• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.339-344
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• 2012

기존의 연속 어휘 인식 시스템에서는 의사 결정 트리 기반 공유 모델링 방법을 사용하여 인식률 향상 시킬 수 있었으나 이들 음소 데이타에 대한 검색을 지원할 수 없는 문제로 인해 시스템 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 연속 어휘 클러스터링 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 검색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 95.88%의 인식률을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1032-1041
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• 2005

현재 병원에서 사용 중인 PACS나 의료영상을 공유하기 위한 시스템들은 원하는 이미지를 검색할 때 환자에 대한 정보 등의 상위-레벨 메타데이터만을 사용한다. 이러한 검색은 환자에 대한 정화한 정보를 알고 있어야 검색이 가능하다는 단점이 있다. 의료영상 검색을 좀 더 효율적으로 수행하기 위하여 본 논문에서 개발한 시스템에는 현재 사용되고 있는 DICOM 기반의 상위-레벨 메타데이터들을 이용한 키워드 검색기능 이외에도 MPEG-7 기반의 하위-레벨 메타데이터들을 이용한 유사성 검색을 추가하였다. 그리고 두 가지 메타데이터들을 통합한 것을 검색조건으로 이용함으로써 보다 다양한 방법으로 의료영상 검색을 수행 할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.630-636
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• 2004

오디오 비디오 데이터의 활용이 증가함에 따라 멀티미디어 데이터의 내용에 대해 표현하려는 연구와 함께 멀티미디어 데이터의 내용이나 메타데이터를 저장하고, 검색하고, 조작하는 연구의 필요성이 증가하였다. 멀티미디어 데이터 표현은 사용자가 원하는 내용만을 쉽게 검색하고, 접근할 수 있도록 표현되고 저장되어야 한다. 본 논문은 멀티미디어 데이터가 포함된 문서를 검색하기 위해서 멀티미디어 데이터의 캡션(Caption) 정보를 이용하거나 문서 내용을 기반으로 멀티미디어 데이터를 검색 할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 멀티미디어 데이터의 캡션 정보와 문서의 텍스트는 모두 키워드를 추출하기 위해 필터링(Filtering) 단계를 거치고, B+ 트리를 이용한 역 파일 구조를 사용하여 빠르고 대용량의 문서 검색을 할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.586-593
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• 2009

분산 환경에서 대부분 데이터 구성은 계층적 분류에 따른 트리 형태로 이루어져 연관성 검색에 제한이 있다. 이러한 데이터들 중 데이터베이스로 저장된 데이터는 통합의 문제와 효율적 검색이라는 문제가 있다. 이에 따라 본 시스템에서는 분산된 데이터 베이스 통합을 위해 XMDR을 이용하고 계층적으로 표현된 지식의 검색 효율성을 위해서 XMDR에 토픽맵을 연계하는 방안을 제안한다. XMDR은 메타시멘틱온톨로지, 인스턴스시멘틱온톨로지 그리고 메타로케이션으로 구성하고, 분산된 관계데이터베이스 사이의 데이터 이질적 문제와 메타데이터 이질적 문제를 해결하여 통합하고, 메타시멘틱온톨로지와 인스턴스시멘틱온톨로지를 토픽 맵과 연결하여, 토픽 맵의 자원위치를 표현하는 어커런스 역할을 XMDR의 메타로케이션이 수행하게 함으로써 효율적인 통합 검색을 위한 방안을 제안한다.

• 정보관리학회지
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• 제16권4호
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• pp.75-94
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• 1999

색인은 데이터베이스에 저장된 문서를 효과적으로 검색하기 위한 정보검색시스템의 필수 기능이다. 컴퓨터의 발달로 전자정보가 점점 많아짐에 따라 데이터베이스에 저장해야할 문서가 대량화되고 있고, 이러한 대용량 문서를 색인하기 위해서는 많은 시스템 자원과 처리 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 대용량 문서를 적은 자원으로 짧은 시간에 색인할 수 있는 개선된 텍스트분할에 의한 색인기법을 제안한다. 제안한 색인기법은 실제 검색시스템에 적용하고, 실험을 통해 우수성을 증명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.580-592
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• 1997

Since an ATM network consists of a number of VPC/VCC requiring various QoS requirements, the end-to-end QoS for each VPC/VCC should be guaranteed. Although many research works on the traffic control are under study to guarantee the QoS, there have been research efforts to reflect the results of network management functions into the traffic control mechanism. To effectively make use of the performance management functions into the VPC/VCC management, threre is a need for the network manager to rapidly retrieve the relevant information. In this research, the mechanism to effectively retrieve the management information using SNMP is suggested. First of all, we construct the MIBs in the agent for the corresponding VPC/VCC. Also, we suggest the way to retrieve MIB with minimum cost. Mathematical analysis shows that the proposed technique has better performance than that using the existing SNMP.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.187-194
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• 1999

Case-Based Reasoning(CBR) systems support ill structured decision-making. The measure of the success of a CBR system depends on its ability to retrieve the most relevant previous cases in support of the solution of a new case. One of the methodologies widely used in existing CBR systems to retrieve previous cases is that of the Nearest Neighbor(NN) matching function. The NN matching function is based on assumptions of the independence of attributes in previous case and the availability of rules and procedures for matching.(omitted)

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.134-137
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• 2003

Both browsing and retrieval with search engines are major operations that establish the interaction between users and the Web. Although both operations are usually combined to locate information from the Web, recent growth of the Web has overtaken the potential of this conventional interaction. This paper proposes the concept of Retrieve, Browse, and Analyze (RBA)-based interactions, as the improvement of the conventional Retrieve and Browse (RB)-based interaction. The prototype interface based on RBA-based interaction is also presented.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.810-813
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• 2004

Indexing and Retrieving images from large and varied collections using image content as a key is a challenging and important problem in computer vision application. In this paper, a color Content-based Image Retrieval (CBIR) system using hierarchical Region of Interest (ROI) query and indexing is presented. During indexing process, First, The ROIs on every image in the image database are extracted using a region-based image segmentation technique, The JSEG approach is selected to handle this problem in order to create color-texture regions. Then, Color features in form of histogram and correlogram are then extracted from each segmented regions. Finally, The features are stored in the database as the key to retrieve the relevant images. As in the retrieval system, users are allowed to select ROI directly over the sample or user's submission image and the query process then focuses on the content of the selected ROI in order to find those images containing similar regions from the database. The hierarchical region-of-interest query is performed to retrieve the similar images. Two-level search is exploited in this paper. In the first level, the most important regions, usually the large regions at the center of user's query, are used to retrieve images having similar regions using static search. This ensures that we can retrieve all the images having the most important regions. In the second level, all the remaining regions in user's query are used to search from all the retrieved images obtained from the first level. The experimental results using the indexing technique show good retrieval performance over a variety of image collections, also great reduction in the amount of searching time.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.384-389
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• 2008

최근 동영상을 저장하거나 효과적으로 검색하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존 동영상 검색 시스템은 메뉴나 텍스트 기반의 키워드로 동작하는데, 검색을 위한 정보가 빈약하여 많은 동영상이 동시에 검색되는 경우가 많고, 사용자가 해당 시스템을 사용하기 위한 지식이 필요하다. 본 논문에서는 키워드 기반 질의에 비해 사용자의 의도나 다양한 정보를 포함 할 수 있고 이벤트나 사람 뿐 아니라 인간의 기본적인 행동까지 검색하는 자연어 질의 기반 동영상 검색 시스템을 제안한다. 먼저, 사무실에서 수집된 동영상에 대한 도메인 분석을 통해 메타데이터로 이벤트 데이터베이스를 구축하고, 해당 영역에서의 사용자 질의에 대한 전처리 과정과 분석 작업을 통해 스크립트 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축된 시스템을 바탕으로 대화형 질의와 답변 쌍 매칭을 통해 동영상을 검색한다. 10명의 사용자를 대상으로 메뉴 기반 검색 시스템과의 성능 평가와 프로세스 평가 비교 검증을 통해, 성능이나 사용자 만족도면에서 제안하는 시스템이 우수함을 보였다.