With the rapid growth of the World Wide Web and electronic information services, information is becoming available on-Line at an incredible rate. One result is the oft-decried information overload. No one has time to read everything, yet we often have to make critical decisions based on what we are able to assimilate. The technology of automatic text summarization is becoming indispensable for dealing with this problem. Text summarization is the process of distilling the most important information from a source to produce an abridged version for a particular user or task. Information retrieval(IR) is the task of searching a set of documents for some query-relevant documents. On the other hand, text summarization is considered to be the task of searching a document, a set of sentences, for some topic-relevant sentences. In this paper, we show that document information, that is more reliable and suitable for query, using document length normalization of which is gained through information retrieval . Experimental results of this system in newspaper articles show that document length normalization method superior to other methods use query itself.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권3호
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pp.192-195
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2008
People have tendency of forgetting music title, though they easily remember particular part of music. If a music search system can find the title through a part of melody, this will provide very convenient interface to users. In this paper, we propose an algorithm that enables this type of search using feature transformation function. The original music is transformed to new feature information with sequential melodies. When a melody that is a part of search music is given to the system, the music retrieval system searches the music similar to the feature information of the melody. Moreover, this transformation function can be easily extended to various music recognition systems.
순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사 도를 나타내는 문서 값을 계산할 수 없기 때문에 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델 P-norm 모델이 개발되었다. 이러한 방법들은 부울 연산자를 유연하게 연산하는 공통된 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 지역적 문맥 분석 피드백(Local Context Analysis Feedback)을 이용한 웹 정보 검색 모델을 이용한다. 지역적 문맥 분석 피드백 모델의 연산 특성이 MMM(Max and Min Model), Paice, p-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.
순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, P-norm 모델이 개발되었다. 이러한 방법들은 부울 연산자를 유연하게 연산하는 공통된 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 질의분해 적합성 피드백(QSRF)를 이용한 정보 검색 모델을 제안한다. 질의 분해 적합성 피드백 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.
본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.
지능형 기본구조에 의존하는 내용기반 정보검색 시스템을 발전시키기 위한 많은 노력들이 진행중이다. 실세계에 존재하는 상황을 구축하고 유지하며, 동적 지식 표현을 실용화하고, 문맥을 이용하고, 그리고 진보된 추론과 학습능력을 이용하여 실세계에 존재하는 상황을 구축하고 유지하는 능력을 지능이라고 간주하여 이 지능을 채택한 진보된 내용기반 정보검색시스템을 제안하였다. 지능의 이러한 요소들은 인간의 지각과 인지에 정합하는 의미적 수준에서 시각 정보를 검색하기 위한 효과적인 시스템을 만들어내기 위해 필요로 하는 것들이다. 본 논문에서는 인간이 가지고 있는 지능과 인지 심리학, 인공지능, 기호학의 분야에 존재하는 지능시스템의 구축에 관련한 연구들을 조사해 본 후, 기존의 내용기반 정보검색 시스템의 능력을 개선하기 위해 본 논문에서 제안한 멀티미디어 지식 표현 모형인 MMNet을 알아보고, 이것을 이용하여 시각 정보를 자동적으로 추출하기 위한 지능형 내용기반검색시스템 모형을 만들어 보았다.
정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 사회와 문화 전반에 많은 영향을 미치고 있음에도 전통문화에 대한 체계적인 분류 및 최신 검색 기능을 제공하는 시스템은 아직까지 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문은 전통문화 콘텐츠 분류체계를 수립하여 3D 연표를 자동으로 생성하고 시각화함으로써 사용자에게 체계적인 분류 및 검색 기능을 제공함과 동시에 융복합서비스가 가능한 전통문화 검색 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 전통문화 콘텐츠를 수집하는 기능, 수집된 전통문화 콘텐츠를 분류 및 저장하는 기능, 저장된 전통문화 콘텐츠에 기반을 두어 3D 디지털 연표를 자동으로 생성하는 기능을 제공한다. 또한, 시스템의 사용성 평가를 위해 시스템 만족도 설문지를 개발하였고 대학생 19명이 참여하여 시스템 사용성을 검증하였다. 실험 결과, 시스템 만족도에서는 모든 문항이 평균적으로 '만족한다'는 결과를 보였다.
멀티미디어 시대의 도래와 함께 영상 정보의 관리는 중요한 분야로 자리 잡았고, 이러한 영상 정보의 체계적인 관리에 효과적인 내용기반 영상 검색 시스템이 등장하였다. 본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방식의 단점인 공간 정보의 부재로 인한 문제점을 특징들의 영역을 할당하여 보완하고, 질감 정보와 모양 정보를 추가하여 정확율을 높인다. 또한 기존의 다중 특징을 사용하는 방법들은 가중치를 수동으로 설정하여 검색 과정이 복잡한 단점이 있다. 우리는 이러한 문제점을 퍼지 적분 가중치 할당 유사도 비교 방법으로 보완하여 가중치를 자동으로 설정하게 한다. 컬러 영상1,000개에 대해 실험한 결과, 퍼지 적분을 사용한 제안 방법이 기존의 방법보다. 정확율과 재현율의 측면에서 보다 우수함을 보인다.
Face-based video retrieval has become an active and important branch of intelligent video analysis. Face profiling and matching is a fundamental step and is crucial to the effectiveness of video retrieval. Although many algorithms have been developed for processing static face images, their effectiveness in face-based video retrieval is still unknown, simply because videos have different resolutions, faces vary in scale, and different lighting conditions and angles are used. In this paper, we combined content-based and semantic-based image analysis techniques, and systematically evaluated four mainstream local features to represent face images in the video retrieval task: Harris operators, SIFT and SURF descriptors, and eigenfaces. Results of ten independent runs of 10-fold cross-validation on datasets consisting of TED (Technology Entertainment Design) talk videos showed the effectiveness of our approach, where the SIFT descriptors achieved an average F-score of 0.725 in video retrieval and thus were the most effective, while the SURF descriptors were computed in 0.3 seconds per image on average and were the most efficient in most cases.
The user-centric broadcasting environment includes the agent system and personalized broadcasting services for user-adaptive TV watching. In this paper, we propose broadcasting environment consisting of personalized broadcasting services and a multi-agent broadcasting system for the services. The proposed system employs the intelligent agent technology of the Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA) as well as metadata technology of MPEG-7 and TV-Anytime Forum (TVAF). To verify the usefulness of the proposed environment, we implemented a test-bed and demonstrated the proposed agent system with three services including intelligent user-information management service, information mobility service, and content retrieval service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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