• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.9
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• pp.17-27
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• 2012

Open Market is one of the key factors to accelerate the profit. Usually retailers sell items in several Open Market. One of the challenges for retailers is to assign categories of items with different classification systems. In this research, we propose an item category recommendation method to support appropriate products category registration. Our recommendations are based on semantic relation between existing and any other Open Market categorization. In order to analyze correlations of categories, we use Morpheme analysis, Korean Wiki Dictionary, WordNet and Google Translation API. Our proposed method recommends a category, which is most similar to a guide word by measuring semantic similarity. The experimental results show that, our system improves the system accuracy in term of search category, and retailers can easily select the appropriate categories from our proposed method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.130-131
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• 2014

시맨틱 웹은 1998년 웹의 창시자인 Tim Berners Lee가 제안을 한 웹 기술로써 인간의 언어를 이해하고 인간과 쉽게 의사소통이 가능한 네트워크를 말한다. 즉 컴퓨터 스스로 웹에 연결된 정보의 의미를 인식하고 사용자가 필요로 하는 정보를 검색하며 검색된 정보에서 지식을 유추할 수 있는 기능을 제공하는 지능형 웹 환경이다. 이런 시맨틱 웹 개념을 적용한 사례로는 네이버 시맨틱 웹 영화검색 이있다. 본 논문에서는 네이버 시맨틱 웹 영화검색 시스템을 벤치마킹한 도서검색 서비스 설계를 제안하고자 한다. 본 도서검색 서비스는 온톨로지 개념을 적용하여 도서와 관련된 검색 카테고리를 설정하며, 간단한 시나리오는 다음과 같다. 한 권의 책을 검색하면 해당 책과 연관된 첫 번째 카테고리로 출판사, 제작한 년도, 저자, 장르, 관련 검색 도서 등의 데이터들이 상단에 제시된다. 제시된 카테고리에서 임의의 항목을 선택하면 그 하단 공백에 선택된 항목과 연관된 카테고리에 해당하는 항목들이 제시된다. 예를 들어, 출판사를 선택한다면 해당 출판사에서 출간된 도서들이 하단 공백에 열거가 되고 상단 두 번째 카테고리에 원작국가, 저자 관련 책, 수상정보, 공동 집필자, 책을 원작으로 확장된 컨텐츠 등 또 다른 카테고리가 우측으로 생성이 되며 선택을 할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 웹 기반 도서검색 서비스는 사용자가 검색하고자 하는 정보를 보다 효율적이고 사용자 중심에서 제공할 수 있다고 사료된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.562-566
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• 2009

In this paper, we present a novel system to categorize web image search results using emotional concepts and to browse the results more conveniently and easily. The proposed system can categorize search results into 8 emotional categories based on emotion vector, which obtained by color and pattern features. Here, we use Kobayashi’s emotional categories: {romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy and modern}. With search results for a given query, the proposed system can provide categorized images for each emotional category. With 1,000 Yahoo! search images, we compared the proposed method with Yahoo! image search engine in respect of satisfaction, efficiency, convenience and relevance with a user study. Our experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.30-33
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• 2007

본 논문에서는 모바일폰을 통한 시맨틱 검색 및 개인 기호정보를 사용한 검색 결과의 필터링이 가능한 시스템을 제안 하고자 한다. 시스템에서는 모바일 컨텐츠와 웹 컨텐츠의 검색 연동, 사용자 기호정보의 유 무선 장치의 공유 및 유 무선 장치간 검색 결과의 공유를 지원한다. 모바일폰의 컴퓨팅 능력을 고려해 모바일폰에는 사용자 인터페이스만을 유지 하도록 한다. 모바일폰을 통한 시맨틱 검색을 지원하기 위해 시스템은 실험적으로 뉴스 도메인에 국한된 카테고리에 대한 분류 체계 온톨로지를 구축하며, 각 카테고리간 관계를 설정 한다. 또한, 개인 기호정보를 통한 검색 결과의 필터링을 위해 사용자 기호정보를 XML 형태의 벡터 모델로 유지하며, 이는 서버의 데이터베이스에 각 사용자 계정으로 저장하고 공유한다. 모바일폰의 여러 단점을 극복하고 장점을 극대화 하기 위해 검색 결과를 서버에 저장하고 이를 유 무선 장치간 상호 공유 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 시스템의 아키텍처와 구성 및 주요 기능에 대해서 기술하고자 한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.7
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• pp.881-890
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• 2002

In this paper, by using agent technology, we proposes and implements the search system that supplies the result close to the user preference through the analysis of user preference. To offer better qualified information to user without redundant search results and unnecessary information of legacy search system. this system uses user's information and generates keywords and categories. Comparing user's favorite category with search result of legacy search system through the agent oriented search engine, it supplies only the result close to the user's category. At the same time, search result is saved into the databases according to each category to be used for search work later. As a result, the redundant information of search result was efficiently removed and the information close to the user's favorite category was obtained.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.245-248
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• 2011

현재의 영상 검색 시스템은 일반적으로 카테고리 검색 및 분류 검색으로 구성되어 있다. 일반적인 영상 데이터베이스 구축 및 현재의 검색 방법으로는 영상에 대한 재미요인을 분석하여 사용자에게 제공되지 않는다. 하지만 본 논문에서 제시하는 Q-방법론을 사용하여 영상을 분석하였다. Q-방법론에 의하여 분석된 영상은 영상 서버에 저장되며 영상 위치와 분석된 영상 디스크립션 및 재미요인은 데이터베이스에 구축하였다. 또한, 카테고리 검색 및 분류 검색에 대한 단점을 보강하기 위하여 키워드 검색시 색인 사전을 참조하여 온톨로지 검색에 대한 기능을 강화하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.6
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• pp.290-295
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• 2016

Recently, folksonomy-based image-sharing sites where users cooperatively make and utilize tags of image annotation have been gaining popularity. Typically, these sites retrieve images for a user request using simple text-based matching and display retrieved images in the form of photo stream. However, these tags are personal and subjective and images are not categorized, which results in poor retrieval accuracy and low user satisfaction. In this paper, we propose a categorization scheme for folksonomy images which can improve the retrieval accuracy in the tag-based image retrieval systems. Consequently, images are classified by the semantic similarity using text-information and image-information generated on the folksonomy. To evaluate the performance of our proposed scheme, we collect folksonomy images and categorize them using text features and image features. And then, we compare its retrieval accuracy with that of existing systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.39-42
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• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.339-341
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• 1998

다양한 정보교환 수단의 하나인 유즈넷은 방대한 정보량을 가진다. 사용자는 유즈넷에서 필요한 정보를 쉽게 찾지 못하므로 뉴스그룹 전체와 본문에서 정보 검색의 필요성을 인식하고 있다. 이 논문에서는 정보검색시스템을 유즈넷으로 확장시 단어 가중치 적용방법의 개선을 통해 검색효율을 향상시키고자 한다. 정보검색에서 단어의 중요도에 영향을 미치는 tf, idf 이외의 다른 요소인 카테고리빈도(category frequency, cf)를 활용하여 tf*idf방법에 역카테고리빈도(inverted categoary frequency, icf)를 고려한 유사도 계산 방법을 제시하고 이를 검증하였다. 실험 결과에서 상위 30위 내의 평균 적합문서의 수가 tf*{{{{ SQRT {idf$^2$+icf$^2$} }}}}방법이 tf*idf 방법보다 4.6% 향상됨을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.550-552
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• 2002

본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역의 정보를 신경망 학습을 통하여 영상검색에 관한 연구를 제안하였다. 영상검색은 연구가 이루어지고 있지만, 영상의 특징을 정확하게 표현한다는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 영상의 저장 및 검색에 많은 어려움이 있다. 따라서 영상데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위해서는 공간 영역보다는 변환 영역에서의 특징추출 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환 후 생성되는 저주파 대역의 영상을 일정한 크기로 ( 2$^n$$\times$2$^n$) 분할한 다음 각 블록의 표준편차를 구하고, 주어진 경계 값을 기준으로 작성된 블록 맵을 유사성의 척도로 이용하여 유사한 영상을 함께 모아 카테고리 분류에 의한 저장을 한다. 또한 질의영상에 대한 블록 맵을 신경망 학습을 통해 해당 카테고리를 찾아 1:1매칭을 통한 검색을 함으로써 검색 시간을 줄이고, 제안된 시스템 효율을 증대 시킬 수 있었다.