• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.51-63
• /
• 2001

본 논문에서는 상용 검색 엔진인 BRS/Search 시스템을 이용하여 XML문서에 대한 구조 기반 검색이 가능하도록 XML문서 검색시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 시스템은 XML문서의 논리적인 구조를 Unix 파일시스템의 디렉토리 구조로 표현한다. 이렇게 표현된 XML 문서를 BRS/Search 시스템의 데이터베이스에 정보의 손실 없이 저장하기 위해 데이터베이스 스키마를 정의하고 내용 검색뿐만 아니라, 구조 검색, 혼합 검색, 애트리뷰트 검색이 가능하도록 BRS/search 시스템에 부가적으로 필요한 ETID 추출기, 구조정보 추출기, 저장 관리기, 질의 처리기를 설계하고 구현한다.

• 정보관리학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.209-226
• /
• 2007

XML웹 문서 포맷은 문헌 내에 내용과 의미있는 논리적인 구조 정보를 포함할 수 있어, 검색에서 문서의 내용뿐만 아니라 구조로 접근하는 것을 제공한다. 그래서 본 연구의 목적은XML검색에 있어 내용 검색에 추가적인 요소로 사용된 구조적인 제한이 얼마나 유용한지를 실험하기 위해 내용만으로 검색한 결과와 내용과 구조적인 제한을 가지고 검색한 결과간의 성능을 비교하였다. 이 실험은 자체 개발된 단말노드 언어모델기반의 XML 검색시스템을 사용하였고 INEX 2005의 ad-hoc track에 참여하여 모든 실험방법과 INEX 2005의 실험 문헌 집단을 사용하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제8D권5호
• /
• pp.451-460
• /
• 2001

본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 구조 검색을 위한 색인 모델을 제안한다. 색이 모델은 문선 계층상의 모든 레벨에서 내용 기반 질의와 구조 및 에트리뷰트 질의와 같은 다양한 질의를 지원하기 위한 구조정보와 이를 이용한 색이 구조로 구성된다. 구조검색을 지원하기 위해 새로운 구조정보 표현 방법을 제안한다. 제안한 구조정보 표현 방법에 따라 표현된 구조정보를 이용해 효율적인 검색을 위한 내용 색인, 구조 색인, 에트리뷰트 색인을 구성한다. 또한 내용과 구조가 혼합된 질의의 처리과정을 설명하고, 제안하는 색인 모델의 성능평가를 보임으로써 기존의 방법보다 성능이 우수함을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.601-616
• /
• 2004

구조적 문서들에 대한 검색시스템은 구조 기반 검색 질의를 지원하여 다양한 수준의 검색 기능을 제공한다. 완전한 구조 기반 질의를 처리하기 위해서는 구조적 문서가 가지는 엘리먼트 간의 구조적 포함관계나 순서에 관한 정보를 유지되어야 한다. 본 논문에서는 엘리먼트와 엘리먼트 사이의 구조적 상관관계와 엘리먼트의 발생순서에 관련된 질의 등 여러 유형의 순수 구조 질의를 처리할 수 있는 네 가지 색인구조를 제시하고 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 알고리즘은 전체 문서 인스턴스 트리 개념에 바탕을 두고 있다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권2S호
• /
• pp.678-691
• /
• 2000

A variety of multimedia applications require multimedia database management systems to manage multimedia data, such as text, image, and video, as well as t support content-based image or video retrieval. In this paper we design and implement a content-based image retrieval system, BADA-IV/I$^2$R(Image Information Retrieval), which is developed based on BADA-IV multimedia database management system. In this system image databases can be efficiently constructed and retrieved with the visual features, such as color, shape, and texture, of image. we extend SQL statements to define image query based on both annotations and visual features of image together. A high-dimensional index structure, called CIR-tree, is also employed in the system to provide an efficient access method to image databases. We show that BADA-IV/I$^2$R provides a flexible way to define query for image retrieval and retrieves image data fast and effectively: the effectiveness and performance of image retrieval are shown by BEP(Bull's Eye Performance) that is used to measure the retrieval effectiveness in MPEG-7 and comparing the performance of CIR-tree with those of X-tree and TV-tree, respectively.

• ETRI Journal
• /
• 제28권3호
• /
• pp.337-346
• /
• 2006

In this paper, we propose a new language model, namely, a dependency structure language model, for information retrieval to compensate for the weaknesses of unigram and bigram language models. The dependency structure language model is based on the first-order dependency model and the dependency parse tree generated by a linguistic parser. So, long-distance dependencies can be naturally captured by the dependency structure language model. We carried out extensive experiments to verify the proposed model, where the dependency structure model gives a better performance than recently proposed language models and the Okapi BM25 method, and the dependency structure is more effective than unigram and bigram in language modeling for information retrieval.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제49권4호
• /
• pp.99-124
• /
• 2015

As the improvement of digital technologies increases the use of images from various fields, the domain of image retrieval has evolved and become a growing topic of research in the Library and Information Science field. The purpose of this study is to identify the knowledge structure of the image retrieval domain by using the author co-citation analysis and author bibliographic coupling as analytical tools in order to understand the domain's past and present. The data set for this study is 245 articles with 8,031 cited articles in the field of image retrieval from 1998 to 2013, from the Web of Science citation database. According to the results of author co-citation analysis for the past of the image retrieval domain, our findings demonstrate that the intellectual structure of image retrieval in the LIS field consists of predominantly user-oriented approaches, but also includes some areas influenced by the CBIR area. More specifically, the user-oriented approach contains six specific areas which include image needs, information seeking, image needs and search behavior, image indexing and access, indexing of image collection, and web image search. On the other hand, for CBIR approaches, it contains feature-based image indexing, shape-based indexing, and IR & CBIR. The recent trends of image retrieval based on the results from author bibliographic coupling analysis show that the domain is expanding to emerging areas of medical images, multimedia, ontology- and tag-based indexing which thus reflects a new paradigm of information environment.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권7호
• /
• pp.2407-2424
• /
• 2022

Recently, Transformer has made great progress in video retrieval tasks due to its high representation capability. For the structure of a Transformer, the cascaded self-attention modules are capable of capturing long-distance feature dependencies. However, the local feature details are likely to have deteriorated. In addition, increasing the depth of the structure is likely to produce learning bias in the learned features. In this paper, an improved Transformer structure named TransDCS (Transformer with Dynamic Convolution and Shortcut) is proposed. A Multi-head Conv-Self-Attention module is introduced to model the local dependencies and improve the efficiency of local features extraction. Meanwhile, the augmented shortcuts module based on a dual identity matrix is applied to enhance the conduction of input features, and mitigate the learning bias. The proposed model is tested on MSRVTT, LSMDC and Activity-Net benchmarks, and it surpasses all previous solutions for the video-text retrieval task. For example, on the LSMDC benchmark, a gain of about 2.3% MdR and 6.1% MnR is obtained over recently proposed multimodal-based methods.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권12호
• /
• pp.3469-3476
• /
• 1999

공간적인 자료구조를 기반으로 하는 공간 데이터베이스에서는 일차원 색인구조와는 달리 공간객체들의 다차원적인 특성에 부합되는 새로운 색인구조가 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위하여 기존 다차원 색인구조들의 특징 분석을 통하여 공간 데이터베이스의 효율적인 검색을 위한 새로운 색인구조를 제안하였다. 기존 X-트리에서 슈퍼노드의 순차적인 검색방법의 개선과 방대한 슈퍼노드가 생성되는 경우에도 검색시간의 단축이 가능하도록 하기 위하여, 포인트 색인구조를 갖는 kd-트리를 X-트리에 병합시킨 색인구조를 제안하였다. 제안된 색인구조를 실제로 구현하여 실험 데이터의 차원과 분포에 따라 검색시간을 분석하였다.

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