• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.187-189
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• 2002

본 논문에서는 월드 와이드 웹 환경을 기반으로 구현된 기존의 디지털 비디오 라이브러리를 모바일 환경으로 확장하기 위한 방법을 제안하고 구현하였다. 모바일 통신 망의 특성과 이동 전화 단말기의 특성을 고려하여 동영상 데이터에 대한 검색 과정, 즉 검색 질의 입력, 미디어 데이터 처리, 검색 결과 표시 기능을 각각 설계하고 개선하였다. 이동 전화 단말기의 불편한 키 입력을 고려하여 단순성에 초점을 맞춘 간단한 검색 질의 입력 방법을 제안하였고, 멀티미디어 데이터들이 모바일 환경의 제한된 특성에 맞게 재생될 수 있도록 미디어 어댑테이션 모델을 정하고 그에 따라 시스템을 구현하였다. 검색 결과로써 미디어 어댑테이션을 통해 변환된 데이터들이 이동 전화 단말기의 작은 화면에 맞게 표현될 수 있도록 사용 가능한 화면 영역을 효율적으로 나누어 사용하는 검색 결과 표시 방법을 제안하였다. 이는 향후 모바일 멀티미디어에 관한 연구를 위한 플랫폼으로 사용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.35S no.12
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• pp.109-120
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• 1998

An image segmentation approach based on the fuzzy worm searching and MIN-MAX clustering algorithm is proposed in this paper. This algorithm deals with fuzzy worm value and min-max node at a gross scene level, which investigates the edge information including fuzzy worm action and spatial relationship of the pixels as the parameters of its objective function. But the conventional segmentation methods for edge extraction generally need the mask information for the algebraic model, and take long run times at mask operation, whereas the proposed algorithm has single operation according to active searching of fuzzy worms. In addition, we also propose both genetic fuzzy worm searching and genetic min-max clustering using genetic algorithm to complete clustering and fuzzy searching on grey-histogram of image for the optimum solution, which can automatically determine the size of ranges and has both strong robust and speedy calculation. The simulation results showed that the proposed algorithm adaptively divided the quantized images in histogram region and performed single searching methods, significantly alleviating the increase of the computational load and the memory requirements.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.273-276
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• 2021

본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)를 기반 스크롤을 통해 데이터를 좀 더 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 사용자-데이터 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 과정을 설명하기 앞서, 다수의 ROI가 있을 때 스크롤의 현 위치는 항상 두 ROI의 사이에 있다. 그 두 사이의 거리가 가장 짧은 두 ROI에 각각 우리의 커널을 적용하면 현 위치에서 스크롤 가속에 적용 가능한 두 개의 관성이 생긴다. 여기에 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성으로 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로, 오직 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 향상된 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽게 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.155-159
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• 2009

본 논문은 한국어 문서 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원인 감정자질(Sentiment Feature)의 의미지향성(Semantic Orientation) 추정을 위해 일반적인 특성과 영역(Domain) 의존적인 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류(Sentiment Classification)의 성능 향상을 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 감정자질의 의미지 향성은 검색 엔진을 통해 추출한 각 감정 자질의 스니핏(Snippet)과 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 검색 엔진을 통해 추출된 스니핏은 감정자질의 일반적인 특성을 반영하며, 실험 말뭉치는 분류하고자 하는 영역 의존적인 특성을 반영한다. 이렇게 얻어진 감정자질의 의미지향성 수치는 각 문장의 감정강도를 추정하기 위해 이용되며, 문장의 감정 강도의 값을 TF-IDF 가중치 기법에 접목하여 감정자질의 가중치를 책정한다. 최종적으로 학습 과정에서 긍정 문서에서는 긍정 감정자질, 부정 문서에서는 부정 감정자질을 대상으로 추가 가중치를 부여하여 학습하였다. 본 논문에서는 문서 분류에 뛰어난 성능을 보여주는 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용하여 제안한 방법의 성능을 평가한다. 평가 결과, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.205-208
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• 2001

인터넷과 컴퓨터 하드웨어 및 통신망의 발달로 멀티미디어 분야는 고도 정보 사회의 핵심적인 영역으로 부상되고 있으며, 멀티미디어 데이터에 대한 사용자의 요구도 날로 증가하고 있다. 문서, 녹취록, 테이프 형태로 관리되는 멀티미디어 데이터의 경우는 파일의 속성(attribute)에 대한 검색만이 아니라 내용(content)에 대한 검색이 필요하고, 따라서 순차검색 위주인 기존방법은 데이터의 활용 측면에서 문제가 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료 중 음성 데이터를 저장 관리하는 방안으로 음성 데이터를 화면으로 도시하고 음성의 시작점과 끝점구간을 키로 하여 자동으로 데이터베이스에 삽입한 후 여기에 주석을 입력하는 음성기반 회의록 시스템(Audio Minute System)을 구현하고 그에 따른 기대효과를 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.11
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• pp.75-82
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• 2010

The paper proposed CBIRS/EFI with contents based search technique using edge feature information of the object from image information of the object which is uncertain. In order to search specially efficiently case of partial image information of the object, we used the search technique which extracts outline information and color information in feature information of object. In order to experiment this, we extracted side edge feature information of the vehicle for feature information of the object after capture the car image of the underground garage. This is the system which applies a contents base search by the result which analyzes the image which extracts a feature, an original image to search and a last similar measurement result. This system compared in FE-CBIRS systems which are an existing feature extraction contents base image retrieval system and the function which improves the accuracy and an effectiveness of search rate was complemented. The performance appraisal of CBIRS/EFI systems applied edge extraction feature information and color information of the cars. And we compared a color feature search time, a shape characteristic search time and a search rate from the process which searches area feature information. We extracted the case 91.84% of car edge feature extraction rate. And a average search time of CBIRS/EFI is showing a difference of average 0.4-0.9 seconds than FE-CBIRS from vehicle. color search time, shape characteristic search time and similar search time. So, it was proven with the fact that is excellent.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.1
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• pp.67-84
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• 2008

This paper proposes a design and realization for the semantic search system. The proposed model includes three Architecture Layers of a Semantic Search System ; (they are conceptually named as) the Knowledge Acquisition, the Knowledge Representation and the Knowledge Utilization. Each of these three Layers are designed to interactively work together, so as to maximize the users' information needs. The Knowledge Acquisition Layer includes index and storage of Semantic Metadata from various source of web contents(eg : text, image, multimedia and so on). The Knowledge Representation Layer includes the ontology schema and instance, through the process of semantic search by ontology based query expansion. Finally, the Knowledge Utilization Layer includes the users to search query intuitively, and get its results without the users'knowledge of semantic web language or ontology. So far as the design and the realization of the semantic search site is concerned, the proposedsemantic search system will offer useful implications to the researchers and practitioners so as to improve the research level to the commercial use.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.7 no.2
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• pp.35-57
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• 1990

Knowledge-based system is interpreted from the viewpoint of library and information science, and the concept of knowledge is defined in relation to information and data. Knowledge representation techniques are illustrated with examples from intelligent information retrieval systems and expert systems developed in library and information science field.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.37-40
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• 2011

계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.121-125
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• 2001

본 논문에서는 칼라영상에 포함된 객체를 추출할 수 있는 방법을 제시한다. 객체는 상이한 칼라와 텍스처로 구성되는데 이들을 포괄하여 사람이 인식하는 객체와 유사한 형태로 추출할 수 있도록 하였다. 이를 위해 해상도를 줄여가며 영역 분할한 후 그 결과를 조합함으로써 사소한 변화는 흡수하고 중요한 변화가 발생하는 영역 단위의 분할이 가능하도록 하였다. 분할된 영역들의 공간적 정보와 영역 크기 정보를 이용하여 분할된 영역 중에서 핵심 객체영역과 핵심 배경영역을 선택하고 객체 후보 영역에 대해 이들과 칼라 분포 유사도 조사를 하여 핵심객체영역과 유사한 유사도를 갖는 영역들을 최종 객체 영역으로 추출하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 다양한 실험을 통해 단순한 배경을 가진 영상뿐만 아니라 복잡한 배경을 갖는 영상에 대해서도 어느 정도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 내용기반검색, 영상 DB의 인덱싱 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.