• Title/Summary/Keyword: 한국화 검색

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A Study on Applying 3 Dimensional Information Visualization for Information Appliance with Small Display - Focusing on the Case Study of Developing Navigation System for PMP - (소형 디스플레이 정보기기에서 3차원 정보시각화 활용에 관한 연구 - PMP의 Navigation System Design 중심으로 -)

  • Park, Young-Je;Kim, Hyun-Jeong
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2006.02b
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    • pp.383-388
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    • 2006
  • 모바일 및 무선 플랫폼등의 소형 정보기기의 사용에 있어 제기되는 가장 큰 문제점은 디스플레이 공간과 입력장치의 제약이며 소형 디스플레이 정보기기에서 정보검색의 효율성과 제 검색에 있어 여러가지 문제점을 야기시킨다. 이러한 문제의 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있는데 이중 정보시각화 기법은 데이터간의 관계가 명확하여 특정분야의 정보를 찾아내고 분석 하는데 효율적이다. 본 연구에서는 소형 디스플레이 정보기기 중 PMP (Portable Multimedia Player)에서 음악 화일 검색을 위한 정보 검색 방식을 3차원 정보시각화 기법을 활용하여 소형 디스플레이에서의 사용성의 한계를 해결하고자 하였다. 이러한 목적으로 디자인된 Navigation System은 기존 제품에서 선행된 검색방법보다 빠르고 다양한 검색과 사용자로 하여금 조작에 있어 몰입할 수 있는 감성적 만족을 제공할 수 있다. 또한, PMP뿐 아니라 소형 디스플레이를 가진 다양한 미디어에 적용 가능할 것으로 본다.

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The Impact of Combining Term Wights on Retrieval Effectiveness (용어가중치 결합이 검색 효율성에 미치는 영향 연구)

  • 최성환;정영미
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04b
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    • pp.481-483
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    • 2002
  • 본 논문에서는 데이터 결합 영역에서 문서값을 정규화 하는 기법과 결합함수에 따라 용어가중치 결합이 검색성능에 어떤 영향을 미치는가를 분석하였으며, 특히 용어가중치 결합이 실질적으로 효율적인가를 성능 향상률 측면과 검색시스템의 효율성 측면에서 검증하고, 성능이 향상된 용어가중치 결합의 특징을 분석하였다. 실헙결과 대부분의 장어가중치 결합은 문서값 정규화 기법과 실험집단에 관계없이 높은 성능 향상률을 보이지 않았다. 특히 단일가중치고 높은 검색성능을 보였던 상위 가중치 알고리즘들은 다른 가중치 알고리즘과 결합할 경우 두드러진 성능 향상률을 보이지 않았다. 검색시스템의 효율성 측면에서 용어가중치 결합을 평가한 결과 문헌 내 단어빈도를 최대단어 빈도로 정규화한 가중치 알고리즘이 코사인 정규화 기법을 적용한 가중치 알고리즘들과 결합될 때 5개 실험집안에서 최적 단일가중치 보다 2% 이상 높은 성능을 보였다. 이는 서로 다른 특성을 지니는 용어가중치 알고리즘들이 장단점을 보완하여 검색성능을 향상시킨 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 용어가중치 결합의 효율성은 컬렉션과 가중치 알고리즘의 특성에 의존적이었으며, 비록 각 용어가중치 결합의 성능이 높게 나타날지라도 최적의 성능을 보인 달일가중치와 비교하면 그 성능 차이가 미미하거나 낮아서 대부분의 용어가중치 결합이 실질적으로 효과적이지 못하였다.

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A Grouping Technique for Efficient Search of Uncertain Data in Ubiquitous Sensor Networks (유비쿼터스 센서 네트워크에서 불확실한 데이타의 효율적 검색을 위한 그룹화 기법)

  • Kim, Dong-Oh;Hong, Dong-Suk;Han, Ki-Joon
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 2007.06a
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    • pp.65-70
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    • 2007
  • 유비쿼터스 센서 네트워크 관련 기술이 급속히 발전하고 센서가 여러 분야에서 활용됨에 따라 센싱되는 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센싱되는 데이타는 계통적 오차와 측정 방법의 부적합 등으로 인한 불확실성을 가지며, 또한 센싱하는 환경 및 제약으로 인해 데이터가 유사하거나 반복되는 제한성을 가진다. 그러나 기존의 연구들은 센싱되는 데이타의 이러한 특성을 고려하지 못함으로 인해 검색이 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 불확실한 데이타를 고려한 기존의 인덱스를 확장하여 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센싱되는 데이타 중 제한성을 가지는 데이타를 그룹화함으로써 효율적인 검색을 지원하는 그룹화 기법을 제시한다. 본 논문은 센싱된 데이타를 그룹화하는 기법으로써 처음에 그룹으로 설정된 영역을 이용해 그룹화하는 최초 그룹화 기법, 한 그룹 내에 최대한 많은 데이타를 그룹화하는 최적 그룹화 기법, 센싱된 데이타를 최대한 근접하게 그룹화하는 최근접 그룹화 기법을 제시한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 본 논문에서 제시한 그룹화 기법을 이용한 인덱스에 대한 검색 성능의 우수성을 입증한다.

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Computing Similarities between Segmented Objects in the image for Content-Based Retrieval (내용기반 검색을 위한 분할된 영상객체간 유사도 판별)

  • 유헌우;장동식
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.358-360
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    • 2001
  • 본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.

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A Personalized Retrieval System Based on Classification and User Query (분류와 사용자 질의어 정보에 기반한 개인화 검색 시스템)

  • Kim, Kwang-Young;Shim, Kang-Seop;Kwak, Seung-Jin
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.43 no.3
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    • pp.163-180
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    • 2009
  • In this paper, we describe a developmental system for establishing personal information tendency based on user queries. For each query, the system classified it based on the category information using a kNN classifier. As category information, we used DDC field which is already assigned to each record in the database. The system accumulates category information for all user queries and the user's personalized feature for the target database. We then developed a personalized retrieval system reflecting the personalized feature to produce search result. Our system re-ranks the result documents by adding more weights to the documents for which categories match with the user's personalized feature. By using user's tendency information, the ambiguity problem of the word could be solved. In this paper, we conducted experiments for personalized search and word sense disambiguation (WSD) on a collection of Korean journal articles of science and technology arena. Our experimental result and user's evaluation show that the performance of the personalized search system and WSD is proved to be useful for actual field services.

A Study on the Implementation of a Web-browser-based Global e-Navigation Service Discovery System for Decentralized Maritime Service Registries (탈중앙화 MSR 환경에서의 웹 브라우저 기반 글로벌 이내비게이션 서비스 검색 시스템 구현에 대한 연구)

  • Jinki, Jung;Young-Joong, Ahn
    • Journal of Navigation and Port Research
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    • v.46 no.6
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    • pp.501-508
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    • 2022
  • The flow of global digitalization is leading to the emergence of a decentralized system environment based on blockchain or distributed ledger technology in the fields of economy, identity authentication, and logistics. Accordingly, a requirement that public services be searchable from several decentralized maritime service registries (MSRs) has been derived in terms of the discoverability of e-navigation services. This study describes a decentralized MSR environment composed of the MSR ledger and multiple local MSRs, and it has implemented a service search system that can search global e-navigation services in the environment through a web browser. This system is a decentralized application that dynamically generates service attributes, geometry information, and free text queries, and that provides users with relevant MSR and service access information from search results that are registered in the MSR ledger. In this study, we tested the established decentralized MSR environment and the system that performs service search within that environment, and we discussed its advantages and limitations.

Personalized Search based on Community through Automatic Analysis of Query Patterns (질의어 패턴 자동분석을 통한 커뮤니티 기반 개인화 검색)

  • Park, Gun-Woo;Lee, Sang-Hoon
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.36 no.4
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    • pp.321-326
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    • 2009
  • Since the existing Web search engines don't sufficiently reflect user's search intent, it is very difficult to find out accurate information that users want to find. Therefore, a lot of researches, study for personalized search, to enhance satisfaction of Web search results by analyzing search pattern and applying it to search are in progress in these days. Web searchers can more efficiently find information and easily obtain appropriate information through the personalized search. In this paper, we propose the personalized search based on community through the analysis of web users' query patterns and interest. Consequently, when applying query frequency, interest and community to web search, we are able to the confirm that the search results which hit to the search intent of the individual are provided.

Visualization Techniques for Product Searching : using classification and property information (분류와 속성 정보를 이용한 상품 검색 시각화 기법)

  • Kang, Seong-Hee;Shim, Jun-Ho
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.11 no.3
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    • pp.35-51
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    • 2006
  • Information visualization plays an important role to provide a conceptual comprehension of the information and should be adjusted and featured to reflect the characteristics of the domain to which it is applied. Product searching in e-Commerce is not an exception. In this paper, we present visualization techniques that are specified for effectively browsing the results of product searching. We considered visualization techniques including MapNet and Cluster Map and modified them to reflect the characteristics of the product domain. We consider two types of search queries: category searching and product property searching, and make it possible to include more detailed product semantics in their search criteria. We also provide a query refinement mechanism so that even users with rack of understanding the products may rewrite their queries for better results.

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A Study of Personalized Retrieval System Evaluation (개인화 검색시스템 평가에 관한 연구)

  • Kim, Kwang-Young;Choe, Ho-Seop;Jin, Du-Suk;Kim, Jin-Suk
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06b
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    • pp.39-42
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    • 2010
  • 본 논문에서는 주제별 분류기반의 개인화 검색시스템의 평가를 위해서 기존의 한글 정보 검색시스템 평가를 위해서 사용하는 한글 테스트 컬렉션(HANTEC v2.0)을 사용하였다. 주제별 분류기반의 개인화 검색 시스템의 평가를 위해서 첫째, 한글 테스트 컬렉션을 한국일보-40075 문서분류 테스트 컬렉션을 이용하여 주제별 분류를 수행 하였다. 둘째, 한국일보-40075 문서분류 테스트 컬렉션의 분류 체계에 다라 한글 테스트 컬렉션의 문서들을 kNN 분류기를 이용하여 분류를 수행하였다. 마지막으로 구축된 컬렉션을 이용하여 주제별 분류기반의 개인화 검색시스템의 성능 평가를 수행하였다.

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Visualization Method of Document Retrieval Result based on Centers of Clusters (군집 중심 기반 문헌 검색 결과의 시각화)

  • Jee, Tae-Chang;Lee, Hyun-Jin;Lee, Yill-Byung
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.7 no.5
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    • pp.16-26
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    • 2007
  • Because it is difficult on existing document retrieval systems to visualize the search result, search results show document titles and short summaries of the parts that include the search keywords. If the result list is long, it is difficult to examine all the documents at once and to find a relation among them. This study uses clustering to classify similar documents into groups to make it easy to grasp the relations among the searched documents. Also, this study proposes a two-level visualization algorithm such that, first, the center of clusters is projected to low-dimensional space by using multi-dimensional scaling to help searchers grasp the relation among clusters at a glance, and second, individual documents are drawn in low-dimensional space based on the center of clusters using the orbital model as a basis to easily confirm similarities among individual documents. This study is tested on the benchmark data and the real data, and it shows that it is possible to visualize search results in real time.