컴퓨터와 인터넷의 발달로 정보의 형태가 다양화 되어 문서 위주의 자료들로부터 이미지, 오디오, 비디오, 음성 등의 모습으로 혼합되어 가고 있다. 하지만 대부분의 검색은 문서 위주로 하기 때문에 이미지, 오디오, 비디오 등은 파일의 이름이 명확하게 설정되어 있지 않을 경우에는 검색을 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 문서가 아닌 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 검색이라고 한다. 그리고 이미지의 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 이미지 검색이라고 한다. 본 논문에서는 HSI 컬러 공간, ART2 알고리즘, SOM 알고리즘을 이용한 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습 대상을 선정하기 위해 원 영상의 특징을 분할한다. 그리고 사용자가 학습 대상을 선정하도록 하기 위해 분할된 특징을 SOM 알고리즘에 적용하여 비슷한 특징을 가지는 영상들로 군집화 한다. 군집화된 영상들에 대해 사용자가 학습 대상을 선정하여 ART2 알고리즘에 적용하여 학습한다. 제안한 방법을 적용하여 이미지 검색을 실험한 결과 제안된 방법은 하나의 이미지가 여러 개의 키워드를 가질 수 있기 때문에 이미지에 포함된 정보를 효과적으로 검색하는 것을 확인하였다.
정보기술의 발달로 이용자들은 아키비스트의 개입 없이 자유롭게 기록을 검색할 수 있게 되었지만, 기존의 기록물 검색 시스템은 이용자의 의도를 파악하지 못하는 단편적인 결과를 제공하고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 시맨틱 웹 기술이 발전하고 있으며, ICA에서는 이를 반영하여 새로운 기록물 기술 표준인 RIC(Record In Context)을 개발하고 있다. RIC의 개념모델과 온톨로지는 시맨틱 검색을 구현하는 기반이 되기 때문에, 이것이 실제로 어떻게 이용자들에게 서비스될 수 있을지 고민해볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 하는 기록물 검색 시스템이 어떤 인터페이스를 통해 구현될 수 있을지 제안해보았다. 시맨틱웹 기술을 기반으로 한 검색 시스템의 사례 3가지를 선정해 이용자들의 인터뷰를 통한 사용경험 평가를 진행하였고, 여기에서 얻은 시사점을 기반으로 하여 기록물 검색 시스템의 인터페이스를 4가지 측면으로 구성하여 제안하였다.
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.
최근 각종 정보가 증가함에 따라 효율적인 관리를 위해 정보 검색에 관한 연구가 더욱 활기를 띠고 있다. 현재 웹 환경에서 운영되고 있는 국내 유물 검색시스템의 경우 대부분이 키워드 기반의 텍스트 검색 방식을 채택하고 있다. 이러한 텍스트 검색 방식은 그 유물에 대한 정확한 이름이나 키워드를 질의자 (user)가 미리 알고 있어야 한다. 하지만 검색대상에 관한 정보가 부족하여 키워드가 모호하거나 단순히 형상에 관한 기억만 있을 경우에는 검색이 쉽지 않았다. 이 논문에서는 기존 유물 검색 시스템의 문제점을 해결하기 위해 온톨로지 기반의 택스트 질의와 사용자 스케치 이미지 질의를 사용하는 자바 기반의 혼합형 유물 검색시스템을 제안한다. 이 시스템은 국내 유물들을 대상으로 사용자가 기억하고 있는 유물에 관한 정보의 형태(택스트, 형상 등)에 따라 다양한 질의방법을 제공하며, 검색결과 내에서 온톨로지 의미관계를 이용한 추가검색이 가능하다.
본 논문에서는 도메인 온톨로지를 사용하여 개인화 된 개념 기반의 검색 기법을 제안하였다. 제안 모델은 도메인 온톨로지를 이용한 컨텐츠의 대표 개념 추출, 컨텐츠 가중치와 개념 가중치를 이용한사용자 프로파일 구성 그리고 개인화 된 개념 기반 검색 과정으로 구성된다. 컨텐츠의 대표 개념은 TScore 기법을 이용하여 추출하였고, 사용자 프로파일은 개인 정보 수집 모듈을 통해 개념 가중치가 높은 개념을 대상으로 구성하였다. 개념 기반 검색을 위해 사용자 프로파일의 개념 집합과 컨텐츠의 대표 개념 집합간에 유사도를 비교하여 개인이 선호하는 개념의 우선순위에 의해 컨텐츠를 검색하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 인터넷 사이트에서 컨텐츠를수집하고사용자프로파일을구성하여 실험하였다. 실험 결과, 제안한 검색기법이 기존의 기반의 검색 기법에 비해 우수함을 보였다. 제안된 기법은 개인화 된 추천 시스템이나 전자 도서관 등과 같은 분야에서 효율적으로 적용할 수 있으리라 기대된다.
정보 추출 작업에서의 처리지연은 인터넷 문서의 분류나 표현규칙이 아직 표준화되어 있지 않아 특정 요소에 대한 사용자의 정보 요구를 정확하게 인식하지 못하기 때문이다. 또한 정보추출에 wrapper 규칙을 사용하는 경우 같은 규칙을 서로 다른 문서에는 적용할 수 없는 확장성의 결여와 같은 문제점이 있다. 선박매매와 같이 선박의 거래를 위해 선박가격, 선박 제원, 인도 장소, 검사장소 등의 판매정보만으로도 거래가 가능한 경우에는 선박매매와 관련된 온톨로지(Ontology)를 이용하여 내용기반 검색 (content based retrieval)을 수행하면 선박 매매에 필요한 정보를 선택적으로 추출할 수 있다. 이 방법은 사이트마다 개별적으로 wrapper를 구성하거나 인터넷 문서에서 불필요한 정보를 단계적으로 제거해 나가는 방법을 개선하여 정보 추출 과정을 단순화시키는 이점을 제공한다.
유비쿼터스 시스템은 컨텍스트에 프로액티브하게 반응할 수 있는 지능적인 환경과 시스템이 필요하다. 본 논문은 컨텍스트 패턴을 이용한 프로액티브 검색 기법을 제안한다. 사용자의 컨텍스트 값이 변경될 때마다 그에 맞는 새로운 정보가 프로액티브하게 사용자에게 전송된다. 프로액티브 검색을 위해 데이터마이닝 기법 중에서 순차 패턴 기법과 연관 규칙 기법을 이용하여 컨텍스트 패턴을 추출하고, 추출된 패턴을 사용하여 가까운 미래에 사용하게 될 정보만을 저장함으로써 유비쿼터스 컴퓨팅에서 많이 사용되는 모바일 장치에서의 저장 공간의 제약과 데이터 전송 속도의 제약을 극복한다. 제안한 기법에 관한 알고리즘을 제시하고, 이에 대한 예를 보이고, 본 논문에서 제안하는 기법의 효율성을 몇 가지 실험을 통하여 평가한다.
본 논문에서는 이진 집합하에서 칼라 공간과 형태 정보를 가지고 새로운 영상검색 방법을 제시한다. 각 영상에 대한 칼라 공간 정보는 칼라 이진세트에 의해 구해지고 형태정보는 영역 세그멘테이션에 의해서 구해진다. 영상 검객 과정에서, 질의 영상과 데이터베이스 영상들의 칼라 및 영상 이진세트들을 비교하여 검색될 후보영상의 집합이 결정된다. 특히, 유사도 측정은 시차적으로 유사한 칼라들의 분포와 객체의 칼라공간 및 형태 특징에 가중치를 고려한 검색이 가능하도록 하였다. 또한 검색 과정의 속도를 향상시키기 위해 후보영상에 대한 복잡한 유사도 측정을 단순히 수행할 수 있도록 새로운 검색 기법을 제안하였다. 위에서 제안한 방법과 3,000개의 화상들로 이루어진 영상 데이터베이스에 대한 구현 실험을 수행하여 제안된 칼라 공간 및 형태특징을 기반으로 한 영상 검색이 비교적 효과적인 결과를 보였다.
논문에서는 디스플레이 촬영 영상을 기반으로 하는 콘텐츠 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 조명 등의 촬영 조건 변화에 영향을 최소화하기 위해 인접 블록 간 휘도의 증감 방향을 표현하는 이진 맵을 이용한다. 또한 본 논문에서 구현한 콘텐츠 검색 시스템은 제안 알고리즘의 효율성을 높이기 위해 스칼라 값을 이용한 인덱스 기반의 2단계 검색을 수행한다. 알고리즘 비교 실험을 통해 제안 알고리즘에 대한 검증을 수행하고 제안 알고리즘을 이용하여 구현한 콘텐츠 검색 시스템을 기술한다.
Case-based reasoning (CBR) method can make estimators understand the estimation process more clearly. Thus, CBR is widely used as a methodology for cost estimation. In CBR, the quality of case retrieval affects the relevance of retrieved cases and hence the overall quality of the reminding capability of CBR system. Thus, it is essential to retrieve relevant past cases for establishing a robust CBR system. Case retrieval needs the following tasks to obtain appropriate case(s); indexing, search, and matching (Aamodt and Plaza 1994). However, the previous CBR researches mostly deal with matching process that has limits such as accuracy and efficiency of case retrieval. In order to address this issue, this research presents a CBR cost model for building projects that has two-step retrieval process: decision tree and nearest neighbor methods. Specifically, the proposed cost model has indexing, search and matching modules. Features in the model are divided into shape-based and scale-based attributes. Based on these, decision tree is established for facilitating the search task and nearest neighbor method was utilized for matching task. In regard to applying nearest neighbor method, attribute weights are assigned using GA optimization and similarity is calculated using the principle of distance measuring. Thereafter, the proposed CBR cost model is developed using 174 cases and validated using 12 test cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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