컴퓨터의 보급 확대, 초고속 통신망 구축 그리고 사용하기 쉬운 브라우저의 개발에 힘입은 웹의 급속한 발전에 의해 인터넷 이용자들이 기하급수적으로 증가하게 되었다. 이러한 웹의 발전에 무엇보다도 크게 영향을 끼친 것 중의 하나가 바로 HTML(Hyper-Text Markup Language)일 것이다. HTML은 SGML(Standard Generalized Markup Language)을 기반으로 한 DTD(Document Type Definition)에 의해 정의되어 있는 한정된 태그(Tag)만을 사용하도록 되어 있어 단순한 홈페이지 작업을 하기에는 매우 용이하나 대용량의 복잡하고 다양한 작업을 하기는 쉽지 않았다. HTML의 단점을 극복하기 위해 개발된 XML은 문서에 대한 의미 공유와 서로 다른 애플리케이션 및 호환이 되지 않는 데이터베이스간의 정보 전달 기능들을 효율적으로 수행할 수 있다. 하지만, 현재 대부분의 XML문서 검색 엔진들은 문서의 구조 정보에 기반한 검색에 중점을 둔 반면, 태그의 의미를 이용한 검색은 지원하지 못한다. 본 논문에서는 XML문서의 보다 효율적인 검색을 지원하기 위해 데이터 레지스트리를 이용하여 태그의 의미를 명시하고 이에 기반한 XML문서 검색 시스템을 연구하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.895-897
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2019
모바일의 기술 발전과 소셜미디어 사용의 증가로 수없이 많은 멀티미디어 콘텐츠들이 생성되고 있다. 이러한 많은 양의 콘텐츠 중에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾기 위해 의미 기반 이미지 검색을 이용한다. 이 검색 기법은 이미지에 의미 있는 정보들을 이용하여 사용자가 찾고 자하는 이미지를 정확하게 찾을 수 있다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 이미지가 가질 수 있는 의미적 정보를 어노테이션 하고 이와 더불어 모바일에 있는 이미지에 풍성한 어노테이션을 위해 딥러닝 기술을 이용하여 다양한 태그들을 자동 생성하도록 구현하였다. 이렇게 생성된 어노테이션 정보들은 의미적 기반 태그를 통해 RDF 트리플로 확장된다. SPARQL 질의어를 이용하여 의미 기반 이미지 검색을 할 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.3
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pp.405-415
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2012
In many applications a reader needs to determine whether a particular tag exists within a group of tags without a server. This is referred to as serverless RFID tag searching. A few protocols for the serverless RFID searching are proposed but they are the single tag search protocol which can search a tag at one time. In this paper, we propose a multi-tag search protocol based on a hash function and a random number generator which can search some tags at one time. For this study, we introduce a protocol which can resolve the problem of synchronization of seeds when communication error occurs in the S3PR protocol[1], and propose a multi-tag search protocol which can reduce the communication overhead. The proposed protocol is secure against tracking attack, impersonation attack, replay attack and denial-of-service attack. This study will be the basis of research for multi-tag serach protocol.
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.
Most of information in Web2.0 is constructed by users and can be classified by tags which are also constructed and added by users. However, as we known, referring by the related works such as automatic tagging techniques and tag cloud's construction techniques, the research to be classified information and resources by tags effectively is to be given users which is still up to the mark. In this paper, we propose and implement a clustering system that does mapping each other according to relationships of the resource's tags collected from Web and then makes the mapping result into clusters to retrieve images. Tn addition, we analyze our system's efficiency by comparing our proposed system's image retrieval result with the image retrieval results searched by Flickr website.
In this paper, we propose an image classification which combines semantic relations of tags with contents of images to improve the satisfaction of image retrieval on application domains as huge image sharing sites. To make good use of image retrieval or classification algorithms on huge image sharing sites as Flickr, they are applicable to real tagged Web images. To classify the Web images by 'bag of visual word' based image content, our algorithm includes training the category model by utilizing the preliminary retrieved images with semantically related tags as training data and classifying the test images based on PLSA. In the experimental results on the Flickr Web images, the proposed method produced the better precision and recall rates than those from the existing method using tag information.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.421-424
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2006
RFID 시스템에서 태그를 부착한 객체의 위치를 추적하는 응용이 중요하며 태그 위치를 추적하기 위한 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 태그 궤적의 저장 및 검색을 빠르게 처리 할 수 있는 색인이 필요하다. 기존의 시공간 기반 이동체 색인과는 달리 태그 위치 색인은 태그 식별자(tid), 리더 식별자(rid), 시간(time)을 도메인으로 가진다. RFID 환경에서는 태그 위치 색인의 rid 와 tid 도메인의 크기가 크고 한쪽 도메인으로 불균등한 영역 질의의 발생이 빈번하다. 따라서, 최소 면적 확장 정책에 따른 기존의 이동체 색인의 삽입 기법을 태그 위치 색인에 그대로 적용했을 경우 질의 영역과 생성된 노드 간의 겹침이 심하게 되어 색인 검색 비용이 증가하는 문제가 발생한다. 논문에서는 R$^{\ast}$-tree 의 삽입 정책을 따르는 태그 위치 색인의 삽입 방법으로 불균형 확장 정책을 제안한다. 제안한 삽입 정책은 둘레길이에 가중치를 부여하는 방법이며 이러한 정책을 사용함으로써 불균등한 질의 영역으로 인해 발생하는 질의 영역과 노드간의 중첩을 최소화하여 검색 시 노드 접근 횟수를 줄인다. 또한 실험을 통하여 기존 삽입 방법인 최소 면적 확장 정책의 삽입 비용과 검색 비용을 비교하였으며 그 결과 불균등한 질의 영역을 가지는 RFID 환경에서 삽입 및 검색 비용을 줄여 성능을 향상시켰다.
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.
One of core technology in Web 2.0 is tagging, which is applied to multimedia data such as web document of blog, image and video etc widely. But unlike expectation that the tags will be reused in information retrieval and then maximize the retrieval efficiency, unacceptable retrieval results appear owing to toot limitation of tag. In this paper, in the base of preceding research about image retrieval through tag clustering, we design and implement a topic map generation system which is a semantic knowledge system. Finally, tag information in cluster were generated automatically with topics of topic map. The generated topics of topic map are endowed with mean relationship by use of WordNet. Also the topics are endowed with occurrence information suitable for topic pair, and then a topic map with semantic knowledge system can be generated. As the result, the topic map preposed in this paper can be used in not only user's information retrieval demand with semantic navigation but alse convenient and abundant information service.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.49-52
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2011
본 연구에서는 Flickr에서 제공하는 어노테이션 기법 중 Note 서비스에 대한 다양한 분석 결과를 제공하고, 이를 기반으로 소셜 미디어 검색을 위한 Flickr Note의 응용 방안을 제안한다. Flickr Note는 기존의 태그 기반 검색에서 활용되는 태그와는 달리 이미지의 특정 영역 위에 직접적으로 할당되는 텍스트들의 집합이다. Flickr Note는 보다 지능적인 소셜 이미지 공유 및 검색 서비스를 위하여 다양한 정보들을 제공할 수 있는 중요한 데이터지만, 이를, 이미지 검색에 효과적으로 활용하기 위한 연구는 미미한 수준이다. 따라서 본 연구에서는 Flickr Note에 대한 다양한 분석을 통하여 소설 이미지 검색에서 Note의 역할 및 활용 기능성을 제공하고자 하며, 이를 바탕으로 Flickr Note 기반의 이미지 분석 및 검색을 위한 다양한 연구들이 시도되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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