• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.9-19
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도 향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.683-688
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• 2008

The emotional information processing is to simulate and recognize human sensibility, sensuality or emotion, to realize natural and harmonious human-machine interface. This paper proposes an emotion-based image retrieval method. In this method, user can choose a linguistic query among some emotional adjectives. Then the system shows some corresponding representative images that are pre-evaluated by experts. Again the user can select a representative one among the representative images to initiate traditional content-based image retrieval (CBIR). By this proposed method any CBIR can be easily expanded as emotion-based image retrieval. In CBIR of our system, we use several color and texture visual descriptors recommended by MPEG-7. We also propose a fuzzy similarity measure based on Choquet integral in the CBIR system. For the communication between system and user, a relevance feedback mechanism is used to represent human subjectivity in image retrieval. This can improve the performance of image retrieval, and also satisfy the user's individual preference.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.22-29
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• 2000

본 논문은 복합 영상을 위한 내용기반 영상 검색의 효율을 극대화하기 위한 방법을 제안하였다. 영상 검색을 효율적으로 수행하기 위해서는 영상 검색의 후보를 축소와 함께 최적의 특징을 선택하는 것이 필요하다 한가지 영상 특징 패턴에 기반 한 검색 시스템으로는 다양한 종류의 복합 영상에 대한 검색과정에서 영상 도메인이 변화할 경우 검색 효과를 극대화할 수가 없다. 본 논문에서는 검색 영상 도메인이 변하면 질의 영상 특성에 따라 최적의 특징 패턴을 시스템 스스로 선택하는 적응적 자가 특징 선택 기법 통하여 복합 영상의 검색 효율을 극대화하였다. 제안된 방안에서는 검색 효율을 개별적인 특징들에 비해 3% 향상시킬 수 있었으며 다중 SOFM신경망을 통하여 검색 후보를 축소하였다

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.148-155
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• 2008

본 논문에서는 모바일 환경에서 적용 가능한 잡음에 강인한 내용기반 음악 검색 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 기존의 음성인식 분야에서 잡음에 강인한 특성을 가진 것으로 알려진 ZCPA 특징을 내용기반 음악 검색 시스템에 적용시켜 그 성능을 검증하였다. 또한 본 논문에서는 대용량 음악 DB 검색에서 기존의 전수(Exhaustive) 검색에 비해 검색 속도를 99% 가까이 개선할 수 있는 새로운 인덱싱 방법과 고속 검색 알고리즘을 제안하였다. 신호대 잡음비가 15dB - 0dB인 잡음 환경에서의 모의실험 결과, 제안 시스템은 기존의 MFCC와 필터뱅크 에너지 특징에 비해 약 5% - 30% 정도의 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제31권1호
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• pp.229-258
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• 2000

The growth of digital image an video archives is increasing the need for tools that efficiently search through large amount of visual dta. Retrieval of visual data is important issue in multimedia database. We are using contented-based visual data retrieval method for efficient retrieval of visual data. In this paper, we introduced fundamental techniques using characteristic values of image data and indexing techniques required for content-based visual retrieval. In addition we introduced content-based visual retrieval system for use of digital library.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.399-410
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• 2008

본 논문은 기존 위치기반 서비스에서 최근접질의 및 한 지점에서의 방향성분을 고려한 최근접질의의 단점을 해소하고자 가중치 벡터합을 이용하는 새로운 검색방법을 제안한다. 검색반경으로 1차 필터링된 영역에서, 2차 필터링을 위해 이용자의 이동방향, 관심방향 및 검색각도를 조합한 방향정보를 이용한다. 이동방향은 일정구간내 존재하는 벡터들의 가중치 합으로 계산하며, 검색각도를 $0{\sim}360^{\circ}$까지 세분화하여 검색방향에 대한 범위를 조절 하도록 한다. 본 검색방법에 사용되는 데이터는 촬영위치가 기록된 정지영상 및 동영상, 업체나 관광지의 위치정보와 함께 소비자에게 제공되는 텍스트, 웹, 영상 등 각종 미디어 형태의 데이터가 될 수 있다. 제안하는 방법은 이동 중인 이용자가 현 위치를 기준으로 일정 반경 내에 있으면서 유사방향에 부합하는 미디어만을 검색하도록 함으로써, 이미 지났거나 혹은 관련 없는 방향의 미디어를 배제한 검색결과를 제공하기 때문에 기존의 위치만을 고려한 검색방법에 비해 보다 정확한 검색을 보장할 수 있으며, 방향성을 고려한 기존 최근접질의 에 비해서도 보다 유연하고 포괄적인 검색결과를 보장한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제21권
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• pp.249-290
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• 1991

Theoretical developments in the information retrieval have offered a number of alternatives to traditional Boolean retrieval. Probability theory and fuzzy set theory have played prominent roles here. Fuzzy set theory is an attempt to generalize traditional set theory by permitting partial membership in a set and this means recognizing different degrees to which a document can match a request. In this study, an experimentation of a document retrieval system using the fuzzy relation matrix of the keywords is described and the results are offered. The queries composed of keywords and Boolean operaters AND, OR, NOT were processed in the retrieval method, and the method was implemented on the PC of 32bit level (30 MHz) in an experimental system. The measurement of the recall ratio and precision ratio verified the effectiveness of the proposed fuzzy relation matrix of keywords and retrieval method. Compared to traditional crisp method in the same document database, the recall ratio increased $10\%$ high although the precision ratio decreased slightly. The problems, in this experiment, to be resolved are first, the design of the automatic data input and fuzzy indexing modules, through which the system . can have the ability of competition and usefulness. Second, devising a systematic procedure for assigning fuzzy weights to keywords in documents and in queries.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.97-104
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• 2017

In semantic information retrieval, we first need to build domain ontology and second, we need to convert the users' search keywords into a standard query such as SPARQL. In this paper, we propose a method that can automatically convert the users' search keywords into the SPARQL queries. Furthermore, our method can ensure effective performance in a specific domain such as law. Our method constructs the keyword history ontology by associating each keyword with a series of information when there are multiple keywords. The constructed ontology will convert keyword history ontology into SPARQL query. The automatic transformation method of SPARQL query proposed in the paper is converted into the query statement that is deemed the most appropriate by the user's intended keywords. Our study is based on the existing legal ontology constructions that supplement and reconstruct schema and use it as experiment. In addition, design and implementation of a semantic search tool based on legal domain and conduct experiments. Based on the method proposed in this paper, the semantic information retrieval based on the keyword is made possible in a legal domain. And, such a method can be applied to the other domains.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.19-22
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• 2006

In this paper we present a vision based place recognition method which uses Bayesian method with feed back of image retrieval. Both Bayesian method and image retrieval method are based on interest features that are invariant to many image transformations. The interest features are detected using Harris-Laplacian detector and then descriptors are generated from the image patches centered at the features' position in the same manner of SIFT. The Bayesian method contains two stages: learning and recognition. The image retrieval result is fed back to the Bayesian recognition to achieve robust and confidence. The experimental results show the effectiveness of our method.

• ETRI Journal
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• 제29권2호
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• pp.246-248
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• 2007

Query-by-example (QBE) is a well-known method for image retrieval. In reality, however, an example image to be used for the query is rarely available. Therefore, it is often necessary to find a good example image to be used for the query before applying the QBE method. Query-by-layout (QBL) is our proposal for that purpose. In particular, we make use of the visual descriptors such as the edge histogram descriptor (EHD) and the color layout descriptor (CLD) in MPEG-7. Since image features of the CLD and the EHD can be localized in terms of a$4{\times}4$ sub-image, we can specify image features such as color and edge distribution on each sub-image separately for image retrieval without a query image. Experimental results show that the proposed query method can be used to retrieve a good image as a starting point for further QBE-based image retrieval.