• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.59-74
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• 2011

웹 2.0 환경에서는 사용자 참여를 통한 지식 생산이 증가하고 있으며, 이러한 지식들을 효과적으로 분류하고 공유하기 위한 방법으로 태그 기반의 단일 폭소노미가 활용되고 있다. 그러나 단일 폭소노미를 구성하는 태그들은 단일 태그로 구성되어 있어 그 의미가 불명확하다. 이를 위해 태그간의 관계성이 명시된 구조화된 폭소노미를 구축하는 연구들이 진행되었다. 그러나 이러한 연구들에서도 태그의 의미를 정의하기 위해 미리 정의된 용어집을 사용하기 때문에 용어집에 없는 새로운 태그는 정의할 수 없고, 수작업으로 태그의 의미를 정의할 때 시간이 소요되는 문제점이 발생하였다. 본 연구에서는 사용자가 태그를 입력할 때 입력된 태그가 속할 수 있는 카테고리를 미리 정의된 용어집 없이 자유롭게 정의할 수 있는 카테고리형 태깅 방식을 제안하고자 한다. 또한 사용자들로부터 수집된 카테고리형 태그들을 이용하여 다수의 사용자가 생각하는 태그의 관계를 구조화된 폭소노미에 반영하는 기술을 언급하고자 한다. 끝으로 본 연구에서 제시한 방법들이 조직의 지식 분류와 검색에 활용될 수 있음을 증명하기 위해, 카테고리형 태그 기반의 지식조직체계를 시스템으로 구현하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.709-716
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• 2020

소셜 미디어에서 일반적으로 게시물을 올릴 때 이미지의 태그 정보를 사용하는데, 태그를 이용하여 주로 검색이 이루어지기 때문이다. 사용자는 태그를 게시물에 붙임으로써 게시물을 많은 사람들에게 노출시키길 원한다. 또한, 사용자는 게시물과 함께 태깅될 태그를 붙이는 행위를 번거롭게 여겨 태깅하지 않은 게시물도 올리게 된다. 본 논문에서는 입력 이미지와 유사한 이미지를 찾아 해당 이미지에 부착된 레이블을 추출하여 그 레이블이 태그로 존재하는 인스타그램의 게시물들을 찾아 게시물 속 존재하는 다른 태그들을 추천해주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법의 모델을 통하여 이미지로 부터 레이블을 추출하여 추출된 레이블로 인스타그램을 크롤링하여 레이블 외의 태그를 정렬하여 추천해준다. 추천된 태그를 이용하여 이미지를 게시하기도 편해지고, 검색의 노출을 높일 수 있고, 검색오류가 적어 높은 정확도를 도출할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.102-105
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• 2006

최근 각광받고 있는 블로그가 보다 다양한 형태, 즉, 설치형 블로그, 태그기반 블로그, 비디오 블로그 등의 서비스로 발전하고 있다. 반면 모바일 블로그 즉, 모블로그(moblog)는 콘텐츠의 양과 좁은 화면에서의 가독성, 네트?p 사용요금 부담 등의 환경적 제약으로 사용자 저변확대가 이루어지지 않고 있다. 최근 들어 웹 상의 컨텐츠(텍스트, 이미지, 동영상 등)를 모바일 환경에서 효과적으로 표현하기 위한 많은 연구가 진행되고 있지만, 사용자의 불편함은 여전히 존재하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 활용성를 높이고, 불편함은 줄일 수 있는 방안으로써 검색에 용이한 `태그`와 사용자 인지가 용이한 `아바타`를 함께 이용하는3D 아바타 기반 블로그 서비스를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.547-552
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• 2014

플리커, 페이스북과 같은 대용량 소셜 미디어 공유 사이트의 발전으로 이미지 정보가 매우 빠르게 증가하고 있다. 이에 따라 소셜 이미지를 정확하게 검색하기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 태그들의 의미적 연관성을 이용하여 태그기반의 이미지 검색의 정확도를 높이고자 하는 연구를 비롯하여 이미지 단어집(Bag of Visual Words)을 기반으로 웹 이미지를 분류하는 연구도 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 이미지에서 배경과 같은 중요도가 떨어지는 정보를 제거하여 중요부분을 찾는 GBVS(Graph Based Visual Saliency)모델을 기존 연구에 사용할 것을 제안한다. 제안하는 방법은 첫 번째, 이미지 태그들의 의미적 연관성을 이용해 1차 분류된 데이터베이스에 SIFT알고리즘을 사용하여 이미지 단어집(BoVW)을 만든다. 두 번째, 테스트할 이미지에 GBVS를 통해서 이미지의 관심영역을 선택하여 테스트한다. 의미연관성 태그와 SIFT기반의 이미지 단어집을 사용한 기존의 방법에 GBVS를 적용한 결과 더 높은 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.149-161
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• 2013

본 논문에서는, 어휘정보를 체계화한 워드넷(WordNet)을 토대로 형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)을 사용하여 폭소노미 사용자들의 태그데이터를 분석하여 사용자태그의 분류체계를 구축하기 위한 기법을 제안하였다. 또한, 제안된 기법을 지원하기 위한 도구(TagLighter)의 개발에 대하여 설명하고, 그 유용성을 확인하기 위하여 Bibsonomy.org의 사용자 태그데이터를 대상으로 실시한 실험결과를 기술하였다. TagLighter에 의해 구축된 사용자태그 분류계층구조는 사용자태그에 대한 보다 상세한 이해를 제공하기 때문에, 폭소노미기반 시스템에서의 정보검색과 데이터 분석에 유용하다. 본 논문의 연구결과는, 폭소노미기반의 웹서비스와 소셀네트워크시스템, 시맨틱웹 어플리케이션 등을 대상으로 하는 웹데이터 마이닝분야에 응용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1474-1477
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• 2011

정보화 사회에 접어 들면서 정보를 판별하는 능력이 중요시 되고 있다. 그러나 정보가 점점 이질적이고 방대해 짐에 따라 사용자의 의도와 목적에 맞는 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 것이 어렵다. 정보검색 서비스를 제공하는 국내외 포털 사이트에서는 랭크 알고리즘을 이용하여 사용자에게 정보를 제공한다. 그러나 사용자의 요구를 충족시키기 위해 랭킹보다 더 중요한 것 정보를 압축시켜 사용자에게 사용자가 원하는 정보만 제공하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 도메인을 제한하여 특화된 정보를 제공하며 사용자 위주의 더 특화된 정보를 제공하는 친구추가 기능을 제안한다. 동시에 주 검색 기능으로 사용자가 등록한 태그 링크를 따라 클릭하면서 연속적으로 정보 검색을 할 수 있는 연속정보검색을 제안한다. 그리고 제안한 시스템을 실제 웹 사이트를 구현을 통해 나타낸다. 제안한 시스템은 사용자에게 효율적으로 유용한 정보를 제공하는 기대효과가 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.399-416
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• 2009

본 연구에서는 태그 공간에서 정보의 효율적 탐색을 위해 이용자에게 제공될 수 있는 연관 태그 클러스터의 생성을 위해 다양한 유사계수와 클러스터링 기법을 적용한 후 그 결과를 평가하고 비교 분석함으로써 연관 태그의 클러스터링에 가장 적합한 클러스터링 알고리즘을 확인하고자 하였다. Delicious에서 임의의 태그 10개를 대상으로 각각 300개의 문서에서 추출한 연관 태그를 대상으로 태그쌍 간의 연관성을 측정한 후 계층적 기법과 비계층적 기법을 적용하여 생성된 클러스터를 대상으로 클러스터 적합도를 측정한 결과, 일반적으로 용어 클러스터링에서 널리 활용되는 것으로 알려진 워드 기법이 코사인 유사계수와 결합했을 때 거의 모든 실험 대상에 대해 유사한 경향을 보이면서 가장 우수한 성능을 나타내는 것으로 나타났다. 연관 태그 클러스터는 정보관리 측면에서 유사한 합목적성을 갖는 태그끼리 군집을 이루면서 용어의 중의성을 해소함으로써 태그 공간에서의 이용자의 정보 탐색에 유용하게 활용될 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제37권2호
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• pp.225-249
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• 2020

본 연구는 소설 검색 환경을 개선하기 위해, 도서태그로부터 소설 이용자가 소설 탐색 상황에서 요구하는 다양한 패싯 요소를 식별하고 체계화하는 것을 목적으로 한다. 소설의 기본 패싯 체계를 랑가나단의 PMEST 기본 패싯에 기반하여, 1) 소설 자료를 형성하는 주체, 2) 소설을 구성하는 내용적, 외형적 성질, 3) 독자가 책과 상호작용하는 행위, 4) 소설 및 독서활동과 관련된 공간 정보, 5) 소설 및 독서활동과 관련된 시간 정보로 정의하고, 소설 7,174건에 부여된 약 31만 건의 태그 중 핵심 태그 3,730건을 선별하여 내용분석하였다. 그 결과, 소설 패싯의 상위범주 25개를 중심으로 다양한 속성을 체계화하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서관 OPAC이나 소설 DB에 패싯 내비게이션 형태로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2013

개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법과 개인이 사진에 태그를 넣을 때 초기 클러스터를 기반으로 태그를 추천하는 방법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다. 또한 분류된 초기 클러스터로 태그를 추천하여 개인 사용자가 태그를 분류에 맞게 추가할 수 있어 사진 분류 관리가 용이해진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.674-675
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• 2015

최근 이미지가 가지는 의미적 정보를 온톨로지로 어노테이션한 후 이미지를 분류하고 검색하는 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이미지 검색이 어노테이션된 데이터에 SPARQL 질의를 통해 이루어지기 때문에 질의 결과와 일치하는 이미지들만 검색이 된다. 본 논문에서는 기존의 의미 기반 질의 방식이 아닌 이미지에 어노테이션된 온톨로지를 이용하여 유사 이미지를 검색하는 시스템을 제안한다. 설계된 시스템은 이미지가 가지는 태그 정보를 RDF 온톨로지로 확장하는 기존 연구에 추가적으로 온톨로지 유사 매칭 알고리즘을 사용하여 사용자가 원하는 유사 이미지를 검색할 수 있도록 한다.