본 연구는 스피치 요약을 위해서 태그를 확장하고 또한 태그 간의 의미적 관계 정보를 이용할 수 있는 태그의미분석 방법을 제안하고 평가하였다. 이를 위해서, 먼저 비디오 태그를 확장하고 태그 간의 의미적 관계를 분석하는데 있어서 플리커의 태그 클러스터와 워드넷의 동의어 정보가 얼마나 효과적으로 이용될 수 있는가 조사해 보았다. 그런 다음 태그의미분석 방법의 특성과 효율성을 조사해 보기 위해서 제안한 방법을 잠재의미분석(Latent Semantic Analysis) 방법과 비교해 보았다. 분석 결과, 플리커의 태그 클러스터는 효과적으로 이용되었지만 워드넷은 효과적으로 이용되지 못한 것으로 나타났다. F측정을 사용하여 두 방법의 효율성을 비교한 결과, 제안한 방법의 F값(0.27)이 잠재의미분석 방법의 F값(0.22)보다 높게 나타났다.
페이스 북이나 플리커 등과 같은 소셜 네트워크 서비스는 인터넷을 기반으로 한 매우 유용한 서비스이다. 인터넷만 연결된 상태라면 음악, 사진, 문서 등을 자유롭게 게시하고 공유할 수 있게 해 준다. 하지만 이런 소셜 네트워크 서비스에 게시된 디지털 정보들이 사용자가 사망한 경우에도 여전히 공개되어 있어서 의도하지 않은 사람이 나쁜 목적으로 사용할 수도 있다는 문제점이 있다. 그래서 페이스 북은 이런 문제를 해결하기 위해서 UC Irvine 대학교의 Jed R. Brubaker의 연구 결과를 적용하려고 시도하고 있다. 하지만 국내에서는 이런 노력들이 아직까지는 별로 나타나지 않고 있다. 그러므로 우리는 페이스 북, 플리커 등과 같은 소셜 네트워크 서비스에 게시된 디지털 정보를 안전하게 상속권자에게 위임해서 관리할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안시스템은 Jed R. Brubaker와 Jeong-Kyung Moon이 수행한 선행 연구와 비교해서 우리가 제안한 연구 방법이 타당하고, 향후 연구를 통해서 부족한 점을 보완하면 소셜 네트워크 서비스에 게시된 디지털 자산을 안전하게 사용할 수 있을 것으로 생각된다.
최근 시맨틱 웹에 대한 관심과 필요성이 높아지면서 시맨틱 웹의 핵심기술인 온톨로지 역시 다양한 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 온톨로지는 웹 2.0환경에서 널리 인용되는 폭소노미의 문제들을 해결하기 위한 대안이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 2.0 환경의 폭소노미 기술이 가지는 단점을 보완하고자 폭소노미 기반의 데이터를 온톨로지로 변환해주는 위치 정보 온톨로지 자동 구축 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 폭소노미 기반 웹 서비스인 Flickr에 온톨로지 기술을 적용하여 Flickr의 이미지 데이터들과 이들의 메타데이터인 태그들로부터 위치정보 태그와 공간 관계를 추출하고 OWL형태의 온톨로지로 자동 구축한다. 위치정보 태그와 의미적 공간 관계를 분석하고 추출하기 위해 여러 웹 서비스에서 제공하는 공개질의정보 API(이하 openAPI)를 사용하였다. 따라서 본 연구에서 구현한 시스템은 폭소노미 데이터를 온톨로지의 의미적인 정보로 연결해 줌으로써 개념적인 관계를 보완하고 더욱 정확한 검색결과를 제공 할 수 있도록 한다.
자바스크립트 기반의 Ajax는 ActiveX 기술의 대안으로 주목받고 있는데, 대부분의 웹 브라우저에서 기본으로 지원되고, 비동기 상호작용을 통한 빠른 속도와 뛰어난 트래픽 절감 효과, 그리고 화려한 인터페이스 등의 장점들로 인해, 현재 국내 대형 포털 사이트들에서도 이 기술을 접목시켜 기존의 서비스를 재오픈 하는 추세이기도 하다. 본 연구에서는 이러한 Ajax 기술과 국내외 주요 사이트에서 제공하는 오픈 API들을 이용하여 다국어 메타검색 시스템을 모델링하고 구현하였다. 사용자로부터 입력받은 한국어 질의어를 구글 번역 API를 이용하여 저 세계 54개국 언어 중 하나의 언어로 번역한 후, 대표적인 소셜 웹 사이트(Flickr, Youtube, Daum, Naver 등)의 정보를 통합 검색한다. 검색된 결과는 Ajax 기술을 통해 화면의 일부분만 동적 로딩하여 빠른 속도로 출력해주는 동시에, 불필요한 정보의 중복 전송을 방지하여 서버의 트래픽과 패킷당 통신 요금을 절감하는 효과를 가져왔다.
The most of navigation services these days, are designed in order to just provide a shortest path from current position to destination for a user. Several navigation services provides not only the path but some fragmentary information about its point, but, the data tends to be highly restricted because it's quality and quantity totally depends on service provider's providing policy. In this paper, we describe the folksonomy POI(Point of interest) recommender system using mashup in order to provide the information that is more useful to the user. The POI recommender system mashes-up the user's folksonomy data that stacked by user with using external folksonomy service(like Flickr) with others' in order to provide more useful information for the user. POI recommender system recommends others' tag data that is evaluated with the user folksonomy similarity. Using folksonomy mahup makes the services can provide more information that is applied the users' karma. By this, we show how to deal with the data's restrictions of quality and quantity.
Online image dictionary has become more and more popular in concepts cognition. However, for existing online systems, only very few images are manually picked to demonstrate the concepts. Currently, there is very little research found on automatically choosing large scale online images with the help of semantic analysis. In this paper, we propose a novel framework to utilize community-generated online multimedia content to visually illustrate certain concepts. Our proposed framework adapts various techniques, including the correlation analysis, semantic and visual clustering to produce sets of high quality, precise, diverse and representative images to visually translate a given concept. To make the best use of our results, a user interface is deployed, which displays the representative images according the latent semantic coherence. The objective and subjective evaluations show the feasibility and effectiveness of our approach.
최근 사용자들 간의 온라인 커뮤니케이션을 통한 정보의 확산이 가속화됨에 따라서 해당 정보의 활용도가 점차 증가되고 있다. 본 논문에서는 온라인상에서 활용되고 있는 신조어를 비교분석하고 태그들의 성격에 따른 확산 패턴을 발견하고 확산 현상을 이해할 수 있도록 확산 현상을 시각화시켜 보여주었다.
플리커와 같은 대용량 영상저장 및 공유 사이트가 인기를 끌면서 이미지 정보의 양은 점점 늘어나고 있고 사용자들은 정확한 이미지 정보 검색을 요구하고 있다. 태그기반의 이미지 검색에서 정확도를 높이기 위하여 태그들의 의미적 연관성을 이용하는 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 특징점 추출에 기반하여 이미지를 분류하는데 뛰어난 성능을 가진 SIFT알고리즘을 사용하여 플리커 이미지를 분류하는 방법을 제안한다. 위키피디아 의미 연관성을 이용해 태그 정보로 1차 분류된 데이터베이스에 SIFT알고리즘을 사용해본 결과 기존의 SURF를 사용한 연구보다 높은 정확성을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이 방법을 통하여 다양한 이미지를 더욱 정확하게 분류할 수 있을 것으로 기대한다.
이 논문에서는 Linking Open Data 프로젝트를 기반으로 개발된 어플리케이션들의 접근제어를 위하여 기존 RBAC 모델을 연결 데이터에 적용 가능하도록 확장한 모델을 제안한다. 제안 모델은 온톨로지의 구조에 RBAC 모델에 적용할 수 있도록 RBAC 모델에 사용자를 위한 제약조건을 온톨로지로 표현하였으며, 지능형 엔진을 통해 사용자에게 적합한 권한을 추론한다. 사용자에 적합한 접근권한을 주기 위해 FOAF, flickr, 트위터 등의 데이터가 연결되어있는 연결 데이터로부터 사용자 프로파일을 확장할 수 있는 정보를 획득할 수 있으며, 이를 기존 정보에 확장하여 사용자의 권한을 부여한다. 본 논문에서 제안한 모델의 실효성을 검증하기 위하여 DBpedia Mobile을 위한 접근제어 시스템을 설계하였으며 안드로이드 SDK 환경에 프로토타입을 구현하여 제안 모델을 연결 데이터 환경의 어플리케이션에 적용 가능함을 보였다.
최근, Flickr, YouTube 와 같은 사용자 참여형 미디어 공유 및 검색 사이트가 폭발적으로 증가하면서, 이를 멀티미디어 정보 검색 서비스에 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 특히, 이미지에 할당되어 있는 태그를 이용하여 이미지를 효과적으로 검색하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 사용자들에 의해 제공되는 소셜 이미지들은 매우 다양한 범위와 주제를 가지고 있기 때문에, 소셜 이미지들의 분류 및 태그 할당을 위한 트레이닝 집합의 획득이 쉽지 않다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 군집화를 위한 클러스터링 알고리즘들 중 K-Means, K-Medoids, Affinity Propagation 을 활용하여 소셜 이미지 집합으로부터 트레이닝 집합을 획득하기 위한 방법들을 살펴 본다. 또한, 각 알고리즘으로부터 획득한 트레이닝 집합을 이용하여 소셜 이미지를 분류한 결과를 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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