• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.3
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• pp.27-35
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• 2002

A knowledge-based image retrieval technique is image searching methods using some features from the queried image. The materials in this study are automobile head lamps. The input data is composed of characters and images which have various pattern. The numbers, special symbols, and general letters are under the category of the character. The image informations are made up of the distribution of pixel data, statistical analysis, and state of pattern which are useful for the knowledge data. In this paper, we implemented a retrieval system for the scientific crime detection at traffic accident using the proposed multi knowledge-based image retrieval technique. The values for the multi knowledge-based image features were extracted from color and gray scale each. With this 22 features, we improved the retrieval efficiency about the color information and pattern information. Visual basic, crystal report and MS access DB were used for this application. We anticipate the efficient scientific detection for the traffic accident and the tracking of suspicious vehicle.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.17 no.2
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• pp.65-72
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• 2012

In the 21st century of information systems, the amount of information resources are ever increasing and the role of information searching system is becoming criticalto easily acquire required information from the web. Generally, it requires the user to have enough pre-knowledge and superior capabilities to identify keywords of information to effectively search the web. However, most of the users undertake searching of the information without holding enough pre-knowledge and spend a lot of time associating key words which are related to their required information. Furthermore, many search engines support the keywords searching system but this only provides collection of similar words, and do not provide the user with exact relational search information with the keywords. Therefore this research report proposes a method of offering expanded user relationship search keywords by analyzing user query patterns to provide the user a system, which conveniently support their searching of the information.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.627-632
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• 2006

최근 들어 인간과 컴퓨터 상호작용 분야에서 기존의 인지적인 측면 이외에 정서의 역할에 대한 관심이 증폭되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 사용자가 좁은 화면을 통해 정보검색을 수행 할 때 정서 상태에 따라 정보 검색 패턴이 다른지 알아보고자 하였다. 실험참가자들의 정서 상태를 인위적으로 유도하기 위해 검색과제를 수행하기 전에 긍정적인 정서와 부정적인 정서를 유발시킬 수 있는 음악을 듣게 하였고 동시에 자신의 과거 기역으로부터 긍정적인 정서 혹은 부정적인 정서를 유발 시킬 수 있는 과제를 수행하도록 하였다. 정서 유발 과정이 끝난 뒤 각 실험 참가자들은 좁은 화면을 통해 정보 탐색 과제를 수행하였다. 정보 탐색 과제는 주어진 시간 동안 제시되는 나라들에 대한 여행 정보를 검색하는 것이었고 정보 검색이 이루어지는 동안 소요된 시간 및 검색 페이지 링크가 기록되었다. 실험결과 긍정적인 정서상태에서는 중립 상태와 부정적인 정서 상태에 비해서 보다 광범위하고 빠른 정보검색이 이루어지는 것으로 나타났다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.4
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• pp.341-351
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• 2004

With the popularity of digital audio contents, querying and retrieving audio contents efficiently from database has become essential. In this paper, we propose a new index scheme for retrieving audio contents efficiently using audio portions that have been queried frequently. This scheme is based on the observation that users have a tendency to memorize and query a small number of audio portions. Detecting and indexing such portions enables fast retrieval and shows better performance than sequential search-based audio retrieval. Moreover, this scheme is independent of underlying retrieval system, which means this scheme can work together with any other audio retrieval system. We have implemented a prototype system and showed its performance gain through experiments.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.151-152
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• 2007

본 논문은 TFT-LCD 영상에서 결함을 자동검색하여 결함이 있는 LCD 영상의 경우 결함이 있는 LCD 패턴을 정확하게 추출해 내는 방법을 제안하였다. TFT-LCD 영상에서 결함이 있는 LCD 패턴 검색은 세단계로 이루어진다. 1단계는 먼저 입력영상에서 LCD 패턴영상의 특징을 이용하여 각 LCD 패턴의 기준점을 찾는다. 2단계는 1단계에서 찾은 여러 기준점 중에서 필터링과정을 통하여 정확한 한 개의 기준점을 최종 선택한다. 마지막으로 3단계에서는 최종적으로 선택된 기준점을 이용하여 결함정의(결함중심 및 결함사이즈)를 이용하여 결함이 포함되어 있는 LCD 패턴을 추출한다. 제안된 결함패턴 추출 알고리즘의 정확성은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 효용성을 증명하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.2
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• pp.22-29
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• 2000

The purpose of this paper is to propose a method to maximize a content-based image retrieval efficiency in multiple images. To perform an image retrieval job efficiently, it is necessary to minimize the number of candidate-images. Furthermore, a miximum efficiency of image retrieval could not be expected if an image retrieval job in the multiple images is done on the basis of patterns of single image distinctive features. In this method, a multiple SOFM neural network system is adopted to select automatically distinctive feature patterns which have a maximum efficiency of image retrieval in the multiple images. In this method. an image retrieval efficiency is improved 3% than individual features and the number of candidate-images is reduced by the multiple SOFM neural network system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.232-234
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• 2004

XML 문서의 요소는 의미적인 정보와 트리기반의 구조적인 정보를 포함하고 있기 때문에 요소의 구조적인 유사성이 곧 XML 문서의 유사성으로 연구되어 왔다. 그러나 구조적이고 순차적인 유사성만을 고려한 순차패턴 유사성 검색 방법은 의미적인(sementic) 유사성을 제대로 반영을 할 수가 없다. 이것은 정보 검색에 있어 재현율(recall)을 낮을 수밖에 없는 원인을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 기존에 사용되었던 순차패턴을 기반으로 한 유사성의 계산 방법과 각각의 연구 방법이 의미적인 유사성에 대하여 한계가 있음을 찾아보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.478-480
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• 2011

우리는 패턴매칭에서 많이 사용되는 정규언어의 연산 ${\sum}^*L$에 대한 일반적인 경우의 상태복잡도와 단항 알파벳인 경우의 상태복잡도를 살펴본다. 정규언어의 상태복잡도는 해당 정규언어를 승인하는 최소결정적 유한 인식기의 상태 개수를 말한다. 패턴매칭, 검색엔진에 많이 사용되는 어떤 정규언어 L 에 대한 연산 ${\sum}^*L$의 상태복잡도를 살펴봄으로써, 좀 더 효율적인 리소스 관리를 통해 좀 더 빠른 검색을 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.425-437
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• 1997

본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.425-428
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• 2010

웹을 통해서 수천 또는 심지어는 수백만 명의 정보 수집이 가능해짐에 따라 이러한 사용자들로부터 생성된 데이터를 결합하는 알고리즘을 사용하여 새로운 비즈니스를 창출하는 집단지성이 크게 대두되고 있다. 최근 건강정보에 있어서도 웹을 통하여 사용자들이 정보의 획득이 일반화되면서 웹을 이용하는 사용자의 패턴을 이용하여 식중독이나 독감 같은 공공보건 관련 예후를 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자들의 검색 동향을 통해 독감의 유행을 예측하기 위해 국내외의 인플루엔자 표본감시 데이터 및 검색 동향을 비교하였다. 이러한 사용자들이 독감 관련 검색어의 증가는 실제 독감의 유행과 높은 상관관계(p=0.5, p=0.76)를 보였으며, 이는 인터넷 검색 동향만으로도 초기 단계에서 감시하고자 하는 질병의 발생 양상과 유행 양상의 전개를 예측하는데 중요한 역할을 수행할 수 있음을 의미하는 것으로 인터넷 검색 동향을 통해 공공보건을 예측하는 시스템을 제시한다.