• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.649-651
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• 2005

웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.898-900
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• 2014

시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 그러나 일반 사용자는 지식 기반의 복잡하고 정형화된 질의어와 스키마를 잘 알지 못한다. 그래서 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미를 해석할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠의 시맨틱 검색을 위한 사용자 질의 의미 해석 시스템을 설명한다. 제안한 시스템은 도메인 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온롤로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.31-34
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• 2005

디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1256-1261
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• 2006

본 논문은 스토리에 기반하여 여러 편의 드라마 동영상 파일 중에서 사용자가 찾고자 하는 파일을 찾아주는 검색 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 기존의 동영상 검색 방식은 제목 및 주연 배우와 같이 제한적인 검색어에 의한 검색을 제공하고 있으나, 대부분의 드라마 파일은 영화 또는 다른 동영상 파일과 달리 여러 회로 나누어져 있기 때문에 기존의 주연 배우나 제목과 같은 정보만을 가지고 사용자가 원하는 파일을 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 드라마의 제작사에서 제공하는 각 회당 스토리를 기본적인 불리안 모델과 결합시켜 사용자가 원하는 회차를 검색하는데 유용한 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제시한 방식의 유용성을 보이기 위하여 실제 서비스 되고 있는 드라마를 대상으로 실험을 하였으며, 실험결과 높은 검색 능력을 보이고 있다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.22 no.4
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• pp.15-20
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• 2004

웹 기반의 전자상거래 시스템들의 등장으로 사용자와 사업자 모두의 요구를 충족시킬 수 있는 효과적인 정보검색 도구의 필요성이 제기되어 왔다[1, 2]. 그러나 현재 상용화되어 있는 대부분의 전자상거래 사이트들의 사용자 인터페이스(interface)는 복잡한 메뉴 기반의 네비게이션(navigation)이나 지루한 키워드(keyword) 기반의 검색으로 이루어져 있다[3].

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.229-231
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• 2004

내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자가 원하는 음악에 대해 사전 정보를 모르더라도 곡의 일부로 질의를 함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있게 한다. 그러나 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 결과에 대한 순위만을 제공할 뿐 사용자의 취향이나 선호도와 같은 개인 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자가 충분히 만족할만한 정보를 제공받지 못해 사용자의 만족도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표 선율을 이용하여 유사한 곡들로 클러스터링을 수행하고 내용 기반 검색 시 질의가 속하는 클러스터를 찾고 해당 클러스터 안에서 거리함수를 통해 질의와 유사한 곡들을 선별한다. 선별된 곡들과 사용자의 프로파일을 통해 음악 취향을 고려할 수 있는 내용 기반음악 필터링 기법을 적용하여 사용자의 만족을 증가시키는 결과를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.556-558
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• 2004

전자상거래의 발달로 인하여 설러 쇼핑몰들의 상품정보를 효과적으로 비교할 수 있도록 하기위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 특히. 비교구매 쇼핑몰은 사용자가 찾고자 하는 상품의 정보들을 정확히 알고있는 상태에서 검색 조건들의 입력을 통해, 해당 상품을 보유한 쇼핑몰들의 상품 정보들을 비교함으로써 보다 저렴한 상품의 구매가 이루어지도록 한다. 그러나 이러한 시스템은 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 있는 사용자에게 유용하며, 만일 고객이 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 없을 경우, 비교 구매 시스템의 효용성은 떨어질 수밖에 없는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 논문은 상품에 대한 지식이 없는 사용자가 카테고리나 키워드로 검색을 하지 않고, 온톨로지를 기반으로한 이미지 쿼리에 의해 결과를 얻을 수 있도록 이미지 검색에 의한 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 각 쇼핑몰의 상품 이미지들의 메타데이터 안에 도메인 전문가에 의해 온톨로지 기반의 daml로 생성된 주석이 추가된다. 사용자들은 이렇게 생성된 이미지들을 드래그 앤 드롭(Orag and Drop)을 통해 기존의 쇼핑몰에서 복잡한 키워드로 검색하는 것을 대체하게 되고 상품들에 대한 비교정보를 얻을 수 있다. 본 논문은 의류상품을 이용한 이미지 검색 비교 구매 시스템(Image Retrieval Comparison Shopping)을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.90-93
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• 2000

정보 검색 시스템의 목표는 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간 내에 효율적으로 검색하는 것이다. 이를 위해 불리언 모델, 벡터 모델을 비롯한 기존의 많은 검색 모델들과 퍼지 이론에 기반한 퍼지 검색 모델들이 제안되어져 왔다 그러나 기존의 모델들은 관련 문서를 검색하는 데 있어서 사용자의 선호도를 반영하지 못하는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 검색 모델의 단점을 보완하기 위해서 확장 퍼지 검색 모델을 제안하고 설계하였다. 제안하는 모델은 색인어와 문서 가중치의 유사도를 결정하는데 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 설계하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.245-252
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• 2014

Semantic search promises to provide more accurate result than present-day keyword matching-based search by using the knowledge base represented logically. But, the ordinary users don't know well the complex formal query language and schema of the knowledge base. So, the system should interpret the meaning of user's keywords. In this paper, we describe a user query interpretation system for the semantic retrieval of multimedia contents. Our system is ontological knowledge base-driven in the sense that the interpretation process is integrated into a unified structure around a knowledge base, which is built on domain ontologies.