방송 프로그램이나 영화와 같은 동영상을 인터넷에서 검색하는 서비스가 활성화됨에 따라 특정 인물이 등장하는 부분을 검색하는 기능은 일반 사용자나 프로그램을 만드는 제작자 모두에게 필요한 기능이 되었다. 등장인물 중심의 검색을 위해서는 해당 인물의 얼굴 검출 및 인식 기능이 필수적이며, 특히 방송영상의 특성에 적합하고 등장인물 검색 서비스에 적용 가능한 얼굴 검출 및 인식 기술이 요구된다 이를 위해 본 논문에서는 고속 얼굴 인식 시스템을 제안하고, 실시간 수행이 가능한 얼굴 검출 및 인식 알고리즘을 제안하다. 제안한 얼굴 검출 및 인식 알고리즘은 DCT 기법을 전처리 단계로 두어 계산량을 최소화하면서도 특징값의 정보량은 유지하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘이 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보이며, 실제 방송 영상을 구현된 시스템에 적용하여 시간과 검출률/인식률 측면에서 우수한 결과를 나타냄을 보인다.
쌍방향으로 질문과 답변을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 검증된 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 전문가를 식별하거나 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 제기 되며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 자료 첨부등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 품질평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 품질지수는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 함으로써 지식검색문서를 분별하는 지표가 되며, 이는 지식검색서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
집단지성을 이용한 지식검색 서비스는 개방적 구조와 축적된 자료를 공유할 수 있다는 커뮤니티적인 특성으로 큰 인기를 얻고 있다. 하지만 방대한 지식공유 속에서 사용자가 진정으로 원하는 답변 획득은 점점 더 어려워지고 있다. 최근 알고리즘에서 가장 정교하다고 평가 받는 구글을 통해 상위에 랭크된 검색 결과들 중에는 집단지성을 통해 구축된 위키피디아, 야후 Q/A와 같은 소셜 검색엔진의 검색 결과들이 상당수 존재한다. 본 논문은 대부분의 질문은 인간으로부터 문제해결의 실마리를 얻을 수 있다는 점과 온라인상의 사용자에 대한 연구를 통해 지식검색 서비스 사용자 중 영향력 자를 찾는 것에 목적을 둔다. 이에 국내 소셜 검색엔진의 대표인 네이버 지식iN을 중심으로 지식검색내의 사용자 활동성과 신뢰성을 소셜 네트워크 기반으로 정의하고, 사용자간의 관계를 중앙성으로 분석하는 영향력 지수 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 영향력 지수는 지식검색 서비스에서 문제 해결의 실마리를 가진 사용자를 랭킹화 함으로써 질문에 적합하고신뢰성 있는 답변을 하는 사용자를 분별하는 지표가 되며 이를 바탕으로 지식검색 서비스내의 영향력 자를 식별 가능하게 된다. 이는 지식검색 서비스사용자의 최대 목적인 사용자가필요로 하는 정보와 지식을 보다 용이하게 획득 가능케 함으로써 검색 만족도 향상에 큰 기여를 할 것이다.
본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.
본 논문에서는 사용자가 요구하는 콘텐츠를 효율적으로 검색하여 원하는 시간 안에 스트리밍 서비스 하는 기법에 연구의 주안점을 두었다. P2P 상에 흩어져 존재하는 수많은 콘텐츠들 중 사용자가 요구하는 콘텐츠를 찾아내어 원하는 시간 내에 원활한 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 lookup latency 를 최소화 하는 콘텐츠 검색 알고리즘을 연구하였다. P2P 기반 클라우드 네트워크 시스템 구조는 슈퍼노드와 피어노드 그리고 슈퍼 게이트웨이로 구성된다. 제안한 콘텐츠 검색 알고리즘을 수행함으로써 사용자가 요구하는 콘텐츠를 원하는 시간 내에 검색하여 서비스 할 수 있는 유연성을 제공하였다.
사용자의 상황이 연속적으로 변화하는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 효율적으로 서비스를 수행하기 위해서는 효율적인 상황 정보 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 유비궈터스 서비스를 위한 상황별로 차별화된 새로운 상황 인식 정보 검색 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 상황에 따라 모든 정보를 한번에 검색하지 않기 때문에 보다 효율적으로 정보를 검색할 수 있다. 이를 위해 검색 기법과 알고리즘을 제시하고, 본 논문에서 제안하는 기법의 효율성을 실험을 통해 평가한다.
현재의 음성정보 서비스는 번호(0~9)와 특수 기호(${\ast},# $)의 조합에 의한 메뉴 검색 및 검색코드를 입력하는 방식으로서 서비스되고 있다. 검색코드 입력 방식은 관광 및 증권 정보와 같이 많은 내용을 대상으로 하는 분야의 검색 방법으로 사용되고 있으나 검색코드 번호를 모르는 경우에는 원하는 정보를 검색하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 검색코드 번호를 모르는 사용자들도 쉽게 원하는 정보를 검색할 수 있도록 전화 번호에 한글 자음코드를 부여하고, 원하는 정보의 고유명사에 대응하는 초성 자음 열의 전화번호를 검색코드로 입력하는 방법을 제안하였다.
검색 결과 내 군집화(search-result clustering)는 검색 엔진으로부터 검색된 결과 내에서 비슷한 문서를 자동으로 군집화하는 기법이다. 본 논문에서는 논문 검색 서비스에 전문화된 새로운 결과 내 군집화 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 '범주체계생성기(Category Hierarchy Generation System)'와 '논문군집기(Paper Clustering System)'로 구성되어있다. '범주체계생생기'는 KOSEF의 연구 범주 체계를 이용하여 분야 시소러스라 불리는 범주 체계를 생성하고, K-means 알고리즘을 이용한 단어 군집화 알고리즘을 사용하여 분야 시소러스의 키워드 집합을 확장한다. '논문군집기'는 top-down 방식과 bottom-up 방식을 이용하여 각 논문의 범주를 결정한다. 제안하는 시스템은 논문 검색 서비스와 같은 전문 분야에 대한 검색 서비스에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
오늘날 웹에서는 OpenAPI, 웹서비스등 보급이 증가함에 따라 많은 양의 서비스로부터 적합한 서비스들을 발견해 내는 문제는 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 논문에서는 OpenAPI와 웹서비스의 통합 모델을 제안하고 이 통합 모델에 알맞은 검색 알고리즘을 적용하여 효율적인 서비스 검색을 사용자에게 제공한다. 사용자는 키워드 질의를 통해 순위화 된 서비스 검색 결과를 제공받을 수 있다.
실시간 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 많은 시스템 자원과 네트워크 대역폭을 필요로 한다. 이로 인해 각 컴퓨터가 동등한 능력을 가지고 어떤 컴퓨터에서라도 서로 클라이언트와 서버 역할을 수행하는 Peer-to-Peer(이후 P2P로 칭함) 구조가 많은 관심을 받고 있다. P2P 기법 중 본 논문에서는 사용자가 요구하는 콘텐츠를 효율적으로 검색하여 원하는 시간 안에 스트리밍 서비스 하는 기법에 연구의 주안점을 두었다. P2P상에 흩어져 존재하는 수많은 콘텐츠들 중 사용자가 요구하는 콘텐츠를 찾아내어 원하는 시간 내에 원활한 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 lookup latency를 최소화 하는 콘텐츠 검색 알고리즘을 연구하였다. P2P기반 스마트 네트워크 시스템 구조는 슈퍼노드와 피어노드 그리고 슈퍼 게이트웨이로 구성된다. 스마트 네트워크 시스템 구조에서 제안한 콘텐츠 검색 알고리즘을 수행함으로써 사용자가 요구하는 콘텐츠를 원하는 시간 내에 검색하여 서비스할 수 있는 유연성을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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