• Journal of Digital Contents Society
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• v.12 no.4
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• pp.429-436
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• 2011

Various documents, images, videos and other materials on the web has been increasing rapidly. Efficient search of those things has become an important topic. From keyword-based search, internet search has been transformed to semantic search which finds the implications and the relations between data elements. Many annotation processing systems manipulating the metadata for semantic search have been proposed. However, annotation data generated by different methods and forms are difficult to process integrated search between those systems. In this study, in order to resolve this problem, we categorized levels of many annotation documents, and we proposed the method to measure the similarity between the annotation documents. Similarity measure between annotation documents can be used for searching similar or related documents, images, and videos regardless of the forms of the source data.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.4
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• pp.509-516
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• 2004

Semantic interpretation of image is incomplete without some mechanism for understanding semantic content that is not directly visible. For this reason, human assisted content-annotation through natural language is an attachment of textual description to image. However, keyword-based retrieval is in the level of syntactic pattern matching. In other words, dissimilarity computation among terms is usually done by using string matching not concept matching. In this paper, we propose a method for computerized semantic similarity calculation In WordNet space. We consider the edge, depth, link type and density as well as existence of common ancestors. Also, we have introduced method that applied similarity measurement on semantic image retrieval. To combine wi#h the low level features, we use the spatial color distribution model. When tested on a image set of Microsoft's 'Design Gallery Line', proposed method outperforms other approach.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.11
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• pp.600-608
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• 2017

Recently data growth rates are growing exponentially according to the rapid expansion of internet. Since users need some of all the information, they carry a heavy workload for examination and discovery of the necessary contents. Therefore information retrieval must provide hierarchical class information and the priority of examination through the evaluation of similarity on query and documents. In this paper we propose an Multi-class support vector machines model based clustering for hierarchical document categorization that make semantic search possible considering the word co-occurrence measures. A combination of hierarchical document categorization and SVM classifier gives high performance for analytical classification of web documents that increase exponentially according to extension of document hierarchy. More information retrieval systems are expected to use our proposed model in their developments and can perform a accurate and rapid information retrieval service.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.11
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• pp.101-106
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• 2016

A number of non-structured data associated with lectures in the field of university education have been generated and it is an important consideration of the students's written comments lecture evaluation. The purpose of this study is to find student interaction factors associated with the student evaluation of teaching at universities, and to provide some insights into improving the student evaluation program based on the results. So, this study consists of three steps that create interaction score, collect student's written comments satisfaction, and analyze an individual professor score. There are a number of limitations to this study. The limitation is that the study was conducted on a narrow sample of the overall student population.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.26 no.4
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• pp.1-13
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• 2021

With the development of big data-related technologies, it has become possible to process vast amounts of data that could not be processed before. Accordingly, the establishment of an automated data selection and fusion process for the realization of big data-based services has become a necessity, not an option. In this paper, we propose an automation technique to create meaningful new information by fusing datasets containing spatial information. Firstly, the given datasets are embedded by using the Node2Vec model and the keywords of each dataset. Then, the semantic similarities among all of datasets are obtained by calculating the cosine similarity for the embedding vector of each pair of datasets. In addition, a person intervenes to select some candidate datasets with one or more spatial identifiers from among dataset pairs with a relatively higher similarity, and fuses the dataset pairs to visualize them. Through such semi-automatic data fusion processes, we show that significant fused information that cannot be obtained with a single dataset can be generated.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.82-87
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• 2009

본 논문에서는 감성 기반으로 텍스타일을 자동으로 색인하고 검색 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상 수집기, 감성 색인기, 검색기(Matcher), 질의 인터페이스로 구성되어 있다. 감성 색인기는 텍스타일 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 기반으로 감성개념을 인식하고, 이를 이용하여 영상을 색인한다. 이때, 감성 어휘로 고바야시가 정의한 8개 (romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern)를 사용한다. 질의 인터페이스에서 사용자는 두 가지 방식으로 질의를 선택할 수 있다. 첫 번째 방법은 감성 키워드를 사용하는 것이고, 두 번째는 사용자의 의도를 설명할 수 있는 영상을 이용하는 예제 기반 질의 방식이다. 질의가 주어지면, 검색기는 랭킹 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 생성한다. 이 때, 유사도 비교방식은 선택된 질의방식에 따라 달라진다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 웹 검색에 익숙한 50명(남자: 32명, 여자: 18명)을 대상으로 웹에서 수집한 3,416 장에 대해서 3가지 항목으로 사용자 평가를 하였다. 사용자 평가의 항목인 적합도(Relevance), 노력(Search Effort), 만족도(Satisfaction)의 결과로 사용자가 검색한 결과영상에서 적합도의 수치가 낮게 나왔지만, 만족도와 노력의 수치는 높게 평가되었다. 제안된 시스템에서 사용자는 자신이 선호하는 결과 영상을 상위 40개의 영상 내에서 얻을 수 있었다. 이는 제안된 시스템이 사용자들이 원하는 영상을 효율적으로 검색할 수 있다는 것을 증명했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.172-176
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• 2008

인터넷 쇼핑몰과 같은 웹사이트에서 FAQ 검색의 중요성은 갈수록 증가되고 있다. 일반적으로 FAQ 검색을 하기 위해서 사용자가 직접 FAQ 리스트에서 FAQ를 찾거나 키워드 검색을 통해 FAQ를 찾는다. 하지만 이 방법은 FAQ 리스트를 찾는데 시간이 오래 걸리고 사용자가 만족하는 결과를 보여주지 못하는 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 사용자의 자연어 질의에 대해 자동으로 FAQ를 찾아주는 FAQ 시스템이 필요하다. 자동화된 FAQ 시스템은 사용자의 질의 문장에 대해 FAQ 목록 중에 가장 유사한 FAQ 문장을 찾아준다. 이를 위해 각 문장을 유니그램과 바이그램 단어 집합으로 표현하여 문장 간의 유사도를 계산한다. 본 논문에서는 유니그램과 바이그램 단어 집합뿐만이 아니라 한국어 문형을 기반으로 한 문장 정규화를 통해 단어의 문장 성분 정보와 성분 내 위치 정보를 이용하여 문장을 표현함으로써 자동화된 FAQ 시스템의 성능을 향상 시키는 것을 목표로 한다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.5
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• pp.235-239
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• 2016

'Commit-bug link', the link between commit history and bug reports, is used for software maintenance and defect prediction in bug tracking systems. Previous studies have shown that the links are automatically detected based on text similarity, time interval, and keyword. Existing approaches depend on the quality of commit history and could thus miss several links. In this paper, we proposed a technique to link commit and bug report using not only messages of commit history, but also the similarity of files in the commit history coupled with bug reports. The experimental results demonstrated the applicability of the suggested approach.

• KDI북한경제리뷰
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• v.21 no.10
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• pp.3-28
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• 2019

사회적기업, 협동조합, 소셜벤처 등 사회적경제의 부상으로 이들이 전체 경제에서 차지하는 비중이 커지고 있어 북한, 통일 관련 연구에서도 접목이 필요하다. 사회적경제는 북한·통일 문제와 어떤 연관이 있는지에 대해 통일정책과 통일 역량 강화의 측면에서 나누어 고찰했다. 전자에 포괄되는 주제로는 통일국가의 미래상, 북한경제의 유사성 및 변화가 있다. 후자와 관련되는 주제로는 남북교류협력, 북한이탈주민정책, 통일교육에 대한 함의를 다뤘다. 통일국가의 미래상과 관련하여 사회적경제는 통일경제의 부작용에 대한 완충기제로 작동할 수 있을 것으로 예상된다. 사회적경제는 자본주의의 발전에 따라 제기되는 사회적 문제를 해결하고자 하는 보완적 성격의 경제활동으로 이해된다. 따라서 향후 자유시장경제 방식의 통일이 진행되는 경우, 남한 자본주의의 문제점이 전 한반도로 확산되는 부작용에 대한 대안적 해결방안으로 작동할 수 있을 것으로 기대된다. 사회적경제가 북한경제, 나아가 사회주의 경제와 유사성이 있는지에 대해서는 논란이 있다. 향후 이에 대한 연구 성과에 따라 북한경제의 변화를 추동하는 동력으로서 사회적경제의 영향력을 가늠할 수 있을 것이다. 남북교류협력과 관련해서는 우선, 교류협력이 재개되는 경우 사회적경제기업의 참여를 어떻게 추동하고 지원할 것인지에 대한 대안을 내놓을 필요가 있다. 일반 기업 또한 사회적경제 관점을 활용해 북한 진출에 나설 수 있을 것으로 예상할 수 있고, 이 때 중요한 사회적경제의 키워드는 BOP 시장이다. 사회적경제는 북한이탈주민을 취약계층으로 자리매김하고 있는데, 향후에는 적극적으로 사회적경제의 창업의 주체로 육성할 필요성이 있다는 점도 제기하였다. 통일교육과 관련해서는 대상, 주체, 내용과 관련한 시론적 차원의 접근을 정리하였다. 사회적경제의 부상이 북한학 연구에 미치는 영향에 대해서는 더 많은 새로운 상상력의 발휘가 요구된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.199-201
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• 2023

국내·외 소셜미디어 사용자가 증가하면서 마약 유통, 불법 촬영물 유포 등과 같은 사이버 범죄가 소셜미디어를 통하여 발생하고 있다. 사이버 범죄 수사를 위해 소셜미디어 크롤링 연구가 진행되고 있지만, 주로 'N번방' 등 불법 촬영물 및 성 착취물 유포와 같은 성범죄 수사를 대상으로 한다. 그러나 최근에는 성범죄뿐 아니라, 소셜미디어를 통한 마약 유통이 급격히 증가하고 있으므로 소셜미디어 크롤링을 통한 마약 수사 기술 개발이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 중, 인스타그램의 마약 유통을 추적하기 위해 실제 사용되는 마약 은어를 정의하고, 정의된 은어를 검색 키워드로 입력하여 사용자 계정을 수집하였다. 또한, 수집된 사용자 계정의 프로필 사진을 추출하고 유사도 분석을 수행하여 동일 마약 유통자 식별에 프로필 사진이 효과적임을 검증하였다.