• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.89-96
• /
• 2000

영상의 유사성에 대한 사용자의 주관적인지를 학습하는 방법으로 relevance feedback 기술이 사용되며, 최근 들어 이에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 relevance feedback기술은 영상 유사성을 측정하는데 사용되는 특징이 서로 독립적이라는 가정하고 있으나, 이러한 가정은 유사성 판단을 모델링 하는데 있어서 상당한 제약을 두는 것이다. 이 논문에서는. 퍼지 측정과 Choquet 적분을 이용하여, 유사성 판단에 대한 보다 나은 모델링 방법을 제안하고, 이를 이용한 relevance feedback 알고리즘을 제안한다. 실험결과를 통하여, 기존의 가중치 평균 방식에 의한 relevance feedback보다 제안된 방식이 우수함을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제7권12호
• /
• pp.3149-3165
• /
• 2013

Content based image retrieval is increasingly gaining popularity among image repository systems as images are a big source of digital communication and information sharing. Identification of image content is done through feature extraction which is the key operation for a successful content based image retrieval system. In this paper content based image retrieval system has been developed by adopting a strategy of combining multiple features of shape, color and relevance feedback. Shape is served as a primary operation to identify images whereas color and relevance feedback have been used as supporting features to make the system more efficient and accurate. Shape features are estimated through second derivative, least square polynomial and shapes coding methods. Color is estimated through max-min mean of neighborhood intensities. A new technique has been introduced for relevance feedback without bothering the user.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.13-18
• /
• 2008

This paper explores a content-based image retrieval framework with relevance feedback based on genetic algorithm (GA). This framework adopts GA to learn the user preferences using the similarity functions defined for all available descriptors. The objective of the GA-based learning methods is to learn the user preferences using the similarity functions and to find a descriptor combination function that best represents the user perception. Experiments were performed to validate the proposed frameworks. The experiments employed the natural image databases and color and texture descriptors to represent the content of database images. The proposed frameworks were compared with the other two relevance feedback methods regarding effectiveness in image retrieval tasks. Experiment results demonstrate the superiority of the proposed method.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제50권1호
• /
• pp.417-435
• /
• 2016

적합성 평가는 검색효율을 향상시키는데 있어서 중요한 요소이다. 또한 이미지의 검색과 이용이 인터넷과 디지털 정보기술의 발달로 인해 보편화되었음에도 불구하고 이미지 적합성 평가에 관한 연구는 미미한 상황이다. 본 연구는 이미지 검색 실패 사례에 나타난 비적합성 평가요소를 규명하고 특성을 살펴보고자 하였다. 이를 위해서 총 135명의 대학생이 연구에 참여하였으며, 1,452건의 평가요소가 분석의 대상이 되었다. 기존의 연구에서 밝힌 평가요소를 포함하여 본 연구는 13종의 평가요소를 규명하였으며, 전체적으로 '주제적합성', '구성', '정확성', '시각적특성', '완전성', '심미적요소', '구도', '서지적요소', '인상', '자세', '얼굴특성', '새로움', '시대배경' 순의 비중으로 나타났다. 이중에서 '구성'과 '구도'는 본 연구에서 특징적으로 새롭게 규명한 평가요소이며, 기존의 연구에서 밝힌 '행동' 평가요소는 본 연구 데이터에서는 찾아볼 수 없었다. 또한 이러한 평가요소의 비중은 이용자가 지닌 이미지요구와 이용목적의 특성에 따라서 차이를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제8권1호
• /
• pp.249-268
• /
• 2014

Relevance feedback is an effective tool to bridge the gap between superficial image contents and medically-relevant sense in content-based medical image retrieval. In this paper, we propose an interactive medical image search framework based on pairwise constraint propagation. The basic idea is to obtain pairwise constraints from user feedback and propagate them to the entire image set to reconstruct the similarity matrix, and then rank medical images on this new manifold. In contrast to most of the algorithms that only concern manifold structure, the proposed method integrates pairwise constraint information in a feedback procedure and resolves the small sample size and the asymmetrical training typically in relevance feedback. We also introduce a long-term feedback strategy for our retrieval tasks. Experiments on two medical image datasets indicate the proposed approach can significantly improve the performance of medical image retrieval. The experiments also indicate that the proposed approach outperforms previous relevance feedback models.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제8권2호
• /
• pp.223-248
• /
• 2005

본 연구는 제7차 수학과 교육과정의 국민공통기본교육과정기의 교육 내용의 적정성(학습량, 수준, 타당성)에 대하여 초등학교 교사 515명, 중학교 교사 314명, 고등학교 교사 323 명을 대상으로 조사하고 차기 교육과정 및 교과서 개정과 관련된 시사를 도출한 것이다. 초등학교 교사들의 약 $75\%$가 양을 적정화하려면 수학과 교육내용이 현재보다 내용을 줄여야 할 것으로 보고 있었으며, 중등교사들의 약 $50\%$도 다소간의 내용 감축이 필요하다는 의견을 제시하였다. 각 영역별 단원의 중요도와 곤란도에 관한 설문 조사 결과로부터, 교사들이 현재 학교수학의 각 영역별 내용에 대한 어떻게 인식하고 있는지를 파악할 수 있다. 또한 조사 결과는 차기 교육과정 및 교과서 개정 작업에서 내용 적정화와 관련하여 주의 필게 고려할 필요가 있는 단원에 관한 학교 현장의 요구를 보여 준다. 이러한 학교 현장의 요구를 반영하여, 차기 교육과정 및 교과서 개정에서 내용 중요도가 낮게 나타나거나 곤란도가 높게 나타난 단원에 대한 적정화 방안을 모색할 필요가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.746-752
• /
• 2003

In this paper, we proposed an image retrieval system with a simple and effective relevance feedback, called RAP(Reward and Punishment) algorithm. First, color and texture features were extracted from the images. Next, the extracted feature values were used for image retrieval in various forms. We applied the relevance feedback to the initial retrieved images from the image retrieval system, and compared its result with that of the conventional system. In the experiment using the test image database of 16 class 512 images, the proposed system showed the better retrieval performance of about 10∼l7 % than that of the conventional INRIA system in each relevance feedback step.

• ETRI Journal
• /
• 제33권2호
• /
• pp.240-250
• /
• 2011

To enable a relevance feedback paradigm to evolve itself by users' feedback, a reinforcement learning method is proposed. The feature space of the medical images is partitioned into positive and negative hypercubes by the system. Each hypercube constitutes an individual in a genetic algorithm infrastructure. The rules take recombination and mutation operators to make new rules for better exploring the feature space. The effectiveness of the rules is checked by a scoring method by which the ineffective rules will be omitted gradually and the effective ones survive. Our experiments on a set of 10,004 images from the IRMA database show that the proposed approach can better describe the semantic content of images for image retrieval with respect to other existing approaches in the literature.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.119-132
• /
• 2021

내용적 연관성에 기반한 연관지식의 파악은 핵심 지식에 대한 서비스와 보안의 기본적인 기능이다. 본 연구는 내용적 연관성을 기준으로 연관지식을 파악하는 기존의 방식, 즉 키워드 기반 방식과 워드임베딩 방식의 연관문서 네트워크 구성 성능을 비교하여 어떤 방식이 정량적/정성적 측면에서 우월한 성능을 나타내는가를 검토한다. 검토 결과 키워드 기반 방식은 핵심 문서 파악 능력과 시맨틱 정보 표현 능력 면에서 우월한 성능을, 워드임베딩 방식은 F1-Score와 Accuracy, 연관성 강도 표현 능력, 대량 문서 처리 능력 면에서 우월한 성능을 나타냈다. 본 연구의 결과는 기업과 사용자의 요구를 반영하여 보다 현실적인 연관지식 서비스 관리에 활용될 수 있다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
• /
• 제1권2호
• /
• pp.16-35
• /
• 2013

Relevance has a long history of scholarly investigation and discussion in information science. One of its notable concepts is that of 'user-based' relevance. The purpose of this study is to examine how users construct their perspective on the concept of relevance; to analyze what the constituent elements (facets) of relevance are, in terms of core-periphery status; and to compare the difference of constructions of two groups of users (information users vs. information professionals) as applied with a social representations theory perspective. Data were collected from 244 information users and 123 information professionals through use of a free word association method. Three methods were employed to analyze data: (1) content analysis was used to elicit 26 categories (facets) of the concept of relevance; (2) structural analysis of social representations was used to determine the core-periphery status of those facets in terms of coreness, sum of similarity, and weighted frequency; and, (3) maximum tree analysis was used to present and compare the differences between the two groups. Elicited categories in this study overlap with the ones from previous relevance studies, while the findings of a core-periphery analysis show that Topicality, User-needs, Reliability/Credibility, and Importance are configured as core concepts for the information user group, while Topicality, User-needs, Reliability/Credibility, and Currency are core concepts for the information professional group. Differences between the social representations of relevance revealed that Topicality was similar to User-needs and to Importance. Author is closely related to Title while Reliability/Credibility is linked with Currency. Easiness/Clarity is similar to Accuracy. Overall, information users and professionals function with a similar social collective of shared meanings for the concept of relevance. The overall findings identify the core and periphery concepts of relevance and their relationships in terms of coreness, similarity, and weighted frequency.