• 제목/요약/키워드: Retrieval system

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부동산 다속성 통합 검색 시스템 개발 (The Development of a Real Estate Multi-Attribute Integrated Search System)

  • 조재형
    • 한국전자거래학회지
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    • 제14권3호
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    • pp.15-37
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    • 2009
  • 본 연구에서는 매수인이 부동산을 검색할 때, 매수인의 다양한 성향을 고려할 수 있는 새로운 검색 시스템을 제안한다. 이를 위해 부동산 가격에 영향을 미치는 요인들을 분석한 뒤, 지역요인 및 개별요인으로 분류하였다. 다요소 의사결정(Multi-attribute Decision Making) 알고리즘을 통해 매수인이 입력한 검색조건을 분석하여 가중치를 부여하고, 부동산 후보지간 엔트로피 척도를 통해 최적의 부동산 후보지를 도출하도록 설계하였다. 본 검색 시스템의 효용성을 평가하기 위해 부산지역의 실제 부동산 정보를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험결과, 본 다속성 통합 검색 시스템은 매수 아파트 검색 시 지역분석과 개별분석을 용이하게 해 주었다. 또한 한번 검색으로 여러 지역의 부동산 후보들을 비교분석함으로써 매수인의 탐색비용을 절감시킬 수 있었다.

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퍼지 ART 신경망을 이용한 내용기반 영상검색 (Contents-based Image Retrieval using Fuzzy ART Neural Network)

  • 박상성;이만희;장동식;김재연
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.12-17
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    • 2003
  • 본 논문은 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 이용하여 내용기반 영상을 검색하는 연구를 제시한다. 대용량의 영상 데이터베이스를 검색할 때, 클러스터링은 빠른 검색을 위해 중요하다. 그러나 많은 양의 영상 데이터를 적절하게 클러스터링 하는 것은 상당히 어렵다. 기존의 유사도에 따른 검색 방법은 검색의 정확도가 떨어지고 검색시간이 많이 걸리는 단점이 있기 때문에 이러한 단점을 보완하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 보완하기 위하여 신경망 알고리즘을 사용한 내용기반 영상검색 시스템을 제안한다. 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 사용한 본 검색 시스템에서는 색상과 질감을 검색에 필요한 특징치로 잡아 데이터를 0과 1사이의 데이터로 정규화 하여 신경망 알고리즘의 입력 데이터로 넣어서 영상을 클러스터링 한 후 검색을 실시하였다 300개의 영상을 가지고 실험한 결과 약 87%의 검출률을 보여 주었다.

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비디오의 의미검색과 예제기반 장면검색을 위한 비디오 검색시스템 (Video Retrieval System supporting Content-based Retrieval and Scene-Query-By-Example Retrieval)

  • 윤미희;조동욱
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권1호
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    • pp.105-112
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    • 2002
  • 비디오데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미검색기법이 요구된다. 본 논문에서는 특징 기반 검색과 주석 기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의와, SQBE(scene query by example) 질의가 가능한 비디오 검색시스템(Video Retrieval System : VRS)을 제안한다. 사용자는 SQBE 질의를 통해 장면의 검색 결과로 제시된 장면을 기반으로 객체의 추가 삭제를 통해 사용자가 원하는 좀 더 정확한 장면의 검색이 가능하다. 또한 SQBE질의를 위한 질의언어와 이 질의를 처리하기 위한 질의처리알고리즘을 제안하고 장면과 객체의 유사성 검색에 대한 성능평가를 수행했다. 제안된 시스템은 Visual C++과 Oracle을 이용하여 구현되었다.

대화형 감성기반 칼라영상 검색 (Interactive emotion-based color image retrieval)

  • 엄경배;박중수
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.17-22
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    • 2006
  • 영상으로부터 여러 가지 내용을 추출하여 검색에 사용함으로써 내용기반 영상검색에서 검색의 정확도를 높이고 있다. 내용기반 영상검색 방법은 영상 검색을 위하여 물리적 속성을 이용한다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 물리적인 속성 또는 이들의 공간적인 배치등의 내용을 상당부분 알아야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 그러므로, 이방법은 사용자의 의도를 반영하는데 제약이 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 의도를 반영하는 감성기반 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 사용자의 의도를 추정하기위해 relevance feedback을 이용한다는 점에 있어 기존의 내용기반 영상 검색 방법과 다르고, 제안된 시스템은 내용기반 영상검색 방법에 기반하고 있으므로 기존의 내용기반 검색방법과 통합이 용이하다. 속성들과 유사도측도들은 MPEG-7 칼라 기술자를 사용하였다. 벽지 영상을 이용하여 이같은 실험을 행하였고, 감성형용사들을 적용하여 DB에 저장된 벽지 영상들을 대상으로 검색한 결과 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

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MPEG-7 기반의 이벤트 의미 포토 검색 관리 시스템 (Event Semantic Photo Retrieval Management System based on MPEG-7)

  • 안병태;정범석;이종하
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.1-9
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    • 2007
  • 의미 포토 검색은 포토의 간단한 시각화 특성과 적합한 의미를 분류하는데 있어서의 갭을 간소화시키는 데 중요한 역할을 한다. 의미 검색을 이용한 효과적인 포토 검색은 포토 검색에 있어서 매우 중요한 과제중의 하나이다. 따라서 우리는 사용자 인터페이스의 포토 주석을 이용한 새로운 이벤트 의미 포토 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서는 순수 XML 데이터베이스와 MPEG-7표준을 기반으로 포토 관리 및 의미 검색이 쉬운 포토 앨범 관리 시스템을 설계 및 구현하였다.

전자정보자원의 검색시스템에 관한 연구 - 부산.울산.경남지역 대학도서관을 중심으로 - (A Study on the Retrieval Systems for Digital Information Resources : Focused on the University Libraries in Busan, Ulsan, Gyeongnam Districts)

  • 도태현
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.261-281
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    • 2008
  • 이 연구에서는 부산 울산 경남지역의 대학도서관 전자정보자원 검색시스템과 전자정보자원 제공처의 검색시스템을 분석하였다. 도서관 검색시스템의 접근점과 검색조건들(검색어의 조합방식, 검색어 일치방식, 검색의 상세수준)은 서로 다르고 통일성이 없었다. 제공처 검색시스템의 접근점은 그 종류가 불필요할 정도로 많고 서로 달랐으나 검색조건들은 비교적 정밀하였다. 이러한 결과를 토대로 전자정보자원 검색시스템의 개선을 위한 제언을 하였다.

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온톨로지 기반 법률 검색시스템의 구축 및 평가에 관한 연구 (Developing and Evaluating an Ontology-based Legal Retrieval System)

  • 장인호
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제45권2호
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    • pp.345-366
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    • 2011
  • 법은 실생활에 직접 영향을 미치는 중요한 정보원이다. 법률 정보가 전자적으로 접근할 수 있게 되었음에도 불구하고, 현행 키워드 기반 검색시스템은 법률용어와 일상용어의 불일치, 생략형의 용어 사용, 법률용어의 다의성, 법률 정보의 대량 생산 그리고 질의-응답 형식의 검색 욕구 등의 문제를 잘 해결하지 못하고 있는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방식으로 온톨로지 기반 검색시스템이 제시되고 있다. 본 연구자는 법률 온톨로지와 그 온톨로지를 기반으로 하는 법률 검색시스템(실험시스템)을 구축하는 연구와, 실험시스템의 평가를 위하여 현존하는 키워드 기반 법률 검색시스템(비교시스템)과 비교 실험을 통해 검색 성능과 이용자 만족도를 평가하는 연구를 수행하였다.

XML 메타데이터 모델링기법과 멀티미디어 검색시스템의 제안 (A Proposal of Multimedia Retrieval System and XML Meta-data Modeling Techniques)

  • 윤미희;조동욱
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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    • pp.393-398
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    • 2003
  • 비디오는 멀티미디어 데이터의 가장 대표적인 형태로, 텍스트나, 이미지, 오디오와 객체의 움직임 같은 풍부한 정보를 담고 있다. 비정형의 멀티미디어 데이터를 다양하고 효율적으로 표현하기 위해서는 XML(extensible Markup Language)을 사용하여 저장하고 검색하는 멀티미디어 검색시스템이 필수적이다. 그러므로 멀티미디어 데이터에 대한 검색을 위해서는 멀티미디어 데이터의 내용을 구조적으로 설명하는 메타데이터가 필요하고 이 메타데이터를 XML을 사용하여 표현하며 저장하고 검색하기 위한 멀티미디어 검색시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 메타데이터 모델링 기법과 이 모델링 기법을 지반으로 한 멀티미디어 검색시스템을 제안한다.

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전기 안전 교육을 위한 모바일 에이전트 기반 비디오 검색 시스템 (A Video Retrieval System for Electric Safety Education based on Mobile Agent)

  • 조현섭;이근왕;김희숙
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2830-2832
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    • 2005
  • Recently, retrieval or various video data has become an important issue as more and more multimedia content services are being provided. To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safetyrelated educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.

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영상 객체의 특징 추출을 이용한 내용 기반 영상 검색 시스템 (Content-Based Image Retrieval System using Feature Extraction of Image Objects)

  • 정세환;서광규
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.59-65
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    • 2004
  • This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions which are coherent in color and texture space. These schemes are used for object-based image retrieval. Features for image retrieval are three color features from HSV color model and five texture features from Gray-level co-occurrence matrices. Once the feature extraction scheme is performed in the image, 8-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. VQ algorithm is used to cluster each pixel data into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to object within the image. The proposed method can retrieve similar images even in the case that the objects are translated, scaled, and rotated.