• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제7권4호
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• pp.13-18
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• 2008

This paper explores a content-based image retrieval framework with relevance feedback based on genetic algorithm (GA). This framework adopts GA to learn the user preferences using the similarity functions defined for all available descriptors. The objective of the GA-based learning methods is to learn the user preferences using the similarity functions and to find a descriptor combination function that best represents the user perception. Experiments were performed to validate the proposed frameworks. The experiments employed the natural image databases and color and texture descriptors to represent the content of database images. The proposed frameworks were compared with the other two relevance feedback methods regarding effectiveness in image retrieval tasks. Experiment results demonstrate the superiority of the proposed method.

• 한국문헌정보학회지
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• 제8권
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• pp.73-101
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• 1981

Retrieval effectiveness is the principal criterion for measuring the performance of an information retrieval system. The effectiveness of a retrieval system depends primarily on the extent to which it can retrieve wanted documents without retrieving unwanted ones. So, ultimately, effectiveness is a function of the relevant and nonrelevant documents retrieved. Consequently, 'relevance' of information to the user's request has become one of the most fundamental concept encountered in the theory of information retrieval. Although there is at present no consensus as to how this notion should be defined, relevance has been widely used as a meaningful quantity and an adequate criterion for measures of the evaluation of retrieval effectiveness. The recall and precision among various parameters based on the 'two-by-two' table (or, contingency table) were major considerations in this paper, because it is assumed that recall and precision are sufficient for the measurement of effectiveness. Accordingly, different concepts of 'relevance' and 'pertinence' of documents to user requests and their proper usages were investigated even though the two terms have unfortunately been used rather loosely in the literature. In addition, a number of variables affecting the recall and precision values were discussed. Some conclusions derived from this study are as follows: Any notion of retrieval effectiveness is based on 'relevance' which itself is extremely difficult to define. Recall and precision are valuable concepts in the study of any information retrieval system. They are, however, not the only criteria by which a system may be judged. The recall-precision curve represents the average performance of any given system, and this may vary quite considerably in particular situations. Therefore, it is possible to some extent to vary the indexing policy, the indexing policy, the indexing language, or the search methodology to improve the performance of the system in terms of recall and precision. The 'inverse relationship' between average recall and precision could be accepted as the 'fundamental law of retrieval', and it should certainly be used as an aid to evaluation. Finally, there is a limit to the performance(in terms of effectiveness) achievable by an information retrieval system. That is : "Perfect retrieval is impossible."

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.89-96
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• 2000

영상의 유사성에 대한 사용자의 주관적인지를 학습하는 방법으로 relevance feedback 기술이 사용되며, 최근 들어 이에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 relevance feedback기술은 영상 유사성을 측정하는데 사용되는 특징이 서로 독립적이라는 가정하고 있으나, 이러한 가정은 유사성 판단을 모델링 하는데 있어서 상당한 제약을 두는 것이다. 이 논문에서는. 퍼지 측정과 Choquet 적분을 이용하여, 유사성 판단에 대한 보다 나은 모델링 방법을 제안하고, 이를 이용한 relevance feedback 알고리즘을 제안한다. 실험결과를 통하여, 기존의 가중치 평균 방식에 의한 relevance feedback보다 제안된 방식이 우수함을 보인다.

• 감성과학
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• 제12권4호
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• pp.489-500
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• 2009

본 연구는 정보검색의 핵심 개념인 적합성을 사용자 중심 관점에서 접근한 연구이다. 적합성에 관한 기존 연구들은 적합성 판단에 영향을 주는 다양한 기준들을 정의해 왔다. 본 연구는 적합성 유형별로 사용자가 적합성을 판단하는 기준과 적합성 유형 간의 관계를 정보 검색 과제별로 연구함으로써 사용자 중심 적합성 판단 모형을 알아보았다. 본 연구는 7개의 사용자 적합성 판단 기준-주제성, 신선성, 신뢰성, 이해가능성, 특수 성, 구체성, 흥미성-과 3가지의 사용자 적합성 유형-인지 적합성, 상황 적합성, 정서 적합성-을 고려하였다. 이를 대학생 사용자들을 대상으로 검색 과제 수행 후 설문에 답하는 반 제어(semi-controlled) 설문 방법을 이용하여 자료를 수집하였고, 구조방정식 모형으로 분석하였다. 연구 결과 주제성, 신뢰성은 모든 검색 과제에 중요한 적합성 판단 기준이었고, 과제 유형별로 볼 때 사실 검색 과제에서는 주제성, 신뢰성, 신선성, 구체성, 흥미성이, 문제 해결 검색 과제에서는 주제성, 신뢰성, 이해가능성, 특수성이, 의사 결정 검색 과제에서는 주제성, 신뢰성, 신선성, 이해가능성, 구체성, 특수성, 흥미성이 적합성을 판단하는 주요 기준들이라는 것을 확인할 수 있었다. 또한 적합성 유형들 간의 관계도 실증적으로 밝힐 수 있었다. 본 연구는 적합성 판단 기준과 적합성 유형 간의 관계를 정보 검색 과제별로 확인함으로써 보다 구체적인 사용자 중심의 적합성 판단 모형을 확립하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.1312-1320
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• 2004

최근 다양한 시각적 특징 표현들이 연구되고 많은 시스템들이 만들어졌음에도 불구하고 기존의 내용기반 영상 검색 접근 방식들은 유음성에서 한계가 있었다. 특히 사용자의 고 수준개념들과 시스템의 저 수준 특징 사이의 차이와 시각적 내용에 대한 인간의 유사성 인식의 주관성이 배제되는 한계를 지니고 있었다. 따라서 영상정보의 정확한 데이터 전달과 이를 효율적으로 검색하기 위한 방법이 요구된다. 적합성 피드백은 멀티미디어 검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 적합성 피드백 기법의 성능을 향상시키기 위해 경계 값과 pre-fetching을 이용하여 긍정적 피드백과 부정적 피드백을 혼합한 개선된 영상 검색 기법을 제안한다. 또한, 제안된 피드백 기법을 이용하여 기존의 검색시스템을 보다 발전시킨 영상 검색 시스템을 구현한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제7권1호
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• pp.231-246
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• 1994

A major problem for information retrieval research in the past three decades has been methodology, even though some progress has been made in obtaining useful results from methodologically sound experiments. Within a methodology, potential problems include artificial data generated by the researcher, small sample size interpretation of findings. Critics have pointed out that some room exists for improving methodology of information retrieval research; using existing data, having big enough sample size, including large numbers of search queries, introducing more control in relation to variables, utilizing more appropriate performance measures, conducting rests carefully and evaluating findings properly. Relevance judgments depend entirely on the perception of the user and on the situation of the moment. In an experiment, the best judge of relevance is a user with a well defined information need. Normally more than two categories for relevance judgments are desirable becase there are degrees of relevance. In experimental design, careful control of variables is meeded for internal validity. When no single database exists for comparison, existing operational databases should be used cautiously, Careful control for the variations of search queries, inter-searcher sonsistency, intra-searcher consistency and search strategies is necessary. Parametric statistics requiring rigid assumptions are not appropriate in information retrieval research and non-parametric statistics requiring few assumptions are necessary. Particularly, the sign test and the Wilcoxon test are good alternatives.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.179-188
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• 2003

내용기반 영상검색에서 질의는 영상 그 자체이며 질의와 유사한 영상을 찾는 방식으로 검색이 진행된다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 색, 형태, 질감 또는 이들의 공간적인 배치 등의 내용을 염두에 두고 있어야 검색이 가능하다. 이러한 검색방법은 사용자가 검색대상의 내용을 상당 부분 파악하고 있어야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 본 논문에서는 사용자가 영상이 제공하는 감성을 이용하여 칼라영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색과 감성평가가 relevance feedback을 통하여 동시에 진행됨으로 기존의 내용기반 영상검색과 통합이 용이하며, 사용자의 주관적인 평가가 이루어질 수 있다는 점에서 과거의 감성기반 칼라영상 검색과 차이가 있다. 본 논문에서 제안한 검색기의 평가를 위해 영상속성으로 MPEG-7의 칼라 기술자(descriptor)를 사용하였으며 "깨끗한" "밝은" "재미있는", "포근한" 등의 감성형용사를 적용한 결과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1306-1313
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• 2005

Relevance Feedback(RF)은 사용자의 인지적 피드백(perceptual feedback)을 사용하는 영상 검색 기법 중의 하나로서, 사용자 피드백을 통해 얻게 되는 적합성 정보(relevance information)를 이용하여 사용자 질의(query)를 점진적으로 구체화하게 된다. 그러나, 기존 RF 기법에서는 이러한 적합성 정보가 매우 유용한 정보임에도 불구하고, 검객이 끝나는 순간 없애버리고 만다. 그래서, 본 논문에서는 사용자의 인지적 피드백 정보를 버리지 않고, 저장하는 새로운 개념의 RF를 제안한다. 새로 제안된 RF는 시간의 흐름에 따라 축적되어 저장된 상위 레벨의 적합성 정보(high-level relevance information)를 하위 레벨의 특징벡터(low-level feature vectors)와 동적으로(dynamically) 결합하여 사용함으로써, 검색의 효율성을 크게 향상시킨다. 제안 방법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험 결과도 제시한다.

• 정보관리학회지
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• 제2권1호
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• pp.108-135
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• 1985

이용자와 시스템간에 상호작용이 이루어질수 있는 온라인 정보검색 시스템에서는 검색결과에 대한 이용자의 피이드백을 이용하여 검색질문을 수정함으로써 시스템의 성능을 향상시킬수 있다. 본 논문에서는 샐톤과 우가 제시한 검색질문의 자동수정 모형을 통제된 키이워어드 시스템에 적용시켜 보았다.