• 한국문헌정보학회지
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• 제44권3호
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• pp.81-102
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• 2010

본 연구의 목적은 우리나라 대학생들의 웹 기반 OPAC 검색기법에 대한 선호도를 분석하고 더불어 ABO식 혈액형에 따른 검색기법 선호도의 차이가 있는지를 실험적 연구를 통하여 분석하는 것이다. 데이터 수집은 자체개발한 설문지를 통하여 이루어졌고, K대학교 사회과학대학 재학생 101명으로부터 응답을 받았다. 수집된 데이터는 SPSS Windows Ver. 17.0을 사용하여 검색기법 선호도를 분석하기 위해서는 기술통계를, 혈액형에 따른 검색기법의 선호도를 분석을 위해서는 일원배치 분산분석을 각각 사용하였다. 데이터분석 결과 대학생들은 접근점으로 자료명을, 블리언 연산자로는 AND를, 제한검색으로는 발행연도와 주제분류를, 결과출력으로는 페이지당 출력건수 제한검색을 선호하는 것으로 나타났다. 검색기법 선호도와 서로 다른 ABO 혈액형 유형간의 차이에 대한 가설검정결과 전체 22가지 항목 중 3가지 항목이 채택되었다.

• 정보관리학회지
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• 제12권2호
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• pp.213-223
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• 1995

질의 또는 문서에 대한 상이한 표현 방법 또는 상이한 검색 기법은 서로 다른 집합의 문서들을 검색함이 알려져 왔다. 최근 이러한 특성을 이용하여 다양한 표현 방법 또는 검색 기법을 결합함으로써 보다 높은 검색 효과를 얻을 수 있음이 입증되었다. 본 논문에서는 질의와 문서에 대한 하나의 표현과 하나의 검색 기법하에서 서로 다른 특성을 갖는 가중치 기법을 결합함으로써 보다 높은 검색 효과를 얻을 수 있음을 기술한다. 문서의 형태를 분류하고 가중치 기법의 특성을 기술한 후, 이를 기반으로 하여 서로 다른 특성을 갖는 가중치 기법은 서로 다른 형태의 문서를 검색함을 설명한다. 또한 실험을 통하여 서로 다른 특성을 갖는 가중치 기법을 결합함으로써 보다 높은 검색 효과를 얻을 수 있음을 입증한다.

• 정보관리학회지
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• 제8권2호
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• pp.3-31
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• 1991

본 연구에서는 지능형 정보 검색의 개념을 정립하고, 지능형 정보 검색 시스템의 모 형을 제시하였다. 실제로 우리말 문헌을 검색하는 지능형 시스템을 구현하였으며, 이 시스템 은 자연 언어 인터페이스, 이용자 모형화, 격관계를 이용한 자동 색인, 복수의 검색 기법 등 을 수용한다.

• Journal of Ubiquitous Convergence Technology
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• 제1권1호
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• pp.18-22
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• 2007

Multi-Instance Learning(MIL) performs well to deal with inherently ambiguity of images in multimedia retrieval. In this paper, an effective framework for Contented-Based Image Retrieval(CBIR) with MIL techniques is proposed, the effective mechanism is based on the image segmentation employing improved Mean Shift algorithm, and processes the segmentation results utilizing mathematical morphology, where the goal is to detect the semantic concepts contained in the query. Every sub-image detected is represented as a multiple features vector which is regarded as an instance. Each image is produced to a bag comprised of a flexible number of instances. And we apply a few number of MIL algorithms in this framework to perform the retrieval. Extensive experimental results illustrate the excellent performance in comparison with the existing methods of CBIR with MIL.

• 한국비블리아학회지
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• 제15권2호
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• pp.97-115
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• 2004

본 논문에서는 먼저 이미지 및 비디오 내용기반 검색 시스템 개념 및 유형을 분석 한 후 현재 상용중인 내용기반 검색시스템 5개를 선정해서 기존의 선행연구 및 각 시스템 홈페이지를 방문하여 성능을 분석 하였다. 그 결과 멀티미디어 정보검색의 효율성을 개선하기 위해서는 내용기반 검색과 주석기반 검색을 병행하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권6호
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• pp.1496-1515
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• 2017

One of the most visible developments in Decision Support Systems (DSS) was the emergence of rule-based expert systems. Hence, despite their success in many sectors, developers of Medical Rule-Based Systems have met several critical problems. Firstly, the rules are related to a clearly stated subject. Secondly, a rule-based system can only learn by updating of its rule-base, since it requires explicit knowledge of the used domain. Solutions to these problems have been sought through improved techniques and tools, improved development paradigms, knowledge modeling languages and ontology, as well as advanced reasoning techniques such as case-based reasoning (CBR) which is well suited to provide decision support in the healthcare setting. However, using CBR reveals some drawbacks, mainly in its interrelated tasks: the retrieval and the adaptation. For the retrieval task, a major drawback raises when several similar cases are found and consequently several solutions. Hence, a choice for the best solution must be done. To overcome these limitations, numerous useful works related to the retrieval task were conducted with simple and convenient procedures or by combining CBR with other techniques. Through this paper, we provide a combining approach using the multi-criteria analysis (MCA) to help, the traditional retrieval task of CBR, in choosing the best solution. Afterwards, we integrate this approach in a decision model to support medical decision. We present, also, some preliminary results and suggestions to extend our approach.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1418-1432
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• 1997

일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간 ${\alpha}(%),\;키워드\;{\beta}(%)$등의 가중치를 화상 내용 특징에 따라 그 값을 조절하여 부여할 수 있는 방안을 개발하였다. 질의 화상에 대한 칼라공간, 키워드와 같은 추출된 특징중 하나의 특징으로 검색 실험한 결과는 가중치를 부여하여 실험한 결과보다 검색 효율이 낮았으며 가중치를 부여한 경우 측정된 파라메타의 평균치는 Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0)를 보임으로써 칼라공간, 키워드 내용기반 화상 검색 시스템들 보다 높은 검색 효율을 입증해 보였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제18권
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• pp.245-268
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• 1991

Some conclusions derived from the study are as follows : 1) Most conventional information retrieval systems require users do precisely that specify the information they require, but user's information needs are not always precise. 2) Information need arise from when users are in an anomalous stats of knowledge about some problem, so user's information needs are not always precise. 3) Information retrieval systems must assist to users make themselves correct, complement, and specify their information need. When information need arise, systems should understand the state of knowledge and will be design to present and specify their ill-defined potential information need. 4) Existing information retrieval techniques need a tool to complement current its disadvantages and to enhance retrieval efficiency. Browsing searching will be a role such as a tool. 5) Browsing searching can understand user's state of knowledge and assist to specify not only pre-searching information need but also changed information need during searching progress.

• 한국도서관정보학회지
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• 제31권4호
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• pp.191-212
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• 2000

본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 검색엔진인, Northernlight와 Google과 일반메타탐색엔진인 Metacrawler를 정도률, 제현률을 기준으로 검색효율성을 측정하였다. 분석결과 데이터마이닝 기법을 이용한 검색엔진이 일반검색엔진에 비해 검색효율성이 높은 것으로 나타났다. 따라서, 데이터마이닝 기법을 이용한 검색엔진이 앞으로 검색효율성을 높이는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.