• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.91-96
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• 2008

멀티미디어 데이터의 급격한 양적 팽창은 원하는 데이터를 빠르고 정확하게 검색해야 한다는 새로운 과제를 안겨주었다. 이러한 효율적 검색을 위해 가장 중요한 기반이 되는 것이 바로 데이터의 적절한 표준화이다. 2001년 국제 표준으로 제정된 MPEG-7은 바로 이러한 이유로 멀티미디어 데이터의 표현에 대한 표준화를 다루고 있다. 본 논문에서 설계한 시스템은 MPEG-7에서 요구하는 내용기반 검색 방법인 하위 레벨 메타데이터들을 이용한 유사성 검색과 상의 레벨 메타데이터들을 이용한 키워드 검색 기능을 제공할 것이다. 또한, 상위 레벨 메타데이터와 하위 레벨 메타데이터들을 통합하여 검색하는 기능을 제공하여 사용자가 원하는 멀티미디어 정보를 보다 효율적으로 검색할 수 있도록 할 것이다.

• 대한간호
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• 제33권1호
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• pp.52-64
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• 1994

Since 1963 when the graduate program in nursing was initiated in Korea, more than 2,000 students enrolled in the program have published their theses or dissertation papers. However, a few of the study papers have been confined one system, which prohibits them from being used as references by others. This research study provides a database for the nursing thesis and dissertation papers published since 1967 in Korea. This allows for those who are interested in nursing to retrieve the information in effective ways. The retrieval networks as follows: 1) The data is sent via PSTN or DACOM NET to Chonrian by Yonsei Nursing Policy Research Institute. 2) Chonrian saves data. 3) Members of Chonrian retrieve the data through PSTN or DACOM NET. The database is comprised of the title of the papers; school; graduate year.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.407-412
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• 2002

인터넷에서 전자 정보의 양이 증가함으로써 관련 정보만을 자동으로 검색하는 방법이 매우 중요하다. 전통적인 정보 검색 시스템의 결점은 사용자가 부여한 탐색 용어가 시스템이 색인한 용어와 다르기 때문에, 부정확한 정보를 검색하거나 정확한 정보를 놓치게 된다. 본 연구에서는 검색 성능 향상을 위해 용어 분포에 기반한 질의어 확장을 사용하며, 용어 분포 임계치를 설정하여 효과적으로 검색 성능을 개선하는 방안을 제안한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.182-186
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• 2011

Early cost estimates are important to decision-making for a construction project. Moreover, the possibility of reducing the project cost is getting less as the project is progressed. Case-based reasoning (CBR), which can be viewed as an effective method for early cost estimating, is widely utilized recently. Early cost estimates using CBR have advantages over the traditional ones as they produce reasonable outputs and self-studying is possible by simply adding new cases. Case-based reasoning is composed of a cycle of retrieve, reuse, revise, and retain process. However, in the majority of research cases, they are focused on how to retrieve the similar cases, instead of revising the cases which is expected to increase accuracy results of cost estimation. This research suggests a method of revising retrieved similar cases in a GA-CBR cost model which is widely studied and utilized for early cost estimating recently. To validate the proposed method, case study is conducted based on Korean public apartment projects.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.270-275
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• 2007

모션 캡처 기술은 현실감 있는 캐릭터 동작을 얻기 위해 많이 사용되고 있지만, 모션 캡처 데이터의 상이한 포맷들로 인하여 효율적인 모션 데이터의 저장과 검색이 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 상이한 형식의 모션 캡처 데이터를 통합하고 효과적으로 저장 및 검객하기 위한 프레임워크를 제안한다. 상이한 모션 캡처 데이터 포맷들을 통합하기 위한 XML 기반의 표준 포맷을 MCML(Motion Capture Markup Language)로 정의하고 있으며 서로 다른 포맷의 모션 캡처 데이터 파일을 하나의 단일화된 MCML 파일로 변환하여 관계형 데이터베이스 또는 XML 데이베이스에 저장함으로써 동일 데이터의 중복 저장 및 공유 문제를 해결한다. 모션캡처 데이터의 검색은 퍼지 문자열 검색(Fuzzy string searching) 기법에 의한 유사어 검색으로 특정 키워드를 포함하는 MCML 문서들을 찾거나 특정 위치의 시작 프레임에서 일련의 프레임들을 선택적으로 추출할 수 있는 모션클립(motion clips) 검색이 가능하도록 하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.285-293
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• 2008

차세대 웹으로 인식되고 있는 시맨틱 웹에서는 정보 리소스의 개념과 의미적 관계를 정의하는 메타데이터와 온톨로지의 역할이 무엇보다 중요시되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마 같은 시맨틱 웹 언어로 표현되어 있는 시맨틱 데이터의 효과적인 저장 및 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 RDF와 RDF 스키마를 함께 고려하여 시맨틱 웹 데이터의 질의 유형을 크게 3가지로 분류하였다. 그리고 RDF와 RDF 스키마가 그래프 데이터 모델로 표현이 가능하고 다양한 질의의 형태가 그래프 모델에서 추출 가능한 경로식으로 표현될 수 있다는데 초점을 맞추고 효율적인 질의 처리를 위한 저장 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 저장 구조는 RDF와 RDF 스키마에 기본적으로 기술되어 있는 클래스, 프로퍼티, 리소스에 대한 정의나 계층 정보는 물론 추출 가능한 모든 경로 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 저장 기법을 통해 일반적인 질의 유형은 물론 그래프 모델 상의 복잡한 경로식으로 표현되는 질의 유형에 대해서도 테이블의 조인 횟수를 최소화하면서 특정 클래스나 프로퍼티로부터 시작하는 모든 경로에 대한 질의 처리가 가능한 장점이 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1357-1366
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• 2004

웹에서 효율적인 정보 관리와 데이터 교환을 위해 XML의 중요성이 증가함에 따라 XML의 구조 통합과 구조 검색에 대한 연구가 진행되고 있다. 구조가 정의되어 있는 XML 문서의 구조 검색은 스키마 또는 DTD를 통해 가능하다 그러나 DTD나 스키마가 정의되어 있지 않은 XML 문서에 대한 검색은 기존의 검색 방법을 적용할 수 없다. 그러므로 이 논문에서는 구조 정보가 주어지지 않은 많은 양의 XML 문서를 대상으로 구조를 빠르게 검색하기 위한 기반 연구로써 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 먼저 각 문서로부터 빈발한 구조의 특성을 추출한다. 그리고 추출된 빈발 구조를 문서의 대표 구조로 하여 유사 구조기반의 클러스터링을 수행한다. 이것은 서로 다른 구조의 전체 문서를 대상으로 검색하는 것보다 신속하게 구조 검색을 할 수 있도록 한다. 또한 유사한 구조들로 그룹화되어 있는 클러스터들을 기반으로 XML 문서에 대한 구조 검색을 수행한다. 아울러 구조 검색의 적용 방법을 기술하고, 그에 대한 결과의 예를 보여 제안 기법의 효율성을 증명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.296-301
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• 2012

오늘날 효과적인 정보검색을 위해 지능형 검색에 대한 다양한 기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 검색 방법은 온톨로지 기술을 적용하는 것이다. 온톨로지는 시맨틱웹에서의 핵심기술이라 할 수 있다. 시맨틱웹에서 온톨로지 기술은 간단하면서 정확하게 추론엔진을 통하여 관련 정보를 검색하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 대학, 대학원, 구성원을 중심으로 정보를 검색할 수 있는 온톨로지 기반 대학정보검색 시스템을 설계 및 구현을 하고자 한다. 대학, 대학원, 구성원 정보들의 계층구조를 수집하였으며, 온톨로지 개발도구인 protege 에디터를 이용하였다. 대학정보를 온톨로지로 설계하기 위해 설계된 대학정보 온톨로지를 protege 에디터의 추론기능을 이용하여 검증하였으며, 검증된 온톨로지는 지나 추론엔진을 적용하여 웹서비스 할 수 있도록 대학정보검색 시스템을 구현하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1168-1188
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• 2018

Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.677-684
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• 2016

이미지와 같은 멀티미디어 정보들의 증가로 저수준의 시각 정보에서 고수준의 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이러한 정보를 자동으로 생성하는 다양한 기술들이 연구되고 있다. 일반적으로 이미지 검색에 있어서 색상과 모양 등의 유사도를 이용하여 검색하는 경우가 많다. 색상과 모양이 비슷하다고 하여 의미까지 같은 이미지를 검색하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이미지에서 객체를 인식하기 위해 중간 계층 기술값을 이용하여 중간 계층의 의미 값으로 변환하며, 세그멘테이션의 성능을 높이기 위해 K-means알고리즘을 이용하여 각각의 이미지에 적합한 K값을 구하는 방법을 제안한다. 이렇게 세그멘테이션을 이용한 저수준 특징을 이용하여 객체를 추출하고, 온톨로지를 이용하여 의미관계를 추론한다. 제안하는 방법은 사용자가 생각하는 의미적으로 유사한 이미지를 보다 효율적으로 검색할 수 있다.