• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.134-142
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• 2006

본 논문에서는 영상의 유사성을 측정하는데 많이 이용되는 Hausdorff거리 기법이 텍스트 영상을 검색하는 분야에도 효과적임을 입증하고자 한다. 즉, 시차를 두고 스캔된 임의의 텍스트 영상들의 동일성 여부를 판단할 수 있는 영상기반 텍스트 매칭 기법을 제안하고 이를 위해 지역 밀집도와 Hausdorff 거리를 이용한다. Hausdorff 거리 방법은 처리시간이 오래 걸리는 단점이 존재하는데, 본 논문에서는 지역 밀집도 알고리즘을 이용한 특징점 추출을 수행하여 이를 보완하였다. 우편 봉투에서 얻은 텍스트 영상으로 190개의 동일 영상 190개의 비등일 영상을 만들어 실험을 수행하였다. 기존에 영상 간의 유사도 매칭에 가장 일반적으로 이용되는 이진 상관도 및 Hausdorff 거리 방법과 본 논문에서 제안한 수정된 Hausdorff 방법의 실험 결과를 비교한 결과, 유사한 영역을 찾고 일치하는 정도를 얻는데 있어 다른 방법에 비해 약 2.7%에서 9.0%의 높은 정확률을 얻어 성능의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1832-1840
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• 1999

기존의 한국어 웹 정보 검색 시스템은 대부분이 불리언 검색 시스템이므로 사용자가 원하는 정보를 한 번의 질의에 의해 얻기가 매우 어렵다. 또한 생략이 빈번하고 링크가 많은 웹 문서의 특성상 기존의 역문헌 빈도에 의한 키워드 선정은 중의성의 문제를 가중시켜 부적절한 키워드가 추출된다. 따라서 원하는 정보를 얻을 때까지 사용자는 질의어의 수정을 반복한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연관 피드백(Relevace Feedback) 에이전트 시스템을 설계하고 구현하였다. 연관 피드백 에이전트 시스템은 사용자의 선호 키워드에 대한 적합 문서를 추출하여 선호 키워드를 선호 DB 테이블로 저장하였다가 사용자가 추후에 검색할 때 사용자 질의에 연관 키워드를 추가하여 검색한다. 이 결과로 사용자의 질의 수정의 횟수를 줄이고 검색 효율을 향상시킬 수 있었다.