• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.960-968
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• 2018

The mobile visual search service uses a query image to acquire linkage information through pre-constructed DB search. From the standpoint of this purpose, it would be more useful if you could perform a search on a web-based keyword search system instead of a pre-built DB search. In this paper, we propose a representative query extraction algorithm to be used as a keyword on a web-based search system. To do this, we use image classification labels generated by the CNN (Convolutional Neural Network) algorithm based on Deep Learning, which has a remarkable performance in image recognition. In the query extraction algorithm, dictionary meaningful words are extracted using Wikipedia, and hierarchical categories are constructed using WordNet. The performance of the proposed algorithm is evaluated by measuring the system response time.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제12권2호
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• pp.99-118
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• 2002

In this paper, we propose a visual relational database query language, VRQL, by modifying and extending the recently proposed $VOQL^*$. Like $VOQL^*$, VRQL, based on ven Diagram and graph, naturally reflects the structure of schemas in queries and has recursive formal semantics. However, VRQL has relationally complete expressiveness, while $VOQL^*$ is only a conjunctive query language. In the logical definition part of VRQL, which is the relational version of $VOQL^*$, most features of $VOQL^*$ are retained, and the semantics of queries are based on the tuple relational calculus. In the procedural definition part of VRQL, by introducing the concept of VRQL view and set operations, the expressiveness of VRQL is increased to the level equivalent to that of the relational algebra. Due to the introduction of VRQL views, existing queries or temporary queries used in the process of creating queries can be represented with views, so that complex queries may be represented more conveniently. Set operations, used with VRQL views, enable us to represent various queries, beyond the expressiveness of conjunctive query languages.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권3호
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• pp.303-317
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• 2002

In this paper, we design and implement E-COIRS enabling users to query with concepts and image features used for further refining the concepts. For example, E-COIRS supports the query "retrieve images containing black home appliance to north of reception set. "The query includes two types of concepts: IS-A and composite. "home appliance"is an IS-A concept, and "reception set" is a composite concept. For evaluating such a query. E-COIRS includes three important components: a visual image indexer, thesauri and a query processor. Each pair of objects in an mage captured by the visual image indexer is converted into a triple. The triple consists of the two object identifiers (oids) and their spatial relationship. All the features of an object is referenced by its old. A composite concept is detected by the triple thesaurus and IS-A concept is recolonized by the fuzzy term thesaurus. The query processor obtains an image set by matching each triple in a user with an inverted file and CS-Tree. To support efficient storage use and fast retrieval on high-dimensional feature vectors, E-COIRS uses Cell-based Signature tree(CS-Tree). E-COIRS is a more advanced content-based image retrieval system than other systems which support only concepts or image features.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.151-164
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• 2000

객체 데이타베이스를 위해 최근에 제안된 VOQL(Visual Object Query Language)은 경로식과 집합 관련 조건을 시각화하고 형식 시맨틱을 제공하는데 성공적이었다. 그러나 기존의 VOQL은 몇가지 문제들이 있다. VOQL에서는 집합 관련 조건만이 허용되고, 변수 개념을 위한 명시적인 언어 구문이 없어서 질의문들은 종종 어색하고 직관적이지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 극복하도록 VOQL을 확장한 VOQL*를 제안한다. 시각변수 개념을 도입하고 이에 기초하여 VOQL의 문법과 시맨틱을 수정하였다. VOQL*의 언어 구문들은 OOPC의 문법을 반영하도록 조심스럽게 정의되어서, 시각변수, 시각요소, VOQL* 단순 텀(term), VOQL* 구조 텀, VOQL* 기본 포뮬라(formula), VOQL* 포뮬라, VOQL* 질의문 등의 VOQL* 구문들이 OOPC 구문들처럼 계층적이고 귀납적으로 구성되어 있다. 가장 중요한 것은 VOQL*의 각 구문의 시맨틱이 OOPC를 사용하여 재귀적 방법을 통한 형식 정의가 이루어진다는 점이다. 잘 정의된 문법과 시맨틱으로 말미암아, VOQL*의 질의문들은 명확하고 간결하고 직관적이다. 또한 VOQL* 질의문을 OOPC 질의문으로 번역하는 효과적인 절차를 제공한다. VOQL*는 로직의 문법적 구조를 반영하는 잘 정의된 문법과 귀납적 방법으로 형식 시맨틱을 제공하는 첫번째 시각 질의어이다.

• 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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2031-2041
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• 1999

본 논문에서는 비정형, 대용량의 비디오데이터의 특징기반 검색과 주석기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의를 지원하는 통합비디오정보시스템(Hybrid Video Information System : HVIS)을 제안한다. HVIS는 메타데이터 모델링을 위해 한편의 비디오를 비디오 다큐먼트, 시퀸스, 장면, 객체로 나누고 물리적인 비디오스트림을 위한 원시데이터계층(raw_data layer)과 주석기반 검색, 특징기반 검색, 유사성 검색을 지원하기 위한 메타데이터계층(meta_data layer)의 두 개의 계층을 가진 통합 계층지향 메타데이터모델(Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model : THOMM)과 이 모델을 기반으로 주석기반 질의, 특징기반 질의, 유사질의가 가능한 비디오질의언어 (Video Query Language)와 질의를 처리하기 위한 비디오질의처리기 (Video Query Processor : VQP)와 질의처리알고리즘을 제안한다. 특히 유사한 장면, 객체를 찾는 유사질의시 사용자의 관심을 고려한 유사성 정도를 나타내는 식을 제시한다. 제안된 시스템은 Visual C++, ActiveX와 ORACLE를 이용하여 구현되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.803-810
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• 2005

온톨로지의 용용 분야 중 하나인 정보 검색(Information Retrieval) 분야는 그 응용에 있어서 가장 도전적인 분야 중 하나이며, 그 중에서도 이미지의 메타데이터와 온톨로지를 기반으로 하는 정보 검색은 키워드 기반의 이미지 검색을 대체 할만한 기술로 각광 받고 있다. 미술 작품이나 풍경 사진 둥 시각 미디어는 정보 검색에서도 수요가 매우 많은 영역이다. 본 논문에서는 인터넷 상에서 복수의 시각 미디어 제공자가 있고 이제공자들의 정보를 가지고 있는 단일 중계자가 있는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 즉 서비스 온톨로지, 제공자 온톨로지 같은 온톨로지를 정의하고 사용자의 질의에 맞는 제공자의 목록을 효율적으로 얻기 위한 ASN.1 기반의 추론 방법을 제안하였다 이 방법은 기존의 트리 기반이나 구간 (interval) 기반의 방법에 비해 더 효율적이었다. 끝으로 실험을 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다. 또한 제공자가 중계자에게 자신의 서비스를 등록할 때 생기는 서비스 온톨로지에 병합하는 문제에 대한 효과적인 방법을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.71-74
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• 2002

본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 위한 시각 질의어 VRQL 을 소개하고 이를 구현한 프로토타입 시스템 VRQPS(Visual Relational Query Processor System)를 소개한다. VRQL(Visual Relational Qurey Language)은 기존의 객체지향 데이터베이스를 위한 시각질의어 VOQL 을 수정, 보완하여 설계된 시각질의어로 벤 다이어그램과 그래프를 기반으로 하여 직관적이며 관계적으로 완전하다는 특성이 있다. 한편 투플 관계 해석 기반의 형식 시맨틱을 가지고 있어 이론적 기반이 확실한 시각질의어이다. VRQPS 는 VRQL로 정의된 질의문을 SQL로 변환하고 이를 실행하여 그 결과를 화면에 보여 주어 사용에 편리하고 직관적이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권3호
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• pp.219-231
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• 2004

최근 비디오 데이타의 사용이 증가되면서 비디오 데이타에 포함된 이동 객체에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이타에 포함된 이동 객체는 시간의 변화에 따라 시각적 특징, 공간적인 위치가 변화한다. 또한 이동 객체는 다른 객체 또는 사건과 연관되어 나타난다. 본 논문에서는 비디오 데이타에서 이동 객체에 대한 내용 검색을 지원하기 위한 모델링과 다양한 검색 유형을 제안한다. 제안하는 모델링은 시간의 변화에 따른 객체의 시각적 특징, 이동 궤적 그리고 연관된 의미적 내용을 표현한다. 이를 통해 다양한 검색 유형을 지원한다. 이를 위한 다양한 검색 연산자를 제안한다. 제공하는 모델링의 우수성을 입증하기 위해 검색 시스템을 구현하고 제공되는 질의 유형 관점에서 기존의 기법들과 비교한다. 제안하는 기법은 기존 검색 기법에서 제공하지 않은 다양한 유형의 검색을 지원하며 검색 처리의 효율성을 향상시킨다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.151-163
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• 2004

본 논문에서는 비디오의 효율적인 검색과 관리를 위해 MPEG-7 표준에 따른 내용기반 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 비디오 DB 구축을 위한 인덱싱 모듈과 웹을 통한 비디오 검색 모듈로 구성되며 검색 모듈에서는 다양한 질의 방법을 지원한다. 비디오 인덱싱 모듈은 관리자가 입력한 키워드, 인덱싱 모듈이 자동으로 추출한 등장 인물 정보와 MPEG-7 비주얼 서술자와 같은 메타데이터를 서버에 저장한다. 일반 사용자는 웹을 통해 검색 모듈에 접근하며 키워드, 얼굴 예제 및 스케치 질의와 같은 다양한 질의 방법을 통해 원하는 비디오를 검색할 수 있다. 이러한 비디오 검색 시스템을 구성하기 위해서 본 논문에서는 효율적인 비디오 인덱싱을 위한 장면 전환 검출 방법으로 ATC(Adaptive Twin Comparison)와 사용자 편의성을 위한 개선된 내용기반 질의 방법으로 QBME(Query By Modified Example)를 제안한다. 실험에서 제안된 장면 전환 검출 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보였고, 제안된 질의 방법을 통해 기존의 질의 방법인 QBE(Query By Example)나 QBS(Query By Sketch) 보다 사용자에게 검색의 편의성을 제공할 수 있음을 보였다.