유사 문헌 검색 시스템은 추출된 색인어 중에서 어떤 것을 선택하는가에 따라 검색 결과에 많은 차이점이 발생한다. 본 연구에서는 추출된 후보 색인어의 선정의 오류를 최소한으로 하는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 유사문헌에서 추출된 후보 색인어들을 이용하여 인접한 단어들의 정보와 추출된 키워드 주제어 정보를 이용하였다. 그리고 관련 저자들 정보와 검색 결과의 재순위화 방법을 이용하여 보다 정확도가 높은 유사 문헌 검색 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 과학기술 학회마을 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 실험과 사용자 평가를 통해서 유사 문헌 검색 시스템의 성능을 입증하였다.
NFC 스마트폰의 보급 증가는 앱과 연계하여 다양한 서비스를 제공하고 있으며, 단순한 인터넷 서비스를 개인화 서비스로 변화 시킬 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 정보 접근을 위한 NFC 태그의 정보를 이용하여 유사정보를 활용할 수 있도록 검색 정보를 군집하는 시스템 모델을 제안한다. 제안된 모델을 NFC 태그에서 제공하는 정보를 이용하여 유사 정보를 검색할 수 있다. 또한 검색된 유사정보를 사용자가 활용할 수 있도록 주제별 군집할 수 있다.
유사 재해의 반복적 발생은 건설재해의 가장 큰 특징 중 하나이다. 안전사고 예방을 위한 유사 재해사례는 수행 예정인 작업의 위험을 발견하고 안전 대책을 수립하는데 직접적인 정보를 제공한다. 과거 재해 사례들을 검색하여 안전관리 분야에 사용하기 위해 많은 검색시스템들이 개발되었다. 하지만 현장의 다양한 조건과 반영한 결과를 얻기 위해서는 수많은 검색을 수행하거나, 실제 현장의 안전관리 계획 수립 단계별 특성을 반영하지 못하는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 기존 안전관리 검색시스템들의 한계점을 개선하기 위해 정보 검색 방법과 BIM(building information modeling)을 이용한 안전관리 단계별 적용이 가능하며 현장의 상황과 유사한 재해사례를 검색하는 시스템을 개발하였다. 검색 시스템은 BIM의 객체를 추출하여 이를 현장 정보 DB와 결합하여 질의를 구성한다. 그리고 질의를 과거 재해사례 DB와 비교하여 가장 유사한 과거 재해 사례를 찾고, 안전 관리자에게 정보를 제공한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 안전 관리자는 검색 결과를 얻기 위한 과도한 질의 생성을 줄일 수 있다. 또한 BIM 객체를 통해 과거 유사한 재해가 발생한 현장의 좌표를 얻을 수 있어 위험을 쉽게 인지할 수 있을 것이다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권1호
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pp.36-41
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2021
Text-based image retrieval is not only cumbersome as it requires the manual input of keywords by the user, but is also limited in the semantic approach of keywords. However, content-based image retrieval enables visual processing by a computer to solve the problems of text retrieval more fundamentally. Vision applications such as extraction and mapping of image characteristics, require the processing of a large amount of data in a mobile environment, rendering efficient power consumption difficult. Hence, an effective image retrieval method on mobile platforms is proposed herein. To provide the visual meaning of keywords to be inserted into images, the efficiency of image retrieval is improved by extracting keywords of exchangeable image file format metadata from images retrieved through a content-based similar image retrieval method and then adding automatic keywords to images captured on mobile devices. Additionally, users can manually add or modify keywords to the image metadata.
이동 객체(moving objects)의 궤적(trajectories)은 내용 기반 비디오 검색을 위해 비디오의 내용이나 의미를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(moving objects' trajectories)에 대한 효율적인 검색을 위해 k-워핑(k-warping) 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색(similar sub-trajectory retrieval) 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 궤적을 구성하는 움직임 요소 모두에 대해서 고정된 값(k)만큼까지의 반복을 허용하는 고정 반복 유사 부분궤적 검색(Fixed-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR)과 움직임 요소 각각에 대해서 서로 다른 값으로 할당하고 그 값만큼까지의 반복을 허용하는 가변 반복 유사 부분궤적 검색(Variable-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR) 방법이다. 제안하는 방법은 이동 객체의 궤적을 모델링하기 위해 주로 사용되는 방향만의 단일 속성(property) 뿐만 아니라, 방향, 거리, 그리고 시간 등을 포함하는 다중 속성(multiple properties)을 지원한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해, 제안하는 k-워핑 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색 기법이 동등한 재현율을 유지하면서, 기존의 Li의 방법(no-warping)과 Shan의 OCMR방법(infinite-warping)에 비해 정확율 측면에서 좋은 성능을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권1호
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pp.56-63
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2024
Despite the rapid strides in content-based image retrieval, a notable disparity persists between the visual features of images and the semantic features discerned by humans. Hence, image retrieval based on the association of semantic similarities recognized by humans with visual similarities is a difficult task for most image-retrieval systems. Our study endeavors to bridge this gap by refining image semantics, aligning them more closely with human perception. Deep learning techniques are used to semantically classify images and retrieve those that are semantically similar to personalized images. Moreover, we introduce a keyword-based image retrieval, enabling automatic labeling of images in mobile environments. The proposed approach can improve the performance of a mobile device with limited resources and bandwidth by performing retrieval based on the visual features and keywords of the image on the mobile device.
본 연구는 기존의 유사 부품 검색 알고리즘인 spreading activation 방법의 단점인 속도의 문제를 해결하여 보다 효율적인 부품 검색을 할 수 있도록 개선시켰다. 또한 개선된 SARM을 이용한 부품 정보와 질의어 관련 인터페이스를 구축하였고 이를 통한 부품 검색 시스템을 구축하였다.
Many similar class components are stored in object-storage but the object-storage has needed the retrieval function of correct component for reuse. Accordingly this paper designed the class component retrieval viewer of the object-storage by using the improved spreading activation strategy. Object-storage has made up of information of inheritance relation, superclass, subclass, and we defined the queries about each class function. Also we specified connectionist relaxation of the each class and query, finally we gained retrieval result which showed highest activation value order of class component information including the query function.
최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.
According to the advancement of experimental techniques in molecular biology, genomic and protein sequence databases are increasing in size exponentially, and mean sequence lengths are also increasing. Because the sizes of these databases become larger, it is difficult to search similar sequences in biological databases with significant homologies to a query sequence. In this paper, we present the N-gram indexing method to retrieve similar sequences fast, precisely and comparably. This method regards a protein sequence as a text written in language of 20 amino acid codes, adapts N-gram tokens of fixed-length as its indexing scheme for sequence strings. After such tokens are indexed for all the sequences in the database, sequences can be searched with information retrieval algorithms. Using this new method, we have developed a protein sequence search system named as ProSeS (PROtein Sequence Search). ProSeS is a protein sequence analysis system which provides overall analysis results such as similar sequences with significant homologies, predicted subcellular locations of the query sequence, and major keywords extracted from annotations of similar sequences. We show experimentally that the N-gram indexing approach saves the retrieval time significantly, and that it is as accurate as current popular search tool BLAST.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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