• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.7-15
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• 2014

영상검색은 컴퓨터 비전과 데이터 마이닝 분야의 주요한 주제 중 하나이다. 현재 상용화된 영상 검색 시스템이 놀라운 성능을 보여주고 있음에도 불구하고, 폭발적으로 증가하는 웹상의 영상정보를 효율적으로 검색하기 위하여, 영상 검색 기술의 성능향상이 꾸준히 요구되고 있다. 재순위화는, 이런 요구를 만족시키기 위한 방법 중 하나로서, 영상 검색 시스템이 도출한 초기 결과를, 독자적인 알고리즘을 통해 연관도를 한 번 더 계산하고, 그에 따라 검색 결과의 성능을 향상시키는 방법이다. 지금까지 제안된 많은 재순위화 알고리즘이, 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 정보를 사용하지 않는다는 가정하에 개발되어 왔지만, 현재 Google 과 Baidu 등 많은 상업적 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 패턴에 대한 정보를 사용하기 시작함에 따라 이러한 가정이 어긋나고 있다. 또한, 영상 검색 시스템들이 독자적인 환경에서 개발되었기 때문에, 다수의 영상 검색 시스템의 협력으로 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 예측되는 상황에도 불구하고, 이에 대한 연구가 부족했다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여, 두 영상 검색 시스템이 사용하는 시각적 특징을 바탕으로, 두 시스템의 상보적인 정보를 이용하는 방법에 대하여 제안한다. 성능에 대한 평가는 가상 모형에서 이루어졌으며, 제안된 방법을 통하여 성능향상이 가능하다는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.331-334
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• 2005

정보$\cdot$통신과학의 발달로 다양한 영역에서 수많은 정보들이 발생하고 있다. 그 결과 사용자의 요구에 무분별한 응답을 제시하는 검색 모델도 발생하였다. 본 논문은 정보들 사이의 유사도를 변환하고 순위를 재조정하여 더욱 적합한 정보를 상위 순위에 제시함으로써 사용자 요구에 더욱 적합한 정보를 획득할 수 있는 모델에 대해 연구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.1-16
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• 2005

웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 문서 지식 구조를 파악하여 사용자 질의 용어와 색인어 사이의 내용 기반 유사도를 반영한 순위 재조정 모델을 제안한다. 이를 위해 전자는 시소러스 및 유사관계 행렬을 구축하여 주제 분석 메커니즘을 제공하고, 후자는 사용자 요구를 분석하기 위해 질의 확장 등의 탐색 모형을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 검색 시스템의 정보 구조를 활용한 검색으로 재현율을 유지하면서 동시에 기존 퍼지 검색 모델의 단점인 정확률을 향상시키는 2단계 탐색모형을 수립하는 내용 기반검색 기법이라 할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.49-57
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• 2022

정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.23-34
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• 2017

캄보디아의 대중음악은 크메르 루즈 정권 기간 동안 예술가의 90 %가 사망 한 이래로 완전히 잊혀졌다. 1979 년부터 전쟁에서 회복 한 후 1990 년 음악은 다시 성장하기 시작했다. 그러나 캄보디아 대중 음악의 역 동성과 흐름은 다면적 사회 경제적, 정치적, 창조적 세력에 의해 관찰 되고 있지만, 표절과 불법 복제로 수년간 대중음악산업에서 널리 퍼져 많은 문제가 되어왔다. 최근에는 크메르(캄보디아언어) 전통 음악을 팬과 아티스트 모두에게 보존해야 할 필요성에 대한 의식이 높아져 캄보디아 젊은 인구의 새로운 트렌드가 되었으나, 음악 품질은 여전히 한계상태에 봉착해 있고, 전통 대중 음악의 전문성을 높이기 위해서는 대중의 드백과 영감이 필요하다. 이 연구는 캄보디아에서 가장 많은 대중음악 관련 사이트인 페이스 북 페이지의 게시물과 코멘트에서 수집 된 문장들을 감정분석을 사용하여 음악 순위 차트(웹 사이트)를 구현하였다. 크메르어에서 영어로 번역하고 감정 분석을 수행하고 순위를 생성하는 알고리즘 개발하였다. 그 결과로 제안 된 시스템에서 번역 및 감정분석의 정확도가 80 %임을 보여주었다. 순위에서 높이 평가된 노래는 크메르(캄보디아언어)로 된 전통대중음악으로 이 논문의 취지와 부합이 되었다. 캄보디아 전통대중음악을 다시 부활하기 위해서 제안 된 시스템과 순위 알고리즘을 사용하여 음악제작의 경쟁 우위를 높이고 제작자가 특정 활동 및 이벤트에 맞는 새 노래를 작곡하는 데 도움이 될것으로 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.29-35
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• 2023

본 논문은 영상으로부터 풍부한 메타데이터를 자동으로 생성하고 키워드로 동영상을 검색하는 선행 연구를 개선하여 문장 단위로 동영상을 검색할 수 있게 하였다. 문장 단위의 검색을 위해, 검색 문장에 대해 형태소를 분석하여 문장에서 핵심어를 추출하고, 각 핵심어에 가중치를 부여한 다음, 선행 연구에서 작성된 랭킹 알고리즘을 적용하여 동영상들을 추천한다. 본 논문의 동영상 검색 성능을 평가하기 위해서는 충분한 양의 동영상과 충분한 수의 사용자 경험이 필요하다. 하지만 이것이 부족한 현 상황에서 검색 결과에 대한 사용자의 전반적인 만족도, 추천 점수와 사용자 만족도의 비교 평가, 동영상 카테고리별 사용자 만족도 등을 평가하는 간접적인 방법을 사용하였다. 성능 평가 결과, 본 논문에서 구현한 풍부한 메타데이터 구축 및 동영상 추천 시스템은 사용자에게 높은 검색 만족도를 주는 것을 나타났다.