• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.12
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• pp.161-169
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• 2015

Realtime search words of typical portal sites appear every few seconds in descending order by search frequency in order to show issues increasing rapidly in interest. However, the characteristics of realtime search words reordering within too short a time cause problems that they go over the key issues of the day. This paper proposes a method for deriving a key issue through association analysis of realtime search words. The proposed method first makes scores of realtime search words depending on the ranking and the relative interest, and derives the top 10 search words through descriptive statistics for groups. Then, it extracts association rules depending on 'support' and 'confidence', and chooses the key issue based on the results as a graph visualizing them. The results of experiments show that the key issue through association rules is more meaningful than the first realtime search word.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.5
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• pp.67-79
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• 2007

As the Web technologies and wired/wireless network are improved and various new multimedia services are introduced recently, need for searching multimedia including video data has been much increasing, The previous approaches for multimedia retrieval, however, do not make use of the relationships among semantic concepts contained in multimedia contents in an efficient way and provide only restricted search results, This paper proposes a multimedia retrieval system exploiting semantic relevancy of multimedia contents based on a domain ontology, We show the effectiveness of the proposed system by experiments on a prototype system we have developed. The proposed multimedia retrieval system can extend a given search keyword based on the relationships among the semantic concepts in the ontology and can find a wide range of multimedia contents having semantic relevancy to the input keyword. It also presents the results categorized by the semantic meaning and relevancy to the keyword derived from the ontology. Independency of domain ontology with respect to metadata on the multimedia contents is preserved in the proposed system architecture.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.11
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• pp.209-220
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• 2017

As a semantic data is widely used in various applications such as Knowledge Bases and Semantic Web, needs for effective search over a large amount of RDF data have been increasing. Previous keyword search methods based on distinct root semantics only retrieve a set of answer trees having different root nodes. Thus, they often find answer trees with similar meanings or low query relevance together while those with the same root node cannot be retrieved together even if they have different meanings and high query relevance. We propose a new method to find diverse and relevant answers to the query by permitting duplication of root nodes among them. We present an efficient query processing algorithm using path indexes to find top-k answers given a maximum amount of root duplication a set of answer trees can have. We show by experiments using a real dataset that the proposed approach can produce effective answer trees which are less redundant in their content nodes and more relevant to the query than the previous method.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.11
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• pp.1491-1499
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• 2011

Now a days, to make good use of tags is a general tendency when users need to upload or search some multimedia data such as images and videos on the Web. In this paper, we introduce an approach to calculate semantic importance of tags and to make re-ranking with them on tagged Web image retrieval. Generally, most photo images stored on the Web have lots of tags added with user's subjective judgements not by the importance of them. So they become the cause of precision rate decrease with simple matching of tags to a given query. Therefore, if we can select semantically important tags and employ them on the image search, the retrieval result would be enhanced. In this paper, we propose a method to make image retrieval re-ranking with the key tags which share more semantic information with a query or other tags based on Wikipedia-based semantic relatedness. With the semantic relatedness calculated by using huge on-line encyclopedia, Wikipedia, we found the superiority of our method in precision and recall rate as experimental results.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.5
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• pp.246-251
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• 2016

Recently, the influence of SNS and online media is rapidly growing with a consequent increase in the interest of marketing using these tools. Blog marketing can increase the ripple effect and information delivery in marketing at low cost by prioritizing keyword search results of influential portal sites. However, because of the tough competition to gain top ranking of search results of specific keywords, long-term and proactive efforts are needed. Therefore, we propose a new method that recommends associated keyword groups with the possibility of higher exposure of the blog. The proposed method first collects the documents of blog including search results of target keyword, and extracts and filters keyword with higher association considering the frequency and location information of the word. Next, each associated keyword is compared to target keyword, and then associated keyword group with the possibility of higher exposure is recommended considering the information such as their association, search amount of associated keyword per month, the number of blogs including in search result, and average writhing date of blogs. The experiment result shows that the proposed method recommends keyword group with higher association.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.1
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• pp.183-190
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• 2012

This study constructs an expert search system which has a mutual cooperation function based on thesis and author profile. The proposed methodology is as follows. First, we propose weighting method which can search a keyword and the most relevant keyword. Second, we propose a method which can search the experts efficiently with this weighting method. On the preferential basis, keywords and author profiles are extracted from the papers, and experts can be searched through this method. This system will be available to many fields of social network. However, this information is distributed to many systems. We propose a method using multi-ontology to integrate distributed data. The multi-ontology is composed of meta ontology, instance ontology, location ontology and association ontology. The association ontology is constructed through analysis of keyword association dynamically. An expert network is constructed using this multi-ontology, and this expert network can search expert through association trace of keyword. The expert network can check the detail area of expertise through the research list which is provided by the system.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.572-584
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• 2000

내용기반 이미지 검색을 하기 위해서는 이미지에 대한 내용정보가 필요하며, 이러한 내용정보간에는 상호 연관성이 존재한다. XML(eXtensible Markup Language)은 내용정보간의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 이미지 내용정보를 구조화하기 위한 방법으로 XML을 사용하였다. 또한 이미지는 눈에 보이는 객체의 시각적인 특징과 이미지 전테가 내포하는 시술적인 의미도 가지므로, 이러한 이미지의 특성에 따라 내용정보의 구조도 객체의 시각적 특징 중심의 모델링과 의미 중심의 모델링으로 구분하여 XML 문서 구조를 모델링 하였다. 구조화된 모델들 간의 객체지향 특성을 이용하여 XML 데이터 서버인 eXcelon에 통합하고, 이를 XQL(XML Query Language)에 의하여 질의해 냄으로써 검색 구간에 제약을 가하고 이를 통하여 더욱 효과적인 검색을 지원하도록 한다. 검색되어진 XML 문서 구조는 XSL(extensible StyleSheets Language)의 적용을 통하여 쉬운 형태로 웹 브라우저 상에 출력하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모댈링의 효율성을 검증하기 위하여, 웹 상에서 이미지 내용정보의 상호 연관성에 기반 하여 원하는 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.1077-1080
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• 2014

대량으로 발생하는 키워드들 간의 연관성을 분석하고자 하는 연구는 꾸준히 진행되어 왔다. 많은 용어들의 관계를 분석하기 위한 방법으로 전문가 집단의 인력과 시간을 수행할 수 있지만, 시간과 비용이 많이 소모된다. 이를 해결하기 위한 방법으로 이미 관련 키워드 서비스를 제공하기 위한 시스템을 구축해 놓은 검색엔진을 사용해서 키워드들 간의 관계를 분석해 볼 수 있다. 본 논문에서는 IT분야의 논문에서 저자들이 자유롭게 작성하는 관심 분야를 키워드로 선정하고, 이 키워드들 간의 관계를 분석하기 위해 검색 엔진에서 출력하는 검색 결과 수를 사용한다. 검색 엔진에서 제공하는 검색 결과 수가 높을수록 다른 키워드와 연관성이 높은 키워드임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.233-236
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• 2001

멀티미디어 데이터의 증가와 마이닝 기술의 발전으로 인해 멀티미디어 마이닝에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 특성국지화를 이용한 내용기반의 정보검색 기술과 다차원 데이터큐브 구축기술을 통해 멀티미디어 데이터에서 연관규칙을 찾아내는 멀티미디어 데이터마이닝 시스템 프로토타입을 제안한다. 특히 멀티미디어 데이터의 칼라, 질감 등 거시적인 이미지 성분 대신 이미지의 영역성과 유사성을 이용한 특성국지화방법을 이용하여 이미지를 분할함으로써 방대한 데이타에서 효과적인 내용기반의 정의 검색을 시행하고 검색한 벡터를 메타데이타로 한 데이스베이스를 구축한다. 그리고 데이터베이스에서 데이터간 연관규칙을 찾아내어 지식을 마이닝하는데 효과적인 다차원 데이터큐브를 구축하고 여기에 연관규칙 검색 알고리즘을 적용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.349-352
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• 2010

질의를 이용한 정보 검색 기술에서 단어 의미의 모호성에 의해 사용자가 검색 하고자 하는 주제 이외의 문서 까지 검색되고 있다. 이러한 문제는 모바일기기의 검색 환경에서 두드러진다. 모바일에서의 검색은 문서의 로딩속도가 느리며 작은 화면에 의해 스크롤이 잦다. 그러므로 원하는 검색 결과가 검색 첫 페이지 이외에 위치하거나, 또는 페이지 하단에 위치할 경우 검색 결과를 확인하는 대에 많은 시간과 노력이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기위해선 단어 의미의 모호성을 해결하고 사용자가 검색하고자하는 주제의 검색결과를 검색 상위에 위치시킬 수 있는 방법을 필요로 한다. 이 연구에서는 연관 단어 추출과 TF*IDF를 이용하여, 검색결과를 re-ranking하는 방법을 제시한다.