• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.567-576
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• 2011

웹 2.0의 발전에 따라 다양한 기술들이 제공되며 그 중 대두되는 기술로 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹하는 소셜 북마킹 기술이다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 중요 정보인 다른 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하며 또한, 다른 사용자들과의 유사도를 반영하지 못하여 소셜 북마킹 시스템의 특징을 반영하지 못한 검색결과를 도출하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행 연구를 기반으로 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출 및 북마크 정보와 다른 사용자의 유사도를 혼합한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론 및 선행 연구의 방법론과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 태그 정보 및 북마크 수와 유사도를 활용한 방법이 기존 방법론보다 효율적인 결과를 도출하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권1호
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• pp.117-135
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• 2010

본 연구는 이미지의 시맨틱 검색을 위해서 동등어, 동의어 및 관련어를 질의 확장시에 사용하여 태그를 통제한 구조화된 폭소노미 시스템의 모형을 제안하였다. 그런 다음 제안한 시스템의 효율성을 평가하기 위해서 실험을 통해서 이 시스템을 태그를 전혀 통제하지 않은 태그 기반 시스템과 검색 효율성(재현율과 정확률)과 만족도 측면에서 비교해 보았다. 이외에 검색 효율성이 질의 확장 방식에 따라서 어떤 차이를 보이는지 조사해 보았다. 실험 결과, 제안된 구조화된 폭소노미 시스템이 태그 기반 시스템 보다 재현율, 정확률 및 만족도에서 더 높게 나타났으며 그 차이도 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 한편 질의 확장 방식에 따라서 재현율은 차이가 없었지만 정확률은 부분적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 라이브러리 2.0 시대의 디지털 도서관 시스템에 적용되어 디지털 자원에 대한 접근성을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권1호
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• pp.247-262
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• 2011

이용자 정의형 적합성 연구가 적합성의 유형 및 기준 식별에 큰 진전을 이룬 반면, 그 결과를 실제 시스템 디자인에 적용시키는데는 큰 발전이 없었다. 이러한 전제하에 본 연구는 식별된 적합성기준이 주요 웹검색엔진의 인터페이스 기능에 어느정도 접목되었는지를 조사하고 무엇이 더 이루어져야 하는지를 제안하였다. 시스템 기능에 접근하기전에 본 연구에서는 적합성연구와 정보학 및 HCI에서 이와 유사한 이용자중심 연구를 비교하여 제시하였다. 인터페이스기능을 지원하기위한 제안점은 (1) 인터페이스 디자인의 추가적인 개인화, (2) 웹 컨텐츠를 위한 저자제공 메타 태그, 그리고 (3) 링크구조에 입각한 비주제적 표현의 확장 등이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1245-1255
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• 2010

현재 웹 2.0 환경에서의 핵심 기술 중 하나는 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹 하는 소셜 북마킹 기술이다. 소셜 북마킹은 웹 콘텐츠에 태깅된 북마크 정보 및 태깅 결과를 기반으로 검색, 분류, 공유를 통해 효율적인 정보 제공을 주목적으로 하고 있다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하는 방식을 사용하고 있다. 이는 소셜 북마킹 시스템에서 중요한 특징을 가지는 북마크와 태깅 기술을 효율적으로 활용하지 못하는 결과가 된다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출에 관한 선행연구를 기반으로, 북마크 정보와 혼합하기 위한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론들과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 북마크와 태그 정보를 함께 활용한 소셜 북마크 시스템이 기존 시스템보다 효율적인 검색결과를 도출하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.583-590
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• 2008

모발일 RFID를 이용한 U-AD(Advertisement)는 RFID태그를 읽을 수 있는 리더기를 휴대전화에 장착하여 음반, 도서, 의약품 등에 부착된 Tag의 정보를 휴대전화로 읽어 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 신 개념의 서비스이다. 본 연구에서는 이러한 서비스를 활용하여 휴대폰의 RFID리더기로 Tag를 읽었을 때 단편적으로 밖에 볼 수 없는 광고 내용을 휴대폰으로 실시간으로 볼 수 있는 서비스 시스템을 개발하였다. 모바일 RFID를 이용한 U-AD는 소비자의 휴대폰을 이용하여 해당 상품의 정보를 구체적으로 보여줌으로써 원하는 물건인지 정확하게 알 수 있고 효율적인 구매를 유도할 수 있다. 또한 광고주 측면에서 보면 상품의 광고효과를 극대화하여 더 많은 수요를 창출하게 된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권4호
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• pp.241-264
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• 2009

본 연구는 전자저널의 효율적인 검색과 이용을 위한 방안을 모색하기 위해 문헌조사와 96명을 대상으로 한 설문조사 및 두 개의 전자자원관리시스템(Verde와 Millennium)에 대한 사례조사를 수행하고, 이를 바탕으로 하여 전자저널 검색 모형을 설계한 후 평가하였다. 이 모형의 핵심은 택소노미 기반의 전자자원관리시스템에 폭소노미 태그 기능을 결합하여 시스템 중심의 서비스와 이용자 중심의 서비스를 상호 보완하였다는 점이다. 또한 이용자가 직접 부여하는 태그 이외에 시스템내의 로그파일을 이용하여 자동으로 태그를 생성하여 전자저널 검색의 접근점을 확장시키고, 태그의 비통제 어휘 문제를 극복하기 위해서 관리자가 시스템을 통해서 태그를 통제할 수 있는 기능도 포함시켰다.

• 정보관리학회지
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• 제27권2호
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• pp.225-239
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• 2010

본 연구는 이용자 협력에 의한 소셜 태깅(social tagging)이 웹 자원을 위한 디지털 지식 생성에 활용될 수 있으며, 태깅의 양질성(quality)과 효율성이 실증적으로 증명될 수 있는가를 다루었다. 이 논고는 특별히 소셜 태깅의 색인 일관성(indexing consistency)을 평가하고 전문가들의 색인 일관성과 비교하여 분석하였다. 많은 수의 색인자들 간의 색인 일관성을 측정하기 위해 벡터 공간 모델(Vector Space Model)에 기반한 두 가지의 유사성 측정 공식을 사용하였다. 본 연구는 웹자원 관리에 있어서 소셜 태깅의 활용성 증진에 공헌하며, 디지털 도서관 환경에서 새롭게 생성되는 자료들에 대한 보다 적합한 어휘를 개발하는 데에 있어 소셜 지식을 적극적으로 수용할 필요가 있다고 주장한다. 또한 두 가지 공식에 의한 비교분석은 두 공식에서의 비슷한 색인 경향을 보여주면서 보다 신뢰적인 결과를 제공하였다.

• 융합보안논문지
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• 제18권4호
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• pp.19-25
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• 2018

본 논문은 딥 러닝(Deep-Learning) 기반의 계층형 이미지 분류 체계와 가중치 기반의 랭킹 시스템을 이용한 사용자 편의 중심의 유실물 등록 및 조회 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 딥 러닝을 통해 이미지를 자동으로 분류하는 계층형 이미지 분류 시스템과 조회 과정의 편의를 위해 시스템상의 등록된 유실물 정보를 고려해 가중치 순으로 정렬하는 랭킹 시스템 모듈로 구성된다. 등록 과정에서 한 장의 사진만으로 카테고리 분류와 브랜드, 연관 태그 등 여러 정보가 자동으로 인식되어 사용자의 번거로움을 최소화하였다. 그리고 랭킹 시스템을 통해 사용자들이 자주 찾는 유실물을 상위에 노출함으로써 유실물 검색의 효율성을 높였다. 실험 결과, 제안된 시스템은 사용자가 쉽고 편리하게 시스템을 이용할 수 있음을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.19-27
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• 2023

형태소는 한국어에서 의미를 가진 최소단위이기 때문에, 한국어 언어모델의 성능을 높이기 위해서는 정확한 형태소 분석기의 개발이 필요하다. 기존의 형태소 분석기는 대부분 어절 단위 토큰을 입력 값으로 학습하여 형태소 분석 결과를 제시한다. 하지만 한국어의 어절은 어근에 조사나 접사가 부착된 형태이기 때문에 어근이 같은 어절이어도 조사나 접사로 인해 의미가 달라지는 성향이 있다. 따라서 어절 단위 토큰을 사용하여 형태소를 학습하면 조사나 접사에 대한 오분류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 형태소 단위의 토큰을 사용하여 한국어 문장에 내재된 의미를 과악하고, Transformer를 사용한 시퀀스 생성 방식의 형태소 분석기를 제안한다. 또한, 미등록 단어 문제를 해결하기 위해 학습 말뭉치 데이터를 기반으로 사용자 사전을 구축하였다. 실험 과정에서 각 형태소 분석기가 출력 한 형태소와 품사 태그를 함께 정답 데이터와 비교하여 성능을 측정하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 형태소 분석기가 기존 형태소 분석기에 비해 성능이 높음을 증명하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.1071-1092
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• 2014

Annotating images with tags that describe the content of the images facilitates image retrieval. However, this task is challenging for both humans and computers. In response, a new approach has been proposed that converts the manual image annotation task into CAPTCHA challenges. However, this approach has not been widely used because of its weak security and the fact that it can be applied only to annotate for a specific type of attribute clearly separated into mutually exclusive categories (e.g., gender). In this paper, we propose a novel image annotation CAPTCHA scheme, which can successfully differentiate between humans and computers, annotate image content difficult to separate into mutually exclusive categories, and generate verified test images difficult for computers to identify but easy for humans. To test its feasibility, we applied our scheme to annotate images of human faces with their age groups and conducted user studies. The results showed that our proposed system, called AgeCAPTCHA, annotated images of human faces with high reliability, yet the process was completed by the subjects quickly and accurately enough for practical use. As a result, we have not only verified the effectiveness of our scheme but also increased the applicability of image annotation CAPTCHAs.