멀티미디어 정보검색 중 내용 기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징을 이용한 검색 시스템이 일반적으로 널리 소개되고 있다. 그러나 형태가 서로 다른 영상에서는 색상과 질감 특징에 의한 검색 방법은 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선 에 의한 전역 형태 특징으로 허용 가능한 범주 이내로 유사도 영상을 필터링한 후 형태정보의 히스토그램을 이용하여 유사도 검색을 함으로써 정확도를 놀일 수 있는 시스템을 개발한다.
본 논문은 신문 기사문에 특정적인 정보 추출의 내용과 방법을 제안한다. 신문 기사에서 이용자가 원하는 정보 추출의 내용으로 육하원칙을 중심으로 한 다섯 가지 정보를 제시하였으며, 이를 추출하기 위해 통계적인 기법을 주로 이용하고 부분적으로 언어적 지식을 이용하였다. 본 논문에서는 비교적 문서의 길이가 짧은 신문기사문을 요약 대상으로 하므로 단락이나 문장이 아닐 절 이하 단위로 추출하며, 중심절을 추출한 뒤 그 절과의 관계를 통해 나머지 정보들을 추출함으로써 추출되는 내용이 유사하거나 산만하지 않기 때문에 이 추출 정보로 요약문을 생성할 경우에 긴밀한 요약문을 생성할 수 있다.
멀티미디어 데이터 중에서도 많은 부문의 응용에 사용되는 이미지 데이터의 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있지만, 기조의 내용 기반 이미지 검색 대부분이 대상으로 삼고 있는 임지 포맷과는 달리 현재 이용되는 대부분의 이미지는 압축된 상태이다. 이미지 압축의 표준으로 사용되는 JPEG 압축 이미지에 대해서 압축 상태에서 특성을 추출하고 이를 검색에 이용하면 기존의 방법에 비해 압축을 해제하는 비용을 줄일 수 있고 블록 정보를 이용하는 장점을 가지게 된다. 본 논문에서는 JPEG 압축 이미지에서 블록 단위의 정보를 가진 특성으로 추출해내고 이를 사용한 이미지 검색 기법을 제안한다.
본 연구의 목적은 이용자에게 효율적인 도서관 및 정보이용안내를 제공하는데 있다 본 연구의 목적달성을 위하여, 도서관 FAQ의 구조적 특성과 질의내용을 분석하여 효과적인 FAQ의 접근단계와 환경변화에 따른 안내항목을 제안하였다. 또한 도서관이용법과 관련된 도서내용과 FAQ질의 내용을 비교 분석하여 새로이 추가되거나 강화되어야 할 내용을 제안하였다. 본 연구의 결과는 도서관 이용에 관한 FAQ의 작성과 관련하여 포함되어야 할 사항의 결정은 물론 도서관 정보이용 교재개발 등의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
웹 서비스는 사용자가 다양한 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식을 가지는 서비스를 개발하는데 있어 보다 효과적이고 단일화된 방법을 제공한다. 웹 서비스에서 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식은 WSDL 통해 정의되며, 이 WSDL 문서를 통해 이용할 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식을 파악하여 빠르게 해당 서비스를 이용할 수 있도록 한다. 이러한 웹 서비스의 등록과 검색을 위해서는 레지스트리 방식을 이용한다. 개발된 서비스에 관한 설명 정보는 서비스 제공자에 의해 작성되어 레지스트리에 등록되며, 서비스 요청자는 레지스트리로부터 필요한 서비스를 검색하여 이용한다. UDDI는 웹 서비스를 위한 분산 레지스트리 표준으로 웹 서비스를 위한 등록과 검색 메커니즘을 제공한다. UDDI에서 지원하는 검색 메커니즘은 크게 키워드 검색과 비즈니스와 서비스에 대한 카테고리별 검색으로 구분된다. 키워드 기반 검색은 SQL LIKE 연산을 통해 비즈니스와 서비스의 이름에 대하여 부분 문자열이 일치하는지 검사하는 방식으로 이루어진다. 이러한 UDDI 의 키워드 기반 검색은 등록된 서비스의 이름 이외의 내용 정보에 대한 검색을 지원하지 못하므로 효과적인 검색을 지원하지 못하는 단점을 가진다. 또한 UDDI는 WSDL 문서의 내용에 대한 검색은 지원하지 못하는 단점을 가진다. 이에 따라 현대의 서비스 검색은 서비스의 이름에 대한 검색만을 지원한다. 이러한 현재의 웹 서비스 검색에서의 문제점을 해결하기 위해서는 UDDI 에 등록된 설명 정보와 WSDL 문서 모두에 대한 내용 기반의 검색을 지원하고 검색 결과를 순위화 (ranking)하여 제시할 수 있는 검색 엔진이 요구된다. 이 논문은 이러한 문제점들을 해결할 수 있도록 내용 기반 검색을 지원할 수 있는 웹 서비스를 위 한 검색 엔진을 제안한다. 제안한 검색 엔진은 UDDI 등록 정보에 대하여 내용 기반 검색을 수행할 수 있도록 벡터 공간 모델을 활용한 유사도 비교 방법을 이용한다. 또한 UDDI 등록 정보 외에 실질 적인 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식에 대한 비교의 수행을 위하여 WSDL 문서에 대한 유사도 비교를 수행한다. 유사도 측정시 UDDI 등록 정보와 WSDL 문서와 같은 계층적인 문서 구조를 검색 결과에 반영할 수 있는 방법을 지원한다. 지원하는 검색 방법은 두 가지로 키워드 검색과 함께 텀플릿 검색을 지원한다. 템플릿 검색은 서비스의 등록 정보 외에 인터페이스 정의가 얼마나 일치하는지를 비교하기 위해 WSDL 문서에 대한 유사도를 비교할 수 있도록 한다. 이러한 검색의 지원을 통해 제안한 웹 서비스를 위한 검색 엔진은 기존의 레지스트리를 이용한 검 색 방법보다 정확한 검색 결과를 제공한다.
정보이용능력은 정보화 사회를 살아가는데 있어서 필수적으로 갖추어야할 높은 수준의 일반지식이 되고 있으며, 대학과 대학도서관에서 학생 개개인이 정보이용능력을 가질 수 있도록 교육하는 것이 중요해 지고 있다. 본 연구는 국내 대학에서 교양과목으로 실시되고 있는 정보이용능력교육의 실태를 조사하고, 그 교육 내용의 타당성을 표준 지침과의 비교를 통해 살펴보고자 한다. 연구를 위해 8개 대학의 정보이용능력교육 현황(강의 주체, 과목명, 강의 방식, 강의 장소, 평가)을 조사하고, 강의계획서를 중심으로 교육 내용을 ACRL 표준과 비교하여 보았다.
본 논문은 웹 상에서 이미지검색 시스템을 구현하는데 검색방법은 영상의 영역과 넓이를 이용한 체인 코드에 기반 하여 복잡도와 영역 색상 정보를 이용하였고, 클라이언트와 서버간의 데이터베이스 연결은 JDBC를 이용하였다. 기존의 검색할 때마다 프로세스가 필요한 CGI를 이용한 방법보다 더 효율적이었다 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB신호를 256칼라로 양자화 하였다. 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제시하였다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징 과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.
TV뉴스 영상은 다루고 있는 대상의 범위가 넓어 뉴스의 주제를 나타냄과 동시에 그 이외의 내용도 포함한다. 또한 소재의 재이용이 가능하기 때문에 뉴스의 내용에서뿐만 아니라 영상 자체가 표현하는 내용에서도 검색이 가능해야 한다. 본 연구에서는 TV뉴스의 영상을 색인하기 위해 종래 사용되던 뉴스의 나레이션, 캡션뿐만 다니라 영상 자체를 대상으로 하여 색인어를 추출하는 방안에 대해 논하였다. 연구에서는 $\ulcorner$KBS 뉴스 9$\lrcorner$을 예로 들어 영상내용정보, 나레이션과 캡션정보, 방송정보. 촬영정보로 나누어 색인어를 부여하였다.
동영상 데이터가 갖는 복잡하고 다양한 관계성 때문에 기존의 키워드 기반 정보 검색 방법에는 한계가 있으면 비디오 내용에 기반해 검색을 하는 내용기반 검색기법이 요구된다. 현재 MPEG-7에서도 비디오 내용 표현 방식에 관한 국제 표준화 작업이 시작되고 있다. 본 논문에서는 영상정보와 음성정보를 사용해 비디오의 원하는 부분을 내용에 기반해 검색할 수 있는 비디오 편집 및 검색 시스템을 개발하였다.
내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자가 원하는 음악에 대해 사전 정보를 모르더라도 곡의 일부로 질의를 함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있게 한다. 그러나 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 결과에 대한 순위만을 제공할 뿐 사용자의 취향이나 선호도와 같은 개인 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자가 충분히 만족할만한 정보를 제공받지 못해 사용자의 만족도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표 선율을 이용하여 유사한 곡들로 클러스터링을 수행하고 내용 기반 검색 시 질의가 속하는 클러스터를 찾고 해당 클러스터 안에서 거리함수를 통해 질의와 유사한 곡들을 선별한다. 선별된 곡들과 사용자의 프로파일을 통해 음악 취향을 고려할 수 있는 내용 기반음악 필터링 기법을 적용하여 사용자의 만족을 증가시키는 결과를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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