• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.12
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• pp.2485-2487
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• 2015

Recently, Hashtag is widely used in SNS like Facebook, Twitter and personal blogs. However, the efficiency of tag search system is poor due to the indiscriminate use of hashtags. To enhance the accuracy of tag search system, we proposed a tag search system using the keyword extraction and similarity evaluation. The experimental results show that the proposed system provides the higher accuracy on tag search results.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.2
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• pp.104-112
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• 2010

Social bookmarking is one of the most interesting trends in the current web environment. In a social bookmarking system, users annotate a web page with tags, which describe the contents of the page. Numerous studies have been done using this information, mostly on enhancing the quality of web search. In this paper, we use this information to measure the semantic similarity between two web pages. Since web pages consist of various types of multimedia data, it is quite difficult to compare the semantics of two web pages by comparing the actual data contained in the pages. With the help of social bookmarks, this comparison can be performed very effectively. In this paper, we propose a new similarity measure between web pages, called Web Page Similarity Based on Entire Tags (WSET), based on social bookmarks. The experimental results show that the proposed measure yields more satisfactory results than the previous ones.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.9
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• pp.676-683
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• 2002

The success of XML(eXtensible Markup Language) is primarily based on its flexibility : everybody can define the structure of XML documents that represent information in the form he or she desires. XML is so flexible that XML documents cannot be automatically provided with an underlying semantics. Different tag sets, different names for elements or attributes, or different document structures in general mislead the task of classifying and clustering XML documents precisely. In this paper, we design and implement a system that allows checking the semantic-based similarity between XML tags. First, this system extracts the underlying semantics of tags and then expands the synonym set of tags using an WordNet thesaurus and user-defined word library which supports the abbreviation forms and compound words for XML tags. Seconds, considering the relative importance of XML tags in the XML documents, we extend a conventional vector space model which is the most generally used for document model in Information Retrieval field. Using this method, we have been able to check the similarity between XML tags which are represented different tags.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.16 no.4
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• pp.301-319
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• 2011

Blog plays an important role as new type of knowledge base distinguishing from traditional web resource. While information resources in their existing website dealt with a wide range of topics, information resources of the blog are concentrated in specific units of information depending on the user's interests and have the criteria of classification forresources published by tagging. In this research, we build a tag hierarchy utilizing title keywords and tags of the blog, and propose apost clustering methodology applying the tag hierarchy. We then generate the tag hierarchy reflected the relationship between tags and develop the tag clustering methodology according to tag similarity. In this paper, we analyze the possibility of applying the proposed methodology with real-world examples and evaluate its performances through developed prototype system.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.4
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• pp.567-576
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• 2011

In current Web 2.0 environment, one of the most core technology is social bookmarking which users put tags and bookmarks to their interesting Web pages. The main purpose of social bookmarking is an effective information service by use of retrieval, grouping and share based on user's bookmark information and tagging result of their interesting Web pages. But, current social bookmarking system uses the number of bookmarks and tag information separately in information retrieval, where the number of bookmarks stand for user's degree of interest on Web contents, information retrieval, and classification serve the purpose of tag information. Because of above reason, social bookmarking system does not utilize effectively the bookmark information and tagging result. This paper proposes a Web contents ranking algorithm combining bookmarks and tag information, based on preceding research on associative tag extraction by tag clustering. Moreover, we conduct a performance evaluation comparing with existing retrieval methodology for efficiency analysis of our proposed algorithm. As the result, social bookmarking system utilizing bookmark with tag, key point of our research, deduces a effective retrieval results compare with existing systems.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.161-167
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• 2005

RFID 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 태그의 위치는 논리적인 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 이산적인 시간간격 형태로 나타나는 차이점이 있다. 기존 이동체의 위치 추적 색인에서는 이동체의 위치를 연결된 다중선으로 표현하여 색인에 저장을 하기 때문에 시공간적으로 연결되지 않은 태그의 위치 정보를 저장하면 궤적 검색 비용이 매우 높아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이동체와는 다른 태그의 위치 특성을 반영하여 태그의 궤적 검색을 효율적으로 수행하는 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인에서는 시간적으로 연결되지 않은 태그의 궤적 정보를 검색하기 위하여 동일 태그의 위치 간의 연결 정보를 유지하는 기법을 제시하고 있다. 또한, 부모 태그와 자식 태그간의 포함관계를 유지하는 기법을 제시함으로써 상품의 역학조사와 같이 물품에 부착된 태그간의 포함관계를 이용한 순방향 및 역방향 궤적 검색을 효율적으로 수행할 수 있도록 하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.16-17
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• 2011

온라인을 통한 이미지 공유는 사용자들이 활발하게 이용하고 있는 분야 중 하나이다. 사용자의 활발한 참여로 거대해진 이미지 데이터 베이스 내에서 효율적으로 이미지 검색을 수행하기 위해서는 이미지를 정확하기 표현하고 있는 태그의 존재가 매우 중요하다. 하지만, 최근 이미지에 등록 태그 중에서 상당 부분이 이미지와는 직접 관련이 없는 노이즈 태그라는 조사결과는 노이즈 태그로 인해서 이미지 검색의 정확성이 저하될 수 있다는 가능성을 암시한다. 그래서 노이즈 태그를 효과적으로 구분하기 위해서는 태그의 종류에 적합한 태그 정제 기술을 도입할 필요가 있다. 본 연구는 이를 위해서 이미지의 시각적 유사도에 기반한 Visually weighted neighbor voting 방법을 제안했다. 이를 통해서 이미지와 태그 사이의 관련성을 효과적으로 측정할 수 있었다. 그리고 기존 기술보다 안정적으로 노이즈 태그를 구분할 수 있음을 실험을 통해서 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.423-428
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• 2001

유전 알고리즘을 이용한 정보 필터링 에이전트는 기존의 검색엔진에서 찾고자 하는 문서에 대해 검색된 문서의 유사도가 낮은 문제점을 해결한다. 본 논문에서는 HTML 태그의 중요도 가중치와 HTML 태그 안의 위치에 대한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 학습한다. 여기서 학습된 가중치가 높은 태그와 태그 안의 위치 그리고 출현하는 빈도수에 대한 중요도 가중치를 다시 유전 알고리즘을 이용하여 학습하고 여기서 학습된 가중치로 검색된 문서를 필터링하여 정보 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 이 때 태그의 중요도 가중치 값을 학습하는 방법으로 하나의 태그를 유전자로 매핑하고 일련의 태그 집합을 염색체로 표현한 유전 알고리즘을 이용한다. 태그 안의 위치에 대한 중요도 가중치 값도 같은 방법을 이용한다. 여기서 나온 태그와 위치 그리고 빈도 수에 대한 중요도 가중치 값을 다시 유전자 알고리즘 이용하여 계산하다. 이 값으로 검색된 문서를 필터링하여 기존의 정보검색보다 검색자가 원하는 검색문서에 상당한 정확율을 제공하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.22-24
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• 2005

RFID 시스템은 전자태그를 상품에 부착하여 리더를 통해 태그를 인식함으로써 상품의 정보 및 위치정보를 추적할 수 있다. 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 이동체의 위치와 달리 태그의 위치는 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 interval의 형태를 나타난다. 태그가 리더의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 궤적이 완성되지 않아 리더에 머물고 있는 태그의 궤적을 표현할 수 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 시공간 이동체 색인에서는 이러한 태그의 특성을 표현하기 힘들기 때문에 태그의 특성을 고려한 색인이 필요하게 되었다. TPIR-Tree(Time Parameterized Interval R-tree)는 시간 매개변수 간격으로 태그의 interval을 정의하여 리더안에 머무는 태그의 interval을 표현할 수 있다. 그러나 각 interval이 시공간적으로 연결되어 있지 않아 색인 상에서 태그의 궤적을 검색하는 것은 매우 높은 검색 비용을 가지는 단점이 있다. 이 논문에서는 태그 궤적 검색 시 TPIR-Tree의 높은 검색 비용문제를 해결한 $TPIR^{*}$-Tree를 제안한다. 제안된 $TPIR^{*}$-Tree는 색인에서 태그의 궤적 정보를 유지할 수 있도록 하기 위해서 시간적으로 연결되지 않은 각 interval을 연결하기 위한 기법을 제시하고 있다. 또한. interval을 색인에 삽입할 때 연결정보를 유지하기 위해 이전 interval을 효율적으로 검색할 수 있는 방법을 제시하고 있다.

• Smart Media Journal
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• v.2 no.3
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• pp.17-22
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• 2013

The growth of the propagated NFC provides the various services with respect to internet applications, which it can be predicted from the simple internet services to the privated services. This paper proposes the clustering of information retrieval system model using NFC tag of access information for utilizing the similar information of the tag. The proposed model can search the similar information of the tag using the access information of NFC tag. In addition, it can cluster the similar retrieval information into topic cluster for utilizaing users.