• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권1호
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• pp.72-81
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• 2004

오늘날 인터넷 상의 많은 데이타들은 XML의 여러 장점들로 인하여 XML을 이용하여 표현되고 있다. 이렇게 XML 데이타가 늘어가는 것에 비례하여 XML 문서상에서 유용한 정보를 검색하기 위하여 다양한 질의를 빠르고 효율적으로 지원할 수 있는 질의 처리 기법이 요구되고 있다. 그러나 현재까지는 XML 데이타를 위한 질의 최적화 연구는 정규 경로 표현을 다루는 방법론에 국한되어 있다. 본 논문은 새로운 족보 기반 인덱싱 기법을 개발하여 정규 경로 표현뿐 아니라, 단순 경로 표현과 다른 엘리먼트를 참조하고 있는 경로 표현과 같은 다양한 질의 처리를 해결하였다. 또한 이 인덱싱 기법을 객체-관계형 모델에 적용하여 여러 종류의 문서와 다양한 질의 종류에 대해 성능을 평가하였고, 다른 저장 기법과 비교하여 성능의 우수성을 입증하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제12권
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• pp.61-96
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• 1985

The human subject analysis of a document has some critical problems. The method results in the inconsistency in analysis process and the contradiction of two objects of the subject analysis (one is the identification of the content for the retrieval of specific items and the other is to identify the content for the grouping of related materials). Since the subject analysis by mechanized has been recognized to be the possible way to aggregate the problems of manual analysis, various a n.0, pproaches of automatic indexing have been studied and experimented. This study is to examine the automatic indexing as one of the promising subject analysis techniques by statistical, syntactical and semantic a n.0, pproaches. In conclusion, the reasonable a n.0, pplication time of the automatic indexing should be made a decision based on the through investigation on the cost verse effectiveness, and automatic indexing system should be developed in the close relationship with the on-line search which is a good retrieval system for information explosion society. From now on, since the machine-readable document-text will be envisaged to be more and more available due to the rapid development of computer technology, the more substantial research on the automatic indexing will be also possible, which can bring about the increasing of practical automatic indexing systems.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1050-1060
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• 2011

대용량 동영상을 대상으로 한 등장인물 색인에 대한 수요가 증가함에 따라, 많은 시간과 비용이 소요되는 수동 태깅의 단점을 보완할 수 있는 자동 태깅을 이용한 자동 색인이 연구되고 있다. 하지만, 자동 색인은 인물을 100% 정확하게 검출하지 못하므로 검출된 인물에 대해 정확도를 함께 표현해야 한다. 본 논문에서는 이러한 정보를 포스팅 리스트에 효율적으로 저장하는 방법과 등장인물의 검색시 관련 동영상들을 효율적으로 찾기 위한 순위 결정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 색인 정보 저장 방법이 포스팅 리스트의 압축에 효과적임을 입증하였다. 또한 제안한 순위 결정 방법이 관련 동영상을 찾는데 효과적임을 입증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.173-189
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• 2009

최근 UCC를 중심으로 동영상 데이터에 대해 사람들의 관심이 증가하고 있다. 따라서 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 그러나 Hybrid Spill-Tree를 제외한 대부분의 색인 기법들은 대용량의 고차원 데이터를 다루는데 비효율적이다. 본 논문에서는 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하기 위한 효율적인 고차원 색인 기법을 제안한다. 제안하는 고차원 색인 기법은 기존 Hybrid Spill-Tree을 기반으로 새롭게 제안하는 클러스터링 방법과 시그니쳐를 이용한 데이터 저장 방법을 결합하여 확장된 색인 기법이다. 또한 제안하는 시그니쳐-기반 고차원 색인 기법이 기존 M-Tree 및 Hybrid Spill-Tree에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 정보관리학회지
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• 제4권1호
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• pp.47-86
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• 1987

본 연구는 한글자동색인에 관한 연구로 한국전자통신연구소의 DOCUMENT Data Base로부터 299개 문헌의 제목과 초록을 무작위로 추출하여 단어분리를 시도하고, 분리된 단어군, 인식어를 제외한 단어군, 인식어와 불용어를 제외한 단어군, 그리고 인식어와 불용어를 제외하고 복합어를 구성하여 포함한 단어군 등 4개의 시험군을 설정한 후, 파오의 전환점 산출기과 스파크죤스의 역문헌 가중기법, 살톤의 문헌분리 가중기법을 적용하여 색인어를 선정하고 이를 비교 평가하여 한글문헌의 자동색인 방안을 모색하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제9권
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• pp.99-118
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• 1982

This paper first reviews various techniques proposed for automatic indexing with special emphasis placed on statistical techniques. Frequency-based statistical techniques are categorized into the following three approaches for further investigation on the basis of index term selection criteria: term frequency approach, document frequency approach, and probabilistic approach. In the experimental part of this study, Pao's technique based on the Goffman's transition region formula and Harter's 2-Poisson distribution model with a measure of the potential effectiveness of index term were tested. Experimental document collection consists of 30 agriculture-related documents written in Korean. Pao's technique did not yield good result presumably due to the difference in word usage between Korean and English. However, Harter's model holds some promise for Korean document indexing because the evaluation result from this experiment was similar to that of the Harter's.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권2호
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• pp.150-160
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• 2011

Automatic text classification has a long history and many studies have been conducted in this field. In particular, many machine learning algorithms and information retrieval techniques have been applied to text classification tasks. Even though much technical progress has been made in text classification, there is still room for improvement in text classification. In this paper, we will discuss remaining issues in improving text classification. In this paper, three improvement issues are presented including automatic training data generation, noisy data treatment and term weighting and indexing, and four actual studies and their empirical results for those issues are introduced. First, the semi-supervised learning technique is applied to text classification to efficiently create training data. For effective noisy data treatment, a noisy data reduction method and a robust text classifier from noisy data are developed as a solution. Finally, the term weighting and indexing technique is revised by reflecting the importance of sentences into term weight calculation using summarization techniques.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권7호
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• pp.11-22
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• 1992

In this paper, a new indexing technique is proposed for efficient evaluation of nested queries on aggregation hierarchy in object-oriented data model. As an index data structure, an extended $B^{+}$ tree is introduced in which instance identifier to be searched and path information used for update of index record are stored in leaf node and subleaf node, respectively. the retrieval and update algorithm on the introduced index data structure is provided. Comparisons under a variety of conditions are given with current indexing techniques, showing improved performance in cost, i.e., the total number of pages accessed for retrieval and update.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.810-813
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• 2004

Indexing and Retrieving images from large and varied collections using image content as a key is a challenging and important problem in computer vision application. In this paper, a color Content-based Image Retrieval (CBIR) system using hierarchical Region of Interest (ROI) query and indexing is presented. During indexing process, First, The ROIs on every image in the image database are extracted using a region-based image segmentation technique, The JSEG approach is selected to handle this problem in order to create color-texture regions. Then, Color features in form of histogram and correlogram are then extracted from each segmented regions. Finally, The features are stored in the database as the key to retrieve the relevant images. As in the retrieval system, users are allowed to select ROI directly over the sample or user's submission image and the query process then focuses on the content of the selected ROI in order to find those images containing similar regions from the database. The hierarchical region-of-interest query is performed to retrieve the similar images. Two-level search is exploited in this paper. In the first level, the most important regions, usually the large regions at the center of user's query, are used to retrieve images having similar regions using static search. This ensures that we can retrieve all the images having the most important regions. In the second level, all the remaining regions in user's query are used to search from all the retrieved images obtained from the first level. The experimental results using the indexing technique show good retrieval performance over a variety of image collections, also great reduction in the amount of searching time.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권8호
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• pp.1089-1098
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• 2001

구조적 문서가 가지는 구조 정보는 문서로의 다양한 접근경로를 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 구조적 문서가 가지는 구조 정보를 활용하기 위해서는 문서의 구조에 대해서 색인을 해야 한다. 이때 내용색인뿐만 아니라 문서마다 구조정보를 저장하므로 색인에 필요한 공간이 커진다. 그러므로, 색인공간 오버헤드를 최소화시키면서도 엘리먼트간의 포함관계나 순서 등 문서의 순수 구조에 바탕을 둔 순수 구조 질의를 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 색인공간 오버헤드를 최소화하면서도 여러 유형의 구조 관련 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 구조 색인 구조와 GDIT자료구조를 제시한다. 제안하는 구조 색인 구조는 문서에 존재하는 가장 하위 엘리먼트만을 색인대상으로 하며, 검색엘리먼트가 존재하는 문서개수에 영향을 받지 않는다. 그리고 이 색인구조를 바탕으로 순수 구조에 대한 질의 처리과정을 보이고 색인공간에 대해 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 구조는 GDIT개념［2］에 바탕을 두고, GDIT기반의 색인기법을 사용한다.