• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.19-26
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제2권3호
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• pp.150-170
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• 2008

In recent years, main focus of research on image retrieval techniques is on content-based image retrieval. Text-based image retrieval schemes, on the other hand, provide semantic support and efficient retrieval of matching images. In this paper, based on Formal Concept Analysis (FCA), we propose a new image indexing and retrieval technique. The proposed scheme uses keywords and textual annotations and provides semantic support with fast retrieval of images. Retrieval efficiency in this scheme is independent of the number of images in the database and depends only on the number of attributes. This scheme provides dynamic support for addition of new images in the database and can be adopted to find images with any number of matching attributes.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.9-19
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도 향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다.

• 인지과학
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• 제34권1호
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• pp.21-38
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• 2023

본 연구는 인출 연습의 난이도 수준과 범주와 범주 내 자극의 연합강도가 기억억제에 미치는 효과를 알아보기 위해 수행되었다. 기존의 연구들은 대부분 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 단어의 연합강도나 정서가, 물리적 특성 조작을 통해 같은 인출 연습 동안 떠오르는 정도를 조작해 억제가 이루어지는지 연구되었다. 따라서 인출 연습 시 인출 자극의 인출 정도의 난이도가 달라질 때 어떻게 억제가 발생되는지 연구될 필요성이 있다. 인출의 난이도는 인출 학습 시 제시되는 떠올려야 하는 단어의 자음과 모음의 제시 정도를 통해 어려운 조건, 보통 조건, 쉬운 조건의 세 수준으로 조작되었다. 또한 추가적으로 범주와 범주 내 단어들 간의 연합강도가 조작되었다. 기존의 연구에서는 범주와 범주 내 단어들 간의 연합강도가 강한 조건에서는 인출 유도 망각이 발생된 반면, 범주와 범주 내 단어들 간의 연합강도가 약한 조건에서는 인출 유도 망각이 발생되지 않았다. 본 연구에서는 인출 난이도에 따라 억제 과정이 다르게 나타날 경우 범주와의 연합강도에 따라 기존의 연구결과와 다르게 나올 가능성을 탐구하였다. 연구 결과 범주와 범주 내 단어들의 연합강도가 강한 조건에서는 인출 난이도가 어려운 조건과 보통 조건에서 인출 유도 망각이 관찰된 반면, 인출 난이도가 쉬운 조건에서는 인출 유도 망각이 관찰되지 않았다. 그리고 연합 강도가 약한 조건에서는 인출 난이도가 어려운 조건에서 인출 유도 망각의 경향성을 보인 반면, 난이도가 보통 조건과 쉬운 조건에서는 인출 유도 망각이 나타나지 않았다. 이러한 결과는 인출 난이도에 따라서 기억 억제가 다르게 나타날 가능성이 시사된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제2권1호
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• pp.3-15
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• 1992

This paper proposes a new referential model for data retrieval as an alternative to exact matching. While exact matching is an effective data retrieval model, it is based on fairly strict assumptions and limits our capabilities in data retrieval. This study redefines data retrieval to include non-binary data retrieval in addition to binary data retrieval, proposes Double Anchor Preference Model (DAPM), and analyzes its logical charateristics. DAPM supports non-binary data retrieval. Further, it produces the same result as exact matching for the conventional binary data retrieval. These findings show that, at the logical level, the proposed DAPM retains all the desirable features for data retrieval.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1129-1133
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• 2006

본 논문에서는 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 의미기반 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주석기반 검색과 특징기반 검색을 통합한 에이전트를 이용하여 비디오 데이터의 내용 정보 추출 및 검색 과정을 자동으로 처리한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능 평가에서 비디오 데이터의 장면 검색에 대하여 기존 시스템 보다 재현율과 정확률의 증가를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.85-90
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• 2006

본 논문에서는 빠르고 안정적이면서도 높은 검색 성공률을 보장하는 내용기반 음악 정보 검색 시스템을 구축하였다. 시스템 질의 구간이나 질의 길이에 따른 시스템 불안정성 문제를 해결할 수 있는 DB 구축 방법인 MFC기법과 각 Superclass별로 특징 벡터의 차수를 차등 적용하여 시스템의 검색 속도를 향상시킬 수 있는 기법을 적용하였다. Superclass를 적용한 시스템은 SuperClass를 적용하지 않은 시스템과의 검색 성공률, 검색 속도 그리고 검색 Precision 비교 실험에서 대등한 성능을 유지하면서 검색 속도를 $20\%\~40\%$ 향상시켰다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권4호
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• pp.324-328
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• 2012

With the recent advances in information retrieval, cross-media retrieval has been attracting lot of attention, but several issues remain problems such as constructing effective correlations, calculating similarity between different kinds of media objects. To gain better cross-media retrieval performance, it is crucial to mine the semantic correlations among the heterogeneous multimedia data. This paper introduces a new method for cross-media retrieval which uses ontology to organize different media objects. The experiment results show that the proposed method is effective in cross-media retrieval.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권3호
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• pp.349-364
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• 2013

The big challenge in current content-based image retrieval systems is to reduce the semantic gap between the low level-features and high-level concepts. In this paper, we have proposed a novel framework for efficient image retrieval to improve the retrieval results significantly as a means to addressing this problem. In our proposed method, we first extracted a strong set of image features by using the dual-tree rotated complex wavelet filters (DT-RCWF) and dual tree-complex wavelet transform (DT-CWT) jointly, which obtains features in 12 different directions. Second, we presented a relevance feedback (RF) framework for efficient image retrieval by employing a support vector machine (SVM), which learns the semantic relationship among images using the knowledge, based on the user interaction. Extensive experiments show that there is a significant improvement in retrieval performance with the proposed method using SVMRF compared with the retrieval performance without RF. The proposed method improves retrieval performance from 78.5% to 92.29% on the texture database in terms of retrieval accuracy and from 57.20% to 94.2% on the Corel image database, in terms of precision in a much lower number of iterations.

• 정보관리학회지
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• 제15권1호
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• pp.129-148
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• 1998

본 연구의 목적은 기존의 불논리 검색 시스템에서 사용할 수 있는 실용적인 피드백 검색 기법을 찾아내는 것으로서, 이용자의 적합성 평가 부담을 덜어줄 수 있도록 사전에 이용자 모형을 구축하여 놓고 피드백 검색시 시스템이 자동으로 적합성 평가를 하는 이용자 모형 기반 피드백 검색 기법을 제안하고 이의 유용성을 실험적으로 입증하였다. 이를 위하여 먼저 증진된 불논리 검색 모형인 DNF 검색 모형과 P-norm 검색 모형을 사용한 피드백 검색 실험을 실시한 후, 검색효율이 높게 나온 DNF 모형을 채택하여 이용자 모형 기반 피드백 검색을 실시하였다. 실험 결과 모든 피드백 검색은 초기검색에 비해 검색효율이 크게 향상되었으며, 이용자 모형 기반 피드백 검색은 DNF 피드백 검색 결과에는 못미치지만 P-norm 피드백 검색 결과와는 거의 같은 수준의 검색효율을 보였다.