• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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• pp.393-398
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• 2003

비디오는 멀티미디어 데이터의 가장 대표적인 형태로, 텍스트나, 이미지, 오디오와 객체의 움직임 같은 풍부한 정보를 담고 있다. 비정형의 멀티미디어 데이터를 다양하고 효율적으로 표현하기 위해서는 XML(extensible Markup Language)을 사용하여 저장하고 검색하는 멀티미디어 검색시스템이 필수적이다. 그러므로 멀티미디어 데이터에 대한 검색을 위해서는 멀티미디어 데이터의 내용을 구조적으로 설명하는 메타데이터가 필요하고 이 메타데이터를 XML을 사용하여 표현하며 저장하고 검색하기 위한 멀티미디어 검색시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 메타데이터 모델링 기법과 이 모델링 기법을 지반으로 한 멀티미디어 검색시스템을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.93-98
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• 2006

본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.229-242
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• 2005

우리는 스캔된 한글 문서 영상에 대한 전문(full-text) 검색 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 크게 전처리부, 인식부, 그리고 검색부로 구성되어 있다 검색 알고리즘은 k순위까지의 인식 결과를 이용한다. 이 방법은 검색 성능이 인식 오류에 둔감할 뿐만 아니라, 재현률과 정확률을 사용자가 조절할 수 있는 장점을 갖는다. 객관적인 성능 평가를 위해 KISTI가 제공하는 정보과학회 논문지 영상을 실험에 사용하였다. 인식과 검색 성능을 통하여 시스템이 실용적임을 보였다.

• International Journal of Contents
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• 제2권1호
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• pp.22-28
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• 2006

In this paper, we propose new semantic contents modeling using individual features, associative relations and visual features for efficiently supporting browsing and retrieval of video semantic contents. And we implement and design a browsing and retrieval system based on the semantic contents modeling. The browsing system supports annotation based information, keyframe based visual information, associative relations, and text based semantic information using a tree based browsing technique. The retrieval system supports text based retrieval, visual feature and associative relations according to the retrieval types of semantic contents.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.56-63
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• 2024

Despite the rapid strides in content-based image retrieval, a notable disparity persists between the visual features of images and the semantic features discerned by humans. Hence, image retrieval based on the association of semantic similarities recognized by humans with visual similarities is a difficult task for most image-retrieval systems. Our study endeavors to bridge this gap by refining image semantics, aligning them more closely with human perception. Deep learning techniques are used to semantically classify images and retrieve those that are semantically similar to personalized images. Moreover, we introduce a keyword-based image retrieval, enabling automatic labeling of images in mobile environments. The proposed approach can improve the performance of a mobile device with limited resources and bandwidth by performing retrieval based on the visual features and keywords of the image on the mobile device.

• 아동학회지
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• 제23권5호
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• pp.1-17
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• 2002

The influence on children's analogical problem solving of structural highlighting during encoding and retrieval of sources was studied with 379 9-year-old participants. Performance on the first 2 of 4 tests determined the analogical level of each child. For the remaining 2 tests, the child was assigned to 1 of 12 different structural highlighting conditions, including 4 encoding conditions (reading, line, self-line, and self-explain) and 3 retrieval conditions (reminding, cued, and thematic comparison). Results showed that retrieval conditions, not encoding conditions, improved the analogical ability of the child. Children initially low in analogical ability improved in cued retrieval conditions; children initially high in analogical ability improved both in thematically compared and in cued retrieval conditions. Practical implications of the results were discussed.

• 아동학회지
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• 제9권2호
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• pp.119-132
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• 1988

The purpose of the present study was to investigate the age-related and encoding-, or retrieval- conditions-related differences in recall and to assess any possible interaction between encoding and retrieval conditions. 108 first and fifth grade children and college adults were presented a 30 item set of pictures for recall it a 2-trial study-test procedure. The data were analyzed in 3(age) x 3(encoding condition) x 3(retrieval condition) x 2(trials) mixed analyses of variance with repeated measures on the last factor. The results indicated the age-related differences in recall and encoding conditions-related differences in recall in the fifth-graders and college adults. Also, the first and fifth grade children's recall was influenced by retrieval conditions. The fifth graders' recall was a function of the interaction of encoding and retrieval conditions.

• International Journal of Contents
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• 제1권2호
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• pp.39-43
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• 2005

In this paper, we describe a generation mechanism of semantic-based queries for high accuracy information retrieval and question answering. It is difficult to offer the correct retrieval result because general information retrieval systems do not analyze the semantic of user's natural language question. We analyze user's question semantically and extract semantic features, and we .generate semantic-based queries using them. These queries are generated using the se-mantic-based question analysis grammar and the query generation rule. They are represented as semantic features and grammatical morphemes that consider semantic and syntactic structure of user's questions. We evaluated our mechanism using 100 questions whose answer type is a person in the TREC-9 corpus and Web. There was a 0.28 improvement in the precision at 10 documents when semantic-based queries were used for information retrieval.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.21-32
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• 2010

웹과 같은 일반 영역을 대상으로 문서를 검색할 때 사용자의 질의 구성은 정보검색 효과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 일반 사용자들이 웹에서 다언어 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있도록 다언어 지식베이스 기반의 지능형 정보검색 방법을 제안한다. 지식베이스로부터 추론된 지식은 사용자의 연상 작용을 도와 질의를 용이하고 정확하게 구성하여 효과적인 다언어 정보검색을 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 지식베이스 기반의 질의 변경 알고리즘을 개발하고 이를 한국어와 영어 웹 문서를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안된 질의 변경 알고리즘은 다언어 문서 검색에서 지식베이스를 사용하지 않은 경우에 비해 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.72-84
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• 2000

정보검색시스템은 전자문서를 효율적으로 저장하고, 정보수요자들이 요구하는 자료를 검색을 통해 빠르게 제공하기 위한 시스템으로 정보화사회에 있어서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히 색인은 데이터 베이스에 저장된 문서를 효과적으로 검색하기 위한 정보검색시스템의 필수 기능이다. 본 논문에서는 교육용 문서를 적은 자원으로 짧은 시간에 색인할 수 있는 텍스트분할에 의한 색인기법을 제안한다. 제안한 색인기법은 실제 검색시스템에 적용하고, 실험을 통해 우수성을 증명한다.