본 연구는 병원고객관리를 위한 의료용 CRM 시스템의 설계를 목적으로 한다. 본 CRM 시스템은 병원에서 제공하는 정보 및 세미나를 필요로 하는 환자들의 우선순위 검색과 이를 통해 검색 결과 내의 인원별, 지역별 등의 연관 검색이 가능하도록 하였다. 고객은 병원에서 발송한 메시지를 받고, 세미나에 참여의사를 밝히는 메시지를 병원에서 실시간으로 출력하고 이를 관리한다. 이를 통해 병원에서는 고객이 참가할 세미나의 참여도를 파악하고, 세미나에 적극적으로 참여하는 환자들을 별도로 관리하여 향후 세미나 개최 시 우선적으로 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다.
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 물체의 위치 이동이나 회전, 크기 변화 등과 같은 각종 변환에 민감하지 않은 불변모멘트(invariant moments)값의 특성을 이용하여 사용자 질의로서 입력된 객체를 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 실험결과, precision 85%, recall 23%의 높은 검색효율을 보였고 기존의 전체 영상의 특징을 가지고는 정확히 표현할 수 없는 객체들의 모양을 정확히 표현해 줌으로써 보다 정화한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 멀티미디어 정보 검색을 위한 비디오 데이터 처리 기법에 관한 연구로서 뉴스 비디오 도메인에 기반하여 비디오 정보를 효과적으로 검색할 수 있는 비디오 검색 시스템이다. 효과적인 시스템을 구축하기 위하여 비디오 데이터의 생성과 구성에 관한 사전 지식을 이용하여 의미 정보와 특징 정보를 추출한다. 이를 바탕으로 뉴스 비디오를 내용별로 인덱싱하여 신속하게 뉴스 비디오를 검색하도록 한다. 본 논문에서는 실제 KBS 방송국에서 방송 중인 뉴스에 적용하여 실험하고 시스템 평가를 위하여 프리시즌과 리콜을 사용하였다.
본 연구는 사용자 인터페이스의 문제점을 사용자의 입장에서 조명하고 사용자 인터페이스의 중요성과 사용자 중심적 설계의 필요성을 강조하고자 하였다. 사용자들이 검색성능이 우수하지 않은 검색시스템을 이용하면서도 만족을 느끼는 False Positives 현상은 사용하기 쉽고 편리하다고 인식하는 웹 기반의 인터페이스를 사용할 때 선명하게 들어 남에 따라 인터페이스의 중요성이 부각되고 있다. 정보검색시스템이 우수한 검색성능과 다양한 기능을 가지고 있다하더라도 사용자는 이 기능들을 사용하기 편리하고 유용하지 않는 한 전혀 활용하지 않는다는 현상을 목격한 ELSA시스템 구축팀은 인터페이스의 중요성을 인식하고 인터페이스를 사용자 중심적으로 설계하고자 노력하였다. 사용자의 검색행태, 사용자의 선호, 사용자의 요구사항을 인터페이스 컨셉으로 반영하고 그 컨셉을 만족시킬 수 있는 구체적인 방안을 강구한 ELSA 시스템 구축 사례를 고찰함으로써 사용자 중심적인 인터페이스 설계의 중요성을 노정하고자 하였다.
본 연구에서는 지식검색을 위해 개념 속성을 이용하여 사용자 질의에 가장 적합한 정답 문장들을 검색 할 수 있는 정답검색 시스템을 설계하고 평가한다. 이 시스템은 먼저 사용자 질의를 개념 속성에 대한 불리언 연산으로 분석한 다음, 정답 문서 색인 집합에서 해당 문서들을 검색한다. 사용자는 이 검색된 문서들로부터 자신이 요구한 정답 문장들을 검색할 수 있으며, 또한 특정한 문서를 선택함으로써 그 문서에 포함된 정답 문장들을 검색할 수 있다. 이를 위해서 개념어와 속성어의 색인 단위로 색인된 정답 문서들은 각각의 문장들로 분할되어 색인된다. 그래서 분할된 문장들은 개념어와 속성어 형태로 분석되어 문서 색인 단위와의 관련 정도를 평가함으로써 정답 문장들의 위치를 색인한다. 마지막으로, 100개의 사용자 질의에 대해 정답 검색 시스템의 성능을 다양한 방법으로 평가한다.
영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.
A content-based image retrieval system is designed and implemetned using the color featurees which are histogram intersection and color pairs. The preprocessor for the image retrieval manage linearly the existing HSI(hue, saturation, saturation, intensity). Hue and intensity histogram thresholding for each color attribute is performed to split the chromatic and achromatic regions respectively. Grouping te indexes produced by the histogram intersection is used to save the retrieval times. Each image is divided into the cells of 32$\times$32 pixels, and color pairs are used to represent the query during retrievals. The recall/precision of histogram intersection is 0.621/0.663 and recall/precision of color pairs is 0.438/0.536. And recall/precision of proposed method is 0.765/0.775/. It is shown that the proposed method using histogram intersection and color pairs improves the retrieval rates.
웹 문서 검색 시스템 사용자에게 자연어 질의를 입력하는 방법은 가장 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 자연어 질의를 입력하는 웹 문서 검색 시스템을 위해 자연어 처리 기술에 기반하여 사용자의 입력 질의 문장을 구문 분석한 후 검색어를 추출하고 확장하는 다중검색 기법을 제안한다. 질의문에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하며, 검색어가 되는 음역어와 축약어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율과 정확도를 향상시킬수 있음을 보였다.
Currently, car information service systems are lack of providing retrieval service, because most of them aim for buying and selling. Thus, in this paper, we design and implement CISS(Car Information Service System on Internet) to provide efficient retrieval for car information. In CISS, we collect information of cars on Internet and construct the lattice structure for efficient retrieval. And we provide retrieval convenience by implementing of Car Browser that permits gradual refinement of the index term by browsing through lattice graph and that permits keyword-based retrieval.
본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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