• Journal of Broadcast Engineering
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• v.13 no.3
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• pp.380-387
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• 2008

This paper presents a karaoke system employing a vocal region detection algorithm based on the vocal characteristics. In the proposed system, an input song is classified into vocal and instrumental regions using the vocal region detection algorithm. Then, a vocal removal method is applied only to the vocal region. To detect vocal region, a classification algorithm is designed based on the vocal characteristics in the TICFT (twice iterated composite Fourier transform) domain. For vocal removal, vocal components are extracted from a band pass filtered vocal region and they are subtracted from the original song, yielding a vocal removed song. The performance of the proposed method is measured on four different songs.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.5
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• pp.498-508
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• 2005

A shape data is used one oi most important feature for image retrieval as data to reflect meaning of image. Especially, structural feature of shape is widely studied because it represents primitive properties of shape and relation information between basic units well. However, most structural features of shape have the problem that it is not able to guarantee an efficient search time because the features are expressed as graph or tree. In order to solve this problem, we generate curvature-based morphological graph, End design key to cluster shapes from this graph. Proposed this graph have contour features and morphological features of a shape. Shape retrieval is accomplished by stages. We reduce a search space through clustering, and determine total similarity value through pattern matching of external curvature. Various experiments show that our approach reduces computational complexity and retrieval cost.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.5
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• pp.778-781
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• 2015

The paper presents a new way of visual descriptor for deformable object retrieval on the basis of partition based description. The proposed descriptor technology partitions a given object into boundary area and interior area and extracts a descriptor from each area. The final descriptor combines these descriptors. From a given image, deformable object is segmented. The center position of the deformable object is calculated. The object is partitioned into N × N blocks on the basis of the given center position. Blocks are classified as boundary area and interior area depending on the pixels in the block. The proposed descriptor consists of extracted MPEG-7 dominant descriptors from both the boundary and interior area. The performance of proposed method is tested on a database of 1,973 handbag images constructed with view point changes. ARR (Average Retrieval Rate) is used for the retrieval accuracy of the proposed algorithm, compared with MPEG-7 dominant color descriptor.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.1
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• pp.21-32
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• 2010

User query formation highly acts on the effectiveness of information retrieval when we retrieve documents from the general domain as a web. This thesis proposes a intelligent information retrieval method based on a cross-lingual knowledge base to effectively perform a cross-lingual text retrieval from the web. The inferred knowledge from the cross-lingual knowledge base helps user's word association to make up user query easily and exactly for effective cross-lingual text information retrieval. This thesis develops user's query reformation algorithm and experiments it with Korean and English web. Experimental results show that the algorithm based on the proposed knowledge base is much more effective than without knowledge base in the cross-lingual text retrieval.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.874-878
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• 2000

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 방법 중 "외각선 영역의 색상 분포에 의한 영상 검색"을 제안한다. 영상의 변화가 큰 곳은 해상도를 높게, 낮은 곳은 해상도를 낮게 데이터를 샘플링하여 비교할 데이터의 양을 줄이고, 외각선 영역의 색상을 검출하는데 사용한다. 이때 에지 트리(Edge Tree)를 이용하여 에지(Edge)의 위치 정보와 색상 정보를 유지하며, 검색을 가능하게 하였다. 이와 같은 방법을 사용해서 원하는 영상을 찾을 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.55-57
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• 2001

캐쉬 대체 알고리즘은 캐쉬 적재공간의 한계성을 극복하는 방법 중에 하나이다. 기존의 많은 대체 알고리즘의 문제점인 대체 기준치의 부정확성 및 불충분성을 해결하기 위해 인기도를 제안하였다. 인기도는 인기 검색어의 순위를 정규화 한 값으로, 대량의 자료를 바탕으로 얻어진 통계치이다. 인기도 산출의 기반이 되는 인기 검색어는 시간적 흐름에 민감하고, 사회 전반적인 경향을 반영하며, 많은 중복을 가지고 있다. 인기도는 각 검색 엔진별로 단일 인기도와 누적 인기도를 산출한 후에, 이를 모두 병합하여 산출된다. 이것을 병합 인기도라고 하며, 이는 임의의 검색어에 0에서 1사이의 소수값으로 부여된다. 인기도는 메타 검색 엔진에서 캐쉬 대체를 수행할 때 적용될 수 있으며, 다수의 자료 입력 경향에 관한 정보가 존재하는 문제 영역에 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.331-333
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• 2002

웹그래프는 웹문서 간의 하이퍼링크를 각 웹문서의 핵심어간의 링크관계로 추상화하대 이 관계를 이용하여 핵심어의 개념 그래프를 구축하고 질의의 확장이나 영역지식을 제공하는 개념 기반 검색이 가능한 검색 시스템이다 본 논문에서는 웹그래프에서 가능했던 질의어에 대한 한 단계의 질의 확장에 그치지 않고. 최초의 질의어와 이후 확장어들에 대한 문맥을 유지하대 추가적인 다단계의 확장이 가능하도록 하는 방법을 계시한다. 검색 시스템 사용자는 최초 질의어가 속하는 해당 분야에 대한 지식이 부족한 경우, 문맥을 유지한 확장을 통하여 자신이 찾고자 하는 바를 명확히 해 나가며 세부 질의를 구축할 수 있고 해당 분야에 대한 지식을 얻는 것이 가능하다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.250-253
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• 2010

본 연구에서는 한국교육학술정보원의 교육 콘텐츠 관리 시스템인 에듀넷의 키워드 기반 콘텐츠 검색기능을 고도화하기 위해 온톨로지 확장을 활용한 검색 프레임워크를 설계, 구현하였다. 의미 기반 교육 콘텐츠 검색이 가능하도록 중학교 수학의 일부 영역을 도메인 온톨로지로 구축하였으며 콘텐츠와 온톨로지의 클래스 이름간의 유사도를 계산하여 자동으로 인스턴스로 추가시키는 시스템을 설계, 구현하였다. 도메인 온톨로지를 확장하여 풍성해진 온톨로지를 활용하여 콘텐츠를 검색할 수 있는 시스템을 구축하였다. 실험을 통하여 본 연구에서 구축한 시스템이 키워드 매칭을 통한 검색 보다 사용자에게 의미 있고 유용한 결과를 도출함을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.733-736
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• 2000

멀티미디어 데이터베이스에서 장면전환 영역을 검출하는 것은 검색과 색인을 위해서 필수적이다. 동영상에서 장면전환 영역은 단순한 장면전환과 점진적인 장면전환으로 나눌 수 있다. 단순한 장면전환은 다음 장면과 구별이 쉬우나, 점진적인 장면전환은 그 구별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 압축된 동영상에서 점진적인 장면전환 영역을 검출하는 효과적인 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MPEG-1으로 압축된 동영상에서 DC계수를 추출하고, 부호화된 휘도 블럭의 개수를 추출하여 점진적 장면전환 영역을 검출한다. 제안된 알고리즘의 성능은 장면이 점진적으로 바뀌는 영역을 찾아내는 정확도를 기반으로 분석하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.4 s.42
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• pp.283-289
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• 2006

The present image segmentation is what user want to segment image and has been studied for technology in composition of segment object with other images. In this paper, we propose a method of novel semi-automatic image segmentation using gradual region merging and genetic algorithm. Proposed algorithm is edge detection of object using genetic algorithm after selecting object which user want. We segment region of object which user want to based on detection edge using watershed algorithm. We separated background and object in indefinite region using gradual region merge from Segment object. And, we have applicable value which user want by making interface based on GUI for efficient perform of algorithm development. In the experiments, we analyzed various images for proving superiority of the proposed method.