• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.103-105
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• 2010

소셜 네트워크는 인적 네트워크을 통하여 정보를 공유하거나 커뮤니티를 구성하는 시스템이다. 소셜 네트워크가 많이 활성화 되고 있지만 구성원간의 연관성 파악, 직접적 관계가 없던 구성원간의 연결 등을 통하여 관계를 확대해 나가는 것을 돕는 시스템은 아직 부족하다. 이에 본 연구에서는 대학의 취업 네트워크를 2차원 화면에 시각화를 통하여 취업 멘토 네트워크 시스템을 개발하였다. 취업 멘토 네트워크 시스템은 취업 졸업생 멘토의 출신학교, 취업회사, 동아리, 학과, 출신고등학교에 대한 정보 네트워크를 구축하고, 재학생 멘티가 이를 활용하기 위한 관심있는 멘토 필터링, 카테고리 검색 등의 기능을 제공한다. 또한 자바 애플릿을 이용해 웹상에서 가능함으로써 시공간적인 검색제약을 없앴다. 완성된 시스템은 졸업생 멘토와 재학생 멘티의 관계 형성을 효과적으로 지원한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.655-658
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• 2005

웹 애플리케이션 개발 방법으로 XML 기반의 웹 서비스가 부각됨에 따라 인터넷 상에 많은 웹 서비스들이 생성되었고 향후 보다 많은 웹 서비스들이 개발될 것으로 예상되고 있다. 이처럼 급속히 증가하는 웹 서비스들 중에서 사용자나 개발자가 원하는 적절한 웹 서비스를 검색하는 매치메이킹의 중요성이 점차 부각되고 있다. 본 논문에서는 이미지나 비디오와 같은 시각 미디어 서비스를 제공하는 웹 서비스를 대상으로 온톨로지 및 UDDI를 이용하여 관련된 웹 서비스를 탐색하는 매치메이커 구조를 제안한다. 온톨로지를 시각 미디어 서비스의 카테고리로 사용하여 웹 서비스를 분류하고, 각 서비스의 세부 사항 및 서비스 평가 항목을 UDDI에 저장하고 최종적으로 이를 평가하여 최적의 서비스를 결정하는 방법을 기술한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.1
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• pp.22-32
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• 2008

To overcome the weakness of the image retrieval system using the existing Ontology and the distributed image based on the database having a simple structure, HERMES was suggested to ensure the self-control of various image suppliers and support the image retrieval based on semantic, the mentioned framework could not solve the problems which are not considered the deterioration in the capacity and scalability when many users connect to broker server simultaneously. In this paper the tables are written which in the case numerous users connect at the same time to the supply analogous level of services without the deterioration in the capacity installs Broker servers and then measures the performance time of each inner Broker Component through Monitoring System and saved and decides the ranking in saved data. As many Query performances are dispersed into several Servers User inputted from the users Interface with reference to Broker Ranking Table, Load Balancing system improving reliability in capacity is proposed. Through the experiment, the scheduling technique has proved that this schedule is faster than existing techniques.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.266-270
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• 2000

내용기반 영상검색시스템에서 객체 단위로 영상을 검색하기 위해서는 영상에서 의미있는 객체를 추출하는 과정이 필수적이며, 이를 위해 영역 분할을 효율적으로 수행하기 위한 양자화가 선행되어야 한다. 일반적인 칼라 양자화 기법은 칼라 수를 줄이되 양자화 된 영상이 원시 영상과 가능할 비슷해 보이도록 하는 것을 목적으로 하지만, 영역 분할을 위한 칼라 양자화에서는 칼라의 표현보나는 의미있는 객체를 용이하게 추출할 수 있도록 양자화 하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 기존의 Octree 양자화 방법과 K-means 알고리즘의 장점을 조합하여 영역 분할에 용이한 양자화 결과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, Octree 양자화 방법을 수행하여 얻어진 양자화 된 칼라들 중에서 시각적으로 유사한 칼라를 병합함으로써, Octree 양자화 방법의 단점인 강제 분할 문제점을 해결한다. 이어서, 병합 후의 양자화 된 칼라에 대해서만 K-means 알고리즘을 수행함으로써, 보다 빠른 시간 내에 영역 분할에 적합한 양자화 된 영상을 얻는다. 실험을 통해 제안한 방법의 효용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.239-242
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• 2005

본 논문은 디지털 방송에서 다양한 부가 정보 제공 및 관련 기기의 기능을 효과적으로 활용하기 위한 연구로서, 방송 시스템에서의 방송이나 편집 등을 고려하여 색인 정보를 재사용하는 알고리즘에 관한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 비주얼 리듬을 이용한 원본 영상과 목표 영상의 매칭을 제안하며, 비주얼 리듬의 히스토그램을 특징 벡터로 사용하여 유사도를 계산한다. 검색 시 목표 영상에 대해 우선 검색 구간을 설정하여 검색 시간을 줄이고자 하였으며, 실제 이 알고리즘을 적용한 결과 약97%의 정확도의 매칭 결과를 보였다. 또한 결과를 시각적으로 쉽게 알 수 있었기에 오류를 수정하는데 수월하였다. 이를 통해 기존의 색인화 정보를 목표 영상의 복호화작업 없이 쉽게 재사용 할 수 있어, 불필요한 비용의 증가를 방지하는 효과를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.643-646
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• 2003

본 논문은 분할된 비디오 화면들의 색상 내용을 기반으로 하는 새로운 영상 검색 방법을 제안 하고자 한다. 제안된 시간 색상 상관그래프는 공통적인 통계 데이터를 이용하여 비디오 화면 내의 공간-시간 관계를 계산한다. 시간 색상 상관 그래프는 내용 기반의 영상 검색에 매우 효과적인 것으로 밝혀진 HSV(Hue, Saturation, Value) 색상 상관 그래프를 기반으로 하고 있다. 시간 색상 상관 그래프는 하나의 비디오 화면으로부터 추출된 프레임 샘플의 양자화 된 HSV 색상 값의 자기상관관계를 이용하여 구성하였다. 본 논문에서는 11시간 분량의 분할된 MPEG-1 비디오에 대한 질의와 질의에 대한 관련성 판정을 하고자 내용 기반의 멀티미디어 검색 시스템을 구축하여 실험하였다. 실험 견과 제안된 방법이 시각 정보만을 필요로 하는 검색에 있어 기존의 다른 검색 방법보다 우수한 결과를 나타냄을 증명하였다.

• The Journal of Information Technology
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• v.4 no.2
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• pp.69-81
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• 2001

In this paper, we examine work in the evolution of content-based retrieval systems that rely on an intelligent infrastructure. Here, we refer to intelligence as the capabilities of the systems to build and maintain situational or world models, utilize dynamic knowledge representations, exploit context and overage advanced reasoning and learning capabilities. We argue that these elements are essential to producing effective systems for retrieving visual information at semantic levels matching those of human perception and cognition. In this paper, we review relevant research on the understanding of human intelligence and construction of intelligent systems in the fields of cognitive psychology, artificial intelligence, semiotics. We also discuss how some of the principal ideas from these fields lead to new opportunities and capabilities for content-based retrieval systems. Finally, we discribe some of our efforts in these directions. In particular, we present MediaNet, a multimedia knowledge presentation framework that facilitate and enable intelligent content-based retrieval.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.3
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• pp.193-205
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• 2007

Increasing amount of digital images requires more accurate and faster way of image retrieval. So far, image retrieval method includes content-based retrieval and keyword based retrieval, the former utilizing visual features such as color and brightness and the latter utilizing keywords which describe the image. However, the effectiveness of these methods as to providing the exact images the user wanted has been under question. Hence, many researchers have been working on relevance feedback, a process in which responses from the user are given as a feedback during the retrieval session in order to define user’s need and provide improved result. Yet, the methods which have employed relevance feedback also have drawbacks since several feedbacks are necessary to have appropriate result and the feedback information can not be reused. In this paper, a novel retrieval model has been proposed which annotates an image with a keyword and modifies the confidence level of the keyword in response to the user’s feedback. In the proposed model, not only the images which have received positive feedback but also the other images with the visual features similar to the features used to distinguish the positive image are subjected to confidence modification. This enables modifying large amount of images with only a few feedbacks ultimately leading to faster and more accurate retrieval result. An experiment has been performed to verify the effectiveness of the proposed model and the result has demonstrated rapid increase in recall and precision while receiving the same number of feedbacks.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.408-412
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• 2001

대용량 동영상 데이터의 효율적인 관리와 검색을 위해서는 장면 단위의 정확한 분할이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 동영상의 시각적인 내용에 기반한 장면 전환 검출 방법을 연구하였다. 본 논문에서는 프레임 단위의 특징과 프레임 내의 부분영역 단위의 특징을 결합한 다중 특징을 사용한 장면 전환 검출 방법을 제안한다. 실험을 통한 성능 평가에서는 기존의 방법들에 비해 Recall과 Precision에서 각각 7.7%, 10%의 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1380-1381
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• 2012

인터넷이 발달함에 따라 데이터가 방대해지고 더욱 이질적인 특성을 가지게 되었다. 따라서 이질적이고 대용량 데이터에서의 빠른 검색이 중요시되고 있다. 또한, 다중 릴레이션 환경에서의 사용자 질의가 증가함에 따라 다중 릴레이션에서의 Skyline 연산의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 다중릴레이션 환경에서의 Skyline 연산의 기존 연구들을 소개하며 문제점을 분석하고 해결책을 간략하게 제시한다.