining several decision trees. For testing, the same OCS-LBP feature is extracted from a query image and BoF is applied to trained random forest classifier. In contrast to conventional retrieval system, query image selects similar K-nearest neighbor (K-NN) classes after random forest is performed. Then, Top K similar images are retrieved from database images that are only labeled K-NN classes. Compared with other retrieval algorithms, the proposed method shows both fast processing time and improved retrieval performance.