Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.11a
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pp.128-131
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2003
This paper enhanced similar components retrieval algorithm-spreading activation method. The solution is that retrieval speed is overcome and more efficiently components are retrieved. Also we implemented interface for component information and query, and constructed component retrieval system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.3
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pp.215-219
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2000
The purpose of this paper is to propose a method to maximize the efficiency of a content-based image retrieval for various kinds of images. This paper discuss the self-adaptivity for the change of image domain and the self-selection of optimal features for query image, and present the efficient method to maximize content-based retrieval for various kinds of images. In this method, a content-based retrieval system is adopted to select automatically distinctive feature patterns which have a maximum efficiency of image retrieval in various kinds of images. Experimental results show that the Proposed method is improved 3% than the method using individual features.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.31
no.1
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pp.31-51
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2014
This study aims to suggest several improvement strategies for the access and retrieval system of National Library of Korea Subject Headings (NLKSH). For this purpose, first of all, the access and retrieval systems in five selected subject headings were examined. Second, focus group interviews and system analysis were conducted to reveal the current condition and suggest the future development strategies. Third, IFLA's Guidelines for Subject Access in National Bibliographies and FAST application cases were analyzed to suggest implications on the improvement strategies. Upon these analysis, recommendations for improving access and retrieval systems of the NLKSH were proposed in four areas as follows: functionalities, interfaces, queries, and other front-end features.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.240-245
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1998
Fuzzy information retrieval which uses the concept of fuzzy relation is able to retrieve documents in the way based on not morphology but semantics, dissimilar to traditional information retrieval theories. Fuzzy information retrieval logically consists of three sets : the set of documents, the set of terms and the set of queries. It maintains a fuzzy relational matrix which describes the relationship between documents and terms and creates a thesaurus with fuzzy relational product. It also provides the user with documents which are relevant to his query. However, there are some problems on building a thesaurus with fuzzy relational product such that it has big time complexity and it uses fuzzy values to be processed with flating-point. Actually, fuzzy values have to be expressed and processed with floating-point. However, floating-point operations have complex logics and make the system be slow. If it is possible to exchange fuzzy values with binary values, we could expect sp eding up building the thesaurus. In addition, binary value expressions require just a bit of memory space, but floating -point expression needs couple of bytes. In this study, we suggest a new method of building a thesaurus, which accelerates the operation of the system by pre-applying an ${\alpha}$-cut. The experiments show the improvement of performance and reliability of the system.
With the popularity of digital audio contents, querying and retrieving audio contents efficiently from database has become essential. In this paper, we propose a new index scheme for retrieving audio contents efficiently using audio portions that have been queried frequently. This scheme is based on the observation that users have a tendency to memorize and query a small number of audio portions. Detecting and indexing such portions enables fast retrieval and shows better performance than sequential search-based audio retrieval. Moreover, this scheme is independent of underlying retrieval system, which means this scheme can work together with any other audio retrieval system. We have implemented a prototype system and showed its performance gain through experiments.
Recent content-based image retrieval systems make use of a local single server contained a limited number of images. So these systems are not satisfactory for the Web user's needs that make request for various images on the Web. A content-based image retrieval system that has regard for a great number of Web images has to stand on the basis of real-time first of all. Therefore, to implement the above system we have to resolve a problem of large waste time to take for an image collection and feature extractions. In recent, PC clusters with a load distribution are implemented for the purpose of high-performance data processing. In this paper, we decreased the whole retrieval time by distributing the tasks of image collection and feature extraction to take much time among the slave computers of the PC cluster, and so we found the possibility of the real-time processing in the retrieval of Web images.
Studies based on food analysis or food databases use the national standard food database. Although Internet information services are increasing gradually, users are only able to get definitive and profitable information using standard food terms. Until now, it has been uncommon to find food retrieval services that include users' regional or historical characteristics. Thus, this study introduces a prototype for Food and Dish Synonym Retrieval (NutriSyn) that includes synonyms and related words. The environments which NutriSyn was implemented were Linux for the server operating system, the Microsoft Windows series for the users' operating system and Apache for a web server. The development languages used are PHP, JavaScript and HTLM with a MySQL database. Users can access NutriSyn using Internet browsers. The main menu items are (1) Food Synonym DB, (2) Dish Synonym DB, (3) Food Information DB, (4) Dish Information DB, and (5) Food and Menu Synonym Retrieval. This system is expected to be a useful tool for food experts and interdisciplinary research.
When Web-based special retrieval systems for scientific field extremely restrict the expression of user's information request, the process of the information content analysis and that of the information acquisition become inconsistent. In this paper, we apply the fuzzy retrieval model to solve the high time complexity of the retrieval system by constructing a reduced term set for the term's relatively importance degree. Furthermore, we perform a cluster retrieval to reflect the user's Query exactly through the similarity relation matrix satisfying the characteristics of the fuzzy compatibility relation. We have proven the performance of a proposed re-ranking model based on the similarity union of the fuzzy retrieval model and the document cluster retrieval model.
This paper proposes a method of player event retrieval using combination of two functions: detection of player name in speech information and detection of sound event from audio information in golf videos. The system consists of indexing module and retrieval module. At the indexing time audio segmentation and noise reduction are applied to audio stream demultiplexed from the golf videos. The noise-reduced speech is then fed into speech recognizer, which outputs spoken descriptors. The player name and sound event are indexed by the spoken descriptors. At search time, text query is converted into phoneme sequences. The lists of each query term are retrieved through a description matcher to identify full and partial phrase hits. For the retrieval of the player name, this paper compares the results of word-based, phoneme-based, and hybrid approach.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.1
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pp.114-121
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2008
In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic- based retrieval method can be available for various query of users. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system for Environment Education Contents which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted form query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. From experiment, the designed and implemented system showed high precision ratio in performance assessment more than 90 percents.
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