• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.187-189
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• 2006

본 논문에서는 지능형 여행 정보 제공을 위해 제주여행 온톨로지를 구축하여 사용자별 맞춤형 여행정보 제공 및 검색을 위한 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 일반 검색이 제한된 정보에 대한 키워드 매칭이 라면, 온톨로지 기반 검색은 키워드 검색, 사전에 의한 확장 검색, 지식입력에 의한 검색이 모두 가능하여 좀 더 지능적 검색이라 할 수 있겠다. 이러한 온톨로지 검색의 장정으로는 속성값, 분류, 메타 정보 등 관련된 여행정보를 모두 활용할 수 있다는 것과. 유사어 활용이 가능하다는 것이다. 또한 검색 어휘의 역할에 따른 차등적인 가중치값 등을 적용하여 Many-Answers-Problem 해결할 수 있다. 즉, 가장 관련 있는 정보를 상위에 랭크시켜 사용자의 체감 정확률을 향상시킬 수 있다.

• 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 Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.180-185
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• 2002

본 논문에서는 키워드를 입력해 검색된 영상들을 유사한 특징을 갖는 소수의 그룹으로 그룹핑하고 각 그룹을 대표하는 대표영상을 추출하여 우선적으로 사용자에게 보여주고 필요에 따라 나머지 영상들을 단계적으로 서비스할 수 있는 방안을 제시한다. 영상 그룹핑을 위한 각 영상의 특징은 영상에 포함된 중심 객체를 사용하여 추출한다. 이를 위해 검색 키워드는 객체와 연관성이 있는 단어로 제한하여 영상을 검색하며 검색된 영상으로부터 중심 객체를 추출할 수 있는 객체 추출 방법을 활용하였다. 각 영상으로부터 추출된 중심 객체에 대한 특징 벡터는 칼라 분포를 이용한다. 영상 그룹핑은 칼라분포로 표현되는 특징공간에서의 밀집도를 조사하여 높은 밀도로 모여있는 영역별로 추출하여 동일한 그룹으로 분류하였다. 대표 영상은 분류된 그룹에서 가장 밀집도가 높은 영상으로 선택된다. 한편, 얼굴이 포함된 영상은 사전에 따로 분류하고 얼굴 크기 및 얼굴 수에 따라 영상을 그룹핑하여 각 그룹에 대한 대표 영상을 선정한다. 본 연구에서 제안한 방법은 사용자에게 모든 검색 결과를 일괄적으로 보여주는 것에 비해 보다 빠른 시간 내에 사용자가 원하는 영상을 편리하면서도 효과적으로 확인할 수 있는 방법을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.165-170
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• 2000

본 논문에서 소개할 온라인 앨범 사이트는 텍스트 기반의 이미지 검색과 색상 기반 검색이 가능한 검색 엔진을 갖추었다. 기존의 검색 엔진들은 매우 단순한 키워드 매칭만을 통하여 이미지를 검색하여 그 결과 이미지와 사용자가 찾고자 하는 이미지 사이의 유사성이 낮은 경우가 많았다. SUMMIT(Sejong University MultiMedia Information Technology)은 등록된 각 사용자에게 개별 공간을 할당하여 사용자가 스스로 원하는 이미지를 업로드하거나 다운로드하게 한다. 또한, 각 사용자는 자신이 구성한 앨범 내에서의 키워드 검색과 내용기반 검색을 수행할 수 있으며 다른 사용자가 공개한 이미지나 시스템 데이터베이스에 저장된 이미지까지 포함한 포괄적인 검색 결과도 획득할 수 있다. 본 시스템은 각 사용자별 페이지 내에서의 검색이 가능하므로 검색의 정확도와 활용도를 높일 수 있다. 사용자는 SUMMIT에 올린 이미지나 타인이 공개한 이미지를 자신 혹은 기타 홈페이지에 직접 하이퍼링크할 수 있으며 어느 페이지에서도 같은 이미지 링크 태그를 사용할 수 있다는 용이함도 취할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.153-155
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• 2018

정확한 영상 검색을 지원하기 위해 다양한 데이터와 방법들을 통한 메타데이터 생성 연구들이 이루어지고 있다. 자막 데이터를 기존의 키워드 기반의 메타데이터 생성 방법을 이용했을 경우, 구어체, 불완전 문장의 특징을 가진 특징을 반영하는데 어려움이 있었다. 또한, 단순히 키워드 매칭에 의존하기 때문에 문장에 중의적 단어가 포함되어 있을 경우에 검색 정확도가 떨어진다는 한계점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문장 전체를 특정 단위로 표현한 메타데이터를 생성한다. 이를 위해 비지도 학습인 RNN-LSTM 기반 네트워크를 이용하여 자막을 인코딩하고 장면 지식으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험에서는 본 시스템을 통해 임의의 자막을 입력하고 유사도 기반의 결과 비교를 통해 자막 메타데이터의 정성적 평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.923-924
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• 2009

학술 정보의 결정체라 할 수 있는 논문 정보에 대한 검색을 할 때 기존의 학술 정보 검색 시스템에서는 키워드와의 일치성을 기반으로 학술 정보 검색 시스템을 구축할 수 있지만, 검색 사용자가 지정한 키워드와 유사한 논문 정보에 대해서는 검색 할 수 없었다. 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용하여 각 학술 분야에 대한 의미를 바탕으로 검색시 특정 학술 분야 검색에 대한 "깊이와 넓이"의 연관성을 충족하는 검색 시스템에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.466-469
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• 2021

최근 자연어 처리에 대한 관심이 증가함에 따라 자연어 처리 기술을 활용한 다양한 추천 시스템이 등장하고 있다. 본 논문에서는 자연어 처리를 이용한 서비스를 개발한다. 본 논문에서 개발한 서비스는 KoNLPy 와 Word2Vec 을 이용하여 크라우드 펀딩 프로젝트 창작자 및 후원자에게 키워드 및 키워드와 유사한 단어가 제목에 포함되는 프로젝트를 추천해준다. 단문 텍스트로서 프로젝트 제목을 사용하여 데이터를 자연어 처리 한 후, 딥러닝 모델에 적용시켜 추출한 데이터를 기반으로 창작자와 후원자에게 추천해주는 방식이다. 따라서 본 서비스는 프로젝트 제목 정보를 통한 추천 시스템의 개발로, 나아가 영화, 도서와 같은 콘텐츠 추천 분야에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.3
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• pp.352-367
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• 2003

The syntactic and semantic characteristics of a computer program can be represented by the keywords sequence extracted from the source code. Therefore the similarity and the difference between two programs can be clearly figured out by comparing the keyword sequences obtained from the given programs. Various methods for measuring the similarity of two different sequences have been intensively studied already in bioinformatics on biological genetic sequence manipulation. In this paper, we propose a new method for measuring the similarity of two different programs and detecting the partial plagiarism by exploiting the sequence alignment techniques. In order to evaluate the performance of the proposed method, we experimented with the actual Program codes submitted by 70 students attending a Data Structure course )tow 2001. The experimental results show that the proposed method is more effective and powerful than the fingerprint method which is the most commonly used for the Plagiarism detection.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.5
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• pp.385-392
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• 2002

Collaborative filtering method for personalization can suggest new items and information which a user hasn t expected. But there are some problems. Not only the steps for calculating similarity value between each user is complex but also it doesn t reflect user s interest dynamically when a user input a query. In this paper, classifying users by their interest makes calculating similarity simple. We propose the a1gorithm for readjusting user s interest dynamically using the profile and Bayesian learning. When a user input a keyword searching for a item, his new interest is readjusted. And the user s profile that consists of used key words and the presence frequency of key words is designed and used to reflect the recent interest of users. Our methods of adjusting user s interest using the profile and Bayesian learning can improve the real satisfaction of users through the experiment with data set, collected in University s library. It recommends a user items which he would be interested in.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.12
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• pp.301-307
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• 2018

The most of the IR focus on the method for searching the document, so the keyword-based IR system is not able to reflect the feature information of the image. In order to overcome these limitations, we have developed a system that can search similar images based on the vector information of images, and it can search for similar images based on sketches. The proposed system uses the GAN to up sample the sketch to the image level, convert the image to the vector through the CNN, and then retrieve the similar image using the vector space model. The model was learned using fashion image and the image retrieval system was developed. As a result, the result is showed meaningful performance.